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| 內容簡介： |
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本书是一本体系完整、综合全面介绍中小学人工智能相关内容的书籍。本书涉及人工智能的历史与发展，中小学人工智能战略定位、课程体系建设、计算思维，编程、机器人、知识工程、搜索算法、机器学习、深度学习、人工智能+X、人工智能对教育赋能、人工智能道德伦理与法律以及人工智能未来发展的展望等相关内容。本书可以作为中小学教师教授人工智能课程的辅助书籍，也适合对中小学人工智能教育感兴趣的广大读者阅读使用，还可以作为广大读者系统了解人工智能相关知识的参考用书。
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| 關於作者： |
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龚超 工学博士，中国高科技产业化研究会人工智能产业技术创新联盟特约研究员，中国人工智能学会中小学工作委员会专家组成员。主要研究领域为人工智能、优化算法，聚焦人工智能在金融投资、企业数字化转型等领域应用。参与多项国家社会科学基金项目及部委课题研究，在国内外期刊上共计发表文章60余篇。曾就职于500强央企、知名管理咨询公司，为多家大型企业集团提供战略规划、合并重组等咨询与培训服务。
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| 目錄：
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第1章 时代已至0021.1 新一代人工智能崛起0021.1.1 一盘围棋引发的关注0021.1.2 人工智能助力工业革命0041.1.3 人工智能促进社会发展0091.2 人工智能急需人才培养0131.3 中小学人工智能教育的可行性与重要性0171.3.1 重要性0171.3.2 可行性019第2章 战略定位0232.1 发展目标0252.1.1 人工智能发展成为国家的重要战略部署0252.1.2 培养聚集人工智能人才是国家重点任务0252.1.3 中小学人工智能教育政策频出，重要性凸显0262.2 教学现状0272.2.1 顶层设计相对缺失，标准指引仍然空白0272.2.2 课程体系还未健全，教材水平参差不齐0282.2.3 校内学习课时不足，校外培训“新瓶装旧酒”0302.2.4 知识技能迭代较快，师资水平需要提升0312.3 保障举措0322.3.1 加强顶层设计，明确课程标准0322.3.2 评比优秀教材，遴选典型案例0332.3.3 共建交叉学科，创新培养模式0332.3.4 提倡终身学习，强化师资培训0332.3.5 资源合理布局，谨防数字鸿沟0342.3.6 鼓励多方力量，共建生态体系034第3章 顾往识今0363.1 人工智能的定义0363.1.1 重新审视定义0363.1.2 典型的定义0373.2 何谓“智能”0403.2.1 人工智能的脑视角0413.2.2 图灵测试与“人工蠢能”0433.2.3 智能的测量0463.2.4 强／弱人工智能0493.2.5 奇点0513.3 三派鼎力，分释智能0513.3.1 符号主义0513.3.2 连接主义0533.3.3 行为主义055 3.4 正视起落，宠辱不惊0583.4.1 “人工智能”初问世0583.4.2 三起两落0603.4.3 寒冬下的反思062法第4章 课程体系0664.1 中小学人工智能课程体系探索0664.2 中小学人工智能课程体系建设思路0694.3 小学人工智能课程体系建设0724.4 初中人工智能课程体系建设0734.5 高中人工智能课程体系建设074第5章 计算思维0795.1 计算思维概述0795.1.1 计算思维的内涵0795.1.2 计算思维与编程0815.2 计算思维的重视与培养0825.2.1 计算思维培养的重要性与必要性0825.2.2 计算思维的培养思路0845.3 不插电的计算思维训练0855.3.1 不插电的含义0855.3.2 生活中的计算思维0875.3.3 不插电教学实例088 器第6章 编程教育0926.1 以SCRATCH为代表的可视化编程语言0936.1.1 可视化编程语言的低门槛、薄壁垒0956.1.2 可视化编程对于青少年教育的促进0956.1.3 可视化编程的局限性0966.2 以PYTHON为代表的代码式编程语言0976.2.1 Python的教育定位0976.2.2 Python的优点0986.3 以TENSORFLOW和PYTORCH为代表的人工智能框架1036.3.1 