计算机应用技术基础习题与实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:

出品人:

页数:169

译者:

出版时间:2007-5

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787302148906

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用技术
• 基础
• 习题
• 实验
• 高等教育
• 教材
• 计算机基础
• 应用技术
• 实践
• 教学参考

《人工智能：驱动未来的技术革命》 内容简介： 《人工智能：驱动未来的技术革命》是一部深入浅出、系统详实的著作，旨在揭示人工智能（AI）这一颠覆性技术的本质、发展历程、核心原理以及在各行各业的广泛应用与深远影响。本书不仅面向对AI充满好奇的初学者，也为希望深入理解AI原理的技术人员、研究者以及关注未来趋势的决策者提供了宝贵的知识财富。 全书结构清晰，逻辑严谨，从宏观视角切入，逐步深入到AI的微观技术细节。 第一部分：人工智能的起源与演进 本部分将带领读者回顾人工智能的诞生与发展历程。从早期对机器智能的哲学思考，到“人工智能”概念的提出，再到经历了“AI寒冬”后的复苏，直至如今深度学习引领的AI浪潮。书中将重点梳理几个关键的历史节点和重要里程碑，介绍早期符号主义、连接主义等主要研究流派，以及神经网络、专家系统等早期AI技术的突破。通过对历史的回顾，读者将深刻理解AI发展的脉络，洞察其内在驱动力与面临的挑战。 第二部分：人工智能的核心技术解析 这是本书的核心章节，将全面而深入地剖析当前驱动AI发展的关键技术。 机器学习（Machine Learning）： 作为AI的基石，机器学习的各种算法将得到详尽介绍。我们将从监督学习、无监督学习、强化学习这三大范畴入手，详细讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-近邻（KNN）等经典算法的原理、数学基础及适用场景。同时，本书也将重点阐述深度学习（Deep Learning）的革命性进展，包括卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的卓越表现，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理（如自然语言处理）中的威力，以及Transformer模型如何颠覆了自然语言处理的格局。此外，生成对抗网络（GAN）在图像、文本生成等方面的应用也将予以介绍。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： 探讨机器如何理解、解释和生成人类语言。我们将介绍分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等基础任务，以及词嵌入（Word Embeddings）技术（如Word2Vec, GloVe）如何将词语转化为向量表示。重点将放在现代NLP模型，如循环神经网络、Transformer及其衍生模型（BERT, GPT系列）在机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统、聊天机器人等方面的应用。 计算机视觉（Computer Vision, CV）： 聚焦于机器如何“看”和理解图像及视频。本书将涵盖图像预处理、特征提取（如SIFT, SURF）、物体检测与识别、图像分割、人脸识别、姿态估计等核心技术。深度学习在CV领域的应用，特别是CNN在各类视觉任务中的强大能力，将是本部分的重点。 强化学习（Reinforcement Learning）： 介绍智能体（Agent）如何通过与环境互动，学习最优决策策略以最大化累积奖励。我们将阐述马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、深度Q网络（DQN）、策略梯度方法等关键概念和算法，并展示其在游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶等领域的成功应用。 其他重要AI技术： 还会简要介绍知识图谱、推理系统、搜索算法、规划技术等，并探讨多模态AI（融合文本、图像、语音等多种信息）的最新进展。 第三部分：人工智能的应用领域与产业变革 本部分将从理论走向实践，展示AI技术如何深刻地改变和重塑我们的世界。 智能制造与工业4.0： AI在生产线优化、质量检测、预测性维护、机器人协作等方面的应用，如何推动制造业向智能化、自动化转型。 医疗健康： AI在疾病诊断（影像分析、病理诊断）、药物研发、个性化治疗方案制定、健康管理等方面的潜力与实践。 金融服务： AI在风险评估、欺诈检测、量化交易、智能投顾、客户服务等方面的应用。 交通出行： 自动驾驶技术、智能交通管理系统、出行路线优化等。 教育： 个性化学习平台、智能辅导系统、教学内容生成等。 零售与电商： 推荐系统、个性化营销、供应链管理、客户行为分析等。 娱乐与媒体： 内容推荐、虚拟现实/增强现实（VR/AR）中的AI应用、游戏AI等。 科学研究： AI在天文学、生物学、材料科学等基础科学研究中的加速作用。 第四部分：人工智能的挑战、伦理与未来展望 AI的蓬勃发展也带来了一系列深刻的挑战和亟待解决的问题。 技术挑战： 数据隐私、模型可解释性（Explainable AI, XAI）、算法偏见、能耗问题、泛化能力等。 伦理与社会影响： 就业冲击、算法歧视、隐私侵犯、责任归属、AI安全（AI Safety）等议题将得到深入探讨。 监管与治理： 探讨各国在AI监管方面的探索与实践，以及建立负责任的AI发展框架的必要性。 未来趋势： 对通用人工智能（AGI）、人机协作、AI与量子计算的结合、AI伦理的长期演进等前沿方向进行展望。 《人工智能：驱动未来的技术革命》以其前瞻性的视野、扎实的技术论证和广泛的行业洞察，为读者提供了一个全面、深入了解人工智能及其驱动的社会变革的宝贵视角。本书致力于激发读者对AI的探索热情，并为迎接智能时代的到来做好知识上的准备。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前试过好几本类似的入门教材，但大多因为内容过于陈旧或者与当前主流技术脱节而束之高阁。然而，这本《计算机应用技术基础习题与实验指导》却展现出一种令人耳目一新的生命力。它的内容紧跟时代步伐，比如在介绍数据存储和媒体格式时，不仅涵盖了传统的文本和图像，还涉及了当前流行的音频和视频编解码基础知识。更值得称赞的是，它的习题设计充满了启发性，很多题目不是简单的知识点复述，而是需要综合运用多个章节知识才能解答的“小挑战”。这迫使我必须跳出孤立看待知识点的思维定式，去构建一个完整的知识网络。这种由浅入深、层层递进的编排方式，极大地提高了我的学习效率和主动思考的能力。对于希望系统性提升自己计算机素养的读者，这本书绝对值得推荐。

