人工智能基础 高中版 自编教材 人工智能技术入门 培养科技创新型人才 正版图书 华东师范 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汤晓鸥，陈玉琨 编

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店铺： 中知海图书旗舰店

出版社： 华东师范大学出版社

ISBN：9787567575615

商品编码：28070365351

开本：16开

出版时间：2018-04-01

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《智慧之光：探索人工智能的奥秘》 第一章：机器之思——人工智能的起源与演进 想象一下，如果机器能够像我们一样思考，那会是怎样一个世界？“智慧之光：探索人工智能的奥秘”将带你踏上一段激动人心的旅程，回溯人工智能（AI）的起源，探寻它如何从科幻的想象一步步走进现实。 本章将为你揭示人工智能并非横空出世的现代产物，而是人类古老智慧的延伸。我们将穿越历史的长河，从古希腊神话中渴望拥有智慧的“自动人偶”说起，到19世纪英国数学家查尔斯·巴贝奇构想的“分析机”，再到20世纪中期人工智能概念的正式提出。你会了解到，那些早期充满想象力的理论和实验，为今日AI的发展奠定了坚实的基础。 我们还将聚焦人工智能发展史上的几个关键节点。你将认识到，在早期，科学家们尝试通过逻辑推理和符号处理来模拟人类的智能，这被称作“符号主义AI”。然而，现实世界的复杂性很快暴露了这种方法的局限性。随后，一种新的思路——“连接主义”——应运而生，它模仿人脑神经网络的结构和工作方式，为AI的进步注入了新的活力。 本章将以生动的故事和鲜活的人物，让你体会到科学家们在探索人工智能过程中所付出的智慧与艰辛。从图灵测试的设想到专家系统的兴起，再到如今深度学习的爆炸式发展，每一个里程碑式的突破都凝聚着无数人的努力。你将理解，人工智能的发展并非一帆风顺，而是伴随着不断的质疑、尝试与超越。 我们会探讨人工智能的定义，它不仅仅是简单的程序指令，而是指能够感知、理解、推理、学习，并最终做出决策的机器智能。我们将辨析不同类型的人工智能，如狭义人工智能（ANI）和通用人工智能（AGI），并为你描绘出通用人工智能的广阔前景，那是我们科技发展的美好愿景。 最后，本章将为你铺陈一条清晰的脉络，让你了解人工智能从孕育到成熟，从理论到实践的完整演变过程。这将为我们后续深入探索人工智能的各项技术打下坚实的基础，让你对这个充满魅力的领域产生浓厚的兴趣，并为接下来的学习做好充分的准备。 第二章：神经网络的秘密——机器学习的基石 如果说人工智能是宏伟的建筑，那么机器学习便是支撑起这座建筑的坚固基石。而神经网络，正是机器学习中最为核心和强大的引擎。本章将带你深入探索神经网络的奥秘，揭示它如何让机器具备“学习”的能力，从而模仿人类的认知过程。 你将首先了解到，神经网络并非真的由生物神经元构成，而是借鉴了人脑神经元之间相互连接、传递信息的机制，通过数学模型构建而成。我们将从最简单的“感知器”开始，理解单个神经元是如何接收输入信号，经过加权求和，然后通过激活函数产生输出的。这个过程，看似简单，却是整个神经网络运作的根本。 接着，我们将逐步构建更复杂的网络结构——多层前馈神经网络。你会明白，层与层之间的连接以及每一层神经元的数量，都对网络的学习能力有着至关重要的影响。我们将详细解释“隐藏层”的概念，它是神经网络进行复杂特征提取的关键。 本章的重头戏将是“学习”的过程。你将深入理解“训练”神经网络的原理。我们会介绍“反向传播算法”，这是训练神经网络最为经典和高效的方法之一。你将学会，机器是如何通过不断地“试错”，调整网络中的“权重”和“偏置”，来逐渐降低预测误差，从而“学会”识别模式、做出预测的。我们将用直观的比喻和简单的数学原理，让你清晰地理解这个过程。 为了让你更好地掌握机器学习，本章还将介绍几种主流的机器学习算法。你会了解“监督学习”是如何通过带有标签的数据进行训练，就像学生跟着老师学习一样，例如图像识别和语音识别。你也会接触到“无监督学习”，它允许机器在没有标签的数据中自己寻找规律和结构，例如数据聚类和降维。此外，我们还将简要介绍“强化学习”，它通过与环境的交互和奖励机制来学习最佳的策略，就好比游戏中的玩家通过不断尝试来获得高分。 通过本章的学习，你将不再觉得机器学习是神秘的黑箱，而是能够理解它背后的基本原理和运作机制。你将明白，正是这些算法，赋予了机器强大的数据分析和模式识别能力，为人工智能的广泛应用铺平了道路。