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计算思维与人工智能导论

样章
作者：
王宏伟 鲁亮 黄睿 主编
定价：
56.00 元
版面字数：
500.00千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
版次：
1
最新版次
印刷时间：
2026年
ISBN：
978-7-04-067302-9
物料号：
67302-00
出版时间：
2026-07-31
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机基础课程
三级分类：
大学计算机基础

本书是面向高等学校非计算机专业学生开设的通识教育课程教材，尤其适合民航类院校学生使用。全书共11章，内容包括计算基础、基本数据类型、基本控制结构、模块（函数）化、组合数据类型、面向对象编程、算法与数据结构、软件开发、数据基础、人工智能基础、人工智能技术的应用与实践等。

本书由浅入深地讲解了计算机的基础知识、Python的基本语法、程序设计思想和问题的求解方法，以及人工智能的基础技术和应用实践，并结合大量的实际案例，帮助读者更好地掌握知识点。

本书可以作为高等学校非计算机专业的大学计算机和人工智能通识课程的教材，也可以作为相关技术人员自学的参考书。

  • 前辅文
  • 第1章 计算基础
    • 1.1 信息与数据的数字化表达
      • 1.1.1 信息时代的核心命题
      • 1.1.2 信息与数据的辩证关系
      • 1.1.3 从模拟到数字
      • 1.1.4 数字化表达的核心
      • 1.1.5 数字化的深远影响
    • 1.2 数制与编码
      • 1.2.1 二进制的基石：逢二进一的逻辑
      • 1.2.2 进制的相互转换
      • 1.2.3 整数的二进制编码
      • 1.2.4 实数的二进制编码
    • 1.3 字符、图像与语音的编码方法
      • 1.3.1 字符编码
      • 1.3.2 图像编码：从像素到视觉信息
      • 1.3.3 语音编码：从声波到数字信号
      • 1.3.4 编码方法的共性与启示
    • 1.4 图灵机与可计算性理论
      • 1.4.1 计算理论的起源
      • 1.4.2 图灵机的基本模型
      • 1.4.3 图灵机的工作原理
      • 1.4.4 通用图灵机
      • 1.4.5 图灵机与现代计算机
    • 1.5 冯·诺依曼结构与现代计算机系统
      • 1.5.1 冯·诺依曼结构的诞生
      • 1.5.2 冯·诺依曼结构的五大组成部分
      • 1.5.3 存储程序思想
      • 1.5.4 现代计算机系统对冯·诺依曼结构的继承与发展
      • 1.5.5 程序的执行过程：冯·诺依曼结构的动态视角
      • 1.5.6 冯·诺依曼瓶颈与突破尝试
      • 1.5.7 冯·诺依曼结构与图灵机的关联
      • 1.5.8 冯·诺依曼结构的历史地位与未来
    • 1.6 云计算与资源共享架构
      • 1.6.1 从单机到云端：计算资源的共享革命
      • 1.6.2 云计算的核心特征：超越传统IT模式
      • 1.6.3 云计算的服务架构：三层服务模型
      • 1.6.4 云计算的部署模型：按需选择的资源边界
      • 1.6.5 虚拟化与分布式系统
      • 1.6.6 典型案例：云计算如何重塑行业应用
      • 1.6.7 云计算的挑战与未来趋势
    • 1.7 本章小结
    • 习题
  • 第2章 基本数据类型
    • 2.1 Python语言与开发环境简介
      • 2.1.1 Python语言的发展
      • 2.1.2 Python语言的特点
      • 2.1.3 安装Python解释器
      • 2.1.4 运行Python小程序
    • 2.2 数据与变量的基本概念
      • 2.2.1 内置数据类型
      • 2.2.2 常量、变量和标识符
    • 2.3 整数与浮点数
      • 2.3.1 整数的表示与操作
      • 2.3.2 浮点数的表示与操作
    • 2.4 布尔型与逻辑运算
      • 2.4.1 关系表达式
      • 2.4.2 逻辑表达式
    • 2.5 字符串类型与字符串操作
      • 2.5.1 字符串类型数据
      • 2.5.2 字符串的处理
    • 2.6 类型转换与输入输出
      • 2.6.1 类型转换
