本书从人工智能应用视角系统阐释计算科学的核心知识，其内容组织既符合当前大学计算机教育的实际，又能满足高等学校人工智能通识课程的基本要求。全书分为八章，分别是计算与人工智能概述、人工智能计算平台、人工智能编程语言——Python语言、人工智能的数据要素、机器学习、深度学习、大模型技术、人工智能伦理与安全。本书以通俗易懂的语言介绍计算与人工智能的基本概念和技术框架，遵循应用导向、问题驱动的编写理念，以实际案例说明概念、算法和基本原理。通过丰富的案例分析和项目实践，引导读者应用人工智能方法与技术去解决实际问题，培养解决复杂问题的能力以及学科交叉融合与应用能力。本书适合作为高等学校“人工智能通识”课程或“大学计算机”课程的教材，也可供计算机科学或人工智能爱好者和专业技术人员阅读参考。

党的二十大报告指出：“当前，世界百年未有之大变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革深入发展，国际力量对比深刻调整，我国发展面临新的战略机遇。”以人工智能为代表的新一代信息技术作为推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量，愈发凸显其国家战略地位的重要性。在21世纪的科技浪潮中，人工智能无疑是最具变革性的技术之一。从最初的简单规则系统到如今能够自主学习、自我优化的复杂系统，人工智能的发展不仅重塑了人们的生活方式，而且更深刻地改变了人们对未来的想象。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融分析，人工智能的应用已经渗透到我们生活、工作的方方面面，成为推动社会进步与产业升级的关键力量。为了适应人工智能技术变革带来的挑战和机遇，大学生需要系统地学习人工智能知识，掌握其应用技能，以适应未来专业发展的需求和变化趋势。
为了契合“人工智能+”时代背景下人才培养的现实需求，编者组织编写了本书，旨在为高等学校教学提供一本能较好衔接当前大学计算机课程教学体系，且能满足高等学校人工智能通识教育基本要求的教材。本书从人工智能应用视角，系统地将计算科学的核心知识与人工智能基础知识相融合，实现计算思维与人工智能素养有机结合的课程学习目标，进而为读者架起贯通计算科学与人工智能的跨学科认知桥梁。
本书分为8章，各章的具体内容如下：
第1章计算与人工智能概述，介绍计算的含义、图灵机、计算思维的特征与本质、人工智能的起源与概念、人工智能的发展历程与趋势、人工智能的研究内容与主要技术。
第2章人工智能计算平台，从人工智能应用视角来理解利用计算机解决复杂问题的技术演进，介绍计算机系统的组成与工作原理、计算机中数据的表示方法、计算机网络的基础知识、局域网的基础知识、Internet基础知识以及云计算和物联网的概念与应用。
第3章人工智能编程语言——Python语言，介绍Python的数据描述、程序流程控制、函数定义与调用、文件操作、Python应用生态等内容，帮助读者利用Python语言来构建算法模型、处理数据，为人工智能系统开发奠定坚实基础。
第4章人工智能的数据要素，介绍数据的价值与类型、数据分析的流程与方法、数据可视化、网络数据的采集与处理方法、大数据处理关键技术及框架平台、大数据与人工智能的关系以及数据安全，并结合实际案例说明数据分析方法的具体应用。
第5章机器学习，以应用为出发点，立足传统机器学习的理论基础与实践应用，介绍机器学习的概念与分类、机器学习基本流程与模型评估、常见机器学习算法的基本思想与实现方法、机器学习的应用案例。
第6章深度学习，介绍深度学习的概念与基本特征、神经元模型与神经网络的基本结构、反向传播算法、多层感知机的应用，最后通过MNIST手写数字识别应用案例演示深度学习模型的实现方法。
第7章大模型技术，介绍大模型的基本概念与关键特征、大模型的架构及优化方法、大模型的优势与挑战，还介绍了两个大模型的应用，即DeepSeek大模型和内嵌在WPS Office的WPSAI大模型。
第8章人工智能伦理与安全，介绍人工智能伦理的基本概念、隐私泄露和算法偏见的成因与治理方案、人工智能安全的概念、对抗攻击的原理及人工智能在系统安全中的应用方式，最后分析面部识别、自动驾驶和深度伪造的伦理问题。
本书立足人工智能通识教育的普适性要求，遵循初学者的认知规律与学习特点，以通俗易懂的语言阐释计算与人工智能的基本概念和技术框架，着力降低学习门槛、激发探索兴趣、培养应用能力；本书遵循应用导向、问题驱动的编写理念，通过丰富的程序示例与项目实践，引导读者应用人工智能方法与技术去解决实际问题，培养解决复杂问题的能力以及学科交叉融合的应用能力；本书构建了“基本原理—算法流程—项目实践”的递进式学习路径，助力读者构建从理论认知到落地应用的人工智能思维素养与实战技能；本书每章均配备基础习题与实验项目，并提供完整代码示例，读者可登录中国铁道出版社教育资源数字化平台（https://wwwtdpresscom/51eds）下载获取。
本书由吕格莉、刘卫国任主编，参编人员有严晖、曹岳辉、何小贤、刘丽敏、康松林、刘泽星、漆华妹、刘强、龙慧等。在本书编写过程中，我们得到了许多教师的大力支持和协助，在此，一并表示诚挚的感谢！
人工智能不仅是技术的演进，更是人类智慧的延伸。希望本书能成为读者探索AI世界的桥梁。书中不妥之处恳请读者批评指正。