你将为机器从数据中学习的能力感到惊叹，并为自己能够掌握这些“智慧的秘密”而感到自豪。 第三章：数据的力量——从海量信息中洞察未来 在当今信息爆炸的时代，数据如同石油，是驱动人工智能发展的宝贵资源。本章将聚焦“数据”在人工智能中的核心作用，以及如何从海量信息中挖掘出有价值的洞察。 你将了解到，高质量的数据是训练强大AI模型的关键。我们将讨论数据收集、清洗和预处理的重要性。想象一下，如果给机器输入的是杂乱无章、充满错误的数据，它又怎能做出准确的判断呢？本章将为你介绍数据去噪、缺失值处理、特征工程等一系列技术，让你明白如何为AI模型提供“干净”的“食粮”。 我们将深入探讨“特征”的概念。特征，就好比事物本身的属性，例如在识别猫的图片时，“耳朵的形状”、“胡须的长度”等都是重要的特征。你将理解，如何从原始数据中提取出最能代表事物本质的特征，是提高AI模型性能的关键一步。我们将介绍一些常用的特征提取方法，让你领略到数据分析的智慧。 本章还将让你认识到，数据的“规模”和“多样性”同样至关重要。大量的数据能够帮助AI模型学习到更普遍、更鲁棒的规律，而多样化的数据则能避免模型产生“偏见”，使其在面对各种情况时都能表现出色。我们会探讨“大数据”的概念，以及它是如何赋能人工智能，使其能够解决过去无法想象的问题。 你还将学习到数据可视化技术。如何将复杂的数据以直观的图形、图表的形式呈现出来，是理解数据、发现规律的重要手段。我们将介绍各种数据可视化工具和方法，让你能够清晰地看到数据背后的故事，并从中获得有价值的启示。 本章的最后，我们将把目光投向数据的应用。你会了解到，从用户行为数据中预测消费者的购买偏好，从医疗数据中辅助医生诊断疾病，从交通数据中优化城市交通流量……这些都离不开对数据的深度挖掘和分析。你将看到，数据是人工智能最真实的“眼睛”，它帮助AI看清世界，理解规律，并最终指导我们的行动。 通过本章的学习，你将深刻理解“数据驱动”是现代人工智能的核心理念。你将掌握处理和分析数据的基本方法，并对如何从海量信息中提炼智慧，从而驱动创新，建立起清晰的认识。 第四章：AI的触角——人工智能在各领域的应用 人工智能不再是实验室里的概念，而是已经悄然渗透到我们生活的方方面面，成为推动社会进步和变革的重要力量。本章将带你走进人工智能的广阔应用领域，领略它的无穷魅力。 你将首先认识到，人工智能正在深刻地改变我们的娱乐方式。从智能推荐算法，让你轻松发现喜爱的音乐和电影，到电子游戏中逼真的AI对手，再到虚拟现实和增强现实技术带来的沉浸式体验，AI让我们的娱乐生活更加丰富多彩。 在医疗领域，人工智能正扮演着越来越重要的角色。我们将探讨AI如何辅助医生进行疾病诊断，例如通过分析医学影像来发现早期癌症，以及如何通过个性化的治疗方案来提高患者的康复率。你还将了解到AI在药物研发中的应用，它大大缩短了新药的研发周期。 交通出行也将因人工智能而迎来革命性的变化。本章将重点介绍自动驾驶技术，它有望彻底改变我们的出行方式，提高道路安全，并缓解交通拥堵。你还将了解到AI在智能交通管理系统中的应用，如何通过优化信号灯控制和路线规划，让城市交通更加顺畅高效。 在教育领域，人工智能也展现出巨大的潜力。我们将探讨个性化学习系统如何根据学生的学习进度和特点，提供定制化的学习内容和辅导，从而提高学习效率。你还将了解到AI在智能助教、自动评分等方面的应用，减轻教师的负担，让他们能够专注于更具创造性的教学活动。 此外，本章还将触及人工智能在金融、零售、制造业、农业等各个领域的应用。你将了解到AI如何帮助金融机构进行风险评估和欺诈检测，如何帮助零售商优化库存管理和提升顾客体验，如何帮助制造业实现自动化生产和质量控制，以及如何帮助农业提高产量和资源利用效率。 通过本章的学习，你将不再孤立地看待人工智能的各项技术，而是能够将其与现实世界紧密联系起来。你将看到，人工智能的价值在于它解决实际问题的能力，在于它为人类社会带来的福祉。你将为人工智能的广泛应用感到兴奋，并对它未来的发展充满期待，深刻理解科技创新如何能够真正地改变我们的生活。 第五章：智慧的未来——人工智能的伦理与展望 随着人工智能技术的飞速发展，我们也必须审慎思考它可能带来的伦理挑战和对未来的深远影响。本章将引导你深入探讨人工智能的伦理边界，并展望人工智能的未来发展方向。 你将首先认识到，人工智能的发展并非没有隐忧。我们将讨论数据隐私问题，当AI能够如此深入地分析我们的数据时，如何保护个人隐私将成为一个亟待解决的难题。你还将了解算法偏见的问题，即AI在训练过程中可能受到数据中已有的社会偏见的影响，从而做出不公平的决策。 