评分☆☆☆☆☆

我是一个比较注重“学习体验”的人，如果一本书的排版和设计让人感到压抑或者难以阅读，我通常会很快放弃。但这本习题与实验指导在视觉呈现上做得非常出色。它的版式设计简洁明快，大量使用了图表和流程图来辅助理解那些抽象的概念，使得学习过程变得相当轻松愉快。例如，在讲解数据库基础知识时，它用一个清晰的ER图模型展示了实体与关系，替代了冗长的文字描述，效果立竿见影。此外，纸张的质量和印刷的清晰度也令人满意，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。书中的色彩运用也非常克制，主要用于突出重点和区分不同类型的习题，既达到了醒目的效果，又保持了专业性。总而言之，这是一本从“里子”到“面子”都做得非常考究的教材，学习过程本身就是一种享受。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算机应用技术基础习题与实验指导》拿到手时，我原本以为会是那种枯燥乏味的理论堆砌，没想到里面的内容设计得相当实用和贴近实际。首先，它的章节划分非常清晰，每一章的理论知识点讲解得深入浅出，让我这个初学者也能很快抓住重点。尤其让我眼前一亮的是，它对一些核心概念的解释，往往会配上形象的比喻，而不是生硬的定义。比如在讲解文件系统管理时，它用“图书馆图书管理员”的比喻来描述操作系统如何组织和检索数据，一下子就明白了。书中的习题部分更是下了大功夫，不同于市面上其他教材的简单重复，这里的习题类型非常多样，有选择题、填空题，更有不少需要动手操作的实验题。这些实验指导步骤详细，即便是没有太多实践经验的人，也能跟着指南一步步完成，最终达到熟练掌握的目的。可以说，这本书在理论深度和实践指导之间找到了一个完美的平衡点，是打好计算机基础知识的绝佳帮手。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的实验指导部分时，一股扑面而来的“实战感”让我兴奋不已。这哪里是一本习题集，简直就是一本高级实操手册嘛！它没有停留在简单的“如何使用Word”这类基础层面，而是深入到了操作系统的高级设置、网络基础配置等更贴近现代IT环境的内容。我尤其欣赏它对于实验环境搭建的细致说明，很多实验项目都考虑到了读者可能遇到的兼容性问题，并提供了相应的解决方案。比如，在进行网络协议分析的实验时，作者不仅给出了预期的结果，还贴心地附上了如何用抓包工具捕获数据包的详细操作流程，连截图都非常清晰。完成这些实验后，我感觉自己对计算机的底层运作机制有了更直观的认识，不再是那个只会“点点鼠标”的门外汉了。对于想深入了解计算机工作原理，并希望通过实践巩固知识的人来说，这本书的价值无可替代。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种非计算机专业的学生来说，最怕的就是遇到那种“为难人”的教材，一个概念没弄懂，后面十个知识点都无法衔接上。我必须承认，《计算机应用技术基础习题与实验指导》在这方面做得极为人性化。它的知识点铺陈极其平滑，总是在你快要感到吃力的时候，插入一些轻松的案例或者回顾性的总结。它似乎深知读者的困惑点在哪里，并在关键转折处设置了“知识点回顾”的小节，帮助我们及时巩固上一步学到的内容，确保没有“知识盲区”。我特别喜欢它在实验指导中引入的“错误排查与调试”部分，这些往往是教科书中最容易被忽略，却是在实际操作中最常遇到的难题。这本书不仅教你怎么做对，更教会你如何面对做错和失败，这种实用的指导理念，让它超越了一般的习题集范畴，更像是一位耐心的导师。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