計算與人工智能概論

目錄 CONTENTS
第 一部分 計算與計算思維
第 1章 計算與人工智能概述
1．1 計算的概念
1．1．1 什么是計算
1．1．2 圖靈機
1．1．3 什么是計算機
1．1．4 算法、計算機語言與程序
1．2 什么是計算思維
1．2．1 計算思維的概念
1．2．2 問題求解方法
1．2．3 算法——計算系統(tǒng)的靈魂
1．3 探索人工智能
1．3．1 智能移動機器人路徑規(guī)劃
1．3．2 人工智能歷史
1．3．3 人工智能相關(guān)研究
1．4 人工智能發(fā)展
1．4．1 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域
1．4．2 人工智能發(fā)展
習(xí)題
第 2章 計算系統(tǒng)
2．1 計算與計算機簡述
2．1．1 圖靈機模型
2．1．2 計算機的工作原理
2．1．3 并行計算
2．1．4 嵌入式計算
2．2 計算執(zhí)行
2．2．1 編譯、鏈接和裝載程序
2．2．2 程序、進程和線程
2．2．3 文件系統(tǒng)
2．3 未來的計算機
2．3．1 計算機系統(tǒng)的發(fā)展
2．3．2 未來計算機
習(xí)題
第二部分 程序設(shè)計與算法
第3章 python編程基礎(chǔ)
3．1問題求解的計算思維方法
3．1．1 問題分解
3．1．2 模式識別
3．1．3 抽象
3．1．4 算法設(shè)計
3．2 編程的基本概念
3．2．1 程序的基本要素
3．2．2 程序設(shè)計語言
3．2．3 Python語言概述
3．2．4 第 一個python程序：計算籃球某時刻的坐標(biāo)值
3．2．5 Python基本語法
3．2．6 計算并繪制坐標(biāo)點
3．3 模塊化編程——函數(shù)
3．3．1 常用的內(nèi)置函數(shù)
3．3．2 自定義計算坐標(biāo)的函數(shù)
3．3．3 調(diào)用函數(shù)繪制坐標(biāo)點
3．3．4 函數(shù)的參數(shù)
3．3．5 函數(shù)返回
3．4 基本的程序設(shè)計方法——分支
3．4．1 單分支——if語句
3．4．2 二分支——if-else語句
3．4．3 多分支——if-elif-else語句
3．4．4 智能型計算坐標(biāo)函數(shù)
3．4．5 在合理范圍內(nèi)繪制坐標(biāo)點
3．5 基本的程序設(shè)計方法——循環(huán)
3．5．1 while循環(huán)
3．5．2 在合理范圍內(nèi)繪制多個坐標(biāo)點
3．5．3 循環(huán)嵌套
3．5．4 在合理范圍內(nèi)繪制多條軌跡線
習(xí)題
第4章 Python編程進階
4．1 序列數(shù)據(jù)類型——列表
4．1．1 用列表存儲多條軌跡線的坐標(biāo)點
4．1．2 列表的基本概念
4．1．3 列表的基本操作
4．1．4 用列表實現(xiàn)繪制多條線
4．2 映射數(shù)據(jù)類型——字典
4．2．1 用字典存儲多條軌跡線的坐標(biāo)點
4．2．2 字典的基本概念
4．2．3 字典元素的訪問
4．2．4 字典的基本操作
4．2．5 字典的嵌套
4．2．6 用字典實現(xiàn)繪制多條線
4．3 文件操作
4．3．1 文件的基本概念
4．3．2 常用文件操作
4．3．3 用文件存儲多條軌跡線的坐標(biāo)點
4．4 python綜合案例——很大程度上機器人投籃
4．4．1 案例任務(wù)描述
4．4．2 案例任務(wù)分析
4．4．3 案例任務(wù)實現(xiàn)路徑
4．4．4 程序模塊的代碼實現(xiàn)
4．4．5 案例運行結(jié)果展示
習(xí)題
第5章 算法設(shè)計
5．1 什么是算法
5．1．1 算法是解題步驟
5．1．2 算法與計算思維
5．2 算法性能
5．2．1 算法性能的衡量指標(biāo)：時間復(fù)雜度
5．2．2 算法性能分析舉例
5．3 問題求解計算思維方法
5．3．1 迭代法
5．3．2 窮舉法
5．3．3 二分法
5．3．4 遞歸
5．3．5 深度優(yōu)先遍歷
5．3．6 梯度下降法
習(xí)題
第三部分 人工智能與智能計算
第6章 智能感知
6．1 自然語言處理
6．2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像處理
6．3 模式識別
6．4 案例分析與實現(xiàn)
習(xí)題
第7章 機器學(xué)習(xí)
7．1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
7．2 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
7．3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
7．4 案例分析與實現(xiàn)
習(xí)題
第8章 智能決策
8．1 基于搜索的很優(yōu)路徑?jīng)Q策
8．2 強化學(xué)習(xí)
8．3 群體智能
8．4 案例分析與實現(xiàn)
習(xí)題
第9章 智能機器人
9．1 機器人技術(shù)
9．1．1 機器人簡介
9．1．2 機器人及其應(yīng)用
9．1．3 機器人技術(shù)展望
9．2 人機交互
9．2．1 基于傳統(tǒng)硬件設(shè)備的人機交互
9．2．2 基于觸控設(shè)備的人機交互
9．2．3 基于智能設(shè)備的人機交互
9．2．4 人機交互未來發(fā)展趨勢
習(xí)題
第四部分 網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)
第 10章 互聯(lián)網(wǎng)信息處理
10．1 網(wǎng)絡(luò)信息獲取基礎(chǔ)
10．1．1 計算機網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
10．1．2 無線網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)
10．1．3 Web的基本工作方式
10．1．4 HTML語言簡介
10．2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲與信息提取
10．2．1 天氣數(shù)據(jù)爬取案例
10．2．2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
10．3 搜索引擎原理
10．3．1 搜索引擎組成
10．3．2 網(wǎng)頁排名算法
10．4 網(wǎng)絡(luò)安全
10．4．1 網(wǎng)絡(luò)安全基本屬性
10．4．2 OSI網(wǎng)絡(luò)安全體系結(jié)構(gòu)
10．4．3 網(wǎng)絡(luò)安全模型與網(wǎng)絡(luò)安全訪問模型
習(xí)題
第 11章 數(shù)據(jù)管理與大數(shù)據(jù)
11．1計算機數(shù)據(jù)管理
11．1．1 人工管理階段
11．1．2 文件系統(tǒng)階段
11．1．3 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)階段
11．1．4 數(shù)據(jù)文件格式
11．2 數(shù)據(jù)庫
11．2．1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組成
11．2．2 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
11．2．3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
11．2．4 數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表的基本操作
11．3大數(shù)據(jù)簡介
11．3．1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生
11．3．2 大數(shù)據(jù)的特性
11．3．3 大數(shù)據(jù)處理過程概述
11．3．4 高校大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案示例
習(xí)題
第 12章 數(shù)據(jù)分析
12．1數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
12．1．1 數(shù)據(jù)分析定義
12．1．2 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景
12．2數(shù)據(jù)分析案例
12．2．1 數(shù)據(jù)分析的基本步驟
12．2．2 氣候數(shù)據(jù)分析案例
12．2．3數(shù)據(jù)分析軟件
12．3數(shù)據(jù)分析詳解
12．3．1 數(shù)據(jù)采集
12．3．2 數(shù)據(jù)處理
12．3．3 數(shù)據(jù)分析策略和方法
12．3．4 數(shù)據(jù)挖掘
12．3．5 數(shù)據(jù)可視化
習(xí)題