计算与人工智能概论_罗娟_9787115572653_图书馆读者荐购服务平台

本书从计算思维的角度出发，以人工智能相关问题为引导，在解决实际案例问题的过程中植入知识点，为各专业的学生在今后设计、构造和应用各种计算系统，求解本学科的问题奠定基础。全书内容包括计算与计算思维、程序设计与算法、人工智能与智能计算、网络与大数据这四大部分。
本书适用于高等院校一年级新生的计算机导论等信息技术类基础课程，可作为高等院校计算机基础课程的教材，也可作为计算与人工智能概论课程的教材，还可作为计算机基础培训的教材和自学参考书。

本书特点

按照初学者学习计算思维与人工智能的特点和规律，编者对本书各章的内容都进行了精心安排。概括起来，本书有如下特点。
（1）以案例驱动，知识植入，计算思维，专业融合为导向，优化内容，将计算思维与人工智能结合起来。每章都围绕相关的案例，将知识点融入求解问题的过程中，以提高学生的学习兴趣，培养学生分析问题、解决问题的能力，强化学生的计算思维与人工智能技术应用能力，真正达成赋能教育的目的，进而适应人工智能时代各类专业的科学研究和实际工作需要。
（2）深入挖掘课程思政元素，推进课程思政建设，将不同专业人工智能的应用特点和价值理念有机地融入相关案例中。本书通过宣传社会主义核心价值观，强化学生工程伦理教育，培养学生精益求精的工匠精神、科技兴国的民族使命感和理论联系实际的能力。本书利用通识课受众多、影响广的优势发挥育人作用，将价值塑造、知识传授和能力培养融为一体。
（3）因材施教，服务于专业教学。本书的案例和实验设计跨越多个专业领域，体现了多学科思维的融合，例如将计算思维、程序设计与人工智能三者深度融合，强调在专业问题的求解中提炼核心知识，以练促教，让学生感受到本课程的适用性；同时，体现了计算机导论课程所要求的产业技术与学科理论融合、跨专业能力融合、多学科项目实践融合的特点。
（4）紧跟人工智能前沿技术发展与时代需求，配套丰富的课程教学案例库。本书结合各专业相关课程的教学需求，适应新工科、新文科的发展趋势，可以促进学生提升交叉融合计算思维与各专业相关问题的能力。本书以计算思维为主线，引导学生重视问题的解决方法与步骤，进而领悟人工智能的作用与意义，帮助教师避免在低年级人工智能教学实施过程中出现概念化、理论化的现象。

目录 CONTENTS

第一部分计算与计算思维

第 1章计算与人工智能概述
1.1 计算的概念
1.1.1 什么是计算
1.1.2 图灵机
1.1.3 什么是计算机
1.1.4 算法、计算机语言与程序
1.2 什么是计算思维
1.2.1 计算思维的概念
1.2.2 问题求解方法
1.2.3 算法计算系统的灵魂
1.3 探索人工智能
1.3.1 智能移动机器人路径规划
1.3.2 人工智能历史
1.3.3 人工智能相关研究
1.4 人工智能发展
1.4.1 人工智能应用领域
1.4.2 人工智能发展
习题

第 2章计算系统
2.1 计算与计算机简述
2.1.1 图灵机模型
2.1.2 计算机的工作原理
2.1.3 并行计算
2.1.4 嵌入式计算
2.2 计算执行
2.2.1 编译、链接和装载程序
2.2.2 程序、进程和线程
2.2.3 文件系统
2.3 未来的计算机
2.3.1 计算机系统的发展
2.3.2 未来计算机
习题

第二部分程序设计与算法

第3章 python编程基础
3.1问题求解的计算思维方法
3.1.1 问题分解
3.1.2 模式识别
3.1.3 抽象
3.1.4 算法设计
3.2 编程的基本概念
3.2.1 程序的基本要素
3.2.2 程序设计语言
3.2.3 Python语言概述
3.2.4 第一个python程序：计算篮球某时刻的坐标值
3.2.5 Python基本语法
3.2.6 计算并绘制坐标点
3.3 模块化编程函数
3.3.1 常用的内置函数
3.3.2 自定义计算坐标的函数
3.3.3 调用函数绘制坐标点
3.3.4 函数的参数
3.3.5 函数返回
3.4 基本的程序设计方法分支
3.4.1 单分支if语句
3.4.2 二分支if-else语句
3.4.3 多分支if-elif-else语句
3.4.4 智能型计算坐标函数
3.4.5 在合理范围内绘制坐标点
3.5 基本的程序设计方法循环
3.5.1 while循环
3.5.2 在合理范围内绘制多个坐标点
3.5.3 循环嵌套
3.5.4 在合理范围内绘制多条轨迹线
习题

