第1章 數(shù)字化概述 1
1.1 數(shù)字化的產(chǎn)生與發(fā)展 1
1.1.1 數(shù)字化的內(nèi)涵 1
1.1.2 數(shù)字化的社會(huì)影響 2
1.2 數(shù)字轉(zhuǎn)換 4
1.2.1 信號(hào)的概念 4
1.2.2 模擬信號(hào)數(shù)字化轉(zhuǎn)換 6
1.3 信息化 8
1.3.1 信息化概述 8
1.3.2 常見(jiàn)的信息化平臺(tái) 9
1.4 數(shù)字化 10
1.4.1 數(shù)字化的基本概念 10
1.4.2 信息化和數(shù)字化的區(qū)別 11
1.5 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 13
1.5.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念與目標(biāo) 13
1.5.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心技術(shù) 13
1.5.3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的阻礙因素 20
1.6 數(shù)字化時(shí)代的計(jì)算機(jī)倫理 21
1.6.1 計(jì)算機(jī)應(yīng)用的負(fù)面問(wèn)題 21
1.6.2 計(jì)算機(jī)倫理的概念和原則 27
1.6.3 計(jì)算機(jī)犯罪 29
1.7 知識(shí)擴(kuò)展 31
1.7.1 理解知識(shí)共享許可協(xié)議 31
1.7.2 網(wǎng)絡(luò)誹謗 32
1.7.3 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息甄別 32
習(xí)題1 37
第2章 認(rèn)識(shí)計(jì)算機(jī) 41
2.1 通用機(jī)的體系結(jié)構(gòu) 41
2.1.1 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生 41
2.1.2 馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu) 43
2.2 微型計(jì)算機(jī)的組成 47
2.2.1 硬件組成 48
2.2.2 軟件組成 53
2.3 數(shù)值的存儲(chǔ) 61
2.3.1 數(shù)制 61
2.3.2 不同數(shù)制間的轉(zhuǎn)換 63
2.3.3 計(jì)算機(jī)中數(shù)值的表示 65
2.3.4 計(jì)算機(jī)中的基本運(yùn)算 66
2.4 文字的存儲(chǔ) 69
2.4.1 文字的編碼表示 69
2.4.2 文字的輸入 71
2.4.3 文字的存儲(chǔ) 72
2.4.4 文字的輸出 73
2.5 多媒體的存儲(chǔ) 74
2.5.1 圖形圖像 74
2.5.2 聲音 78
2.5.3 視頻 80
2.6 AI時(shí)代計(jì)算機(jī) 81
2.6.1 AI時(shí)代計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)和趨勢(shì) 81
2.6.2 智能芯片的分類 82
2.6.3 云端AI芯片 82
2.6.4 邊緣AI芯片 85
2.6.5 AI算力 86
2.6.6 云計(jì)算時(shí)代的算力租賃 87
2.7 知識(shí)擴(kuò)展 91
2.7.1 認(rèn)識(shí)芯片 91
2.7.2 智能手機(jī)的系統(tǒng)構(gòu)成 93
2.7.3 國(guó)產(chǎn)CPU 95
習(xí)題2 97
第3章 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與云計(jì)算 101
3.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) 101
3.1.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 101
3.1.2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的基本組成 102
3.1.3 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的分類 108
3.2 局域網(wǎng)技術(shù) 111
3.2.1 交換式以太網(wǎng) 111
3.2.2 無(wú)線局域網(wǎng) 111
3.3 Internet技術(shù) 113
3.3.1 基本概念 113
3.3.2 Internet基本服務(wù) 121
3.4 網(wǎng)絡(luò)安全 125
3.4.1 網(wǎng)絡(luò)安全的概念與特征 125
3.4.2 基本網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù) 126
3.5 云計(jì)算 131
3.5.1 云計(jì)算與云 132
3.5.2 云計(jì)算的特點(diǎn)與不足 133
3.6 云計(jì)算的基本類型 135
3.6.1 基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS） 135
3.6.2 平臺(tái)即服務(wù)（PaaS） 137
3.6.3 軟件即服務(wù)（SaaS） 137
3.6.4 三種云計(jì)算類型的關(guān)系 138
3.7 主流云計(jì)算技術(shù)介紹 139
3.7.1 常見(jiàn)的云解決方案 139
3.7.2 基本云計(jì)算的技術(shù)對(duì)比 141
3.8 知識(shí)擴(kuò)展 142
3.8.1 華為的星閃技術(shù) 142
3.8.2 Google的云計(jì)算技術(shù)構(gòu)架分析 143
3.8.3 我國(guó)云服務(wù)的發(fā)展 148
習(xí)題3 150
第4章 大數(shù)據(jù)管理 154
4.1 大數(shù)據(jù)概述 154
4.1.1 大數(shù)據(jù)的概念和特征 154
4.1.2 大數(shù)據(jù)的價(jià)值 155
4.1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù) 156
4.2 大數(shù)據(jù)采集 157
4.2.1 大數(shù)據(jù)采集的概念 157
4.2.2 八爪魚(yú)簡(jiǎn)介 157
4.2.3 Content Grabber 158
4.2.4 RapidMiner 159
4.3 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析 161
4.3.1 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析綜述 162
4.3.2 Hadoop 163
4.3.3 Spark 168
4.3.4 HBase 170
4.4 知識(shí)擴(kuò)展 173
4.4.1 大數(shù)據(jù)可視化的重要性 173
4.4.2 Tableau 174
4.4.3 FineBI 175
4.4.4 FineReport 177
4.4.5 Apache Kylin 178
4.4.6 Echarts 180
習(xí)題4 183
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 186
5.1 人工智能的產(chǎn)生及其流派 186
5.1.1 人工智能的產(chǎn)生和發(fā)展 186
5.1.2 人工智能的主要流派 189
5.1.3 人工智能的研究領(lǐng)域 190
5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 198
5.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的概念和特征 198
5.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 199
5.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法 200
5.2.4 使用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的基本流程 204
5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 206
5.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 206
5.3.2 神經(jīng)元模型 208
5.3.3 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 210
5.3.4 雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 211
5.4 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 213
5.4.1 深度學(xué)習(xí)的概念和特征 213
5.4.2 普通多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 214
5.4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 217
5.5 知識(shí)擴(kuò)展 224
習(xí)題5 233
第6章 人工智能應(yīng)用 237
6.1 AIGC簡(jiǎn)介 237
6.1.1 AIGC的產(chǎn)生與發(fā)展 237
6.1.2 AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景 240
6.1.3 AIGC的商業(yè)模式與面臨的挑戰(zhàn) 243
6.1.4 AIGC領(lǐng)域的國(guó)外常見(jiàn)工具 245
6.1.5 國(guó)產(chǎn)AIGC大模型簡(jiǎn)介 259
6.2 自動(dòng)駕駛 280
6.2.1 自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展與級(jí)別 280
6.2.2 自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù) 282
6.2.3 中國(guó)的自動(dòng)駕駛技術(shù) 287
6.2.4 自動(dòng)駕駛中的倫理問(wèn)題 289
6.3 人形機(jī)器人 290
6.3.1 人形機(jī)器人的核心組件 290
6.3.2 人形機(jī)器人的軟件算法 292
6.3.3 我國(guó)的人形機(jī)器人研究 294
6.3.4 人形機(jī)器人使用中的倫理問(wèn)題 299
習(xí)題6 300
附錄A 人工智能編程語(yǔ)言 302