本书是一部面向地方高等院校理工科专业的教材，旨在帮助读者系统学习人工智能基础知识、培养计算思维能力。随着人工智能技术成为各学科研究和工程实践的重要工具，理工科学生需要掌握这一关键技术以增强未来职业竞争力。本书从计算机系统基础到人工智能核心算法，构建了“理论—编程—应用—伦理”的完整知识体系，帮助理工科学生快速掌握人工智能技术并应用于专业领域。全书分为十大章节，涵盖计算机基础、程序设计、机器学习算法、大语言模型等核心内容。
本书适用于高等院校理工科专业学生，可作为人工智能通识课程教材或自学参考用书，也可供高职院校师生和工程技术人员使用。
- 前辅文
- 第一章 人工智能与计算思维概述
- 第1节 计算机与人工智能的渊源
- 第2节 人工智能的定义与发展史
- 第3节 计算思维
- 第4节 计算思维与问题求解方法
- 第5节 人工智能的应用领域
- 第6节 本章小结
- 第7节 习题一
- 第二章 计算机系统基础
- 第1节 计算机硬件组成与冯·诺依曼体系
- 第2节 信息表示与进制转换（二进制、编码）
- 第3节 计算机工作原理与算法描述
- 第4节 本章小结
- 第5节 习题二
- 第三章 C语言程序设计入门
- 第1节 C语言开发环境与程序结构
- 第2节 数据类型与运算符
- 第3节 格式化输入与输出函数
- 第4节 结构化程序设计思想
- 第5节 本章小结
- 第6节 习题三
- 第四章 控制结构与算法实现
- 第1节 选择结构
- 第2节 循环结构
- 第3节 基本算法设计的实现
- 第4节 本章小结
- 第5节 习题四
- 第五章 数据结构与函数
- 第1节 函数定义与参数传递
- 第2节 递归与变量作用域
- 第3节 数组
- 第4节 本章小结
- 第5节 习题五
- 第六章 复杂数据类型与文件操作
- 第1节 指针与动态内存管理
- 第2节 结构体的概念和定义
- 第3节 结构体数组和结构体指针
- 第4节 文件的打开、读写与关闭
- 第5节 本章小结
- 第6节 习题六
- 第七章 机器学习
- 第1节 什么是“机器学习”？
- 第2节 常用数学知识
- 第3节 评价指标
- 第4节 分类算法
- 第5节 聚类算法
- 第6节 回归算法
- 第7节 深度学习
- 第8节 用C语言实现简单机器学习案例
- 第9节 本章小结
- 第10节 习题七
- 第八章 搜索与博弈算法
- 第1节 搜索与博弈算法概述
- 第2节 经典搜索算法基础
- 第3节 博弈树与极大极小算法
- 第4节 基于C语言的简单搜索实现
- 第5节 本章小结
- 第6节 习题八
- 第九章 大语言模型与提示词工程
- 第1节 大语言模型
- 第2节 多模态大语言模型
- 第3节 提示词工程
- 第4节 大模型幻觉
- 第5节 基于C语言的大模型调用案例
- 第6节 习题九
- 第十章 人工智能安全与伦理
- 第1节 人工智能安全与社会治理
- 第2节 伦理准则与道德挑战
- 第3节 安全可信人工智能
- 第4节 数据隐私与监控治理
- 第5节 人工智能与伦理边界
- 第6节 本章小结
- 第7节 习题十
- 参考文献
