本书是高等院校本科教材。本书严格遵循"新工科建设之路”思想，强化课程教学的新概念、新体系、新结构、新模式和新质量。以计算思维为核心，贯穿教材始终，将其与计算机体系和学科形态紧密结合；同时全面阐述人工智能与计算机科学的紧密联系及现代人工智能与相关学科的依存关系。注重理论与实践结合，兼顾知识的系统性和实用性，确保教材符合高等教育课程教学改革要求，满足学习者的学习和发展需求。本书可供相关理工专业本科生作为教材，也可供从事该领域研究的工程技术人员学习参考。

李婷，湖南开放大学信息工程学院教授，主要著作出版情况：《低碳电力系统调度与稳定控制》（西安交通大学出版社，2022 年）；《计算机科学导论》（电子工业出版社，2022 年）；《计算机科学于计算思维导论》（清华大学出版社，2023 年）

课程导学 1
0.1 课程教学定位 1
0.2 课程教学思维 2
0.3 课程知识体系 4
第一部分——计算思维及其作用体现
第1章 从计算机科学到计算思维 10
§1.1 人类计算工具的进步 10
1.1.1 手工时代 11
1.1.2 机械时代 12
1.1.3 机电时代 15
1.1.4 电子时代 16
§1.2 计算机科学理论的形成 17
1.2.1 逻辑代数理论 17
1.2.2 香农与逻辑电路 18
1.2.3 维纳的计算机设计原则 18
1.2.4 图灵机和图灵测试 19
1.2.5 冯·诺依曼计算机 20
§1.3 计算机学科 22
1.3.1 科学与学科的概念 22
1.3.2 计算学科的三种形态 23
1.3.3 计算机学科的根本问题 24
1.3.4 计算机学科的经典问题 25
§1.4 计算思维的基本概念 29
1.4.1 人类思维的进化 29
1.4.2 计算思维的描述 31
1.4.3 计算思维的本质 31
§1.5 计算思维在计算机学科中的作用 32
1.5.1 计算思维本质与计算学科形态的关系 33
1.5.2 计算思维在计算机学科中的体现 34
本章小结 38
习题1 38
第2章 数据表示的基本思维 40
§2.1 数制及其转换——“人机兼容”的基本思维 40
2.1.1 进位计数制 40
2.1.2 数制之间的转换 43
§2.2 数值数据的编码表示——“语义符号数值化”的基本思维 46
2.2.1 符号位的编码表示 46
2.2.2 小数点的编码表示 47
2.2.3 机器数的运算规则 49
§2.3 字符数据的编码表示——“字符信息数字化”的基本思维 53
2.3.1 西文字符的编码表示 53
2.3.2 汉字字符的编码表示 55
2.3.3 典型案例——字符处理 58
§2.4 逻辑数据的编码表示——“逻辑符号数字化”的基本思维 59
2.4.1 逻辑代数概念 59
2.4.2 逻辑代数运算 60
§2.5 多媒体数据的编码表示——“动态信息数字化”的基本思维 61
2.5.1 多媒体数据的基本概念 62
2.5.2 音频数字化的编码表示 63
2.5.3 图像数字化的编码表示 64
2.5.4 视频数字化的编码表示 65
本章小结 67
习题2 67
第3章 计算系统的基本思维 69
§3.1 计算系统的基本概念——“系统组成”的基本思维 69
3.1.1 计算机硬件系统 69
3.1.2 计算机软件系统 70
3.1.3 计算机操作系统 71
3.1.4 软件与硬件的关系 74
§3.2 处理器系统——“控制执行”的基本思维 75
3.2.1 CPU的结构组成 75
3.2.2 计算机指令系统 76
3.2.3 操作系统对CPU的管理 78
§3.3 存储器系统——“存储优化组合”的基本思维 80
3.3.1 内存 80
3.3.2 外存 82
3.3.3 存储体系 83
3.3.4 操作系统对存储器的管理 84
3.3.5 典型案例——计算机的工作过程 86
§3.4 文件管理系统——“长治久安”的基本思维 88
3.4.1 文件与文件系统 88
3.4.2 文件组织与结构 89
3.4.3 文件目录与目录结构 91
§3.5 输入/输出系统与总线系统——“组织与协调”的基本思维 92
3.5.1 输入/输出设备 92
3.5.2 输入/输出接口 93
3.5.3 总线系统 95
3.5.4 操作系统对输入/输出的管理 96
本章小结 97
习题3 97
第4章 程序设计的基本思维 99
§4.1 程序设计语言——抽象（Ⅰ） 99
4.1.1 程序设计语言的演变 99
4.1.2 源程序的翻译 103
