本書是一本學習計算機與人工智能知識的入門教材,包含計算機發(fā)展簡史、計算機中的數(shù)據表示、計算機硬件基礎、程序設計與計算機軟件、計算機網絡與網絡安全、物聯(lián)網與大數(shù)據、人工智能概述、人工智能的實現(xiàn)方法、人工智能應用、人工智能的未來發(fā)展等內容。通過本書的學習,讀者可以了解計算機與人工智能發(fā)展史中的重要人物、機型/系統(tǒng)和事件,了解學習計算機與人工智能專業(yè)應掌握的知識體系和學習方法,從總體上了解計算機與人工智能的基本知識,了解計算機與人工智能的發(fā)展與發(fā)展趨勢。本書旨在幫助學生盡早建立一個較完整的計算機與人工智能概念,構建一個初步的計算機與人工智能知識體系框架,激發(fā)其學習、探索計算機與人工智能奧秘的興趣,為進一步深入學習計算機與人工智能專業(yè)知識,提高綜合素質和能力奠定良好的基礎。本書既可作為高等學校計算機類專業(yè)、人工智能專業(yè)“計算機導論”“計算機與人工智能導論”課程的教材,也可作為非計算機專業(yè)“大學計算機”“人工智能通識課”課程的教材。
在系統(tǒng)介紹計算機基礎知識的基礎上,比較詳細地介紹人工智能、大數(shù)據、物聯(lián)網等新興計算機知識,這樣的內容設計能夠比較好地滿足目前“計算機導論/計算機基礎”類課程的教學需要。本書旨在幫助讀者了解計算機與人工智能發(fā)展史中的重要人物、軟硬件系統(tǒng)和事件,了解學習計算機/人工智能專業(yè)應掌握的知識體系和學習方法,從總體上了解計算機/人工智能專業(yè)的基本知識,了解計算機與人工智能的發(fā)展。
前言
為適應計算機技術與人工智能的快速發(fā)展和廣泛應用,我們編寫了本書,這是一本學習計算機與人工智能知識的入門教材,供“計算機導論”“計算機與人工智能導論”等課程選用,也可供想了解計算機與人工智能基本知識的讀者閱讀。
全書共分為上、下兩篇,共10章,各章主要內容如下。
第1章計算機發(fā)展簡史。系統(tǒng)介紹電子計算機的誕生,包括代表性機型、重要事件、重要人物等; 介紹計算機的發(fā)展、分類、特點、應用領域等內容; 簡要介紹中國的計算機發(fā)展; 介紹超級計算機、大型計算機、量子計算機、國產CPU芯片的發(fā)展等新內容。
第2章計算機中的數(shù)據表示。對進位記數(shù)制、不同進制數(shù)據的相互轉換、數(shù)值型數(shù)據的表示、字符型數(shù)據的編碼表示、漢字的編碼表示、圖像與聲音數(shù)據的采集與表示等內容進行系統(tǒng)介紹; 對機器數(shù)的編碼形式、浮點數(shù)的表示進行較為詳細的介紹。
第3章計算機硬件基礎。簡要介紹CPU、內存、外存、輸入設備、輸出設備、主板、總線等內容; 介紹CPU芯片的制作過程; 比較詳細地介紹3D掃描儀、3D打印機、GPU、復雜指令集計算機(CISC)、精簡指令集計算機(RISC)、流水線技術、并行處理技術、多核計算機、多處理器計算機、機群系統(tǒng)等內容。
第4章程序設計與計算機軟件。介紹程序設計語言由機器語言到匯編語言、高級語言,再到結構化程序設計語言、面向對象程序設計語言的發(fā)展歷程; 介紹近幾年得到廣泛應用的Python語言; 介紹算法的作用、定義、特性、評價標準以及與程序設計的關系; 介紹計算機軟件的定義、分類以及常用軟件開發(fā)方法; 重點介紹操作系統(tǒng)的功能及幾種常用的操作系統(tǒng)軟件。
第5章計算機網絡與網絡安全。系統(tǒng)介紹計算機網絡的定義、功能、發(fā)展歷程、分類、拓撲結構、傳輸介質、傳輸協(xié)議、連接設備等內容; 介紹互聯(lián)網的發(fā)展、IP地址和域名、接入方式和互聯(lián)網服務等內容; 簡要介紹目前計算機系統(tǒng)常見的安全威脅及常用的反病毒技術、反黑客技術、防火墻技術、數(shù)據加密技術、安全認證技術; 介紹應嚴格遵守的網絡安全法等相關法律法規(guī)與職業(yè)道德。
