大學計算與人工智能基礎

陳菁，女，畢業於國防科技大學計算機科學與技術專業，現為火箭軍工程大學基礎部副教授；從事軟件工程理論與技術、大數據分析與可視化技術研究；長期承擔程序設計、數據結構等課程的教學工作；主編《程序設計基礎教程》《軍用軟件工程》等多本教材。

目錄

 

 

第1章計算與智能1

1.1計算的本質2

1.1.1可計算邊界問題2

1.1.2圖靈機3

1.1.3計算的定義4

1.1.4問題的計算解5

1.2計算的四要素7

1.2.1計算系統7

1.2.2算法9

1.2.3數據12

1.2.4程序設計語言13

1.3人與計算： 碳基與矽基16

1.3.1思維與計算思維17

1.3.2智能與人工智能23

1.3.3學習與機器學習25

1.4智能化社會與人28

1.4.1智能化社會概述29

1.4.2問題與挑戰29

1.4.3應對策略31

1.5本章小結32

1.6習題32

第2章Python語言基礎33

2.1概述34

2.2Python基礎37

2.2.1詞法構成37

2.2.2控制結構與結構化方法42

2.2.3函數與模塊化方法48

2.2.4類與面向對象方法55目錄〖3〗2.3Python進階58

2.3.1Python內置數據結構58

2.3.2常用數據結構及其實現66

2.3.3常用第三方庫81

2.3.4TensorFlow基礎93

2.4Python高階應用98

2.4.1並發編程98

2.4.2元編程與反射107

2.4.3疊代器、生成器和裝飾器112

2.5Python模擬編譯器116

2.5.1詞法分析與語法分析116

2.5.2語義分析與中間代碼生成118

2.5.3代碼優化與目標代碼生成119

2.6本章小結122

2.7習題122

第3章計算系統124

3.1計算系統概述125

3.1.1發展歷程125

3.1.2計算系統的分類127

3.1.3基本組成及層次結構127

3.1.4國產計算系統的發展129

3.2硬件系統131

3.2.1運算基礎131

3.2.2馮·諾依曼體系結構137

3.2.3基本組成及功能142

3.2.4經典硬件系統優化技術152

3.2.5Python實例159

3.3軟件系統164

3.3.1系統軟件164

3.3.2應用軟件171

3.4網絡互聯系統172

3.4.1核心基礎概念172

3.4.2計算機網絡概述174

3.4.3Internet基礎179

3.4.4Python實現網絡爬蟲185

3.5現代計算系統187

3.5.1單機計算系統及其應用187

3.5.2多機計算系統及其應用190

3.5.3新技術的發展與應用194

3.6本章小結206

3.7習題206

第4章信息編碼與數據管理208

4.1信息編碼209

4.1.1數值編碼209

4.1.2字符編碼211

4.1.3多媒體編碼214

4.2數據管理技術223

4.2.1數據管理技術的發展223

4.2.2數據庫技術概述225

4.2.3數據庫設計228

4.2.4MySQL數據庫基礎操作233

4.3大數據技術238

4.3.1概述238

4.3.2Hadoop框架240

4.3.3Spark（內存計算框架）248

4.3.4HBase（NoSQL數據庫）249

4.3.5大數據的應用251

4.4區塊鏈技術252

4.4.1概述252

4.4.2區塊鏈的核心技術和邏輯架構256

4.4.3區塊鏈的典型應用258

4.5本章小結260

4.6習題260

第5章算法與模型263

5.1算法與模型概述264

5.1.1算法與模型的定義264

5.1.2機器學習中的模型與算法265

5.2問題求解與搜索算法265

5.2.1問題求解概述265

5.2.2盲目搜索266

5.2.3啟發式搜索268

5.3知識表示與推理模型271

5.3.1知識概述271

5.3.2推理概述272

5.3.3知識表示及其推理274

5.4知識發現與學習模型280

5.4.1機器學習與知識發現281

5.4.2統計學習與知識發現285

5.4.3數據挖掘與知識發現288

5.5應用實踐291

5.5.1基於Apriori實現關聯規則挖掘291

5.5.2基於支持向量機實現葡萄酒分類293

5.6本章小結295

5.7習題296

第6章人工智能基礎297

6.1人工智能概述298

6.1.1人工智能的定義298

6.1.2人工智能的核心要素298

6.1.3人工智能技術棧303

6.2神經網絡與深度學習305

6.2.1發展歷程306

6.2.2基本原理與核心概念308

6.2.3經典神經網絡架構311

6.3大語言模型與具身智能320

6.3.1大語言模型320

6.3.2具身智能322

6.4應用實踐329

6.4.1CNN實現手寫數字體識別329

6.4.2RNN預測正弦波序列330

6.4.3簡化版大語言模型訓練332

6.5本章小結333

6.6習題333

第7章人工智能工具及應用335

7.1智能時代學習和生活的變革336

7.1.1技術驅動的學習模式革新336

7.1.2生活場景的智能化重構340

7.1.3社會影響與倫理挑戰346

7.2主流智能工具簡介350

7.2.1通用語言模型工具350

7.2.2垂直領域工具353

7.2.3新興工具與平臺356

7.3AI工具的典型應用案例360

7.3.1代碼生成360

7.3.2文獻綜述生成366

7.3.3視頻生成——數字人技術366

7.3.4智能推薦系統368

7.4本章小結369

7.5習題370

參考文獻372

附錄AIntel 8086處理器的指令集373

附錄B大數據系統參考配置374

附錄CAI大模型系統參考配置376