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| 編輯推薦： |
（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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| 內容簡介： |
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，涵盖人工智能基础理论、人工智能的技术生态、人工智能的核心技术、人工智能伦理、大语言模型、AIGC及应用等内容，结合智慧农业等行业案例，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。
本书可作为高等院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。
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| 關於作者： |
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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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| 目錄：
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第 1章 计算机与计算思维 1
1.1 计算与赋能 1
1.1.1 计算之路 1
1.1.2 计算之能 2
1.1.3 计算赋能 3
1.2 认识计算机 4
1.2.1 计算机的概念 4
1.2.2 计算机的历史 5
1.2.3 计算机的特点 6
1.2.4 计算机的分类 7
1.2.5 计算机的应用 8
1.2.6 计算机的未来 8
1.2.7 我国的计算机 10
1.3 计算思维 11
1.3.1 计算思维的起源 11
1.3.2 计算思维的基本概述 12
1.3.3 计算思维的知识体系 13
1.3.4 计算思维的应用 15
思考题 17
第 2章 数据在计算机中的表示 18
2.1 数据与信息 18
2.2 进制及其转换 19
2.2.1 进位计数制的概念 19
2.2.2 计算机科学中常用的进制 19
2.2.3 计算机中的数据单位 20
2.2.4 不同进制之间的转换 21
2.2.5 计算机使用二进制表示数据 22
2.3 二进制运算 22
2.3.1 二进制算术运算 22
2.3.2 二进制逻辑运算 24
2.4 计算机中的编码 25
2.4.1 数值编码 25
2.4.2 字符编码 27
2.4.3 音频编码 30
2.4.4 图形图像编码 31
2.4.5 视频编码 33
思考题 34
第3章 计算机系统及工作原理 35
3.1 计算机硬件系统 35
3.2 单计算机系统 35
3.2.1 图灵机理论模型 35
3.2.2 冯·诺依曼计算机 36
3.2.3 微型计算机系统的组成 37
3.3 多计算机系统 43
3.3.1 并行计算系统 43
3.3.2 网络计算系统 44
3.4 计算机软件系统 44
3.4.1 计算机软件 44
3.4.2 操作系统 45
3.5 计算机的工作原理 53
3.5.1 指令和程序 53
3.5.2 计算机工作过程 54
思考题 55
第4章 计算机网络与安全 56
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 防火墙与入侵检测技术 73
4.4.5 物理安全 74
思考题 75
第5章 算法分析与设计 76
5.1 计算机问题求解 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 77
5.2.3 算法复杂度分析 79
5.2.4 数据结构基本概念 79
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 87
6.1 计算机语言 87
6.1.1计算机语言发展 87
6.1.2 计算机语言的分类 88
6.1.3 Python语言简介 89
6.2 计算机程序 92
6.2.1 什么是程序 92
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 95
6.3 软件工程 96
6.3.1 基本概念 96
6.3.2 软件生命周期 97
思考题 99
第7章 数据库管理与应用 100
7.1 数据库基础知识 100
7.1.1 数据管理的应用 100
7.1.2 数据库的基本概念 101
7.1.3 数据库管理技术的产生和发展 101
7.1.4 数据库技术发展新趋势 103
7.2 数据库设计 104
7.2.1 数据库设计步骤 104
