計算機基礎與人工智能通識

林子雨，男，博士（畢業於北京大學），國內高校知名大數據教師，廈門大學計算機科學與技術系副教授，廈門大學數據庫實驗室負責人，中國計算機學會數據庫專委會委員，中國計算機學會信息系統專委會委員，全國工業大數據行業產教融合共同體特聘專家，入選“2021年高校計算機專業優秀教師獎勵計劃”，榮獲“2022年福建省高等教育教學成果獎特等獎（個人排名第一）”和“2018年福建省高等教育教學成果獎二等獎（個人排名第一）”，編著出版13本大數據系列教材，被國內1000多所高校采用，建設了國內高校首個大數據課程公共服務平臺，平臺累計網絡訪問量超過2500萬次，成為全國高校大數據教學知名品牌，主持的課程《大數據技術原理與應用》獲評“2018年國家精品在線開放課程”和“2020年國家級線上一流本科課程”，主持的課程《Spark編程基礎》獲評“2021年國家級線上一流本科課程”。建設的大數據系列MOOC課程入選“2023年教育部國家智慧教育公共服務平臺應用典型案例”。

第 1篇　計算機基礎

第 1章　信息與計算機基礎　1

1.1　信息與計算機概述　2

1.1.1　信息概述　2

1.1.2　信息技術的發展　4

1.1.3　計算機技術的發展　4

1.1.4　計算機的分類　6

1.2　計算機中的信息表示　7

1.2.1　進位計數制　7

1.2.2　不同計數制之間的轉換　7

1.2.3　計算機使用二進制數　8

1.2.4　計算機信息編碼技術　9

1.3　計算機系統　14

1.3.1　硬件系統　15

1.3.2　軟件系統　16

1.4　計算機網絡　19

1.4.1　計算機網絡概述 　19

1.4.2　計算機網絡的類型　19

1.4.3　計算機網絡服務　20

1.4.4　網頁　20

1.4.5　移動互聯網　21

1.5　計算機系統安全　23

1.5.1　計算機系統面臨的安全威脅　23

1.5.2　安全防護技術　23

1.6　信息化基礎設施　24

1.6.1　網絡設施　24

1.6.2　算力設施　24

1.6.3　空間設施　25

1.6.4　電力設施　26

1.7　本章小結　29

1.8　習題　29

第 2章　Windows操作系統　31

2.1　Windows 10概述　32

2.1.1　Windows 10的主要版本　32

2.1.2　桌面及其設置　32

2.1.3　Windows 10賬戶　34

2.2　應用程序管理　35

2.2.1　應用程序的運行和退出　35

2.2.2　應用程序的快捷方式　36

2.2.3　任務管理器　36

2.3　文件管理　37

2.3.1 “此電腦”窗口　37

2.3.2　文件　37

2.3.3　文件夾　38

2.3.4　管理文件和文件夾　38

2.4　設備管理　40

2.4.1　即插即用設備　41

2.4.2　設備管理器　41

2.5　本章小結　42

2.6　習題　42

第3章　WPS文字　43

3.1　文檔的新建和保存 　44

3.1.1　新建文檔　44

3.1.2　保存文檔　44

3.2　文檔操作　45

3.2.1　輸入文檔內容　45

3.2.2　文本編輯　46

3.2.3　應用場景　47

3.2.4　課堂練習　47

3.3　文檔美化　47

3.3.1　字符的格式化 　48

3.3.2　段落的格式化 　48

3.3.3　應用場景　49

3.3.4　課堂練習　50

3.4　表格應用 　50

3.4.1　創建表格 　50

3.4.2　編輯表格 　50

3.4.3　設置表格格式 　51

3.4.4　表格的高級應用　52

3.4.5　應用場景　52

3.4.6　課堂練習　53

3.5　圖形圖片　53

3.5.1　圖片處理　53

3.5.2　使用各類圖形 　54

3.5.3　應用場景　55

3.5.4　課堂練習　55

3.6　特色文檔視圖模式 　55

3.6.1　常用視圖　56

3.6.2　WPS文字特色功能　56

3.6.3　應用場景　56

3.6.4　課堂練習　57

3.7　長文檔排版　57

3.7.1　樣式應用與管理　57

3.7.2　引用與目錄　57

3.7.3　頁面布局　57

3.7.4　應用場景　58

3.7.5　課堂練習　59

3.8　文檔審閱與修訂　59

3.8.1　修訂與批註　59

3.8.2　審閱窗格　59

3.8.3　應用場景　59

3.8.4　課堂練習　60

3.9　拼寫檢查 　60

3.9.1　自動檢查　60

3.9.2　手動檢查　60

3.9.3　詞典與設置　60

3.10　文檔安全 　60

3.10.1　密碼加密　60

3.10.2　保護文檔　61

3.10.3　信息保護　61

3.10.4　應用場景　61

3.10.5　課堂練習　62

3.11　本章小結　62

3.12　習題　62

第4章　WPS表格　63

4.1　WPS表格基礎操作　64

4.1.1　工作簿和工作表　64

4.1.2　單元格操作　65

4.1.3　表格格式　69

4.1.4　課堂練習　70

4.2　使用公式與函數計算數據　71

