信息技術與人工智能基礎

闕清賢 羅如為

信息技術與人工智能基礎

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商品描述

本書以推動信息技術與人工智能生成內容 （AIGC）應用普及為目標，采用通俗易懂的語言， 系統介紹了信息技術基礎、計算機軟硬件系統、操 作系統Windows10應用、網絡與信息安全、雲平臺 及AIGC工具應用等核心內容。全書涵蓋計算思維與 信息編碼、國產信創產業、計算機網絡與物聯網、 AIGC技術原理與提示詞工程等前沿議題，註重理論 與實踐結合，通過AIGC在文本生成、圖像生成、音 頻生成、視頻生成等方面的應用案例展現我國信息 技術應用優勢與自主創新成果。 本書強調AIGC工具的實用性與操作性，詳細介 紹了Windows10基本操作、文件管理、搜索引擎、 學術工具及DeepSeek、Kimi、豆包、即夢、通義千 問等主流AIGC平臺的高效應用等實用技能，適合非 計算機專業學生全面掌握現代信息技術知識體系與 人機協作能力。融入課程思政元素，突出國產大模 型發展與AIGC倫理規範，既可作為高等學校、高職 高專信息技術通識課程教材，也可作為各類計算機 等級考試及AIGC素養培訓的參考書。

目錄大綱

前言
第1章 信息技術基礎
1.1 計算與計算思維
1.1.1 計算的發展歷史
1.1.2 計算思維
1.2 信息與編碼
1.2.1 數制
1.2.2 數制轉換
1.2.3 數值編碼
1.2.4 字符編碼
1.2.5 漢字編碼
1.2.6 音頻編碼
1.2.7 圖像編碼
1.2.8 視頻編碼
1.2.9 信息存儲
1.3 數據與大數據
1.3.1 基本概念
1.3.2 數據庫模型
1.3.3 數據庫基本操作
1.3.4 大數據時代
1.4 國產信創
1.4.1 概念
1.4.2 信創硬件
1.4.3 基礎軟件
1.4.4 應用軟件
1.4.5 信息安全
第2章 計算機系統與雲平臺
2.1 計算機系統
2.1.1 計算機系統的結構
2.1.2 計算機的工作原理
2.1.3 總線
2.1.4 接口
2.2 硬件系統
2.2.1 主機
2.2.2 外圍設備
2.3 軟件系統
2.3.1 系統軟件
2.3.2 應用軟件
2.4 操作系統
2.4.1 操作系統的核心功能
2.4.2 操作系統的分類
2.4.3 主流操作系統
2.4.4 Windows 10 的基本操作
2.5 雲平臺
2.5.1 雲平臺的核心概念
2.5.2 雲平臺的服務模式
2.5.3 雲平臺的核心技術
2.5.4 雲平臺的優勢與應用場景
2.5.5 主流雲平臺介紹
第3章 網絡與信息安全
3.1 計算機網絡概述
3.1.1 計算機網絡的形式與發展
3.1.2 計算機網絡的功能
3.1.3 計算機網絡的組成
3.1.4 計算機網絡的分類
3.1.5 軟件定義網絡
3.1.6 網絡協議與模型
3.2 IP地址
3.2.1 因特網的概念
3.2.2 Internet服務
3.2.3 IP地址和域名地址
3.2.4 IPv6
3.3 網絡應用
3.3.1 電子郵件
3.3.2 百度搜索
3.3.3 雲盤搜索
3.3.4 百度學術
3.4 物聯網
3.4.1 物聯網的基本概念
3.4.2 物聯網的三層體系架構
3.4.3 物聯網關鍵技術
3.4.4 物聯網應用
3.5 網絡安全
3.5.1 黑客與黑客技術
3.5.2 病毒和防病毒技術
3.5.3 網絡攻擊的類型
3.5.4 網絡信息安全策略
第4章 人工智能基礎
4.1 人工智能簡介
4.1.1 人工智能概述
4.1.2 發展歷程
4.1.3 核心技術
4.1.4 應用領域
4.1.5 產業現狀與未來
4.2 人工智能基礎設施
4.2.1 概述
4.2.2 AI硬件基礎設施
4.2.3 AI軟件基礎設施
4.2.4 AI數據基礎設施
4.2.5 發展趨勢與展望
4.3 人工智能應用
4.3.1 概述
4.3.2 醫療健康
4.3.3 金融服務
4.3.4 智能交通
4.3.5 教育領域
4.3.6 制造業
4.3.7 內容創作
4.3.8 應用挑戰與展望
4.4 人工智能倫理
4.4.1 算法偏見與公平性
4.4.2 隱私保護
4.4.3 透明度與可解釋性
4.4.4 責任歸屬
4.4.5 自主武器與AI軍事化
4.4.6 就業與經濟影響
4.4.7 環境影響
4.4.8 未來展望
第5章 人工智能技術
5.1 機器學習
5.1.1 基本概念
5.1.2 核心算法與技術
5.1.3 實際應用
5.1.4 挑戰與未來方向
5.1.5 未來展望
5.2 強化學習
5.2.1 強化學習的基本概念
5.2.2 核心算法與技術
5.2.3 強化學習的實際應用
5.2.4 挑戰與前沿方向
5.2.5 未來展望
5.3 自然語言處理
5.3.1 自然語言處理的基礎
5.3.2 核心技術與模型
5.3.3 典型應用
5.3.4 挑戰與前沿方向
5.3.5 未來展望
5.4 計算機視覺
5.4.1 計算機視覺概述
5.4.2 核心技術
5.4.3 深度學習與計算機視覺
5.4.4 應用領域
5.4.5 發展趨勢與挑戰
5.5 大語言模型
5.5.1 大語言模型概述
5.5.2 大語言模型的技術原理
5.5.3 大語言模型的核心能力
5.5.4 大語言模型的應用場景
5.5.5 大語言模型的局限性與挑戰
5.5.6 大語言模型的未來發展趨勢
5.5.7 如何有效使用大語言模型
5.5.8 總結與展望
5.6 提示詞工程
5.6.1 提示詞工程概述
5.6.2 提示詞工程的核心原則
5.6.3 提示詞工程的核心技術
5.6.4 高級提示詞工程策略
5.6.5 提示詞工程的實踐應用
5.6.6 提示詞工程的常見陷阱與解決方案
5.6.7 提示詞工程的未來趨勢
5.6.8 總結與行動建議
第6章 文本類AIGC應用
6.1 文本類AIGC
6.1.1 概念與應用
6.1.2 工作原理
6.1.3 主流文本AIGC
6.1.4 優勢與挑戰
6.2 內容生成
6.2.1 詩詞創作
6.2.2 公文通知寫作
6.2.3 日常查詢
6.3 AIGC文檔處理
6.3.1 文檔生成
6.3.2 AI查錯
6.3.3 文檔閱讀與信息提取
6.4 AIGC數據處理
6.4.1 生成計

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