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| 內容簡介： |
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本书是一本集理论性、实践性和前瞻性于一体，面向大学一年级学生的通识性教材。本书通过丰富的案例分析和讨论，在帮助学习者在有间内掌握人工智能的基础知识、核心技术和应用方法，鼓励学习者思考人工智能技术的未来发展趋势和潜在挑战，培养其创新思维和应用实践，并为未来的学习和研究奠定坚实的基础。本书是品课程“计算机基础”的主教材，也是教育大学计算机课程改革项目成果之一。全书共6章，系统地介绍了人工智能的基本概念、核心技术及其在主要领域的广泛应用，内容括数字化概述、认识计算机、计算机网络与云计算、大数据管理、机器学习与深度学习、人工智能应用等。本书既可作为高等学校“大学计算机”“人工智能通识”及相关课程的教材，也可作为计算机、人工智能爱好者的自学教材。
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| 目錄：
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第1章 数字化概述 1
1.1 数字化的产生与发展 1
1.1.1 数字化的内涵 1
1.1.2 数字化的社会影响 2
1.2 数字转换 4
1.2.1 信号的概念 4
1.2.2 模拟信号数字化转换 6
1.3 信息化 8
1.3.1 信息化概述 8
1.3.2 常见的信息化平台 9
1.4 数字化 10
1.4.1 数字化的基本概念 10
1.4.2 信息化和数字化的区别 11
1.5 数字化转型 13
1.5.1 数字化转型的概念与目标 13
1.5.2 数字化转型的核心技术 13
1.5.3 数字化转型的阻碍因素 20
1.6 数字化时代的计算机伦理 21
1.6.1 计算机应用的负面问题 21
1.6.2 计算机伦理的概念和原则 27
1.6.3 计算机犯罪 29
1.7 知识扩展 31
1.7.1 理解知识共享许可协议 31
1.7.2 网络诽谤 32
1.7.3 网络环境下的信息甄别 32
习题1 37
第2章 认识计算机 41
2.1 通用机的体系结构 41
2.1.1 现代计算机的产生 41
2.1.2 冯·诺依曼体系结构 43
2.2 微型计算机的组成 47
2.2.1 硬件组成 48
2.2.2 软件组成 53
2.3 数值的存储 61
2.3.1 数制 61
2.3.2 不同数制间的转换 63
2.3.3 计算机中数值的表示 65
2.3.4 计算机中的基本运算 66
2.4 文字的存储 69
2.4.1 文字的编码表示 69
2.4.2 文字的输入 71
2.4.3 文字的存储 72
2.4.4 文字的输出 73
2.5 多媒体的存储 74
2.5.1 图形图像 74
2.5.2 声音 78
2.5.3 视频 80
2.6 AI时代计算机 81
2.6.1 AI时代计算机的点和趋势 81
2.6.2 智能芯片的分类 82
2.6.3 云端AI芯片 82
2.6.4 边缘AI芯片 85
2.6.5 AI算力 86
2.6.6 云计算时代的算力租赁 87
2.7 知识扩展 91
2.7.1 认识芯片 91
2.7.2 智能手机的系统构成 93
2.7.3 国产CPU 95
习题2 97
第3章 计算机网络与云计算 101
3.1 计算机网络 101
3.1.1 计算机网络的基本概念 101
3.1.2 计算机网络的基本组成 102
3.1.3 计算机网络的分类 108
3.2 局域网技术 111
3.2.1 交换式以太网 111
3.2.2 无线局域网 111
3.3 Internet技术 113
3.3.1 基本概念 113
3.3.2 Internet基本服务 121
3.4 网络 125
3.4.1 网络的概念与征 125
3.4.2 基本网络技术 126
3.5 云计算 131
3.5.1 云计算与云 132
3.5.2 云计算的点与不足 133
3.6 云计算的基本类型 135
3.6.1 基础设施服务（IaaS） 135
3.6.2 平台服务（PaaS） 137
3.6.3 软件服务（SaaS） 137
3.6.4 三种云计算类型的关系 138
3.7 主流云计算技术介绍 139
3.7.1 常见的云解决方案 139
3.7.2 基本云计算的技术对比 141
3.8 知识扩展 142
3.8.1 华为的星闪技术 142
3.8.2 Google的云计算技术构架分析 143
3.8.3 我国云服务的发展 148
习题3 150
第4章 大数据管理 154
4.1 大数据概述 154
4.1.1 大数据的概念和征 154
4.1.2 大数据的值 155
4.1.3 大数据技术 156
4.2 大数据采集 157
4.2.1 大数据采集的概念 157
4.2.2 八爪鱼简介 157
4.2.3 Content Grabber 158
4.2.4 RapidMiner 159
4.3 大数据存储与分析 161
4.3.1 大数据存储与分析综述 162
4.3.2 Hadoop 163
4.3.3 Spark 168
4.3.4 HBase 170
4.4 知识扩展 173
4.4.1 大数据可视化的重要性 173
4.4.2 Tableau 174
4.4.3 FineBI 175
4.4.4 FineReport 177
4.4.5 Apache Kylin 178
4.4.6 Echarts 180
习题4 183
第5章 机器学习与深度学习 186
5.1 人工智能的产生及其流派 186
5.1.1 人工智能的产生和发展 186
5.1.2 人工智能的主要流派 189
5.1.3 人工智能的研究领域 190
5.2 机器学习基础 198
5.2.1 机器学习的概念和征 198
5.2.2 机器学习的数学基础 199
5.2.3 机器学习的常用算法 200
5.2.4 使用机器学习解决问题的基本流程 204
5.3 人工经网络简介 206
5.3.1 人工经网络的发展 206
5.3.2 经元模型 208
5.3.3 单层经网络 210
5.3.4 双层经网络 211
5.4 深度学习基础 213
5.4.1 深度学习的概念和征 213
5.4.2 普通多层经网络 214
5.4.3 卷积经网络 217
5.5 知识扩展 224
习题5 233
第6章 人工智能应用 237
6.1 AIGC简介 237
6.1.1 AIGC的产生与发展 237
6.1.2 AIGC的应用场景 240
6.1.3 AIGC的商业模式与面临的挑战 243
6.1.4 AIGC领域的国外常见工具 245
6.1.5 国产AIGC大模型简介 259
6.2 自动驾驶 280
6.2.1 自动驾驶技术的发展与级别 280
6.2.2 自动驾驶的关键技术 282
6.2.3 中国的自动驾驶技术 287
6.2.4 自动驾驶中的伦理问题 289
6.3 人形机器人 290
6.3.1 人形机器人的核心组件 290
6.3.2 人形机器人的软件算法 292
6.3.3 我国的人形机器人研究 294
6.3.4 人形机器人使用中的伦理问题 299
习题6 300
附录A 人工智能编程语言 302
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