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| 編輯推薦： |
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《计算思维与人工智能基础》是高校计算思维通识教育类课程的入门教材，以基于计算机的问题求解为主线，以计算思维能力培养为目的，从全新的视角组织教学内容，突出计算理论与计算机科学方法。全书共7章，分别介绍了计算与计算思维、信息表示、计算机系统、Python程序设计基础、信息传递与信息安全、人工智能基础、机器学习等内容。内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，具有很强的实用性和可操作性。
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| 內容簡介： |
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《计算思维与人工智能基础》是高校计算思维通识教育类课程的入门教材，以基于计算机的问题求解为主线，以计算思维能力培养为目的，从全新的视角组织教学内容，突出计算理论与计算机科学方法。全书共7章，分别介绍了计算与计算思维、信息表示、计算机系统、程序设计基础——Python编程入门、信息传递与信息安全、人工智能基础、机器学习等内容。 《计算思维与人工智能基础》内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，具有很强的实用性和可操作性，可作为高等学校本科生的第一本计算机课程教材，也可作为大中专院校计算机课程的教材或教学参考书。对各类计算机教育者、从事计算机各方面工作的人员，《计算思维与人工智能基础》也是一本很有价值的参考书。
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| 目錄：
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第1章 计算与计算思维 1
1.1 计算与自动计算 3
1.1.1 计算机的早期历史 3
1.1.2 电子计算机 8
1.1.3 量子计算机 11
1.2 计算的本质 12
1.2.1 计算的概念 13
1.2.2 可计算与不可计算 15
1.2.3 计算的复杂性 16
1.3 计算思维 17
1.3.1 什么是计算思维 18
1.3.2 计算思维的应用 19
1.4 习题 20
第2章 信息表示 21
2.1 数制 22
2.1.1 数制的概念 23
2.1.2 数制的转换 25
2.2 数值信息编码 27
2.2.1 带符号整数的编码 28
2.2.2 带符号实数的编码 29
2.3 字符信息编码 30
2.3.1 西文字符编码 31
2.3.2 中文字符编码 32
2.4 多媒体信息编码 35
2.4.1 图形图像信息数字化 35
2.4.2 声音信息数字化 36
2.5 习题 37
第3章 计算机系统 39
3.1 计算模式的演变 40
3.1.1 图灵机模型 40
3.1.2 冯?诺依曼计算机模型 45
3.2 从逻辑门到处理器 47
3.2.1 布尔逻辑和逻辑门 47
3.2.2 算术逻辑单元 52
3.2.3 寄存器和内存 53
3.2.4 中央处理单元(CPU) 55
3.3 机器如何执行程序 57
3.4 资源竞争与调度 60
3.4.1 存储体系 61
3.4.2 文件系统 63
3.4.3 操作系统 65
3.5 云计算与大数据 66
3.5.1 云计算 66
3.5.2 大数据 69
3.6 习题 71
第4章 程序设计基础——Python编程入门 72
4.1 程序设计语言 73
4.2 初识Python 74
4.2.1 安装Python解释器 74
4.2.2 编写Python程序 75
4.2.3 运行Python程序 76
4.3 Python基础语法 77
4.3.1 常量和变量 77
4.3.2 赋值 77
4.3.3 数据类型 78
4.3.4 输入和输出 81
4.3.5 运算符和表达式 82
4.4 程序结构 83
4.4.1 顺序结构 83
4.4.2 选择结构 84
4.4.3 循环结构 87
4.5 代码的封装 92
4.5.1 模块化程序设计思想 92
4.5.2 自定义函数 93
4.6 Python组合数据类型 97
4.6.1 列表 97
4.6.2 元组 98
4.6.3 字典 99
4.6.4 集合 100
4.7 Python常用的标准库 102
4.7.1 turtle库 102
4.7.2 math库 105
4.8 习题 108
第5章 信息传递与信息安全 109
5.1 认识计算机网络 110
5.1.1 计算机网络的概念 110
5.1.2 计算机网络的分类 110
5.1.3 计算机网络设备 115
5.2 信息传递 117
5.2.1 网络节点身份标识 117
5.2.2 网络节点数据传输协议 121
5.2.3 网络资源共享协议 125
5.3 物联网 126
5.3.1 身边的物联网 126
5.3.2 物联网的感知与识别技术 126
5.3.3 物联网的定位技术 128
5.4 网络与信息安全 131