§4.2 程序设计方法——抽象（Ⅱ） 104
4.2.1 面向过程方法 104
4.2.2 面向对象方法 106
§4.3 程序设计算法——抽象（Ⅲ） 109
4.3.1 算法的基本概念 110
4.3.2 算法的设计要求 111
4.3.3 算法的复杂度 112
4.3.4 算法的描述方法 112
§4.4 数值数据求解——理论（Ⅰ） 114
4.4.1 枚举算法 115
4.4.2 试探算法 116
4.4.3 递推算法 117
4.4.4 迭代算法 118
4.4.5 递归算法 119
4.4.6 分治算法 120
4.4.7 贪心算法 121
§4.5 非数值数据处理——理论（Ⅱ） 122
4.5.1 线性表 122
4.5.2 栈 123
4.5.3 队列 124
§4.6 数据元素的查找与排序——理论（Ⅲ） 125
4.6.1 查找算法 125
4.6.2 排序算法 126
本章小结 129
习题4 129
第5章 数据库系统的基本思维 131
§5.1 数据库技术概述——抽象（Ⅰ） 131
5.1.1 数据与信息 131
5.1.2 数据库 133
5.1.3 数据库管理系统 134
5.1.4 数据库系统 135
§5.2 数据模型——抽象（Ⅱ） 137
5.2.1 数据模型的概念 137
5.2.2 概念模型 139
5.2.3 关系数据模型 140
5.2.4 关系数据模式 142
§5.3 关系数据库——理论 144
5.3.1 关系代数的查询运算 144
5.3.2 关系数据的查询优化 147
5.3.3 关系数据模式的规范化 148
5.3.4 关系数据的并发控制 149
§5.4 构建数据库应用系统——设计 150
5.4.1 数据库应用系统设计要求 150
5.4.2 数据库应用系统设计过程 151
本章小结 156
习题5 156
第6章 计算机网络的基本思维 158
§6.1 计算机网络概述——抽象 158
6.1.1 计算机网络的基本概念 158
6.1.2 计算机网络的基本类型 159
6.1.3 OSI/RM体系结构 161
6.1.4 TCP/IP体系结构 162
§6.2 数据通信与传输——理论 163
6.2.1 网络数据通信 163
6.2.2 数据传输方式 165
6.2.3 多路复用技术 166
6.2.4 数据的编码与调制 167
6.2.5 数据分组交换 171
§6.3 计算机网络结构组成——设计（Ⅰ） 172
6.3.1 计算机网络的拓扑结构 172
6.3.2 计算机网络的逻辑结构 174
6.3.3 计算机网络互联 175
§6.4 Internet应用——设计（Ⅱ） 176
6.4.1 Internet的IP地址 176
6.4.2 Internet的域名系统 178
6.4.3 Internet提供的服务 179
§6.5 信息安全技术——设计（Ⅲ） 181
6.5.1 防病毒技术 181
6.5.2 防黑客技术 183
6.5.3 防火墙技术 183
6.5.4 信息加密技术 185
6.5.5 数字认证技术 188
本章小结 189
习题6 189
第二部分——人工智能及其作用体现
第7章 人工智能概述 192
§7.1 人工智能的基本概念 192
7.1.1 人工智能的起源 192
7.1.2 从现代计算机到智能计算机 193
§7.2 人工智能的探索 196
7.2.1 人工智能的探索历程 196
7.2.2 人工智能的学术流派 200
§7.3 人工智能的研究 202
7.3.1 人工智能研究的意义及目的 202
7.3.2 人工智能研究的知识领域 203
§7.4 人工智能的体现 206
7.4.1 人工智能的功能特征 207
7.4.2 人工智能的基本类型 208
7.4.3 人工智能的思想方法 208
7.4.4 人工智能的模拟方法 210
§7.5 人工智能的编程语言 211
7.5.1 Prolog编程语言 212
7.5.2 MATLAB编程语言 213
7.5.3 Python编程语言 214
§7.6 人工智能的应用与发展 216
7.6.1 人工智能的应用领域 216
7.6.2 人工智能的发展趋势 217
本章小结 219
习题7 219
第8章 人工智能核心技术 221
§8.1 机器学习概述 221
8.1.1 机器学习的基本概念 221
8.1.2 机器学习的基本类型 222
8.1.3 机器学习的基本策略 224
§8.2 神经网络模型 225
