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計算思維與人工智能基礎

計算思維與人工智能基礎

定 價:¥42.00

作 者: 周勇 著
出版社: 人民郵電出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787115516633 出版時間: 2019-09-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 182 字數(shù):  

內容簡介

  本教材共分9章:第1章計算機技術與計算思維基礎、第2章計算機中信息表示、第3章計算機系統(tǒng)基本組成和基本工作原理、第4章互聯(lián)網與物聯(lián)網、第5章計算機新技術、第6章計算機求解問題基礎、第7章人工智能概述、第8章搜索與博弈和第9章機器學習。

作者簡介

  周勇教授入選江蘇省“333人才工程”和“六大人才高峰”培養(yǎng)對象。曾在美國明尼蘇達大學進修,是南京大學高級訪問學者。從事數(shù)據挖掘、機器學習、人工智能、進化計算和無線傳感器網絡等方面的理論與應用研究。近年來,出版專著1部;在國內外重要學術期刊上發(fā)表學術論文60余篇,其中SCI檢索20余篇,EI檢索30余篇;作為項目負責人,先后主持國家自然科學基金面上項目1項,國家863計劃子課題1項等

圖書目錄

第1章 計算機技術與計算
思維基礎 1
1.1 計算機技術 1
1.1.1 計算機的發(fā)展 1
1.1.2 計算機的特點 2
1.1.3 計算機的分類 3
1.1.4 計算機的應用 4
1.2 計算思維基礎 6
1.2.1 計算思維的定義 6
1.2.2 計算思維的特征 7
1.2.3 計算思維的本質 7
1.2.4 計算思維的基本方法 8
1.2.5 計算思維與計算機的關系 8
1.2.6 計算思維的應用 9
本章小結 9
思考題 9
第2章 計算機中信息的表示 11
2.1 常用數(shù)制及其轉換 11
2.1.1 常用數(shù)制 12
2.1.2 數(shù)制轉換 13
2.2 二進制數(shù)的運算 15
2.2.1 算術運算 15
2.2.2 邏輯運算 15
2.3 數(shù)值數(shù)據的表示和處理 16
2.3.1 定點數(shù)表示 16
2.3.2 浮點數(shù)表示 19
2.4 文字的表示和處理 19
2.4.1 西文字符編碼 20
2.4.2 漢字編碼 20
本章小結 22
思考題 23
第3章 計算機系統(tǒng)的基本組成
和基本工作原理 25
3.1 計算機系統(tǒng)的基本組成 25
3.1.1 計算機系統(tǒng)的組成 25
3.1.2 計算機的邏輯組成 26
3.2 微型計算機系統(tǒng)的組成 28
3.2.1 微型計算機系統(tǒng)的硬件基本
組成 29
3.2.2 微型計算機系統(tǒng)的主要性能
指標 29
3.3 微型計算機的主機系統(tǒng) 30
3.3.1 中央處理器 30
3.3.2 微機主板及其主要部件 31
3.3.3 內存儲器 32
3.3.4 I/O操作、I/O控制器、I/O
總線與I/O接口 33
3.4 微型計算機的外部設備 36
3.4.1 外存儲器 36
3.4.2 輸入/輸出設備 38
3.5 計算機軟件 40
3.5.1 軟件概述 40
3.5.2 操作系統(tǒng)基礎 42
3.6 計算機的基本工作原理 46
3.6.1 指令及指令系統(tǒng) 46
3.6.2 指令的執(zhí)行過程 48
3.6.3 流水線技術 49
本章小結 50
思考題 50
第4章 互聯(lián)網與物聯(lián)網 54
4.1 計算機網絡概述 54
4.1.1 計算機網絡的發(fā)展 54
4.1.2 計算機網絡的定義 55
4.1.3 計算機網絡的分類 55
4.2 局域網 57
4.2.1 局域網硬件 57
4.2.2 局域網軟件 59
4.3 互聯(lián)網 59