第6章物聯(lián)網與大數(shù)據。介紹物聯(lián)網的體系結構和關鍵技術; 以智能家居、智能物流和智慧場館管理為例介紹物聯(lián)網應用; 介紹大數(shù)據的起源、概念、特征,大數(shù)據與物聯(lián)網的關系; 介紹大數(shù)據的采集和預處理、存儲與管理、挖掘分析、可視化顯示、處理框架Hadoop等大數(shù)據技術; 以流行疾病預測、市場營銷、電商數(shù)據處理為例介紹大數(shù)據的應用。
第7章人工智能概述。介紹人工智能的定義與研究目標; 介紹符號主義、聯(lián)結主義、行為主義等人工智能研究的不同學派的各自特點及融合優(yōu)勢; 介紹人工智能的3個快速發(fā)展階段: 推理期、知識期、學習期,展現(xiàn)了人工智能的創(chuàng)新驅動發(fā)展歷程; 介紹人工智能對數(shù)字社會建設的重要支撐作用。
第8章人工智能的實現(xiàn)方法。簡要介紹目前常用的命題邏輯、謂詞邏輯、知識圖譜等知識表示方法及基于知識表示的推理; 介紹基于搜索的問題求解方法; 分別以決策樹方法和k均值方法、k中心點方法為例介紹分類、聚類等機器學習方法; 較詳細地介紹功能強大且得到廣泛應用的深度神經網絡方法。
第9章人工智能應用。通過計算機視覺、自然語言處理、智能機器人、生成式人工智能等幾個主要場景展示人工智能應用。以手寫數(shù)字識別為例介紹基于卷積神經網絡的計算機視覺處理; 介紹詞嵌入技術、注意力機制在基于深度學習的自然語言處理中的應用; 介紹智能機器人的發(fā)展以及對經濟社會發(fā)展的支持; 介紹生成式人工智能、基于案例的人工智能大模型應用及如何合理使用人工智能大模型。
第10章人工智能的未來發(fā)展。介紹人工智能發(fā)展與應用對經濟社會發(fā)展的強大推動作用以及帶來的挑戰(zhàn); 介紹人工智能健康、可控、安全發(fā)展的人工智能治理措施與人工智能倫理規(guī)范; 介紹人工智能的未來發(fā)展趨勢。
為便于教師和學生使用該書,我們制作了配套的電子課件。電子課件中配有大量的圖片,使內容的介紹更為形象和生動。
本書由袁方主編并統(tǒng)稿,第6章由肖艷芹編寫,9.1節(jié)由牛齊明編寫,9.2節(jié)由李寧編寫,其余章節(jié)由袁方編寫。
本書的編寫與修訂參考了大量的書籍、報刊,并參考了互聯(lián)網上部分有價值的材料。為此,我們向有關的作者、編者、譯者和網站表示衷心的感謝。
由于涉及內容多及編者水平有限,書中難免有不妥之處,敬請讀者批評指正。
編者
2025年6月
袁方,男,工學博士,三級教授,碩士生導師,河北省教學名師,一流本科課程負責人。曾任河北大學數(shù)學與計算機學院主管教學副院長、河北大學計算機教學部主任。學術兼職:中國計算機學會高級會員、高等院校計算機基礎教育研究會常務理事、河北省計算機教育研究會副理事長。曾獲河北省教學成果三等獎、寶鋼教師獎、保定市教書育人先進個人等獎勵。主要研究領域為數(shù)據挖掘、計算機教育。曾主講“計算機導論”“大學計算機”“Python語言程序設計”“C++程序設計”“數(shù)據挖掘”等本科生和研究生課程,主講的“大學計算機”課程被認定為首批一流本科課程和河北省精品在線課程,主講的“計算機導論”課程為河北省省級精品課程。主編《計算機導論》《大學計算機》《Python語言程序設計》《C++程序設計》等高等學校教材,其中《計算機導論》累計發(fā)行超20萬冊。
目錄
上篇: 計算機基礎知識
第1章計算機發(fā)展簡史
1.1電子計算機的誕生
1.1.1早期的計算工具
1.1.2機械計算機
1.1.3機電計算機
1.1.4電子計算機
1.2電子計算機的發(fā)展
1.2.1優(yōu)質代計算機
1.2.2第二代計算機
1.2.3第三代計算機
1.2.4第四代計算機
1.2.5第五代計算機
1.2.6電子計算機的
發(fā)展趨勢
1.3計算機的分類
1.3.1超級計算機
1.3.2大型計算機
1.3.3微型計算機
1.3.4工作站
1.3.5服務器
1.3.6嵌入式計算機
1.4計算機的特點與應用領域
1.4.1計算機的特點