4.2.1　使用公式　71

4.2.2　使用函數　73

4.3　數據處理與分析　74

4.3.1　數據排序　74

4.3.2　數據篩選　76

4.3.3　數據分類匯總　77

4.3.4　條件格式　79

4.4　圖表應用　80

4.4.1　使用圖表展示數據　80

4.4.2　設置圖表　81

4.4.3　數據透視表　83

4.4.4　數據透視圖　85

4.5　本章小結　85

4.6　習題　86

第5章　WPS演示　88

5.1　WPS演示的基礎知識　89

5.1.1　工作窗口　89

5.1.2　視圖　90

5.1.3　放映　91

5.2　創建演示文稿　91

5.2.1　新建空白演示文稿　91

5.2.2　幻燈片的操作與編輯　92

5.3　幻燈片制作　93

5.3.1　插入文本　93

5.3.2　插入圖片和形狀　94

5.3.3　插入表格和圖表　95

5.3.4　插入SmartArt圖形　96

5.3.5　插入超鏈接和動作設置　97

5.3.6　插入音頻和視頻　98

5.4　幻燈片設計　99

5.4.1　主題　99

5.4.2　母版　99

5.4.3　幻燈片大小　101

5.5　設置幻燈片的放映效果　101

5.5.1　切換　101

5.5.2　動畫　101

5.5.3　控制放映過程　102

5.6　本章小結　103

5.7　習題　103

第 2篇　人工智能通識

第6章　人工智能概述　104

6.1　什麼是人工智能　105

6.1.1　什麼是智能　105

6.1.2　人工智能的定義　106

6.1.3　人工智能的要素　106

6.1.4　人工智能的類型 　106

6.2　人工智能的發展歷程　107

6.2.1　圖靈測試　107

6.2.2　人工智能的誕生　108

6.2.3　人工智能的發展階段　109

6.2.4　人工智能的5個級別　110

6.3　人工智能的研究方法　110

6.3.1　符號主義　111

6.3.2　聯結主義　111

6.3.3　行為主義　111

6.4　人工智能的影響　112

6.4.1　人工智能對工作、生活等方面的影響　112

6.4.2　人工智能開啟科學研究第五範式　113

6.4.3　人工智能開啟人機共生新時代　114

6.4.4　人工智能開啟“無限心智”新形態　115

6.5　人工智能關鍵技術　116

6.5.1　機器學習　116

6.5.2　知識圖譜　117

6.5.3　自然語言處理　118

6.5.4　人機交互　119

6.5.5　計算機視覺　120

6.5.6　生物特征識別　120

6.6　人工智能應用　121

6.7　人工智能產業　121

6.7.1　智能基礎設施建設　122

6.7.2　智能信息及數據　122

6.7.3　智能技術服務　122

6.7.4　智能產品　122

6.8　人工智能思維　124

6.9　人工智能倫理　124

6.9.1　人的主體性異化　125

6.9.2　數據隱私和安全　125

6.9.3　算法偏見和歧視　126

6.9.4　算法的不透明性和不可解釋性　126

6.9.5　AI系統的不穩定性和風險性　126

6.9.6　責任歸屬　127

6.9.7　公平正義和社會效益　127

6.9.8　AIGC技術對知識產權形成挑戰　127

6.9.9　人工智能在軍事領域應用引發的倫理問題　128

6.10　本章小結　128

6.11　習題　128

第7章　機器學習　130

7.1　機器學習的基本概念　131

7.1.1　什麼是機器學習　131

7.1.2　機器學習的四大類型　131

7.1.3　機器學習的基本過程　132

7.2　監督學習　132

7.2.1　回歸算法　133

7.2.2　分類算法　134

7.2.3　支持向量機　135

7.2.4　KNN算法　135

7.3　無監督學習　136

7.4　強化學習　137

7.4.1　強化學習的基本要素　137

7.4.2　強化學習的基本過程　137

7.4.3　強化學習的典型應用場景　138

7.5　人工神經網絡和深度學習　139

7.5.1　人工神經網絡　139

7.5.2　深度學習　140

7.6　本章小結　143

7.7　習題　143

第8章　大模型　144

8.1　大模型概述　145

8.1.1　大模型的概念　145

8.1.2　大模型與小模型的區別　145

8.1.3　大模型的發展歷程　146

8.1.4　人工智能與大模型的關系　147

8.2　大模型產品　148

8.2.1　國外的大模型產品　148

8.2.2　國內的大模型產品　148

8.3　大模型的基本原理　148

8.3.1　原理概述　149

8.3.2　大模型訓練的實例演示　150

8.4　大模型的特點　151

8.5　大模型的分類　153

8.5.1　按照輸入數據類型劃分　153

8.5.2　按照應用領域劃分　153

8.5.3　語言大模型的分類　154

8.6　大模型的應用領域　155

8.7　大模型面臨的挑戰　156

