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大学计算机(第3版)——人工智能通识教程


作者:
主 编 李凤霞 陈宇峰 副主编 余月 薛静锋
定价:
48.40 元
版面字数:
460.00千字
开本:
16开
装帧形式:
平装
页数:
316
最新
印次时间:
2026年09月
ISBN:
978-7-04-068422-3
物料号:
68422-00
出版时间:
2026-09-28
读者对象:
高等教育
一级分类:
计算机/教育技术类
二级分类:
计算机基础课程
三级分类:
大学计算机基础

本书以人工智能通识教育为目标,以基于计算机科学的计算思维和人工智能创新能力培养为主线,系统阐述了人工智能的底层逻辑框架与新技术应用。在教学内容选取上,本书基于计算的人工智能基础,并有机融入前沿新技术及解决实际问题的科学方法,力求做到基础扎实、技术先进、应用落地。 全书分为基础、技术和应用三篇,共10章,内容包括:计算机科学与人工智能,人工智能的数据基础、人工智能的算力支撑、人工智能的计算基石、人工智能的问题求解方法,机器学习原理与应用,人工神经网络原理与应用,生成式人工智能与应用场景实践,AI智能体与具身智能实战,人工智能前沿技术与创新实践。 本书在通俗易懂的前提下,秉持系统性观点,面向多学科的初学者和爱好者,尽可能揭示人工智能的本质以及新技术发展。本书既可作为高校人工智能通识课程的教材,也可作为各专业技术人员的自学参考书。
  • 目录
    • 前辅文
      • 上篇 计算机科学与人工智能基础——AI的平台级支持
        • 第1章 计算机科学与人工智能
          • 问题导入:图灵、图灵机与图灵奖
            • 1.1 计算与计算机科学
              • 1.1.1 计算与计算科学
                • 1.1.2 计算机科学的进化史
                  • 1.1.3 计算机科学与人工智能的关联
                    • 1.1.4 计算思维与核心方法
                    • 1.2 人工智能的前世今生
                      • 1.2.1 人工智能的起源
                        • 1.2.2 人工智能的发展
                          • 1.2.3 人工智能的应用
                          • 1.3 从计算机科学到AI的思维转换
                            • 1.3.1 AI的本质:从自动化到认知模拟
                              • 1.3.2 编程思维与训练思维
                                • 1.3.3 人机协作的新范式
                                • 人工智能项目实践:设计你的“AI思维伙伴”
                                  • WPS AI专栏:智能写作与编排
                                    • 本章小结与学习建议
                                      • 推荐读物
                                        • 习题一
                                        • 第2章 人工智能的数据基础——数据、信息与数字化方法
                                          • 问题导入:计算机如何“读懂”世界
                                            • 2.1 基于“实现计算”的数制与编码
                                              • 2.1.1 “0”和“1”的故事
                                                • 2.1.2 计算机的数制表示
                                                  • 2.1.3 数制间的转换
                                                  • 2.2 二进制数值型数据的表示与计算
                                                    • 2.2.1 二进制数值型数据的计算机表示
                                                      • 2.2.2 算术运算与补码
                                                        • 2.2.3 逻辑运算与计算机控制
                                                        • 2.3 信息数字化方法与核心技术
                                                          • 2.3.1 信息分类与数字化方法
                                                            • 2.3.2 西文字符集与汉字信息编码
                                                              • 2.3.3 多媒体信息编码及应用
                                                                • 2.3.4 从条形码、二维码到RFID技术
                                                                • 2.4 数字化在人工智能中的作用
                                                                  • 2.4.1 数字化是AI的数据基石
                                                                    • 2.4.2 数字化拓展了AI的用武之地
                                                                    • 2.5 信息标准化
                                                                      • 人工智能项目实践:构建你的“城市脉搏”感知器
                                                                        • WPS AI专栏:整理资料的智能助手
                                                                          • 本章小结与学习建议
                                                                            • 推荐读物
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                                                                              • 第3章 人工智能的算力支持——硬件、软件与网络
                                                                                • 问题导入:因特网梅森素数大搜索
                                                                                  • 3.1 计算机硬件系统
                                                                                    • 3.1.1 冯·诺依曼计算机体系结构
                                                                                      • 3.1.2 计算机的基本工作原理
                                                                                        • 3.1.3 微处理器及其发展
                                                                                          • 3.1.4 多核处理器与并行计算机
                                                                                            • 3.1.5 AI驱动的异构扩展
                                                                                            • 3.2 计算机软件系统
                                                                                              • 3.2.1 软件平台与分类模型
                                                                                                • 3.2.2 操作系统及其核心功能
                                                                                                  • 3.2.3 操作系统的文件管理机制
                                                                                                    • 3.2.4 程序运行管理
                                                                                                      • 3.2.5 智能操作系统与AI软件
                                                                                                      • 3.3 计算机网络系统
                                                                                                        • 3.3.1 计算机网络平台普适化
                                                                                                          • 3.3.2 计算机网络的基本架构
                                                                                                            • 3.3.3 新一代网络计算
                                                                                                            • 人工智能项目实践:设计“边缘AI侦察兵”——部署一个微型智能系统
                                                                                                              • WPS AI专栏:邮件与沟通智能化完全需求体验
                                                                                                                • 本章小结与学习建议
                                                                                                                  • 推荐读物
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                                                                                                                  • 中篇 人工智能理论与技术——AI应用基础
                                                                                                                    • 第4章 人工智能的计算基石——Python、算法与AI编程实践
                                                                                                                      • 问题导入:邱奇-图灵论题的焦点是什么
                                                                                                                        • 4.1 编程语言与程序
                                                                                                                          • 4.1.1 计算机语言与语言处理系统
                                                                                                                            • 4.1.2 人工智能编程语言
                                                                                                                            • 4.2 Python语言概貌
                                                                                                                              • 4.2.1 简单的Python程序
                                                                                                                                • 4.2.2 Python语言的应用环境配置
                                                                                                                                  • 4.2.3 Python程序的基本结构
                                                                                                                                  • 4.3 程序设计语言中的数据结构
                                                                                                                                    • 4.3.1 数据结构的基本概念与形式
                                                                                                                                      • 4.3.2 Python语言中的数据结构
