大学计算机(第3版)

适合初学者的计算机和人工智能的入门教材
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孙永香 (作者) 978-7-115-67475-3

关于本书的内容有任何问题,请联系 张斌

(1)本书以服务教学改革为目标,打造新形态教材,将数字教材、在线课程与纸质教材同步建设,实现了教材建设、资源配套与课程开发的一体化。
(2)本书从基础知识、能力培养、融合创新、AI素养等方面组织内容和编写,实现知识、能力、素质的有机融合,体现教材的高阶性和前沿性。
(3)定位准确,针对农业院校特色和专业需求,内容编排突出计算机新技术在农业领域的应用,拓展计算思维和AI在各专业中的应用场景。
(4)以“立德树人”的根本任务为出发点,在教材知识体系中自然融入国家发展成果,将专业知识与思政元素有机融合。
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内容摘要

本书结合当前大学计算机通识教育的现状,以培养计算思维与人工智能(AI)思维为目标,系统构建从计算机基础到前沿AI技术的知识体系。全书分为上、下两篇:上篇介绍计算机的基本原理与应用,包括计算机与计算思维、数据在计算机中的表示、计算机系统及工作原理、计算机网络与安全、算法分析与设计、计算机语言与程序设计以及数据库管理与应用等内容,目的是通过对计算机基本原理与应用的解析,培养学生的计算思维,提升其利用计算工具解决实际问题的能力;下篇聚焦人工智能领域,涵盖人工智能概述、人工智能技术生态、人工智能核心技术、大语言模型、AIGC及其应用、人工智能应用案例等内容,帮助学生理解人工智能如何赋能各行业发展,从而培养AI思维。
本书可作为高等学校大学计算机通识课程、人工智能通识课程的教材或教学辅导用书,也可作为计算机爱好者的参考用书。

目录

【章名目录】
上篇 计算机基础
第1章 计算机与计算思维
第2章 数据在计算机中的表示
第3章 计算机系统及工作原理
第4章 计算机网络与安全
第5章 算法分析与设计
第6章 计算机语言与程序设计
第7章 数据库管理与应用

下篇 人工智能
第8章 人工智能概述
第9章 人工智能技术生态
第10章 人工智能核心技术
第11章 大语言模型
第12章 AIGC及其应用
第13章 人工智能应用案例——智慧农业


【详细目录】
上篇 计算机基础

第1章 计算机与计算思维
1.1 计算与赋能 2
1.1.1 计算之路 2
1.1.2 计算之能 3
1.1.3 计算赋能 4
1.2 认识计算机 5
1.2.1 计算机的定义及功能 5
1.2.2 计算机的历史 6
1.2.3 计算机的特点 8
1.2.4 计算机的分类 8
1.2.5 计算机的应用 9
1.2.6 计算机的未来 10
1.2.7 我国的计算机 12
1.3 计算思维 13
1.3.1 计算思维的起源 13
1.3.2 计算思维概述 13
1.3.3 计算思维的知识体系 15
1.3.4 计算思维的应用 17
思考题 19

第2章 数据在计算机中的表示
2.1 数据与信息及相关概念 20
2.2 进制及其转换 21
2.2.1 进位计数制的概念 21
2.2.2 计算机科学中常用的进制 22
2.2.3 计算机中的数据单位 22
2.2.4 不同进制数之间的转换 23
2.2.5 计算机使用二进制表示数据 24
2.3 二进制运算 25
2.3.1 二进制算术运算 25
2.3.2 二进制逻辑运算 26
2.4 计算机中的编码 27
2.4.1 数值编码 27
2.4.2 字符编码 30
2.4.3 音频编码 32
2.4.4 图形图像编码 34
2.4.5 视频编码 35
思考题 36

第3章 计算机系统及工作原理
3.1 计算机硬件系统 37
3.1.1 单计算机系统 37
3.1.2 多计算机系统 44
3.2 计算机软件系统 45
3.2.1 计算机软件 45
3.2.2 操作系统 46
3.3 计算机的工作原理 53
3.3.1 指令和程序 53
3.3.2 计算机工作过程 54
思考题 55

第4章 计算机网络与安全
4.1 计算机网络概述 56
4.1.1 计算机网络的定义及发展 56
4.1.2 计算机网络的组成与功能 58
4.1.3 网络传输介质和网络设备 59
4.1.4 计算机网络的分类 61
4.1.5 计算机网络的体系结构 62
4.2 Internet基础 63
4.2.1 Internet概述 63
4.2.2 Internet的基本概念 63
4.2.3 Internet的基本服务 66
4.3 网络空间安全概述 69
4.3.1 网络空间安全目标 69
4.3.2 网络监管和法规 70
4.3.3 加强安全培训 70
4.4 网络空间安全技术 71
4.4.1 常见安全威胁 71
4.4.2 密码及密码应用 72
4.4.3 访问控制 73
4.4.4 防火墙与入侵检测系统 74
4.4.5 物理安全 75
思考题 75

第5章 算法分析与设计
5.1 利用计算机求解问题 76
5.2 算法设计与描述 77
5.2.1 算法的基本概念及特点 77
5.2.2 算法描述方法 78
5.2.3 算法复杂度分析 79
5.2.4 数据结构的基本概念 80
5.2.5 常见的数据结构 82
5.3 问题求解的综合应用 82
思考题 86

第6章 计算机语言与程序设计
6.1 计算机语言 87
6.1.1 计算机语言的发展 87
6.1.2 计算机语言的分类 89
6.1.3 Python简介 89
6.2 计算机程序 93
6.2.1 什么是程序 93
6.2.2 由问题到程序 93
6.2.3 程序的基本控制结构 95
6.2.4 程序设计方法 96
6.3 软件工程 97
6.3.1 基本概念 97
6.3.2 软件生命周期 97
思考题 100

