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| 內容簡介： |
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《大学计算机与人工智能基础》作为一本校企合作精心打造的教材，内容翔实且实用性高，专为帮助学生打下坚实的计算机科学基础而编写。《大学计算机与人工智能基础》以计算机的发展历程作为开篇，循序渐进地介绍其工作原理和基本结构，旨在让学生对计算机科学有一个全面的理解。书中深入分析了微型计算机各个组件的功能及其相互间的协作，并通过详细讲解WPS办公软件的应用，增强学生的信息处理能力。此外，《大学计算机与人工智能基础》注重培养学生的编程思维和技术能力，通过数据结构与算法的教学，使学生不仅掌握理论知识，还能理解实际编程的基本逻辑和思路。为了帮助学生适应不断发展的科技环境，书中还介绍了大数据基础知识、Python编程入门以及人工智能的基本概念，确保学生能够了解当前技术的趋势。
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| 目錄：
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第1章 计算机概述 1
1.1 计算机基础 1
1.1.1 计算机的诞生、发展和特点 1
1.1.2 计算机的分类与应用领域 4
1.2 计算机中数据的表示 5
1.2.1 进位记数制 5
1.2.2 数制间的转换 6
1.2.3 二进制数的运算 10
1.3 计算机中常用的编码 12
1.3.1 西文字符编码 12
1.3.2 汉字的编码 14
1.4 计算机新技术 16
1.4.1 人工智能与机器学习 16
1.4.2 量子计算 17
1.4.3 边缘计算 18
1.4.4 云计算 18
1.4.5 区块链技术 20
1.4.6 数据挖掘与大数据 20
1.4.7 虚拟现实 21
1.4.8 人机交互技术 22
思考与练习 23
第2章 微型计算机系统的组成 26
2.1 计算机系统的组成及工作原理 26
2.1.1 计算机系统的组成 26
2.1.2 计算机硬件系统 27
2.1.3 计算机软件系统 27
2.1.4 冯·诺依曼体系结构 27
2.1 哈佛体系结构 28
2.2 微型计算机的硬件系统 29
2.2.1 微型计算机硬件系统的概述 29
2.2.2 微型计算机的主要技术指标 35
2.3 微型计算机软件系统 36
2.3.1 计算机软件系统的概述 36
2.3.2 系统软件 36
2.3.3 应用软件 37
2.4 微型计算机的组装 38
2.4.1 微型计算机硬件组装 38
2.4.2 微型计算机系统软件安装 44
思考与练习 45
第3章 WPS Office办公软件 49
3.1 WPS一站式办公环境 49
3.2 WPS文字篇 52
3.2.1 WPS文字基础操作 52
3.2.2 文档编辑与排版 58
3.2.3 图文混排 61
3.2.4 表格应用 68
3.2.5 邮件合并 74
3.2.6 长文档排版 78
3.3 WPS表格篇 92
3.3.1 WPS表格基础操作 92
3.3.2 数据录入与编辑 102
3.3.3 公式与函数 110
3.3 数据管理与分析 117
3.3.5 图表应用 128
3.4 WPS演示篇 133
3.4.1 WPS演示幻灯片基础知识 133
3.4.2 幻灯片设计与美化 143
3.4.3 演示文稿中对象组织 149
3.4.4 幻灯片交互效果设置 152
思考与练习 159
第4章 数据结构与算法 162
4.1 算法的概念 162
4.2 数据结构基本知识 165
4.2.1 学习数据结构的意义 165
4.2.2 基本概念和术语 165
4.2.3 典型数据结构 169
4.3 经典算法 173
4.3.1 查找算法 173
4.3.2 排序算法 173
4.4 程序设计基础 175
4.4.1 程序设计方法与风格 175
4.4.2 结构化程序设计 176
4.4.3 面向对象的程序设计 178
思考与练习 180
第5章 Python语言基础 184
5.1 Python语言简介 184
5.1.1 Python语言的发展和特点 184
5.1.2 Python语言开发环境搭建 185
5.2 Python的基本数据类型 188
5.2.1 常量和变量 188
5.2.2 数字及其运算 188
5.2.3 字符串 191
5.3 Python基本语句 192
5.3.1 注释语句 193
5.3.2 赋值语句 193
5.3.3 输入/输出语句 194
5.3.4 选择结构语句 195
5.3.5 循环结构语句 198
5.4 Python库引用方法 200
5.4.1 Python语言中库的分类 200
5.4.2 Python语言中库的引用 202
5.4.3 turtle库的使用 203
思考与练习 206
第6章 大数据技术基础 208
6.1 大数据技术概述 208
6.1.1 大数据技术的概念 208
6.1.2 大数据的产生 208
6.1.3 大数据的特点 209
6.1.4 大数据的应用领域 210
6.2 大数据处理技术 211
6.2.1 数据收集与存储 211
6.2.2 数据清洗与整合 212
6.2.3 数据分析与挖掘 213
6.2.4 数据可视化 214
6.2.5 数据处理实例 215
思考与练习 226
第7章 人工智能基础 228
7.1 人工智能概述 228
7.1.1 人工智能 228
7.1.2 人工智能的发展历程 229
7.1.3 人工智能的分类 231
7.2 人工智能技术基础 232
7.2.1 机器学习 232
7.2.2 深度学习 233
7.3 人工智能的典型应用领域 235
7.3.1 自然语言处理 235
7.3.2 计算机视觉 236
7.3.3 智能推荐系统 237
7.3.4 医疗健康领域的AI应用 237
7.3.5 智能制造领域的AI应用 238
7.3.6 智能语音 239
7.4 人工智能伦理与社会问题 241
7.4.1 数据隐私与安全 241
7.4.2 算法偏见与公平性 2
7.4.3 人工智能责任归属 243
7.4.4 国际的AI伦理准则 245
7.5 人工智能实践案例 246
7.5.1 银行贷款 246
7.5.2 猫狗识别 248
思考与练习 250
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