第1章 数字化概述 1__eol__1.1 数字化的产生与发展 1__eol__1.1.1 数字化的内涵 1__eol__1.1.2 数字化的社会影响 2__eol__1.2 数字转换 4__eol__1.2.1 信号的概念 4__eol__1.2.2 模拟信号数字化转换 6__eol__1.3 信息化 8__eol__1.3.1 信息化概述 8__eol__1.3.2 常见的信息化平台 9__eol__1.4 数字化 10__eol__1.4.1 数字化的基本概念 10__eol__1.4.2 信息化和数字化的区别 11__eol__1.5 数字化转型 13__eol__1.5.1 数字化转型的概念与目标 13__eol__1.5.2 数字化转型的核心技术 13__eol__1.5.3 数字化转型的阻碍因素 20__eol__1.6 数字化时代的计算机伦理 21__eol__1.6.1 计算机应用的负面问题 21__eol__1.6.2 计算机伦理的概念和原则 27__eol__1.6.3 计算机犯罪 29__eol__1.7 知识扩展 31__eol__1.7.1 理解知识共享许可协议 31__eol__1.7.2 网络诽谤 32__eol__1.7.3 网络环境下的信息甄别 32__eol__习题1 37__eol__第2章 认识计算机 41__eol__2.1 通用机的体系结构 41__eol__2.1.1 现代计算机的产生 41__eol__2.1.2 冯·诺依曼体系结构 43__eol__2.2 微型计算机的组成 47__eol__2.2.1 硬件组成 48__eol__2.2.2 软件组成 53__eol__2.3 数值的存储 61__eol__2.3.1 数制 61__eol__2.3.2 不同数制间的转换 63__eol__2.3.3 计算机中数值的表示 65__eol__2.3.4 计算机中的基本运算 66__eol__2.4 文字的存储 69__eol__2.4.1 文字的编码表示 69__eol__2.4.2 文字的输入 71__eol__2.4.3 文字的存储 72__eol__2.4.4 文字的输出 73__eol__2.5 多媒体的存储 74__eol__2.5.1 图形图像 74__eol__2.5.2 声音 78__eol__2.5.3 视频 80__eol__2.6 AI时代计算机 81__eol__2.6.1 AI时代计算机的特点和趋势 81__eol__2.6.2 智能芯片的分类 82__eol__2.6.3 云端AI芯片 82__eol__2.6.4 边缘AI芯片 85__eol__2.6.5 AI算力 86__eol__2.6.6 云计算时代的算力租赁 87__eol__2.7 知识扩展 91__eol__2.7.1 认识芯片 91__eol__2.7.2 智能手机的系统构成 93__eol__2.7.3 国产CPU 95__eol__习题2 97__eol__第3章 计算机网络与云计算 101__eol__3.1 计算机网络 101__eol__3.1.1 计算机网络的基本概念 101__eol__3.1.2 计算机网络的基本组成 102__eol__3.1.3 计算机网络的分类 108__eol__3.2 局域网技术 111__eol__3.2.1 交换式以太网 111__eol__3.2.2 无线局域网 111__eol__3.3 Internet技术 113__eol__3.3.1 基本概念 113__eol__3.3.2 Internet基本服务 121__eol__3.4 网络安全 125__eol__3.4.1 网络安全的概念与特征 125__eol__3.4.2 基本网络安全技术 126__eol__3.5 云计算 131__eol__3.5.1 云计算与云 132__eol__3.5.2 云计算的特点与不足 133__eol__3.6 云计算的基本类型 135__eol__3.6.1 基础设施即服务（IaaS） 135__eol__3.6.2 平台即服务（PaaS） 137__eol__3.6.3 软件即服务（SaaS） 137__eol__3.6.4 三种云计算类型的关系 138__eol__3.7 主流云计算技术介绍 139__eol__3.7.1 常见的云解决方案 139__eol__3.7.2 基本云计算的技术对比 141__eol__3.8 知识扩展 142__eol__3.8.1 华为的星闪技术 142__eol__3.8.2 Google的云计算技术构架分析 143__eol__3.8.3 我国云服务的发展 148__eol__习题3 150__eol__第4章 大数据管理 154__eol__4.1 大数据概述 154__eol__4.1.1 大数据的概念和特征 154__eol__4.1.2 大数据的价值 155__eol__4.1.3 大数据技术 156__eol__4.2 大数据采集 157__eol__4.2.1 大数据采集的概念 157__eol__4.2.2 八爪鱼简介 157__eol__4.2.3 Content Grabber 158__eol__4.2.4 RapidMiner 159__eol__4.3 大数据存储与分析 161__eol__4.3.1 大数据存储与分析综述 162__eol__4.3.2 Hadoop 163__eol__4.3.3 Spark 168__eol__4.3.4 HBase 170__eol__4.4 知识扩展 173__eol__4.4.1 大数据可视化的重要性 173__eol__4.4.2 Tableau 174__eol__4.4.3 FineBI 175__eol__4.4.4 FineReport 177__eol__4.4.5 Apache Kylin 178__eol__4.4.6 Echarts 180__eol__习题4 183__eol__第5章 机器学习与深度学习 186__eol__5.1 人工智能的产生及其流派 186__eol__5.1.1 人工智能的产生和发展 186__eol__5.1.2 人工智能的主要流派 189__eol__5.1.3 人工智能的研究领域 190__eol__5.2 机器学习基础 198__eol__5.2.1 机器学习的概念和特征 198__eol__5.2.2 机器学习的数学基础 199__eol__5.2.3 机器学习的常用算法 200__eol__5.2.4 使用机器学习解决问题的基本流程 204__eol__5.3 人工神经网络简介 206__eol__5.3.1 人工神经网络的发展 206__eol__5.3.2 神经元模型 208__eol__5.3.3 单层神经网络 210__eol__5.3.4 双层神经网络 211__eol__5.4 深度学习基础 213__eol__5.4.1 深度学习的概念和特征 213__eol__5.4.2 普通多层神经网络 214__eol__5.4.3 卷积神经网络 217__eol__5.5 知识扩展 224__eol__习题5 233__eol__第6章 人工智能应用 237__eol__6.1 AIGC简介 237__eol__6.1.1 AIGC的产生与发展 237__eol__6.1.2 AIGC的应用场景 240__eol__6.1.3 AIGC的商业模式与面临的挑战 243__eol__6.1.4 AIGC领域的国外常见工具 245__eol__6.1.5 国产AIGC大模型简介 259__eol__6.2 自动驾驶 280__eol__6.2.1 自动驾驶技术的发展与级别 280__eol__6.2.2 自动驾驶的关键技术 282__eol__6.2.3 中国的自动驾驶技术 287__eol__6.2.4 自动驾驶中的伦理问题 289__eol__6.3 人形机器人 290__eol__6.3.1 人形机器人的核心组件 290__eol__6.3.2 人形机器人的软件算法 292__eol__6.3.3 我国的人形机器人研究 294__eol__6.3.4 人形机器人使用中的伦理问题 299__eol__习题6 300__eol__附录A 人工智能编程语言 302__eol__