計(jì)算與人工智能概論

目錄 CONTENTS
第 一部分 計(jì)算與計(jì)算思維
第 1章 計(jì)算與人工智能概述
1．1 計(jì)算的概念
1．1．1 什么是計(jì)算
1．1．2 圖靈機(jī)
1．1．3 什么是計(jì)算機(jī)
1．1．4 算法、計(jì)算機(jī)語言與程序
1．2 什么是計(jì)算思維
1．2．1 計(jì)算思維的概念
1．2．2 問題求解方法
1．2．3 算法——計(jì)算系統(tǒng)的靈魂
1．3 探索人工智能
1．3．1 智能移動(dòng)機(jī)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(jì)算系統(tǒng)
2．1 計(jì)算與計(jì)算機(jī)簡(jiǎn)述
2．1．1 圖靈機(jī)模型
2．1．2 計(jì)算機(jī)的工作原理
2．1．3 并行計(jì)算
2．1．4 嵌入式計(jì)算
2．2 計(jì)算執(zhí)行
2．2．1 編譯、鏈接和裝載程序
2．2．2 程序、進(jìn)程和線程
2．2．3 文件系統(tǒng)
2．3 未來的計(jì)算機(jī)
2．3．1 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展
2．3．2 未來計(jì)算機(jī)
習(xí)題
第二部分 程序設(shè)計(jì)與算法
第3章 python編程基礎(chǔ)
3．1問題求解的計(jì)算思維方法
3．1．1 問題分解
3．1．2 模式識(shí)別
3．1．3 抽象
3．1．4 算法設(shè)計(jì)
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(jì)語言
3．2．3 Python語言概述
3．2．4 第 一個(gè)python程序：計(jì)算籃球某時(shí)刻的坐標(biāo)值
3．2．5 Python基本語法
3．2．6 計(jì)算并繪制坐標(biāo)點(diǎn)
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(jì)算坐標(biāo)的函數(shù)
3．3．3 調(diào)用函數(shù)繪制坐標(biāo)點(diǎn)
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(jì)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(jì)算坐標(biāo)函數(shù)
3．4．5 在合理范圍內(nèi)繪制坐標(biāo)點(diǎn)
3．5 基本的程序設(shè)計(jì)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(gè)坐標(biāo)點(diǎn)
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(jìn)階
4．1 序列數(shù)據(jù)類型——列表
4．1．1 用列表存儲(chǔ)多條軌跡線的坐標(biāo)點(diǎn)
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(shí)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(chǔ)多條軌跡線的坐標(biāo)點(diǎn)
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(shí)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(chǔ)多條軌跡線的坐標(biāo)點(diǎn)
4．4 python綜合案例——很大程度上機(jī)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(shí)現(xiàn)路徑
4．4．4 程序模塊的代碼實(shí)現(xiàn)
4．4．5 案例運(yùn)行結(jié)果展示
習(xí)題
第5章 算法設(shè)計(jì)
5．1 什么是算法
5．1．1 算法是解題步驟
5．1．2 算法與計(jì)算思維
5．2 算法性能
5．2．1 算法性能的衡量指標(biāo)：時(shí)間復(fù)雜度
5．2．2 算法性能分析舉例
5．3 問題求解計(jì)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(jì)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(shí)別
6．4 案例分析與實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
第7章 機(jī)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(shí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)
8．3 群體智能
8．4 案例分析與實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
第9章 智能機(jī)器人
9．1 機(jī)器人技術(shù)
9．1．1 機(jī)器人簡(jiǎn)介
9．1．2 機(jī)器人及其應(yīng)用
9．1．3 機(jī)器人技術(shù)展望
9．2 人機(jī)交互
9．2．1 基于傳統(tǒng)硬件設(shè)備的人機(jī)交互
9．2．2 基于觸控設(shè)備的人機(jī)交互
9．2．3 基于智能設(shè)備的人機(jī)交互
9．2．4 人機(jī)交互未來發(fā)展趨勢(shì)
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(jì)算機(jī)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(jiǎn)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(jì)算機(jī)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(jì)
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(jiǎn)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(chǎng)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