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人工智能通识导论
人工智能正重塑人类社会的生产与生活方式。本书以教育部《高等学校人工智能创新行动计划》为指导，紧扣“普及智能素养、培育创新思维”目标，面向零基础学习者构建“理论-技术-伦理”三位一体的通识教学体系。
全书从智能的本质出发，系统地解析二进制、计算机系统、Python编程等底层逻辑，结合数据爬取、机器学习、AIGC等实践案例，拆解AI技术的核心架构与产业应用。通过“伦理角”专栏与20余个实战任务，引导学生直面数据安全、算法偏见、人机协同等前沿议题，培养兼具技术理解力与人文责任感的复合型思维。
本书面向零基础学习者，兼顾文理学科背景，既可作为高校人工智能通识课程教材，也可为公众提供破除“AI焦虑”、理性参与智能时代发展的知识地图。
作者：
主编 齐苏敏 李光顺 王茂励 副主编 李桂青 王来花 黄万丽 刘红娟 董兆安
定价：
36.90元
出版时间：
2025-09-10
ISBN：
978-7-04-065629-9
物料号：
65629-00
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
重点项目：
暂无
版面字数：
350.00千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
- 前辅文
- 第1章 智能与人工智能
- 1.1 智能的基础概念
- 1.1.1 智能的定义
- 1.1.2 智能体的概念
- 1.1.3 智能的组成要素
- 1.2 人工智能的基础概念
- 1.2.1 人工智能的定义
- 1.2.2 人工智能的分类
- 1.2.3 人工智能的伦理挑战
- 1.3 人工智能的发展历程
- 1.3.1 图灵测试
- 1.3.2 人工智能发展的三次浪潮
- 1.3.3 人工智能的研究学派
- 1.4 人工智能大模型的崛起
- 1.4.1 大模型的概念与特点
- 1.4.2 大模型的发展历程
- 1.4.3 大模型的应用与影响
- 1.5 人工智能的应用领域与未来发展趋势
- 1.5.1 人工智能的应用领域
- 1.5.2 人工智能的未来发展趋势
- 本章小结
- 习题
- 1.1 智能的基础概念
- 第2章 二进制与信息编码
- 2.1 计数方法的演变
- 2.1.1 原始时代计数
- 2.1.2 十进制与二进制
- 2.2 数制
- 2.2.1 数码、基数和位权
- 2.2.2 常用的进位计数制
- 2.3 不同数制之间的转换
- 2.3.1 r进制与十进制之间的转换
- 2.3.2 二进制与八进制、十六进制的相互转换
- 2.4 信息
- 2.4.1 信息的概念和特点
- 2.4.2 信息的二进制表示
- 2.4.3 二进制数据单位
- 2.5 数值数据的编码和运算
- 2.5.1 数值数据的编码
- 2.5.2 算术运算
- 2.5.3 逻辑运算
- 2.6 非数值数据的编码
- 2.6.1 英文字符与常用符号的编码——ASCII码
- 2.6.2 汉字字符编码
- 2.6.3 图形和图像编码
- 2.6.4 声音编码
- 本章小结
- 习题
- 2.1 计数方法的演变
- 第3章 计算与计算机系统
- 3.1 计算工具
- 3.1.1 手动计算工具
- 3.1.2 机械计算工具
- 3.1.3 电子计算工具
- 3.2 计算机模型
- 3.2.1 图灵机
- 3.2.2 冯·诺依曼机
- 3.3 计算机硬件系统
- 3.3.1 中央处理器
- 3.3.2 存储器
- 3.3.3 输入设备
- 3.3.4 输出设备
- 3.4 计算机软件系统
- 3.4.1 系统软件
- 3.4.2 应用软件
- 3.5 计算机的发展与应用
- 3.5.1 计算机的性能指标
- 3.5.2 计算机的分代
- 3.5.3 计算机的发展趋势
- 3.5.4 计算机的应用
- *3.6 云计算与边缘计算
- 3.6.1 云计算：集中式算力的“超级大脑”