5.4.1 信息安全概述 132
5.4.2 加密与解密 134
5.4.3 计算机安全 136
5.4.4 网络入侵 136
5.4.5 网络防御 137
5.5 区块链技术及应用 141
5.6 习题 142
第6章 人工智能基础 144
6.1 初识人工智能 145
6.1.1 人工智能的定义 145
6.1.2 人工智能的发展 147
6.1.3 人工智能的研究学派 149
6.1.4 人工智能研究的基本内容 151
6.1.5 人工智能的主要应用领域 151
6.2 知识表示与推理 162
6.2.1 知识表示 162
6.2.2 知识推理 168
6.3 搜索策略 170
6.3.1 搜索的基本概念 170
6.3.2 盲目搜索 172
6.3.3 启发式搜索 173
6.3.4 博弈 175
6.3.5 高级搜索 179
6.4 习题 182
第7章 机器学习 183
7.1 机器学习概述 183
7.1.1 机器学习的基本概念 184
7.1.2 机器学习的意义 184
7.2 机器学习的分类 185
7.2.1 有监督学习 185
7.2.2 无监督学习 185
7.2.3 强化学习 186
7.3 机器学习系统 186
7.3.1 机器学习方法的三要素 186
7.3.2 机器学习系统的基本结构 188
7.4 机器学习的步骤 189
7.4.1 机器学习的一般过程 189
7.4.2 样本和样本空间 191
7.4.3 任务分类 193
7.4.4 数据预处理 194
7.4.5 损失函数 197
7.4.6 模型选择 201
7.4.7 泛化、误差及拟合 204
7.4.8 正则化 208
7.4.9 优化算法 215
7.4.10 评估验证 219
7.5 习题 225
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| 內容試閱：
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随着信息社会的快速发展和计算机技术在各行各业的深入应用，以人工智能、区块链、物联网、云计算、大数据等为代表的新一代信息技术正与各传统学科深度交叉融合。在新形势下，“计算思维”已经成为新工科的核心思维之一。大学计算机基础类课程如何适应新形势的变化，如何在加强计算思维能力培养的同时将新一代信息技术更好地融入课程内容，是许多高校教师不断探索的目标。
为此，我们组织编写了这本《计算思维与人工智能基础》教材，从初学者的角度组织教学内容，基本思路是以计算思维为导向，以问题求解所依赖的计算机系统为基础，以Python程序设计为桥梁，延伸到新一代信息技术的相关内容，展示计算机科学的基础概念、原理和方法。根据以上设计思路，本教材的内容共分为7章。
第1章介绍了计算与自动计算，计算的本质，计算思维的定义、特征、基本概念以及应用。
第2章介绍了数制的概念、转换，数值信息编码，字符信息编码以及多媒体信息编码。
第3章介绍了计算模式的演变，从逻辑门到处理器的演变，机器执行程序的过程，资源竞争与调度，云计算与大数据的基础知识。
第4章介绍了程序设计语言的基础知识，并以Python为例，介绍了搭建Python开发环境的步骤，Python基础语法，Python函数的定义、调用过程、编程，Python常用的标准库。
第5章介绍了计算机网络的概念、分类、设备，信息节点身份标识，TCP/IP协议，网络资源共享协议，物联网，网络安全与信息安全，区块链技术及应用等。
第6章介绍了人工智能的定义、发展、研究内容与应用领域，知识和知识表示，知识推理，搜索策略等。
第7章介绍了机器学习的基本概念与分类，机器学习系统的基本结构，机器学习的一般过程，包括样本和样本空间，任务分类，数据预处理，损失函数，模型选择，泛化、误差及拟合，正则化，优化算法以及评估验证等。
《计算思维与人工智能基础》定位于问题导向，在结构设计上，每章开头都采用了“问题导入”，每章结尾都设置了“思考习题”，构成了具有鲜明特色的问题导向框架。通过这一系列环节的设计，形成了一个科学问题链，引领读者在学习的过程中分析问题、深入思考，掌握“问题求解”方法。
《计算思维与人工智能基础》内容全面，由浅入深，同时紧密结合新一代信息技术的发展，并采用计算机专业写作手法，避免了交叉过于通俗而专业讲解不足的问题。《计算思维与人工智能基础》可以适应多层次分级教学，以满足不同学时教学和适应不同基础学时的学习。在教学中，可以根据实际教学学时数和学生的基础选择教学内容。
《计算思维与人工智能基础》由付菊和孙连山任主编并通稿，郭文强和任喜伟任副主编，吕舒、刘斌、程雪红、李翔、方辉参与编写，其中付菊、孙连山、任喜伟负责第1～3章的编写，任喜伟、吕舒、刘斌、程雪红、李翔负责第4～5章的编写，郭文强、付菊、孙连山、方辉负责第6～7章的编写。在《计算思维与人工智能基础》编写过程中，陕西科技大学计算思维与人工智能基础课程团队的各位老师提出了许多非常好的建议，在此表示感谢！
由于作者水平有限，书中不足之处在所难免，敬请同行和读者批评指正。
《计算思维与人工智能基础》免费提供教学课件，读者可通过扫描下列二维码下载学习。
教学课件
编 者
2022年5月
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