我们将探讨人工智能的责任归属问题。当自动驾驶汽车发生事故，或者AI医疗系统误诊时，责任应该由谁来承担？是开发者、使用者，还是AI本身？这些复杂的问题需要我们共同去探索和定义。 本章还将引导你思考人工智能对就业市场的影响。随着自动化和智能化水平的提高，一些传统岗位可能会被AI取代。我们应该如何应对这种变化，如何培养适应未来社会需求的新型人才？ 在展望人工智能的未来时，我们将聚焦于“通用人工智能（AGI）”的可能性。AGI是指能够像人类一样执行任何智力任务的AI，它的出现将可能带来颠覆性的社会变革。我们将探讨AGI的潜在益处，例如解决全球性难题，以及它可能带来的风险，需要我们提前做好规划和准备。 我们还将讨论人工智能与其他前沿科技的融合，例如与生物技术、量子计算的结合，将会激发出怎样令人难以置信的创新。你将了解到，未来的世界，将是人与智能深度协作的时代。 最后，本章将鼓励你成为一个有远见、有责任感的科技探索者。你将明白，人工智能的发展是一个持续演进的过程，它既充满了无限的机遇，也伴随着重大的挑战。理解这些伦理问题，并积极参与到相关的讨论和实践中，是我们这一代人肩负的责任。 通过本章的学习，你将不仅掌握人工智能的技术知识，更能培养出对科技的批判性思维和人文关怀。你将为能够站在科技发展的浪潮之巅，为创造一个更智慧、更美好的未来，而感到责任重大，充满激情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源可能是其最大的隐形价值所在。我在官网上下载了教师用书和部分在线演示文稿，发现其内容组织逻辑简直是为“翻转课堂”量身定做的。教师资源里包含了大量的课堂活动建议和针对不同学习进度的分层作业，这表明作者和编者在编写之初就充分考虑了实际教学中的多样性需求。我特别关注了它对“计算思维”的培养路径，它没有生硬地将概念堆砌，而是通过一系列精心设计的解题路径，潜移默化地训练读者的逻辑分解能力和抽象概括能力。比如，在解决复杂问题时，它会引导学生先找到问题的核心不变性，再用最简洁的方式去描述它。这种对底层思维训练的关注，让我确信这本书不仅能让学生学会AI的皮毛，更能为他们未来在任何理工科领域深造打下坚实的思维基础。总而言之，这是一本既有广度、又有深度的、对得起“基础”二字的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，搭配着抽象的电路板纹理，一下子就抓住了我的眼球。拿到手里的时候，能感觉到纸张的质感相当不错，摸上去有点微微的磨砂感，不像是那种廉价的印刷品，看得出出版社在细节上还是下了不少功夫的。内页的排版也是一大亮点，字号大小适中，行间距处理得恰到好处，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛特别疲劳。更值得称赞的是，书中穿插的那些图示和流程图，色彩运用得非常考究，既保证了清晰度，又不会过于花哨分散注意力。比如，它在介绍数据结构基础那一部分时，用了一种类似三维透视的立体图来展示节点间的连接关系，这对于高中生理解抽象概念绝对是极大的帮助。当然，作为一本入门级的教材，内容深度的把握也相当到位，它没有一上来就抛出那些晦涩难懂的数学公式，而是非常巧妙地通过生活化的例子来引入概念，比如用推荐系统来解释协同过滤，用自动驾驶的简化模型来讲解传感器数据融合，这种循序渐进的方式，让原本感觉遥不可及的“人工智能”一下子变得亲近起来，确实是为培养兴趣打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间通读了前三章，最大的感受是作者在“情景导入”这一块做得极其出色，简直像是在读一本引人入胜的科普小说，而不是教科书。特别是关于机器学习伦理的讨论那一部分，作者没有采取说教的口吻，而是设置了几个开放性的案例，比如“一个AI在资源分配时会如何权衡效率与公平”，这个问题抛出来后，即便是我们这群自诩对时事比较敏感的读者，也得停下来深思良久。这本书的语言风格非常活泼，几乎没有那种陈旧的学术腔调，读起来非常顺畅，仿佛有一位经验丰富的、风趣幽默的大学教授在你身边为你细细讲解。我特别喜欢它在讲解编程实现时的思路，它会先用伪代码来展示核心逻辑，等读者完全理解了算法的“骨架”之后，才会逐步引入具体的Python语法结构。这种“先理后术”的教学方法，有效避免了初学者在面对复杂代码时产生的畏惧心理，也让那些对编程有基础的同学能更快地抓住要害。整体来看，这本书的结构设计非常符合现代教育理念，注重思维方式的培养而非死记硬背知识点。