1.4.2計算機的應用領域
1.5量子計算機
1.6中國計算機發(fā)展簡史
1.7小結
拓展閱讀: 計算機專業(yè)學生應具備
的能力和素質
習題1
思考題1
第2章計算機中的數(shù)據表示
2.1計算機中的進制
2.1.1進位記數(shù)制
2.1.2不同進制數(shù)據
的區(qū)分
2.2不同進制數(shù)據的相互轉換
2.2.1二進制數(shù)與十進制數(shù)
的相互轉換
2.2.2二進制數(shù)與十六進制
數(shù)的相互轉換
2.2.3二進制數(shù)與八進制
數(shù)的相互轉換
2.3數(shù)值型數(shù)據的表示
3.3.1機器數(shù)的符號
2.3.2機器數(shù)的編碼
2.3.3機器數(shù)的表示范圍
2.3.4機器數(shù)中小數(shù)點
的位置
2.4字符型數(shù)據的編碼表示
2.4.1ASCII碼
2.4.2EBCDIC碼
2.5漢字的編碼表示
2.5.1漢字輸入碼
2.5.2漢字機內碼
2.5.3漢字字形碼
2.6圖像與聲音數(shù)據的
采集與表示
2.6.1圖像數(shù)據的
采集與表示
2.6.2聲音數(shù)據的
采集與表示
2.7小結
拓展閱讀: Intel公司與CPU
習題2
思考題2
第3章計算機硬件基礎
3.1計算機的基本組成
與工作原理
3.1.1計算機的基本組成
3.1.2計算機的基本
工作原理
3.2中央處理器
3.2.1中央處理器的
基本組成
3.2.2CPU芯片的
制作過程
3.3存儲器
3.3.1內存
3.3.2外存
3.4輸入輸出設備
3.4.1輸入設備
3.4.2輸出設備
3.5主板與總線
3.5.1主板
3.5.2總線
3.6計算機系統(tǒng)結構的發(fā)展
3.6.1CISC與RISC
3.6.2流水線技術
3.6.3并行處理技術
3.7小結
拓展閱讀: 馮·諾依曼與馮·諾依曼
計算機
習題3
思考題3
第4章程序設計與計算機軟件
4.1程序設計語言
4.1.1機器語言
4.1.2匯編語言
4.1.3高級語言
4.1.4結構化程序
設計語言
4.1.5面向對象程序
設計語言
4.2Python語言程序設計
4.2.1Python語言的特點
4.2.2Python解釋器
的安裝
4.2.3Python程序的執(zhí)行
4.2.4Python的基礎語法
4.2.5Python的基本
數(shù)據類型
4.2.6Python的類型轉換
4.2.7順序結構程序設計
4.2.8分支結構程序設計
4.2.9循環(huán)結構程序設計
4.2.10Python程序實例
4.3算法與程序設計
4.3.1算法的作用
4.3.2算法的特性
4.3.3算法的評價標準
4.4計算機軟件概述
4.4.1軟件的定義
4.4.2系統(tǒng)軟件
4.4.3應用軟件
4.4.4軟件開發(fā)方法
4.5操作系統(tǒng)
4.5.1操作系統(tǒng)概念
4.5.2操作系統(tǒng)的功能
4.5.3操作系統(tǒng)實例
4.6小結
拓展閱讀: 比爾·蓋茨與微軟
公司
習題4
思考題4
第5章計算機網絡與網絡安全
5.1計算機網絡的定義與功能
5.1.1計算機網絡的定義
5.1.2計算機網絡的功能
5.2計算機網絡的發(fā)展歷程
5.2.1計算機網絡的
萌芽階段
5.2.2計算機網絡的
早期發(fā)展階段
5.2.3計算機網絡的
標準化階段
5.2.4計算機網絡的
快速發(fā)展階段
5.3計算機網絡的分類
5.3.1個人區(qū)域網
5.3.2局域網
5.3.3廣域網與互聯(lián)網
5.4計算機網絡的拓撲結構
5.4.1星狀結構
5.4.2樹狀結構
5.4.3網狀結構
5.5計算機網絡的傳輸介質
5.5.1雙絞線
5.5.2光纖
5.5.3無線傳輸方式
5.6計算機網絡體系結構
5.6.1開放系統(tǒng)互連
參考模型
5.6.2TCP/IP參考模型
5.7常用的網絡連接設備
5.8互聯(lián)網技術
5.8.1互聯(lián)網的發(fā)展
5.8.2IP地址和域名