7.2.2 数据库概念设计——E-R模型 105
7.2.3 数据库逻辑设计——关系数据模型 106
7.2.4 数据库物理设计——常用的SQL语句 108
7.3 基于Python语言的数据库访问 109
7.3.1 访问数据库的步骤 110
7.3.2 创建数据库和表 110
7.3.3 对数据表的操作 111
思考题 112
第8章 人工智能概述 113
8.1 人工智能概念 113
8.2 人工智能发展 114
8.3 人工智能主要流派 115
8.3.1 符号主义 115
8.3.2 连接主义 116
8.3.3 行为主义 116
8.4 人工智能行业应用 117
8.5 AI思维 119
8.5.1 AI思维的特点 119
8.5.2 AI思维与计算思维的比较及关系 120
8.5.3 AI思维的局限性 121
8.5.4 如何运用好AI思维 122
8.6 人工智能伦理 123
8.6.1 人工智能伦理的基本概念 123
8.6.2 人工智能的伦理问题 123
8.6.3 人工智能伦理的基本原则 124
8.6.4 解决人工智能伦理问题的策略 125
思考题 126
第9章 人工智能技术生态 127
9.1 物联网——数据感知 127
9.1.1 物联网的概念 127
9.1.2 物联网的体系结构 128
9.1.3 物联网的关键技术 129
9.1.4 物联网应用案例：智慧农田物联网 132
9.2 云计算——算力支持 134
9.2.1 云计算概念 134
9.2.2 云计算特征 135
9.2.3 云计算的服务模式 135
9.2.4 云计算关键技术 136
9.2.5 云计算的应用 137
9.3 大数据——数据存储 137
9.3.1 大数据的概念 137
9.3.2 大数据的特征 138
9.3.3 大数据的技术 139
9.3.4 大数据的应用 141
9.3.5 大数据应用案例 141
9.4 区块链——安全保障 143
9.4.1 区块链的概念 143
9.4.2 区块链基础架构 144
9.4.3 区块链核心技术 145
9.4.4 区块链面临的挑战 146
9.4.5 区块链在农业中应用 146
9.5 元宇宙——应用场景 147
9.5.1 元宇宙的概念 147
9.5.2 元宇宙的特征 148
9.5.3 元宇宙的架构 148
9.5.4 元宇宙核心技术 149
9.5.5 元宇宙的应用 149
9.5.6 元宇宙的发展前景与风险挑战 150
9.6 AI驱动的技术生态系统 150
思考题 150
第 10章 人工智能核心技术 151
10.1 机器学习 151
10.1.1 监督学习 152
10.1.2 无监督学习 157
10.1.3 强化学习 158
10.2 神经网络与深度学习 159
10.2.1 从生物神经元到感知机 159
10.2.2 深度学习革命 162
10.3 计算机视觉 164
10.3.1 计算机视觉概述 164
10.3.2 视觉信息处理的关键技术 166
10.3.3 计算机视觉的应用 173
10.4 自然语言处理 174
10.4.1 自然语言处理概述 174
10.4.2 自然语言处理的关键技术 177
10.4.2 自然语言处理的应用 177
思考题 179
第 11章 大语言模型 180
11.1 大语言模型概述 180
11.1.1 定义 180
11.1.2 Transformer架构 180
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 187
11.2.3 奖励建模 188
11.2.4 强化学习 189
11.3 代表性大语言模型 189
11.3.1 ChatGPT 190
11.3.2 Claude 190
11.3.3 DeepSeek 191
11.3.4 文心一言 191
11.3.5 讯飞星火 192
11.3.6 通义千问 192
11.3.7 Kimi 193
11.3.8 豆包 193
思考题 194
第 12章 AIGC及其应用 195
12.1 AIGC概述 195
12.1.1 AIGC 的定义与特点 195
12.1.2 AIGC 的发展历程 196
12.1.3 AIGC 的主要应用领域 196
12.1.4 AIGC对职业发展的影响 197
12.2 提示词 197
12.3 AIGC应用技术 202
12.3.1 代码生成 202
12.3.2 文本生成 205
12.3.3 图像生成 209
12.3.4 音频生成 211
12.3.5 视频生成 214
思考题 215
第 13章 人工智能应用案例—智慧农业 216
13.1 智慧农业概述 216
13.2 智慧农业的关键技术 217
13.3 智慧农业的典型应用场景 218
13.4 智慧农业实际案例 220
13.5 智慧农业的发展前景 222
思考题 223
参考文献 224
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