1.1计算与计算思维1.1.1计算的含义1.1.2图灵机1.1.3计算思维1.2人工智能的起源与概念1.2.1人工智能的起源1.2.2人工智能的三大学派1.2.3人工智能的概念1.3人工智能的发展历程与趋势1.3.1人工智能的发展阶段1.3.2人工智能的发展趋势1.4人工智能的研究内容与主要技术1.4.1人工智能的研究内容1.4.2人工智能主要技术习题与实验第2章人工智能计算平台2.1单机系统2.1.1计算机系统的组成2.1.2计算机的工作原理2.1.3人工智能计算架构2.2计算机中数据的表示2.2.1数制与二进制运算2.2.2数值数据的表示2.2.3字符编码2.2.4声音和图像编码2.3网络系统2.3.1计算机网络概述2.3.2局域网基础2.3.3Internet基础2.4云计算服务2.4.1云计算的概念2.4.2云计算服务模式2.4.3典型的云计算平台2.5物联网技术2.5.1物联网的概念2.5.2物联网体系架构2.5.3物联网关键技术习题与实验第3章人工

党的二十大报告指出：“当前，世界百年未有之大变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革深入发展，国际力量对比深刻调整，我国发展面临新的战略机遇。”以人工智能为代表的新一代信息技术作为推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量，愈发凸显其国家战略地位的重要性。在21世纪的科技浪潮中，人工智能无疑是最具变革性的技术之一。从最初的简单规则系统到如今能够自主学习、自我优化的复杂系统，人工智能的发展不仅重塑了人们的生活方式，而且更深刻地改变了人们对未来的想象。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融分析，人工智能的应用已经渗透到我们生活、工作的方方面面，成为推动社会进步与产业升级的关键力量。为了适应人工智能技术变革带来的挑战和机遇，大学生需要系统地学习人工智能知识，掌握其应用技能，以适应未来专业发展的需求和变化趋势。
为了契合“人工智能+”时代背景下人才培养的现实需求，编者组织编写了本书，旨在为高等学校教学提供一本能较好衔接当前大学计算机课程教学体系，且能满足高等学校人工智能通识教育基本要求的教材。本书从人工智能应用视角，系统地将计算科学的核心知识与人工智能基础知识相融合，实现计算思维与人工智能素养有机结合的课程学习目标，进而为读者架起贯通计算科学与人工智能的跨学科认知桥梁。
本书分为8章，各章的具体内容如下：
第1章计算与人工智能概述，介绍计算的含义、图灵机、计算思维的特征与本质、人工智能的起源与概念、人工智能的发展历程与趋势、人工智能的研究内容与主要技术。
第2章人工智能计算平台，从人工智能应用视角来理解利用计算机解决复杂问题的技术演进，介绍计算机系统的组成与工作原理、计算机中数据的表示方法、计算机网络的基础知识、局域网的基础知识、Internet基础知识以及云计算和物联网的概念与应用。
第3章人工智能编程语言——Python语言，介绍Python的数据描述、程序流程控制、函数定义与调用、文件操作、Python应用生态等内容，帮助读者利用Python语言来构建算法模型、处理数据，为人工智能系统开发奠定坚实基础。
第4章人工智能的数据要素，介绍数据的价值与类型、数据分析的流程与方法、数据可视化、网络数据的采集与处理方法、大数据处理关键技术及框架平台、大数据与人工智能的关系以及数据安全，并结合实际案例说明数据分析方法的具体应用。
第5章机器学习，以应用为出发点，立足传统机器学习的理论基础与实践应用，介绍机器学习的概念与分类、机器学习基本流程与模型评估、常见机器学习算法的基本思想与实现方法、机器学习的应用案例。
第6章深度学习，介绍深度学习的概念与基本特征、神经元模型与神经网络的基本结构、反向传播算法、多层感知机的应用，最后通过MNIST手写数字识别应用案例演示深度学习模型的实现方法。
第7章大模型技术，介绍大模型的基本概念与关键特征、大模型的架构及优化方法、大模型的优势与挑战，还介绍了两个大模型的应用，即DeepSeek大模型和内嵌在WPS Office的WPSAI大模型。
第8章人工智能伦理与安全，介绍人工智能伦理的基本概念、隐私泄露和算法偏见的成因与治理方案、人工智能安全的概念、对抗攻击的原理及人工智能在系统安全中的应用方式，最后分析面部识别、自动驾驶和深度伪造的伦理问题。
本书立足人工智能通识教育的普适性要求，遵循初学者的认知规律与学习特点，以通俗易懂的语言阐释计算与人工智能的基本概念和技术框架，着力降低学习门槛、激发探索兴趣、培养应用能力；本书遵循应用导向、问题驱动的编写理念，通过丰富的程序示例与项目实践，引导读者应用人工智能方法与技术去解决实际问题，培养解决复杂问题的能力以及学科交叉融合的应用能力；本书构建了“基本原理—算法流程—项目实践”的递进式学习路径，助力读者构建从理论认知到落地应用的人工智能思维素养与实战技能；本书每章均配备基础习题与实验项目，并提供完整代码示例，读者可登录中国铁道出版社教育资源数字化平台（https://wwwtdpresscom/51eds）下载获取。
本书由吕格莉、刘卫国任主编，参编人员有严晖、曹岳辉、何小贤、刘丽敏、康松林、刘泽星、漆华妹、刘强、龙慧等。在本书编写过程中，我们得到了许多教师的大力支持和协助，在此，一并表示诚挚的感谢！
人工智能不仅是技术的演进，更是人类智慧的延伸。希望本书能成为读者探索AI世界的桥梁。书中不妥之处恳请读者批评指正。

本书立足人工智能通识教育的普适性要求，遵循初学者的认知规律与学习特点，以通俗易懂的语言阐释计算与人工智能的基本概念和技术框架，着力降低学习门槛、激发探索兴趣、培养应用能力。