8.2.1 生物神经网络 225
8.2.2 神经网络 226
8.2.3 神经网络结构 230
8.2.4 反向传播神经网络 231
§8.3 深度学习 234
8.3.1 RNN 234
8.3.2 CNN 236
8.3.3 GAN 238
§8.4 自然语言处理 239
8.4.1 自然语言理解 239
8.4.2 文本生成 240
8.4.3 语义分析 241
8.4.4 情感分析 242
§8.5 智能语音处理 243
8.5.1 语音识别 243
8.5.2 语音合成 244
§8.6 计算机视觉 245
8.6.1 目标检测 245
8.6.2 目标识别 246
8.6.3 目标跟踪 247
8.6.4 图像分割 247
8.6.5 图像理解 248
§8.7 多模态融合 248
8.7.1 模态特征对齐 249
8.7.2 分层融合策略 249
8.7.3 动态优化机制 250
§8.8 多模态智能大模型 251
8.8.1 大模型核心组件 251
8.8.2 智能大模型 252
8.8.3 多模态模型 254
本章小结 254
习题8 255
第9章 人工智能应用技术 257
§9.1 专家系统 257
9.1.1 专家系统的发展历程 257
9.1.2 现代专家系统的结构组成 258
9.1.3 专家系统的应用实例 260
§9.2 智能控制 262
9.2.1 智能控制的基本概念 262
9.2.2 递阶控制 263
9.2.3 模糊控制 264
§9.3 智能机器人 266
9.3.1 智能机器人的基本概念 266
9.3.2 智能机器人的结构组成 267
9.3.3 智能机器人的关键技术 269
§9.4 Agent 270
9.4.1 Agent的基本内涵 270
9.4.2 Agent的结构分类 273
9.4.3 Agent的功能特性 276
§9.5 人工智能产业链 278
9.5.1 基础层 278
9.5.2 技术层 280
9.5.3 应用层 281
本章小结 283
习题9 284
第10章 计算机前沿技术及其人工智能赋能 285
§10.1 虚拟现实技术 285
10.1.1 虚拟现实的基本概念 285
10.1.2 虚拟现实的关键技术 287
10.1.3 虚拟现实的技术应用 288
10.1.4 人工智能对虚拟现实的赋能 290
§10.2 移动互联网技术 290
10.2.1 移动互联网的基本概念 290
10.2.2 移动互联网的关键技术 291
10.2.3 移动互联网的技术应用 292
10.2.4 人工智能对移动互联网的赋能 294
§10.3 物联网技术 294
10.3.1 物联网的基本概念 294
10.3.2 物联网的关键技术 296
10.3.3 物联网的技术应用 297
10.3.4 人工智能对物联网的赋能 298
§10.4 云计算技术 299
10.4.1 云计算的基本概念 299
10.4.2 云计算的关键技术 301
10.4.3 云计算的技术应用 303
10.4.4 人工智能对云计算的赋能 304
§10.5 大数据技术 305
10.5.1 大数据的基本概念 305
10.5.2 大数据的关键技术 306
10.5.3 大数据的技术应用 307
10.5.4 人工智能对大数据的赋能 308
§10.6 区块链技术 309
10.6.1 区块链的基本概念 309
10.6.2 区块链的关键技术 310
10.6.3 区块链的技术应用 311
10.6.4 人工智能对区块链的赋能 312
本章小结 313
习题10 313
第11章 AIGC 315
§11.1 AIGC概述 315
11.1.1 AIGC的发展历程 315
11.1.2 AIGC的技术架构 317
11.1.3 AIGC的技术载体 318
11.1.4 AIGC的功能作用 319
§11.2 文本创作类AIGC的应用 320
11.2.1 文心一言的文本创作实践 320
11.2.2 DeepSeek的编程实践 322
§11.3 多媒体创作类AIGC的应用 326
11.3.1 图像生成类AIGC工具 326
11.3.2 音频生成类AIGC工具 329
11.3.3 多模态生成类AIGC工具 332
§11.4 应用开发平台类AIGC的应用 335
11.4.1 应用开发平台——扣子 335
11.4.2 扣子智能体开发实例 338
本章小结 341
参考文献 342