                                                                                                                                      • 4.4 算法思维与算法设计
                                                                                                                                        • 4.4.1 算法的概念与算法思维
                                                                                                                                          • 4.4.2 算法的表示方法
                                                                                                                                            • 4.4.3 程序中常用的几种算法
                                                                                                                                            • 4.5 AI助力程序设计
                                                                                                                                              • 4.5.1 AI编程模型选择与对话基础
                                                                                                                                                • 4.5.2 基于DeepSeek的代码生成与实现过程
                                                                                                                                                  • 4.5.3 神奇的AI调试伙伴与优化方法
                                                                                                                                                  • 人工智能项目实践:简易情感分析的Python实现——电影《哪吒2》英文介绍的情感分析
                                                                                                                                                    • WPS AI专栏:数据处理与智能分析——快速整理杂乱的数据表
                                                                                                                                                      • 本章小结与学习建议
                                                                                                                                                        • 推荐读物
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                                                                                                                                                          • 第5章 人工智能的问题求解方法——搜索、推理与知识表示
                                                                                                                                                            • 问题导入:八数码滑动拼图游戏
                                                                                                                                                              • 5.1 人工智能视角下的人类问题
                                                                                                                                                                • 5.1.1 把问题求解转换为走迷宫
                                                                                                                                                                  • 5.1.2 从迷宫视角理解八数码拼图
                                                                                                                                                                    • 5.1.3 迷宫探索问题的状态空间描述
                                                                                                                                                                    • 5.2 人工智能问题的解题思路
                                                                                                                                                                      • 5.2.1 问题求解的试探策略
                                                                                                                                                                        • 5.2.2 盲目图搜索
                                                                                                                                                                          • 5.2.3 知情搜索
                                                                                                                                                                            • 5.2.4 推理
                                                                                                                                                                            • 5.3 典型问题的知识表达
                                                                                                                                                                              • 5.3.1 逻辑规则与程序表达
                                                                                                                                                                                • 5.3.2 文本信息与语义表达
                                                                                                                                                                                  • 5.3.3 媒体信息与特征表达
                                                                                                                                                                                  • 人工智能项目实践:背包问题求解
                                                                                                                                                                                    • WPS AI专栏:搜索策略实践——智能文档检索优化
                                                                                                                                                                                      • 本章小结与学习建议
                                                                                                                                                                                        • 推荐读物
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                                                                                                                                                                                            • 问题导入:如何“预报天气”——从数据到预测的思考
                                                                                                                                                                                              • 6.1 什么是机器学习——基本概念与任务流程
                                                                                                                                                                                                • 6.1.1 机器学习的基本概念
                                                                                                                                                                                                  • 6.1.2 机器学习的常见方式
                                                                                                                                                                                                    • 6.1.3 数据准备:如何为学习“喂养”数据
                                                                                                                                                                                                      • 6.1.4 目标评价:如何衡量学习的效果
                                                                                                                                                                                                      • 6.2 无监督学习——数据降维与聚类
                                                                                                                                                                                                        • 6.2.1 数据降维——化简高维数据
                                                                                                                                                                                                          • 6.2.2 数据聚类——物以类聚,人以群分
                                                                                                                                                                                                          • 6.3 监督学习——预测分类与回归