      • 2.6.2 数据的输入
      • 2.6.3 数据的输出
      • 2.6.4 格式化输出
    • 2.7 本章小结
    • 习题
  • 第3章 基本控制结构
    • 3.1 结构化程序设计
      • 3.1.1 程序流程图
      • 3.1.2 程序运行的基本结构
    • 3.2 顺序结构
    • 3.3 选择结构
      • 3.3.1 单分支选择结构
      • 3.3.2 双分支选择结构
      • 3.3.3 多分支选择结构
      • 3.3.4 if语句嵌套结构
    • 3.4 循环结构
      • 3.4.1 遍历循环（有限循环）：for语句
      • 3.4.2 条件循环（非确定次数循环）：while语句
      • 3.4.3 循环辅助语句：break和continue语句
      • 3.4.4 pass语句
      • 3.4.5 try-except语句
    • 3.5 综合应用实例
    • 3.6 本章小结
    • 习题
  • 第4章 模块（函数）化
    • 4.1 函数的作用
    • 4.2 函数的定义与调用
      • 4.2.1 函数的定义
      • 4.2.2 函数的调用
    • 4.3 参数传递
      • 4.3.1 形参和实参
      • 4.3.2 可变对象与不可变对象
      • 4.3.3 位置参数
      • 4.3.4 关键字参数
      • 4.3.5 默认参数
      • 4.3.6 可变参数
      • 4.3.7 参数组合
    • 4.4 lambda函数
    • 4.5 函数嵌套与递归
      • 4.5.1 函数的嵌套调用
      • 4.5.2 递归
    • 4.6 变量作用域
      • 4.6.1 不同变量作用域
      • 4.6.2 变量名解析
      • 4.6.3 global关键字
    • 4.7 综合应用
    • 4.8 本章小结
    • 习题
  • 第5章 组合数据类型
    • 5.1 引言：当数据不再是“一个”
      • 5.1.1 民航数据的真实世界
      • 5.1.2 基本数据类型的局限
      • 5.1.3 四大核心“容器”的直觉模型
    • 5.2 列表：有序的数据队列
      • 5.2.1 列表的概念与特点
      • 5.2.2 列表的创建与初始化
      • 5.2.3 列表的访问与切片
      • 5.2.4 列表的增删改操作
      • 5.2.5 列表的排序与常用方法
      • 5.2.6 民航应用案例：当日航班表管理
    • 5.3 元组：不可变的记录
      • 5.3.1 元组的概念与特点
      • 5.3.2 元组的创建与访问
      • 5.3.3 元组的不可变性：为何重要？
      • 5.3.4 元组解包与函数多返回值
      • 5.3.5 民航应用案例：作为“钥匙”的唯一标识
    • 5.4 字典：高效的索引目录
      • 5.4.1 字典的概念与特点
      • 5.4.2 字典的创建与基本操作
      • 5.4.3 遍历字典
      • 5.4.4 民航应用案例：构建航班信息索引
    • 5.5 集合：专注去重与关系
      • 5.5.1 集合的概念与特点
      • 5.5.2 集合的创建与核心功能：自动去重
      • 5.5.3 集合的核心功能：数学运算
      • 5.5.4 民航应用案例：延误与国际航班的交集分析
    • 5.6 综合案例：搭建内存中的航班数据分析框架
      • 5.6.1 任务重述：我们需要什么？
      • 5.6.2 结构选型：为任务匹配最佳“容器”
      • 5.6.3 落地代码：协同作战
      • 5.6.4 性能的直觉：为什么这样选是高效的？
    • 5.7 总结与结构选型
      • 5.7.1 四大组合数据类型特点总览
      • 5.7.2 如何选择合适的数据结构：一个决策树
      • 5.7.3 类型间的灵活转换
    • 5.8 本章小结
    • 习题
  • 第6章 面向对象编程
    • 6.1 引言：从分散的数据到统一的“对象”
      • 6.1.1 模块化的局限：当数据与动作分离
      • 6.1.2 真实世界的启发：“对象”思维
      • 6.1.3 面向对象的解决方案
    • 6.2 类与对象：创建你的第一个“航班”蓝图
      • 6.2.1 类是“蓝图”，对象是“实例”
      • 6.2.2 定义一个最简单的类
