人工智能素養導論

目錄

第一部分信息技術基礎

第1章計算機系統3

1.1計算機模型3

1.1.1計算機的概念3

1.1.2圖靈機和馮·諾依曼結構4

1.1.3計算機系統的分層模型5

1.2計算機系統的構成6

1.2.1硬件系統6

1.2.2軟件系統11

1.3計算機網絡15

1.3.1計算機網絡的概念16

1.3.2因特網16

1.4計算機的工作原理17

1.4.1計算機的啟動17

1.4.2計算機的計算原理18

1.4.3指令系統19

1.5練習題21

第2章數據的編碼與存儲27

2.1二進制基礎27

2.1.1數制28

2.1.2二進制運算28

2.1.3進制的轉換30

2.2數字編碼32

2.2.1機器數和真值32

2.2.2實數在計算機中的表示36

2.3字符編碼37

2.3.1ASCII碼372.3.2漢字編碼38

2.3.3Unicode編碼40

2.4多媒體數據編碼41

2.4.1圖像41

2.4.2音頻42

2.4.3視頻44

2.4.4動畫45

2.5數據存儲46

2.5.1單一文件類型的數據存儲47

2.5.2面向對象的數據存儲48

2.5.3結構化數據存儲51

2.6練習題51

第3章Python編程入門57

3.1算法與程序57

3.1.1算法的概念57

3.1.2算法舉例58

3.1.3算法效率61

3.1.4程序設計語言概述63

3.2Python語法基礎65

3.2.1Python數據結構65

3.2.2Python控制結構72

3.2.3Python函數74

3.3Python常用庫77

3.3.1數據處理與科學計算庫77

3.3.2機器學習庫79

3.3.3數據可視化庫83

3.4練習題89

目錄〖3〗★第二部分人工智能技術基礎

第4章人工智能的發展99

4.1人工智能的概念與功能99

4.1.1基本概念99

4.1.2常見分類100

4.1.3當今人工智能的主要功能100

4.2人工智能的主流學派103

4.2.1符號主義103

4.2.2聯結主義103

4.2.3行為主義104

4.3人工智能的發展歷程105

4.3.1起源時期105

4.3.2啟蒙時期106

4.3.3復興時期107

4.3.4深度學習與大模型時代108

4.4練習題109

第5章人工智能核心技術基礎設施116

5.1相關概念116

5.1.1人工智能核心驅動力116

5.1.2與傳統技術設施的區別117

5.2算力118

5.2.1算力的概念118

5.2.2算力硬件119

5.2.3算力的分類123

5.2.4算力平臺123

5.3存儲124

5.3.1服務器內存124

5.3.2本地存儲125

5.3.3分布式存儲126

5.4網絡128

5.4.1數據中心通信網絡128

5.4.2移動通信網絡130

5.4.3邊緣網絡131

5.5框架與平臺132

5.5.1人工智能框架132

5.5.2運維平臺134

5.6練習題135

第6章人工智能的數據表示141

6.1人工智能中的數據141

6.1.1數據與人工智能141

6.1.2數據類型142

6.2數值與向量表示144

6.3文本表示145

6.3.1獨熱編碼145

6.3.2詞袋模型146

6.3.3詞頻逆文檔頻率TFIDF146

6.3.4詞嵌入147

6.3.5BERT149

6.4多媒體表示151

6.4.1音頻的頻譜與特征152

6.4.2圖像的像素矩陣153

6.4.3視頻幀序列表示153

6.5練習題154

第7章人工智能的主要技術162

7.1環境感知162

7.1.1計算機視覺162

7.1.2語音識別163

7.1.3多模態感知163

7.2語言與知識處理166

7.2.1自然語言處理166

7.2.2知識圖譜167

7.3智能決策168

7.3.1專家系統168

7.3.2概率圖模型169

7.3.3智能體技術172

7.4內容生成172

7.4.1基本原理172

7.4.2技術應用174

7.4.3風險與挑戰175

7.5練習題176

第8章機器學習與深度學習181

8.1機器學習的概念與過程181

8.1.1機器學習的定義181

8.1.2機器學習的過程183

8.1.3機器學習的核心概念184

8.2機器學習的分類186

8.2.1監督學習186

8.2.2無監督學習188

8.2.3強化學習190

8.3深度學習技術190

8.3.1深度學習的基礎191

8.3.2深度學習模型193

8.3.3深度學習的訓練範式194

8.4典型案例196

8.4.1AlphaGo196

8.4.2大語言模型197

8.5練習題199

★第三部分人工智能安全與倫理

第9章人工智能安全基礎207

9.1人工智能安全概述207

9.1.1人工智能安全範疇207

9.1.2人工智能系統安全208

9.1.3人工智能安全技術209

9.2密碼學基礎209

9.2.1密碼學概述209

9.2.2傳統加密算法210

9.2.3數字簽名214

9.2.4區塊鏈技術215

9.3隱私保護技術218

9.3.1同態加密218

9.3.2安全多方計算219

9.3.3差分隱私221

9.3.4聯邦學習223

9.4模型攻防技術223

9.4.1常見的攻擊模型223

9.4.2模型防護策略226

9.5練習題228

第10章人工智能倫理235

10.1人工智能倫理概述235

10.1.1人工智能倫理的概念235

10.1.2人工智能倫理的三大維度236

10.1.3人工智能倫理的基本原則238

10.2人工智能倫理的核心問題239

10.2.1隱私保護與數據安全239

10.2.2偏見與公平性241

10.2.3責任與透明度243

10.2.4自主權與控制245

10.3人工智能法律體系249

10.3.1歐盟的《人工智能法案》249

10.3.2美國的市場驅動與“軟法”先行250

10.4人工智能的道德規範251

10.4.1阿西洛馬原則（奠基性）251

10.4.2頭部企業的人工智能原則251

10.4.3國際組織的宏觀指引252

10.5未來趨勢與挑戰253

10.5.1未來趨勢253

10.5.2面臨挑戰254

10.6練習題255

參考文獻264

附錄A名詞釋義266