                                                                                                                                                                                                            • 6.3.1 监督学习的基本概念
                                                                                                                                                                                                              • 6.3.2 k近邻分类原理——近朱者赤,近墨者黑
                                                                                                                                                                                                                • 6.3.3 线性回归——线性预测原理
                                                                                                                                                                                                                  • 6.3.4 多项式回归——典型非线性预测原理
                                                                                                                                                                                                                  • 人工智能项目实践:5A级景区日游客量预测
                                                                                                                                                                                                                    • WPS AI专栏:机器学习模型训练数据快速整理与标注
                                                                                                                                                                                                                      • 本章小结与学习建议
                                                                                                                                                                                                                        • 推荐读物
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                                                                                                                                                                                                                          • 第7章 人工神经网络原理与应用——网络连接与计算
                                                                                                                                                                                                                            • 问题导入:怎么购买商品更合适——复杂条件下的决策
                                                                                                                                                                                                                              • 7.1 网络——数据关系计算的模型
                                                                                                                                                                                                                                • 7.1.1 图——网络的数学表达
                                                                                                                                                                                                                                  • 7.1.2 矩阵——图的分析计算工具
                                                                                                                                                                                                                                    • 7.1.3 贝叶斯网络——复杂概率关系计算
                                                                                                                                                                                                                                    • 7.2 人工神经网络——仿生学的视角
                                                                                                                                                                                                                                      • 7.2.1 人工神经网络的结构——从神经元到网络
                                                                                                                                                                                                                                        • 7.2.2 前馈神经网络——无记忆网络
                                                                                                                                                                                                                                          • 7.2.3 反馈神经网络——记忆网络
                                                                                                                                                                                                                                          • 7.3 深度学习——网络结构的深化和优化
                                                                                                                                                                                                                                            • 7.3.1 深度学习概念——从复杂神经网络的问题与对策
                                                                                                                                                                                                                                              • 7.3.2 卷积神经网络——经典的前馈神经网络
                                                                                                                                                                                                                                                • 7.3.3 循环神经网络——典型的反馈神经网络
                                                                                                                                                                                                                                                • 人工智能项目实践:Excel下单神经元校园文创销量预测探究
                                                                                                                                                                                                                                                  • WPS AI专栏:神经网络可视化演示与文档智能排版
                                                                                                                                                                                                                                                    • 本章小结与学习建议
                                                                                                                                                                                                                                                      • 推荐读物
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                                                                                                                                                                                                                                                      • 下篇 人工智能应用与创新——AI实践体验
                                                                                                                                                                                                                                                        • 第8章 生成式人工智能与应用场景实践
                                                                                                                                                                                                                                                          • 问题导入:从“真假之辩”到“工具驾驭”
                                                                                                                                                                                                                                                            • 8.1 语言智能与自然语言处理