      • 6.2.3 使用_ init_ 方法为对象绑定数据
      • 6.2.4 多个实例，数据各自独立
    • 6.3 封装：为“航班”对象装上“保护壳”
      • 6.3.1 为什么需要“保护壳”
      • 6.3.2 实现封装：使用私有属性
      • 6.3.3 开设“窗口”：getter和setter方法
      • 6.3.4 民航领域案例：飞机维护系统
    • 6.4 继承：创造不同类型航班
      • 6.4.1 问题的出现：相似的“蓝图”
      • 6.4.2 解决方案：提取“父类”，实现继承
      • 6.4.3 方法重写
    • 6.5 多态：统一指挥，各自行动
      • 6.5.1 问题的出现：需要为每种飞机单独下指令吗？
      • 6.5.2 解决方案：约定统一接口，实现多态
      • 6.5.3 “鸭子类型”：Python中的多态精髓
    • 6.6 组合：当“航班”拥有一个“飞机”
      • 6.6.1 继承的误区：所有东西都应该继承吗？
      • 6.6.2 解决方案：将对象作为属性，实现组合
      • 6.6.3 继承与组合：如何做出正确选择
    • 6.7 综合案例：搭建一个微型航班管理系统
      • 6.7.1 案例背景与目标
      • 6.7.2 系统蓝图：类设计与关系分析
      • 6.7.3 Python实现：将蓝图变为代码
      • 6.7.4 运行结果与分析
    • 6.8 本章小结
    • 习题
  • 第7章 算法与数据结构
    • 7.1 算法：解决问题的“食谱”
      • 7.1.1 引入案例：登机口分配的“秘密”
      • 7.1.2 算法的定义：一份好的“食谱”
      • 7.1.3 算法与程序的区别
      • 7.1.4 算法的表示方式
    • 7.2 查找算法：从大海捞针到按图索骥
      • 7.2.1 问题的出现：如何找到指定的航班？
      • 7.2.2 方案一：线性查找
      • 7.2.3 性能瓶颈与算法的“快慢”
      • 7.2.4 方案二：二分查找
      • 7.2.5 终极方案？回顾字典的力量
      • 7.2.6 查找效率金字塔：思想的总结
    • 7.3 排序算法：让航班信息井然有序
      • 7.3.1 问题的出现：如何展示有序的航班列表？
      • 7.3.2 方案一：选择排序
      • 7.3.3 方案二：使用Python内置排序
    • 7.4 时间与空间复杂度：算法的“跑分”
      • 7.4.1 为什么不能用“秒”来衡量算法
      • 7.4.2 时间复杂度：操作次数的增长趋势
      • 7.4.3 空间复杂度：需要多少“草稿纸”
      • 7.4.4 时间与空间的权衡
    • 7.5 超越线性：树与图的世界
      • 7.5.1 树：描述“层级”与“归属”的关系
      • 7.5.2 图：描述“网络”与“连接”的关系
      • 7.5.3 基于树和图的强大算法
    • 7.6 综合案例：高效的航班查询系统
      • 7.6.1 任务描述：从混乱到高效
      • 7.6.2 系统设计：两步走的策略
      • 7.6.3 代码实现：将思想化为现实
      • 7.6.4 案例分析与方案权衡
    • 7.7 本章小结
    • 习题
  • 第8章 软件开发
    • 8.1 从“我有一个想法”到产品：软件的生命周期与团队角色
      • 8.1.1 软件的生命周期：一场精心策划的校园活动
      • 8.1.2 团队角色：软件开发的幕后英雄们
    • 8.2 蓝图与探索：不同的软件开发模型
      • 8.2.1 瀑布模型：按图纸施工的“建筑师”
      • 8.2.2 敏捷模型：持续探索的“航海家”
    • 8.3 软件开发的“工坊”：开发环境与版本控制
      • 8.3.1 再探“智能工坊”：集成开发环境
      • 8.3.2 版本控制系统：项目的“时间机器”与“协作契约”
      • 8.3.3 完美结合：在VS Code中直观地使用Git
    • 8.4 “千锤百炼”：软件测试与质量保证
      • 8.4.1 测试的必要性：为什么软件里总有缺陷
      • 8.4.2 测试金字塔：从“零件”到“整车”的检验体系
      • 8.4.3 测试的两种视角：黑盒测试与白盒测试
      • 8.4.4 像测试工程师一样思考：ATM取款的艺术
      • 8.4.5 超越测试：质量保证的宏观视角
