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大学计算机——计算思维与人工智能(第2版)


作者:
李天亿 主编 镡欣 任春玉 田海萍 邓倩 编
定价:
47.00元
ISBN:
978-7-04-065587-2
版面字数:
570.00千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2025-09-11
物料号:
65587-00
读者对象:
高等教育

本书是国家一流本科课程“大学计算机”的主讲教材。本书的指导思想是:以计算思维为核心,融合人工智能技术,培养创新实践能力,服务智能时代需求。全书共8章,内容涵盖计算机与计算思维、互联网与信息安全、算法与Raptor程序设计、Python程序设计基础、Python程序设计进阶、新兴信息技术、人工智能基础以及人工智能典型应用。

本书以计算思维为切入点,整合信息技术基础、强化编程实践、拓展人工智能的技术与算法,新增AIGC应用与实践,构建从计算思维到人工智能应用的完整知识体系。全书图文并茂,注重案例教学,旨在帮助学生夯实计算机基础,提升创新能力与人工智能素养,为后续专业学习和适应智能时代社会发展奠定坚实基础。

本书可作为高等学校大学计算机基础和人工智能通识课教材,也可作为计算机爱好者的自学参考书。

  • 前辅文
  • 第1章 计算机与计算思维
    • 1.1 计算思维
      • 1.1.1 计算思维的广泛应用
      • 1.1.2 计算工具的进化
      • 1.1.3 图灵机和冯·诺依曼计算机
    • 1.2 计算机系统
      • 1.2.1 硬件系统
      • 1.2.2 软件系统
      • 1.2.3 指令系统
    • 1.3 计算机中的数据编码
      • 1.3.1 二进制及存储组织
      • 1.3.2 数值编码
      • 1.3.3 字符编码
      • 1.3.4 其他编码
    • 本章小结
    • 思考与练习
  • 第2章 互联网与信息安全
    • 2.1 互联网进化史
      • 2.1.1 互联网基础架构的演进之路
      • 2.1.2 互联网应用生态的发展
    • 2.2 互联网工作原理
      • 2.2.1 互联网的体系结构
      • 2.2.2 核心协议
      • 2.2.3 家庭网络解析
    • 2.3 互联网应用
      • 2.3.1 Web应用
      • 2.3.2 信息检索
      • 2.3.3 电子商务
      • 2.3.4 社交与沟通工具
      • 2.3.5 移动互联网
    • 2.4 保护个人信息安全
      • 2.4.1 个人信息及数字画像
      • 2.4.2 常见威胁及防护措施
      • 2.4.3 个人数据安全防护
      • 2.4.4 应急措施
    • 2.5 数字公民伦理
      • 2.5.1 权利与责任
      • 2.5.2 互联网知识产权
      • 2.5.3 互联网欺凌与应对
    • 本章小结
    • 思考与练习
  • 第3章 算法与Raptor程序设计
    • 3.1 程序设计概述
      • 3.1.1 程序设计的定义与目标
      • 3.1.2 程序设计的基本步骤
    • 3.2 算法
      • 3.2.1 算法的概念
      • 3.2.2 算法的特性
      • 3.2.3 算法评价的基本标准
      • 3.2.4 简单算法举例
      • 3.2.5 怎样表示一个算法
    • 3.3 Raptor程序设计
      • 3.3.1 Raptor简介
      • 3.3.2 Raptor的常量和变量
      • 3.3.3 Raptor的运算符、表达式及函数
      • 3.3.4 Raptor语句简介
      • 3.3.5 Raptor控制结构
      • 3.3.6 Raptor程序设计综合举例
    • 本章小结
    • 思考与练习
  • 第4章 Python程序设计基础
    • 4.1 Python开发环境搭建与使用
      • 4.1.1 Python语言特点
      • 4.1.2 Python的安装与配置环境
      • 4.1.3 PyCharm的安装与使用
    • 4.2 Python包管理与第三方库导入
      • 4.2.1 Python包管理
      • 4.2.2 pip包管理工具
      • 4.2.3 模块导入
    • 4.3 Python代码规范及帮助
      • 4.3.1 Python代码规范
      • 4.3.2 使用帮助
    • 4.4 Python基本输入/输出
      • 4.4.1 Python基本输出
      • 4.4.2 Python基本输入
    • 4.5 常量和变量
      • 4.5.1 常量
      • 4.5.2 变量
    • 4.6 Python数据类型
      • 4.6.1 数值型
      • 4.6.2 字符串型
      • 4.6.3 列表、元组、字典、集合
    • 4.7 运算符与表达式
      • 4.7.1 运算符
      • 4.7.2 表达式
    • 4.8 程序控制语句
      • 4.8.1 分支结构
      • 4.8.2 循环结构
    • 4.9 Python程序举例