                                                                                                                                                                                                                                                              • 8.1.1 从语言智能到自然语言处理
                                                                                                                                                                                                                                                                • 8.1.2 NLP的核心能力与技术实现
                                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.1.3 NLP的应用方法——以智能医疗预问诊系统为例
                                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.2 什么是生成式人工智能
                                                                                                                                                                                                                                                                    • 8.2.1 AI普适化的驱动力
                                                                                                                                                                                                                                                                      • 8.2.2 生成式AI的定义与形态划分
                                                                                                                                                                                                                                                                        • 8.2.3 生成式AI核心模型:自回归与扩散模型
                                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.2.4 生成式AI的能力约束:数据、算力与模型优化
                                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.3 主流生成式AI工具与应用场景解析
                                                                                                                                                                                                                                                                            • 8.3.1 生成式AI工具的分类与选型原则
                                                                                                                                                                                                                                                                              • 8.3.2 提示词工程基础
                                                                                                                                                                                                                                                                                • 8.3.3 单模态生成工具与应用场景
                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.3.4 跨模态、视频生成工具及应用场景
                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.4 项目实践:设计“学生科技创新大赛”数字海报
                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 8.4.1 项目任务与目标
                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 8.4.2 利用AI生成文案与提示词
                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 8.4.3 生成海报背景图与视频
                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.4.4 用WPS AI排版成最终海报
                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.5 人工智能的风险与社会影响
                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 8.5.1 人工智能的版权与虚假信息风险
                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 8.5.2 人工智能的立法规范与未来定位
                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 人工智能项目实践:生成一个属于自己的虚拟数字人
                                                                                                                                                                                                                                                                                                • WPS AI专栏:用WPS AI生成创意素材——从文案到图片的多模态内容创作
                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 本章小结与学习建议
                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 推荐读物
                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 习题八
                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 第9章 AI智能体与具身智能实战——从工具调用到自主飞行
                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 问题导入:开门的那只龙虾:当智能体学会在物理世界中行动
                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 9.1 认识AI智能体
                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 9.1.1 什么是AI智能体
                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 9.1.2 大语言模型驱动的AI智能体
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 9.1.3 AI智能体的典型应用
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 9.2 AI智能体通用架构与低代码实现基础
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 9.2.1 AI智能体通用框架
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 9.2.2 AI智能体核心技能:低代码平台连接大模型与工具的流程
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 9.2.3 设计你的第一个智能体:校园学习助手
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 9.3 AI智能体零代码实战
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 9.3.1 需求拆解:从一句话到智能体任务流
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 9.3.2 项目实现:搭建AI智能体
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 9.4 具身智能的理论跨越与新架构
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 9.4.1 什么是具身智能
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 9.4.2 具身智能三大现实挑战
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 9.4.3 具身智能的新架构
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 9.5 具身智能项目实践
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 9.5.1 无人机控制与校园学习助手对比
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 9.5.2 无人机仿真平台
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 9.5.3 项目实践:设计无人机自主穿越障碍任务
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 人工智能项目实践:开发一个实验室设备巡检智能体
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • WPS AI专栏:用WPS AI一键生成你的第一篇会议纪要
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 本章小结与学习建议
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 推荐读物
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 第10章 人工智能前沿技术与实践
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 问题导入:从“恐怖谷”到“情感共鸣”:AI如何跨越人机交互的终极鸿沟
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 10.1 多模态大模型统一基座与应用
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 10.1.1 统一基座大模型的核心技术特征
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 10.1.2 多模态大模型的主流产业应用场景
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 10.2 垂类大模型与行业定制应用
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 10.2.1 通用大模型的落地局限性与垂类定制思路
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 10.2.2 知识库增强与模型微调落地方式
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 10.2.3 典型行业垂类AI应用案例:中西医结合的医疗AI辅助诊断系统
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 10.3 世界模型与物理推理模型
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 10.3.1 世界模型的基本内涵与技术价值
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 10.3.2 AI物理推理的典型应用逻辑
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 10.4 自动驾驶中的多模态感知与世界模型应用
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 10.4.1 自动驾驶系统架构
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 10.4.2 多模态AI感知系统核心构成
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 10.4.3 世界模型在自动驾驶场景预判中的落地应用
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 10.5 搭建智能对话系统
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 10.5.1 对话机器人分类
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 10.5.2 校园问答机器人项目实践
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 人工智能项目实践:简易自动驾驶长尾场景风险预判小程序开发(选做)
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • WPS AI专栏:用WPS AI管理知识资产——从多源信息到结构化知识库
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 本章小结与学习建议
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                相关图书