    • 8.5 从“我”到“我们”：高效协作与项目管理
      • 8.5.1 可视化工作流：一张让任务“活”起来的看板
      • 8.5.2 协作的节奏：每日站会与沟通的艺术
      • 8.5.3 协作的基石：执行共同的规范
    • 8.6 软件工程师的职业伦理与社会责任
      • 8.6.1 为什么软件工程师需要懂伦理
      • 8.6.2 软件工程师的核心伦理准则
      • 8.6.3 灰色地带的思考
    • 8.7 本章小结
    • 习题
  • 第9章 数据基础
    • 9.1 数据的“前世今生”：数据的类型、来源与获取
      • 9.1.1 数据的类型：信息的“收纳盒”
      • 9.1.2 数据的来源与获取：去哪里“淘金”？
    • 9.2 数据的“身份证”：常见格式（CSV、JSON）与读取方法
      • 9.2.1 CSV：朴实无华的电子表格
      • 9.2.2 JSON：灵活自由的嵌套清单
    • 9.3 去伪存真：数据清洗
      • 9.3.1 缺失值处理
      • 9.3.2 重复数据处理
      • 9.3.3 格式不一致处理
      • 9.3.4 异常值/离群点处理
    • 9.4 让数据“说话”：描述性统计与数据可视化
      • 9.4.1 描述性统计：给数据画一张“数字素描”
      • 9.4.2 数据可视化：“一图胜千言”的艺术
    • 9.5 发现数据间的“秘密”：简单建模与相关性分析
      • 9.5.1 相关性分析：衡量同步变化的程度
      • 9.5.2 相关性计算
      • 9.5.3 关键警告：相关不等于因果！
      • 9.5.4 简单建模：画一条最佳拟合线
    • 9.6 从数据到决策：数据驱动的思维方式
      • 9.6.1 数据驱动决策的闭环流程
      • 9.6.2 案例研究：如何提升航班准点率？
      • 9.6.3 从公司决策到个人学习和生活
    • 9.7 本章小结
    • 习题
  • 第10章 人工智能基础
    • 10.1 人工智能的定义与发展路径
      • 10.1.1 人工智能的发展路径
      • 10.1.2 未来方向
    • 10.2 机器学习原理与流程
      • 10.2.1 机器学习的定义
      • 10.2.2 机器学习的发展历程
      • 10.2.3 机器学习的方法分类
    • 10.3 机器学习问题
      • 10.3.1 分类问题
      • 10.3.2 回归问题
      • 10.3.3 聚类问题
      • 10.3.4 其他问题
    • 10.4 深度学习
      • 10.4.1 卷积神经网络
      • 10.4.2 Transformer
      • 10.4.3 学习策略
      • 10.4.4 损失函数
    • 10.5 大模型与生成式AI初探
      • 10.5.1 大模型的定义
      • 10.5.2 大模型的核心技术
    • 10.6 本章小结
    • 习题
  • 第11章 人工智能技术的应用与实践
    • 11.1 “智能+”产业与多模态AI的深度融合
      • 11.1.1 多模态AI的技术突破与核心能力
      • 11.1.2 产业融合的典型应用场景
      • 11.1.3 技术挑战与发展前景
    • 11.2 自然语言处理
      • 11.2.1 自然语言处理在现实生活中的广泛应用
      • 11.2.2 自然语言处理在民航业的应用
      • 11.2.3 自然语言处理的未来发展趋势和技术挑战
    • 11.3 计算机视觉
      • 11.3.1 计算机视觉在生活场景中的应用
      • 11.3.2 计算机视觉在民航业的专业应用
      • 11.3.3 计算机视觉的未来发展趋势和面临的技术挑战
    • 11.4 推荐算法
      • 11.4.1 推荐算法的日常生活应用场景
      • 11.4.2 推荐算法在民航业的创新应用实践
      • 11.4.3 推荐算法的未来发展趋势和面临的技术挑战
    • 11.5 机器人系统与人机交互
      • 11.5.1 机器人系统架构与核心技术
      • 11.5.2 人机交互的演进与创新
      • 11.5.3 应用场景的深度融合
      • 11.5.4 机器人技术的未来发展趋势和面临的技术挑战
    • 11.6 本章小结
    • 习题

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