人工智能基礎與應用（含典型案例視頻分析）

第1章 數字化概述 1
1.1 數字化的產生與發展 1
1.1.1 數字化的內涵 1
1.1.2 數字化的社會影響 2
1.2 數字轉換 4
1.2.1 信號的概念 4
1.2.2 模擬信號數字化轉換 6
1.3 信息化 8
1.3.1 信息化概述 8
1.3.2 常見的信息化平臺 9
1.4 數字化 10
1.4.1 數字化的基本概念 10
1.4.2 信息化和數字化的區別 11
1.5 數字化轉型 13
1.5.1 數字化轉型的概念與目標 13
1.5.2 數字化轉型的核心技術 13
1.5.3 數字化轉型的阻礙因素 20
1.6 數字化時代的電腦倫理 21
1.6.1 電腦應用的負面問題 21
1.6.2 電腦倫理的概念和原則 27
1.6.3 電腦犯罪 29
1.7 知識擴展 31
1.7.1 理解知識共享許可協議 31
1.7.2 網絡誹謗 32
1.7.3 網絡環境下的信息甄別 32
習題1 37
第2章 認識電腦 41
2.1 通用機的體系結構 41
2.1.1 現代電腦的產生 41
2.1.2 馮·諾依曼體系結構 43
2.2 微型電腦的組成 47
2.2.1 硬件組成 48
2.2.2 軟件組成 53
2.3 數值的存儲 61
2.3.1 數制 61
2.3.2 不同數制間的轉換 63
2.3.3 電腦中數值的表示 65
2.3.4 電腦中的基本運算 66
2.4 文字的存儲 69
2.4.1 文字的編碼表示 69
2.4.2 文字的輸入 71
2.4.3 文字的存儲 72
2.4.4 文字的輸出 73
2.5 多媒體的存儲 74
2.5.1 圖形圖像 74
2.5.2 聲音 78
2.5.3 視頻 80
2.6 AI時代電腦 81
2.6.1 AI時代電腦的特點和趨勢 81
2.6.2 智能芯片的分類 82
2.6.3 雲端AI芯片 82
2.6.4 邊緣AI芯片 85
2.6.5 AI算力 86
2.6.6 雲計算時代的算力租賃 87
2.7 知識擴展 91
2.7.1 認識芯片 91
2.7.2 智能手機的系統構成 93
2.7.3 國產CPU 95
習題2 97
第3章 電腦網絡與雲計算 101
3.1 電腦網絡 101
3.1.1 電腦網絡的基本概念 101
3.1.2 電腦網絡的基本組成 102
3.1.3 電腦網絡的分類 108
3.2 局域網技術 111
3.2.1 交換式以太網 111
3.2.2 無線局域網 111
3.3 Internet技術 113
3.3.1 基本概念 113
3.3.2 Internet基本服務 121
3.4 網絡安全 125
3.4.1 網絡安全的概念與特徵 125
3.4.2 基本網絡安全技術 126
3.5 雲計算 131
3.5.1 雲計算與雲 132
3.5.2 雲計算的特點與不足 133
3.6 雲計算的基本類型 135
3.6.1 基礎設施即服務（IaaS） 135
3.6.2 平臺即服務（PaaS） 137
3.6.3 軟件即服務（SaaS） 137
3.6.4 三種雲計算類型的關系 138
3.7 主流雲計算技術介紹 139
3.7.1 常見的雲解決方案 139
3.7.2 基本雲計算的技術對比 141
3.8 知識擴展 142
3.8.1 華為的星閃技術 142
3.8.2 Google的雲計算技術構架分析 143
3.8.3 我國雲服務的發展 148
習題3 150
第4章 大數據管理 154
4.1 大數據概述 154
4.1.1 大數據的概念和特徵 154
4.1.2 大數據的價值 155
4.1.3 大數據技術 156
4.2 大數據採集 157
4.2.1 大數據採集的概念 157
4.2.2 八爪魚簡介 157
4.2.3 Content Grabber 158
4.2.4 RapidMiner 159
4.3 大數據存儲與分析 161
4.3.1 大數據存儲與分析綜述 162
4.3.2 Hadoop 163
4.3.3 Spark 168
4.3.4 HBase 170
4.4 知識擴展 173
4.4.1 大數據可視化的重要性 173
4.4.2 Tableau 174
4.4.3 FineBI 175
4.4.4 FineReport 177
4.4.5 Apache Kylin 178
4.4.6 Echarts 180
習題4 183
第5章 機器學習與深度學習 186
5.1 人工智能的產生及其流派 186
5.1.1 人工智能的產生和發展 186
5.1.2 人工智能的主要流派 189
5.1.3 人工智能的研究領域 190
5.2 機器學習基礎 198
5.2.1 機器學習的概念和特徵 198
5.2.2 機器學習的數學基礎 199
5.2.3 機器學習的常用算法 200
5.2.4 使用機器學習解決問題的基本流程 204
5.3 人工神經網絡簡介 206
5.3.1 人工神經網絡的發展 206
5.3.2 神經元模型 208
5.3.3 單層神經網絡 210
5.3.4 雙層神經網絡 211
5.4 深度學習基礎 213
5.4.1 深度學習的概念和特徵 213
5.4.2 普通多層神經網絡 214
5.4.3 捲積神經網絡 217
5.5 知識擴展 224
習題5 233
第6章 人工智能應用 237
6.1 AIGC簡介 237
6.1.1 AIGC的產生與發展 237
6.1.2 AIGC的應用場景 240
6.1.3 AIGC的商業模式與面臨的挑戰 243
6.1.4 AIGC領域的國外常見工具 245
6.1.5 國產AIGC大模型簡介 259
6.2 自動駕駛 280
6.2.1 自動駕駛技術的發展與級別 280
6.2.2 自動駕駛的關鍵技術 282
6.2.3 中國的自動駕駛技術 287
6.2.4 自動駕駛中的倫理問題 289
6.3 人形機器人 290
6.3.1 人形機器人的核心組件 290
6.3.2 人形機器人的軟件算法 292
6.3.3 我國的人形機器人研究 294
6.3.4 人形機器人使用中的倫理問題 299
習題6 300
附錄A 人工智能編程語言 302