评分☆☆☆☆☆

我从一个纯粹的文科背景角度来看待这本书，原本是抱着“了解概念”的目的来翻阅的，没想到它在“哲学思辨”层面的探讨如此深刻。它不仅仅是教我们如何“构建”智能，更引导我们思考“什么是智能”以及“我们为什么要构建它”。书中用了一整节的篇幅专门讨论了AI在艺术创作领域的应用和挑战，探讨了原创性的边界问题，这一点在很多同类教材中是很少涉及的，通常都把重点放在技术实现上。这种跨学科的视野，极大地拓宽了读者的思维边界，让我意识到AI的发展不仅仅是技术人员的事情，更是关乎未来社会结构和价值体系的重构。此外，书中对“数据偏见”的讨论也特别到位，它用了一个非常生动的案例——面部识别系统在不同人群上的识别准确率差异，来警示我们技术本身是中立的，但其训练数据的质量和代表性决定了它的社会影响。这种对责任和伦理的强调，使得这本书的格局一下子被提升了不止一个档次。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对高中阶段的AI教材抱持着怀疑态度，总觉得会因为篇幅限制而流于表面，或者为了拔高而内容空泛。但这本书完全颠覆了我的认知，它的技术深度绝对超出了我的预期，同时又保持了极高的可读性。比如，它在介绍神经网络那一章时，对于激活函数的选择和梯度下降的原理，给出了非常详尽的数学推导，但同时配上了大量的动画演示思路的插图，非常清晰地展示了“反向传播”是如何一步步修正权重的过程。这种理论深度和可视化辅助的结合，简直是教科书级别的范本。而且，这本书的“实践导向”做得非常到位，每一章末尾都设计了“动手实验”环节，这些实验的难度设置也非常合理，从简单的逻辑回归模型搭建，到稍微复杂一点的图像识别入门项目，都提供了详细的步骤指导和数据集链接，而不是只停留在理论层面空谈。这对于那些渴望通过实践来巩固知识的学生来说，无疑是极大的福音，让他们真正体会到“用AI解决问题”的成就感。

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物流速度特别快，质量好

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学习起来

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一本很好的教材，可以让孩子提早慢慢学习。

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发货速度快，书也比较好

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很好的一本书，正在学习

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书质量很好，我很喜欢！很满意的一次购物！

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听说不错，还没看呢

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