    • 本章小结
    • 思考与练习
  • 第5章 Python程序设计进阶
    • 5.1 函数
      • 5.1.1 函数的定义和调用
      • 5.1.2 函数参数
      • 5.1.3 函数返回值
      • 5.1.4 匿名函数
      • 5.1.5 变量的作用域
      • 5.1.6 常用库和函数
    • 5.2 列表
      • 5.2.1 创建列表
      • 5.2.2 列表的索引和切片
      • 5.2.3 列表的基本操作
      • 5.2.4 列表程序举例
    • 5.3 元组
      • 5.3.1 创建元组
      • 5.3.2 元组的基本操作
      • 5.3.3 元组程序举例
    • 5.4 字典
      • 5.4.1 创建字典
      • 5.4.2 字典的基本操作
      • 5.4.3 字典程序举例
    • 5.5 集合
      • 5.5.1 创建集合
      • 5.5.2 集合的基本操作
      • 5.5.3 集合程序举例
    • 5.6 文件
      • 5.6.1 文件的打开和关闭
      • 5.6.2 文件的基本操作
      • 5.6.3 文件操作中的异常处理
    • 5.7 数据分析与可视化
      • 5.7.1 数据分析概述
      • 5.7.2 数据可视化概述
      • 5.7.3 数据可视化步骤
      • 5.7.4 程序举例
    • 本章小结
    • 思考与练习
  • 第6章 新兴信息技术
    • 6.1 物联网
      • 6.1.1 物联网的概述
      • 6.1.2 物联网的关键技术
      • 6.1.3 物联网发展趋势和挑战
    • 6.2 云计算
      • 6.2.1 云计算概述
      • 6.2.2 云计算的关键技术
      • 6.2.3 云计算应用与发展
    • 6.3 大数据
      • 6.3.1 大数据概述
      • 6.3.2 大数据的支撑要素及关键技术
      • 6.3.3 大数据的发展现状与挑战
    • 6.4 区块链
      • 6.4.1 区块链的基本概念
      • 6.4.2 区块链的关键技术
      • 6.4.3 我国区块链的发展现状与挑战
    • 6.5 人工智能与物联网、云计算、大数据、区块链的应用和关系
      • 6.5.1 人工智能与物联网、云计算、大数据、区块链的协同应用
      • 6.5.2 物联网、云计算、大数据、区块链与人工智能之间的关系
    • 本章小结
    • 思考与练习
  • 第7章 人工智能基础
    • 7.1 人工智能概述
      • 7.1.1 人工智能的定义
      • 7.1.2 人工智能的分类
      • 7.1.3 人工智能的研究内容
      • 7.1.4 人工智能的三要素
    • 7.2 人工智能的起源和发展
      • 7.2.1 人工智能的起源
      • 7.2.2 人工智能的发展历程
      • 7.2.3 人工智能在中国的发展
      • 7.2.4 人工智能的应用领域
    • 7.3 人工智能的关键技术
      • 7.3.1 机器学习
      • 7.3.2 自然语言处理
      • 7.3.3 语音处理
      • 7.3.4 知识图谱
      • 7.3.5 计算机视觉
    • 7.4 人工智能的算法
      • 7.4.1 算法分类
      • 7.4.2 神经网络
      • 7.4.3 深度学习
      • 7.4.4 基于Python的机器学习案例
    • 7.5 智能时代的人才发展与应对
      • 7.5.1 核心能力构建
      • 7.5.2 学习路径
      • 7.5.3 社会协同策略
    • 本章小结
    • 思考与练习
  • 第8章 人工智能典型应用
    • 8.1 AIGC简介
      • 8.1.1 AIGC的定义
      • 8.1.2 AIGC的关键技术
      • 8.1.3 AIGC的主要功能
      • 8.1.4 AIGC的工作原理
      • 8.1.5 国内外主流的AI大模型
    • 8.2 AIGC的应用
      • 8.2.1 使用提示词与AI高效沟通
      • 8.2.2 AIGC在文本处理中的应用
      • 8.2.3 AIGC在绘画中的应用
      • 8.2.4 AIGC在视频生成与剪辑中的应用
      • 8.2.5 AIGC在语音生成与识别中的应用
    • 8.3 创建智能体
      • 8.3.1 智能体简介
      • 8.3.2 基于大模型的智能体
      • 8.3.3 使用Coze创建智能体
    • 8.4 工作流的使用
      • 8.4.1 工作流简介
      • 8.4.2 工作流的创建
      • 8.4.3 工作流的使用
    • 8.5 AIGC的社会价值与发展挑战
      • 8.5.1 AIGC的社会价值
      • 8.5.2 AIGC安全与伦理挑战
      • 8.5.3 应对策略与未来展望
    • 本章小结
    • 思考与练习
  • 参考文献

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