第4章 Python编程进阶
4.1 序列数据类型列表
4.1.1 用列表存储多条轨迹线的坐标点
4.1.2 列表的基本概念
4.1.3 列表的基本操作
4.1.4 用列表实现绘制多条线
4.2 映射数据类型字典
4.2.1 用字典存储多条轨迹线的坐标点
4.2.2 字典的基本概念
4.2.3 字典元素的访问
4.2.4 字典的基本操作
4.2.5 字典的嵌套
4.2.6 用字典实现绘制多条线
4.3 文件操作
4.3.1 文件的基本概念
4.3.2 常用文件操作
4.3.3 用文件存储多条轨迹线的坐标点
4.4 python综合案例百分百机器人投篮
4.4.1 案例任务描述
4.4.2 案例任务分析
4.4.3 案例任务实现路径
4.4.4 程序模块的代码实现
4.4.5 案例运行结果展示
习题

第5章算法设计
5.1 什么是算法
5.1.1 算法是解题步骤
5.1.2 算法与计算思维
5.2 算法性能
5.2.1 算法性能的衡量指标：时间复杂度
5.2.2 算法性能分析举例
5.3 问题求解计算思维方法
5.3.1 迭代法
5.3.2 穷举法
5.3.3 二分法
5.3.4 递归
5.3.5 深度优先遍历
5.3.6 梯度下降法
习题

第三部分人工智能与智能计算

第6章智能感知
6.1 自然语言处理
6.2 基于神经网络的图像处理
6.3 模式识别
6.4 案例分析与实现
习题

第7章机器学习
7.1 监督学习
7.2 无监督学习
7.3 半监督学习
7.4 案例分析与实现
习题

第8章智能决策
8.1 基于搜索的路径决策
8.2 强化学习
8.3 群体智能
8.4 案例分析与实现
习题

第9章智能机器人
9.1 机器人技术
9.1.1 机器人简介
9.1.2 机器人及其应用
9.1.3 机器人技术展望
9.2 人机交互
9.2.1 基于传统硬件设备的人机交互
9.2.2 基于触控设备的人机交互
9.2.3 基于智能设备的人机交互
9.2.4 人机交互未来发展趋势
习题

第四部分网络与大数据

第 10章互联网信息处理
10.1 网络信息获取基础
10.1.1 计算机网络基础
10.1.2 无线网络与物联网
10.1.3 Web的基本工作方式
10.1.4 HTML语言简介
10.2 网络爬虫与信息提取
10.2.1 天气数据爬取案例
10.2.2 网络爬虫
10.3 搜索引擎原理
10.3.1 搜索引擎组成
10.3.2 网页排名算法
10.4 网络安全
10.4.1 网络安全基本属性
10.4.2 OSI网络安全体系结构
10.4.3 网络安全模型与网络安全访问模型
习题

第 11章数据管理与大数据
11.1计算机数据管理
11.1.1 人工管理阶段
11.1.2 文件系统阶段
11.1.3 数据库系统阶段
11.1.4 数据文件格式
11.2 数据库
11.2.1 数据库系统的组成
11.2.2 关系型数据库
11.2.3 数据库设计
11.2.4 数据库和数据表的基本操作
11.3大数据简介
11.3.1 大数据的产生
11.3.2 大数据的特性
11.3.3 大数据处理过程概述
11.3.4 高校大数据应用解决方案示例
习题

第 12章数据分析
12.1数据分析应用
12.1.1 数据分析定义
12.1.2 数据分析应用场景
12.2数据分析案例
12.2.1 数据分析的基本步骤
12.2.2 气候数据分析案例
12.2.3数据分析软件
12.3数据分析详解
12.3.1 数据采集
12.3.2 数据处理
12.3.3 数据分析策略和方法
12.3.4 数据挖掘
12.3.5 数据可视化
习题

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