- 高等教育出版社
- 9787040656299
- 1版
- 43261194-5
- 16开
- 350
- 公共基础课
- 公共基础课
- 通用
- 本科 高职
内容简介
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。
目录
目录
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
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
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
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
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
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
参考文献
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
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
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
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
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
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
参考文献
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
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
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
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
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
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
参考文献
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
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
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
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
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
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
参考文献