- 3.6.2 边缘计算：分布式算力的“末梢神经”
- 3.6.3 云边协同：分层算力网络
- 本章小结
- 习题
- 3.1 计算工具
- 第4章 软件开发与人工智能语言Python
- 4.1 软件与软件开发
- 4.1.1 软件概述
- 4.1.2 软件开发
- 4.1.3 计算思维与问题求解
- 4.2 程序设计语言
- 4.2.1 软件与程序的关系
- 4.2.2 程序设计语言的发展
- 4.2.3 Python语言简介
- 4.3 Python语言基础
- 4.3.1 基本语法
- 4.3.2 变量
- 4.3.3 基本数据类型
- 4.3.4 Python表达式与常用运算符
- 4.3.5 Python数据的输入和输出
- 4.4 Python程序的控制结构
- 4.4.1 选择结构
- 4.4.2 循环结构
- 4.4.3 简单异常处理
- 4.5 Python的复合数据类型
- 4.5.1 列表
- 4.5.2 元组
- 4.5.3 字典
- 4.5.4 集合
- 4.6 Python函数初探
- 4.6.1 Python函数定义
- 4.6.2 Python函数调用
- *4.7 Python中的模块
- 4.7.1 模块的定义与基本概念
- 4.7.2 模块的导入方式
- 4.7.3 Python模块的分类
- 本章小结
- 习题
- 4.1 软件与软件开发
- 第5章 网络与数据分析
- 5.1 数据通信系统模型
- 5.2 计算机网络
- 5.2.1 计算机网络的定义
- 5.2.2 计算机网络的发展历程
- 5.2.3 计算机网络的体系结构
- 5.2.4 计算机网络的分类
- 5.2.5 计算机网络的主要应用
- 5.3 物联网及其应用
- 5.3.1 物联网概述
- 5.3.2 物联网的应用
- 5.4 数据与数据分析
- 5.4.1 数据的概念及其与人工智能的关系
- 5.4.2 大数据
- 5.4.3 数据分析
- *5.5 基于Python的数据分析
- 5.5.1 NumPy库
- 5.5.2 Pandas库
- 5.5.3 数据分析实践
- 本章小结
- 习题
- 第6章 人工智能技术架构与应用
- 6.1 人工智能的技术架构
- 6.1.1 基础层
- 6.1.2 技术层
- 6.1.3 应用层
- 6.2 机器学习
- 6.2.1 机器学习的定义
- 6.2.2 机器学习的基本术语
- 6.2.3 机器学习的主要类型及常用算法
- 6.3 深度学习
- 6.3.1 深度学习的概念
- 6.3.2 深度学习的起源与发展
- 6.3.3 深度学习工作原理
- 6.3.4 常见深度学习模型类型
- 6.4 人工智能技术的应用和实现
- 6.4.1 人工智能系统的开发过程
- *6.4.2 基于AI智能体开发平台的智能体开发案例
- *6.4.3 基于AI实训平台的人工智能应用系统案例
- 本章小结
- 习题
- 6.1 人工智能的技术架构
- 第7章 AIGC应用与实践
- 7.1 AIGC的基本概念
- 7.1.1 什么是AIGC
- 7.1.2 AIGC与大模型的关系
- 7.1.3 AIGC的发展历程
- 7.1.4 AIGC的社会意义
- 7.2 AIGC的主要应用领域
- 7.2.1 文本生成
- 7.2.2 图像生成
- 7.2.3 音频与视频生成
- 7.2.4 跨领域应用
- 7.3 常见的AIGC工具及实践
- 7.3.1 文本生成工具及实践
- 7.3.2 图像生成工具及实践
- 7.3.3 音频生成工具及实践
- 7.3.4 代码生成工具及实践
- 7.3.5 视频生成工具及实践
- 7.4 AIGC的伦理与社会影响
- 7.4.1 伦理挑战
- 7.4.2 社会影响
- 7.4.3 应对策略
- 7.5 AIGC的未来趋势
- 7.5.1 技术趋势
- 7.5.2 应用展望
- 本章小结
- 习题
- 7.1 AIGC的基本概念
- 参考文献
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