第7章 数据库管理与应用
7.1 数据库基础知识 101
7.1.1 数据管理的应用 101
7.1.2 数据库的基本概念 102
7.1.3 数据库管理技术的产生和发展 103
7.1.4 数据库技术发展新趋势 105
7.2 数据库设计 106
7.2.1 数据库设计步骤 106
7.2.2 数据库概念设计——E-R模型 107
7.2.3 数据库逻辑设计——关系数据模型 108
7.2.4 数据库物理设计——常用的SQL语句 110
7.3 基于Python的数据库访问 111
7.3.1 使用sqlite3模块操作数据库的步骤 111
7.3.2 创建数据库和表 112
7.3.3 对数据表的操作 113
思考题 113

下篇 人工智能

第8章 人工智能概述
8.1 人工智能的概念 115
8.2 人工智能的发展 116
8.3 人工智能的主要流派 117
8.3.1 符号主义 117
8.3.2 连接主义 118
8.3.3 行为主义 118
8.4 人工智能行业应用 118
8.5 人工智能思维 121
8.5.1 人工智能思维的特点 121
8.5.2 人工智能思维与计算思维的比较及关系 122
8.5.3 人工智能思维的局限性 123
8.5.4 如何运用好人工智能思维 123
8.6 人工智能伦理 124
8.6.1 人工智能伦理的基本概念 124
8.6.2 人工智能的伦理问题 125
8.6.3 人工智能伦理的基本原则 126
8.6.4 解决人工智能伦理问题的策略 126
思考题 127

第9章 人工智能技术生态
9.1 物联网——数据感知 128
9.1.1 物联网的概念 128
9.1.2 物联网的体系结构 129
9.1.3 物联网的关键技术 130
9.1.4 物联网应用案例:智慧农田物联网 133
9.2 云计算——算力支持 135
9.2.1 云计算的概念 135
9.2.2 云计算的特征 136
9.2.3 云计算的服务模式 136
9.2.4 云计算的关键技术 137
9.2.5 云计算的应用 138
9.3 大数据——数据存储 139
9.3.1 大数据的概念 139
9.3.2 大数据的特征 139
9.3.3 大数据技术 140
9.3.4 大数据的应用 142
9.3.5 大数据应用案例 143
9.4 区块链——安全保障 144
9.4.1 区块链的概念 144
9.4.2 区块链的基础架构 145
9.4.3 区块链的核心技术 146
9.4.4 区块链面临的挑战 147
9.4.5 区块链在农业中的应用 147
9.5 元宇宙——交互平台 148
9.5.1 元宇宙的概念 148
9.5.2 元宇宙的特征 149
9.5.3 元宇宙的架构 149
9.5.4 元宇宙的核心技术 150
9.5.5 元宇宙的应用 150
9.5.6 元宇宙的发展前景与风险挑战 151
9.6 人工智能驱动的技术生态系统 151
思考题 151

第10章 人工智能核心技术
10.1 机器学习 152
10.1.1 监督学习 153
10.1.2 无监督学习 157
10.1.3 强化学习 159
10.2 神经网络与深度学习 160
10.2.1 从生物神经元到感知机 160
10.2.2 深度学习革命 163
10.3 计算机视觉 165
10.3.1 计算机视觉概述 165
10.3.2 视觉信息处理的关键技术 167
10.3.3 计算机视觉的应用 174
10.4 自然语言处理 174
10.4.1 自然语言处理概述 175
10.4.2 自然语言处理的关键技术 177
10.4.3 自然语言处理的应用 178
思考题 179

第11章 大语言模型
11.1 大语言模型概述 180
11.1.1 大语言模型的定义 180
11.1.2 Transformer架构 181
11.1.3 发展历程 182
11.1.4 优势与局限性 183
11.1.5 大语言模型的应用 184
11.2 大语言模型构建过程 185
11.2.1 预训练 186
11.2.2 有监督微调 186
11.2.3 奖励建模 187
11.2.4 强化学习 188
11.3 代表性大语言模型 189
11.3.1 ChatGPT 189
11.3.2 Claude 190
11.3.3 DeepSeek 190
11.3.4 文心一言 190
11.3.5 讯飞星火 191
11.3.6 通义千问 191
11.3.7 Kimi 192
11.3.8 豆包 193
思考题 193

第12章 AIGC及其应用
12.1 AIGC概述 194
12.1.1 AIGC的定义与特点 194
12.1.2 AIGC的发展历程 195
12.1.3 AIGC的主要应用领域 195
12.1.4 AIGC对职业发展的影响 196
12.2 提示词 196
12.3 AIGC应用实践 201
12.3.1 代码生成 201
12.3.2 文本生成 203
12.3.3 图像生成 206
12.3.4 音频生成 208
12.3.5 视频生成 210
思考题 211

第13章 人工智能应用案例——智慧农业
13.1 智慧农业概述 212
13.2 智慧农业的关键技术 213
13.3 智慧农业的典型应用场景 214
13.4 智慧农业实际案例 216
13.5 智慧农业的发展前景 219
思考题 219

参考文献 220

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作者介绍

孙永香,山东农业大学信息科学与工程学院教授。1997年起至今在山东农业大学信息科学与工程学院计算机系从事教学和科研工作。主要从智慧农业和教育数字化技术的研究。近年来,主持省部级以上项目4项,在国内外刊物上发表16篇论文,其中被SCI三区收录1篇,EI收录5篇;申请软件著作权13项。主编或副主编教材10部。

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