种类繁多的人工智能框架语言1036.3.2 广受热捧的TensorFlow的PyTorch1046.4 编程语言的更迭1066.5 中小学编程热下的反思107第7章 智能机器1097.1 机器人1107.1.1 作品中的智能机器1107.1.2 生活中的智能机器1127.2 中小学机器人教育1147.2.1 机器人教育的独特性1147.2.2 中小学机器人教育现状1157.2.3 中小学机器人课程资源1167.3 智能硬件1177.4 教学用智能机器人1197.4.1 人形机器人1197.4.2 模块化机器人121术第8章 知识工程1268.1 专家系统1268.1.1 专家系统的含义1268.1.2 专家系统的简单实例1278.2 知识表示1308.2.1 一阶谓词逻辑1328.2.2 产生式规则1338.2.3 框架表示法1348.2.4 状态空间表示法1358.3 知识图谱1368.3.1 知识图谱的历程1368.3.2 知识图谱的构成138第9章 搜索算法1429.1 图搜索策略1429.1.1 盲目搜索1449.1.2 启发式搜索1459.2 博弈搜索1489.2.1 极小极大算法1489.2.2 Alpha-Beta剪枝法1499.3 蒙特卡罗树搜索151第10章 机器学习15410.1 机器学习概述15410.1.1 机器学习的含义15410.1.2 机器学习的分类15510.2 数据初探15610.2.1 数据的结构15610.2.2 大数据特征15810.3 监督学习15910.3.1 线性回归16010.3.2 支持向量机16410.3.3 朴素贝叶斯16610.4 无监督学习16910.4.1 K-均值聚类17010.4.2 主成分分析17210.5 半监督学习17510.6 强化学习17710.6.1 初识强化学习17710.6.2 策略优化与评估17910.6.3 强化学习的算法181第11章 深度学习18411.1 基本概念18411.1.1 神经元18411.1.2 激活函数18511.1.3 感知机18811.2 多层前馈神经网络19011.2.1 损失函数19111.2.2 网络结构19111.2.3 梯度与随机梯度19511.2.4 反向传播19711.3 卷积神经网络19811.3.1 卷积核19911.3.2 卷积核的应用20111.3.3 感受野20611.3.4 卷积神经网络结构21011.4 RNN神经网络与LSTM网络21311.4.1 RNN神经网络21311.4.2 LSTM网络21511.5 胶囊神经网络21811.6 生成对抗网络220第12章 人工智能+X22312.1 人工智能+语文22412.1.1 自然语言处理助力语文22512.1.2 自然语言处理的应用领域22612.1.3 自然语言处理的基础术语23012.1.4 自然交叉的学科23112.2 人工智能+情感分析23212.2.1 情为何物23212.2.2 触景生情23712.2.3 知情达理24212.2.4 情意绵绵24412.3 人工智能+自动驾驶24512.3.1 了解自动驾驶的历史24512.3.2 知晓自动驾驶的现状24612.3.3 熟悉自动驾驶的技术24712.3.4 自动驾驶下的思考24912.4 人工智能+艺术25112.5 人工智能+生物25412.5.1 “搅局”之眼25512.5.2 遗传算法25712.6 人工智能+视觉分析26112.6.1 人脸识别26112.6.2 垃圾分类26512.7 人工智能+法律与伦理道德26612.7.1 责任划分26612.7.2 隐私保护26712.7.3 知识产权26812.7.4 道德伦理26912.7.5 算法偏差273道第13章 赋能教育27813.1 教育重塑27813.1.1 传统教育方式的挑战27813.1.2 人工智能时代下教育的改变27913.1.3 赋能教师28113.1.4 赋能学生28313.1.5 赋能课堂28513.2 职业转变28813.2.1 职业的消失28813.2.2 卢德主义的教训28913.3 人机协作29013.3.1 各有千秋29013.3.2 取长补短291第14章 教学思考29514.1 “135”教学理念29514.1.1 一“观”29614.1.2 三“意”29814.1.3 五“心”30214.2 公益万里30614.2.1 公益授课传温情30614.2.2 义教万里暖人心30714.3 体验式学习309第15章 未来展望31115.1 前车之鉴31115.1.1 STEAM教育之热31115.1.2 “STEAM热”下的反思31215.2 基础为本31415.3 长路漫漫315
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