5.8.3互聯(lián)網接入方式
5.8.4互聯(lián)網服務
5.9網絡安全概述
5.9.1網絡安全威脅
5.9.2網絡安全概念
5.10網絡安全技術
5.10.1反病毒技術
5.10.2反黑客技術
5.10.3防火墻技術
5.10.4數(shù)據加密技術
5.10.5安全認證技術
5.11計算機系統(tǒng)安全法律
法規(guī)與職業(yè)道德
5.12小結
拓展閱讀: IBM公司與計算機
制造
習題5
思考題5
第6章物聯(lián)網與大數(shù)據
6.1物聯(lián)網的起源與發(fā)展
6.2物聯(lián)網體系結構
6.2.1物聯(lián)網體系結構
6.2.2物聯(lián)網關鍵技術
6.2.3物聯(lián)網的反饋
與控制
6.3物聯(lián)網應用
6.3.1基于物聯(lián)網的
智能家居
6.3.2基于物聯(lián)網的
智能物流
6.3.3基于物聯(lián)網的
智慧場館管理
6.4大數(shù)據基礎
6.4.1大數(shù)據的起源
6.4.2大數(shù)據的概念
與特征
6.4.3大數(shù)據與物聯(lián)網
6.5大數(shù)據技術
6.5.1數(shù)據的采集
和預處理
6.5.2數(shù)據的存儲
與管理
6.5.3數(shù)據的挖掘分析
6.5.4數(shù)據的可視化顯示
6.5.5大數(shù)據處理
框架Hadoop
6.6大數(shù)據應用
6.6.1基于大數(shù)據的流行
疾病預測
6.6.2基于大數(shù)據的
市場營銷
6.6.3基于大數(shù)據的
電商數(shù)據處理
6.7小結
拓展閱讀: 王選與激光照排
習題6
思考題6
下篇: 人工智能基礎知識
第7章人工智能概述
7.1人工智能的定義
7.2人工智能的研究目標
7.2.1專用人工智能
7.2.2通用人工智能
7.3人工智能研究的不同學派
7.3.1符號主義學派
7.3.2聯(lián)結主義學派
7.3.3行為主義學派
7.4人工智能的發(fā)展歷程
7.4.1推理期
7.4.2知識期
7.4.3學習期
7.5人工智能與數(shù)字社會
7.6小結
拓展閱讀: 圖靈與圖靈獎
習題7
思考題7
第8章人工智能的實現(xiàn)方法
8.1知識表示與推理
8.1.1知識表示方法
8.1.2命題邏輯與
謂詞邏輯
8.1.3知識圖譜
8.1.4邏輯推理
8.2搜索與問題求解
8.3機器學習
8.3.1機器學習的定義
8.3.2分類方法
8.3.3聚類方法
8.4人工神經網絡方法
8.4.1最早的神經網絡
——MP模型
8.4.2赫布學習規(guī)則
8.4.3感知機模型
8.4.4霍普菲爾德
神經網絡
8.4.5BP神經網絡
8.5深度神經網絡
8.5.1深度學習方法
8.5.2深度神經網絡
的發(fā)展
8.6小結
拓展閱讀: 吳文俊和定理自動
證明
習題8
思考題8
第9章人工智能應用
9.1計算機視覺
9.1.1計算機視覺的任務
9.1.2卷積神經網絡概述
9.1.3卷積神經網絡的
基本結構
9.1.4典型的卷積神經
網絡模型
9.1.5基于卷積神經網絡
的手寫數(shù)字識別
9.2自然語言處理
9.2.1自然語言處理
的任務
9.2.2基于語法規(guī)則的自然
語言處理
9.2.3基于統(tǒng)計的自然
語言處理
9.2.4基于深度學習的自然
語言處理
9.2.5詞嵌入
9.2.6注意力機制
9.3智能機器人
9.3.1機器人的發(fā)展
9.3.2機器人的分類
9.3.3我國的機器人
產業(yè)規(guī)劃
9.4生成式人工智能與大模型
應用
9.4.1生成式人工智能
9.4.2人工智能大模型
應用
9.5小結
拓展閱讀: 金怡濂與高性能
計算機
習題9
思考題9
第10章人工智能的未來發(fā)展
10.1人工智能與經濟
社會發(fā)展
10.2人工智能發(fā)展帶來的挑戰(zhàn)
10.3人工智能倫理
10.4人工智能的未來發(fā)展
10.5小結
拓展閱讀: 人工智能治理
倡議
習題10
思考題10
參考文獻