8.8　大模型與世界模型　157

8.8.1　大模型能否通向AGI　157

8.8.2　人工智能的未來：世界模型　157

8.9　本章小結　158

8.10　習題　158

第9章　智能體　159

9.1　智能體概述 　160

9.1.1　什麼是智能體　160

9.1.2　智能體的發展歷程　160

9.1.3　智能體的應用　161

9.2　智能體和人工智能的關系　161

9.3　智能體的關鍵特征　163

9.4　智能體的分級　163

9.5　智能體的分類　165

9.6　智能體的組成　165

9.7　智能體的工作流程　165

9.8　基於大模型的智能體　166

9.8.1　國外的智能體產品　166

9.8.2　國內的智能體產品　167

9.8.3　案例：利用扣子搭建智能體　168

9.8.4　智能體與Skill　171

9.9　AI Agent和Agentic AI的關系　173

9.10　本章小結　174

9.11　習題　174

第 10章　具身智能　175

10.1　具身智能概述　176

10.1.1　什麼是具身智能　176

10.1.2　具身智能和智能體的關系　176

10.1.3　具身智能的發展歷程　176

10.1.4　具身智能在人工智能中的地位與作用　178

10.2　具身智能的技術支撐　178

10.2.1　傳感器技術：感知世界的觸角　178

10.2.2　機器學習和強化學習　179

10.2.3　機器人技術：具身的物理載體　180

10.3　具身智能的應用領域　181

10.3.1　人機交互與協作　181

10.3.2　自主系統與導航　182

10.3.3　醫療健康　182

10.3.4　娛樂與教育　182

10.4　人形機器人　183

10.4.1　人形機器人的內涵　183

10.4.2　人形機器人的發展階段　184

10.4.3　人形機器人的分類　185

10.4.4　典型的人形機器人　185

10.5　本章小結　188

10.6　習題　188

第 11章　AIGC應用與實踐　189

11.1　AIGC概述　190

11.1.1　什麼是AIGC　190

11.1.2　AIGC與大模型的關系　190

11.1.3　AIGC的發展歷程　190

11.1.4　常見的AIGC應用場景　191

11.1.5　AIGC對行業發展的影響　191

11.1.6　AIGC對職業發展的影響　192

11.1.7　常見的AIGC大模型　192

11.1.8　AIGC大模型的提示詞　192

11.2　文本類AIGC應用實踐　193

11.2.1　文本類AIGC應用場景　193

11.2.2　文本類AIGC大模型基礎知識　194

11.2.3　案例1：與DeepSeek進行對話　197

11.2.4　案例2：與文心一言進行對話　198

11.2.5　案例3：使用Kimi制作PPT　200

11.2.6　案例4：使用DeepSeek和轉換工具生成Word文檔　202

11.3　圖片類AIGC應用實踐　203

11.3.1　圖片類AIGC應用場景　204

11.3.2　案例5：創意圖片生成　204

11.3.3　案例6：AI修圖與老照片修復　206

11.3.4　案例7：智能摳圖與圖片融合　207

11.3.5　案例8：塗抹消除與局部重繪　209

11.3.6　案例9：AI繪畫藝術創作　213

11.3.7　案例10：真實照片轉成二次元風格　214

11.4　語音類AIGC應用實踐　214

11.4.1　語音類AIGC應用場景　215

11.4.2　案例11：使用喜馬拉雅音頻大模型進行文本配音　215

11.4.3　案例12：豆包的語音類功能用法　217

11.5　視頻類AIGC應用實踐　217

11.5.1　視頻類AIGC應用場景　217

11.5.2　代表性的視頻類AIGC大模型　218

11.5.3　案例13：使用可靈AI實現文生視頻　219

11.5.4　案例14：使用即夢AI實現圖生視頻　220

11.6　本章小結　222

11.7　習題　222

第 12章　AI智能辦公　223

12.1　AI智能辦公概述　224

12.1.1　文檔處理　224

12.1.2　數據分析　224

12.1.3　演示設計　224

12.2　AI寫作助手　225

12.2.1　WPS AI幫我寫　225

12.2.2　WPS AI幫我改　227

12.2.3　WPS AI伴寫　227

12.3　AI設計助手　228

12.3.1　WPS AI排版　229

12.3.2　WPS AI條件格式　230

12.3.3　WPS AI生成PPT　231

12.4　AI閱讀助手　233

12.4.1　WPS AI全文總結　233

12.4.2　WPS AI文檔問答　234

12.4.3　WPS AI劃詞解釋與翻譯　235

12.5　AI數據助手　236

12.5.1　WPS AI寫公式　237

12.5.2　WPS AI數據分析　238

12.6　本章小結　239

12.7　習題　239