4.3.1 IP地址 60
4.3.2 子網掩碼 61
4.3.3 域名系統(tǒng) 61
4.3.4 基本服務 61
4.4 物聯(lián)網 63
4.4.1 物聯(lián)網的概念 63
4.4.2 物聯(lián)網的關鍵技術 64
4.4.3 物聯(lián)網的應用 65
4.5 網絡信息安全 66
4.5.1 計算機病毒 67
4.5.2 黑客攻擊 67
4.5.3 網絡信息安全措施 68
本章小結 68
思考題 68
第5章 大數(shù)據與云計算 70
5.1 大數(shù)據 70
5.1.1 大數(shù)據的發(fā)展 70
5.1.2 大數(shù)據的概念 71
5.1.3 大數(shù)據的影響 72
5.1.4 大數(shù)據的關鍵技術 74
5.1.5 大數(shù)據應用案例 75
5.2 云計算 76
5.2.1 云計算的概念 76
5.2.2 云計算的服務模式 76
5.2.3 云計算的關鍵技術 77
5.2.4 云計算的應用 78
本章小結 78
思考題 79
第6章 算法 80
6.1 算法和算法描述 80
6.1.1 算法基礎 80
6.1.2 算法描述 81
6.2 Raptor流程圖編程 85
6.2.1 Raptor簡介 85
6.2.2 Raptor應用案例 89
6.3 算法設計 93
6.3.1 枚舉法 94
6.3.2 遞推法 101
6.3.3 遞歸法 107
6.4 排序算法 114
6.4.1 冒泡排序 114
6.4.2 選擇排序 117
本章小結 120
思考題 120
第7章 人工智能初探 121
7.1 認識人工智能 122
7.1.1 智能的概念 122
7.1.2 人工智能的概念 124
7.2 人工智能的起源和發(fā)展 125
7.2.1 孕育期 125
7.2.2 形成期 127
7.2.3 暗淡期 128
7.2.4 知識期 128
7.2.5 穩(wěn)步增長期 129
7.3 人工智能的研究方法 131
7.3.1 符號主義 131
7.3.2 連接主義 132
7.3.3 行為主義 133
7.4 人工智能的應用領域 134
7.4.1 問題求解與博弈 134
7.4.2 專家系統(tǒng) 134
7.4.3 模式識別 135
7.4.4 智能決策支持系統(tǒng) 136
7.4.5 自然語言處理 137
7.4.6 智能檢索 137
7.4.7 自動駕駛 137
7.4.8 機器人學 138
7.4.9 人工智能+ 138
本章小結 139
思考題 139
第8章 搜索與博弈 140
8.1 引言 140
8.2 基于狀態(tài)空間圖的搜索技術 141
8.2.1 狀態(tài)空間圖 142
8.2.2 問題的狀態(tài)空間表示法 143
8.2.3 狀態(tài)空間搜索的基本思想 145
8.3 深度優(yōu)先搜索和寬度優(yōu)先搜索 146
8.4 博弈 149
8.4.1 極大極小過程 153
8.4.2 α-β剪枝 155
本章小結 156
思考題 157
第9章 機器學習 158
9.1 機器學習概述 158
9.1.1 機器學習的定義 158
9.1.2 機器學習的發(fā)展歷程 159
9.1.3 學習系統(tǒng)的基本模型 160
9.1.4 機器學習的分類 161
9.1.5 機器學習與人類思考的類比 162
9.2 距離函數(shù)及相似度度量函數(shù) 162
9.2.1 距離函數(shù) 163
9.2.2 相似度度量函數(shù) 164
9.3 分類算法分析 165
9.3.1 分類概述 165
9.3.2 分類分析方法 168
9.3.3 決策樹算法 169
9.3.4 K近鄰算法 172
9.4 聚類算法分析 174
9.4.1 聚類分析方法 175
9.4.2 K均值聚類算法 175
本章小結 178
思考題 179
參考文獻 181

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