你好中小学人工智能
你好中小学人工智能
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全新
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作者龚超
出版社电子工业出版社
出版时间2022-03
版次1
装帧其他
货号BS
上书时间2024-12-27
商品详情
- 品相描述:全新
图书标准信息
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作者
龚超
-
出版社
电子工业出版社
-
出版时间
2022-03
-
版次
1
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ISBN
9787121422072
-
定价
95.00元
-
装帧
其他
-
开本
16开
-
页数
312页
-
字数
464千字
- 【内容简介】
-
本书是一本体系完整、综合全面介绍中小学人工智能相关内容的书籍。本书涉及人工智能的历史与发展,中小学人工智能战略定位、课程体系建设、计算思维,编程、机器人、知识工程、搜索算法、机器学习、深度学习、人工智能+X、人工智能对教育赋能、人工智能道德伦理与法律以及人工智能未来发展的展望等相关内容。本书可以作为中小学教师教授人工智能课程的辅助书籍,也适合对中小学人工智能教育感兴趣的广大读者阅读使用,还可以作为广大读者系统了解人工智能相关知识的参考用书。
- 【作者简介】
-
龚超 工学博士,中国高科技产业化研究会人工智能产业技术创新联盟特约研究员,中国人工智能学会中小学工作委员会专家组成员。主要研究领域为人工智能、优化算法,聚焦人工智能在金融投资、企业数字化转型等领域应用。参与多项国家社会科学基金项目及部委课题研究,在国内外期刊上共计发表文章60余篇。曾就职于500强央企、知名管理咨询公司,为多家大型企业集团提供战略规划、合并重组等咨询与培训服务。
- 【目录】
-
第1章 时代已至002
1.1 新一代人工智能崛起002
1.1.1 一盘围棋引发的关注002
1.1.2 人工智能助力工业革命004
1.1.3 人工智能促进社会发展009
1.2 人工智能急需人才培养013
1.3 中小学人工智能教育的可行性与重要性017
1.3.1 重要性017
1.3.2 可行性019
第2章 战略定位023
2.1 发展目标025
2.1.1 人工智能发展成为国家的重要战略部署025
2.1.2 培养聚集人工智能人才是国家重点任务025
2.1.3 中小学人工智能教育政策频出,重要性凸显026
2.2 教学现状027
2.2.1 顶层设计相对缺失,标准指引仍然空白027
2.2.2 课程体系还未健全,教材水平参差不齐028
2.2.3 校内学习课时不足,校外培训“新瓶装旧酒”030
2.2.4 知识技能迭代较快,师资水平需要提升031
2.3 保障举措032
2.3.1 加强顶层设计,明确课程标准032
2.3.2 评比优秀教材,遴选典型案例033
2.3.3 共建交叉学科,创新培养模式033
2.3.4 提倡终身学习,强化师资培训033
2.3.5 资源合理布局,谨防数字鸿沟034
2.3.6 鼓励多方力量,共建生态体系034
第3章 顾往识今036
3.1 人工智能的定义036
3.1.1 重新审视定义036
3.1.2 典型的定义037
3.2 何谓“智能”040
3.2.1 人工智能的脑视角041
3.2.2 图灵测试与“人工蠢能”043
3.2.3 智能的测量046
3.2.4 强/弱人工智能049
3.2.5 奇点051
3.3 三派鼎力,分释智能051
3.3.1 符号主义051
3.3.2 连接主义053
3.3.3 行为主义055
3.4 正视起落,宠辱不惊058
3.4.1 “人工智能”初问世058
3.4.2 三起两落060
3.4.3 寒冬下的反思062
法
第4章 课程体系066
4.1 中小学人工智能课程体系探索066
4.2 中小学人工智能课程体系建设思路069
4.3 小学人工智能课程体系建设072
4.4 初中人工智能课程体系建设073
4.5 高中人工智能课程体系建设074
第5章 计算思维079
5.1 计算思维概述079
5.1.1 计算思维的内涵079
5.1.2 计算思维与编程081
5.2 计算思维的重视与培养082
5.2.1 计算思维培养的重要性与必要性082
5.2.2 计算思维的培养思路084
5.3 不插电的计算思维训练085
5.3.1 不插电的含义085
5.3.2 生活中的计算思维087
5.3.3 不插电教学实例088
器
第6章 编程教育092
6.1 以SCRATCH为代表的可视化编程语言093
6.1.1 可视化编程语言的低门槛、薄壁垒095
6.1.2 可视化编程对于青少年教育的促进095
6.1.3 可视化编程的局限性096
6.2 以PYTHON为代表的代码式编程语言097
6.2.1 Python的教育定位097
6.2.2 Python的优点098
6.3 以TENSORFLOW和PYTORCH为代表的人工智能框架103
6.3.1 种类繁多的人工智能框架语言103
6.3.2 广受热捧的TensorFlow的PyTorch104
6.4 编程语言的更迭106
6.5 中小学编程热下的反思107
第7章 智能机器109
7.1 机器人110
7.1.1 作品中的智能机器110
7.1.2 生活中的智能机器112
7.2 中小学机器人教育114
7.2.1 机器人教育的独特性114
7.2.2 中小学机器人教育现状115
7.2.3 中小学机器人课程资源116
7.3 智能硬件117
7.4 教学用智能机器人119
7.4.1 人形机器人119
7.4.2 模块化机器人121
术
第8章 知识工程126
8.1 专家系统126
8.1.1 专家系统的含义126
8.1.2 专家系统的简单实例127
8.2 知识表示130
8.2.1 一阶谓词逻辑132
8.2.2 产生式规则133
8.2.3 框架表示法134
8.2.4 状态空间表示法135
8.3 知识图谱136
8.3.1 知识图谱的历程136
8.3.2 知识图谱的构成138
第9章 搜索算法142
9.1 图搜索策略142
9.1.1 盲目搜索144
9.1.2 启发式搜索145
9.2 博弈搜索148
9.2.1 极小极大算法148
9.2.2 Alpha-Beta剪枝法149
9.3 蒙特卡罗树搜索151
第10章 机器学习154
10.1 机器学习概述154
10.1.1 机器学习的含义154
10.1.2 机器学习的分类155
10.2 数据初探156
10.2.1 数据的结构156
10.2.2 大数据特征158
10.3 监督学习159
10.3.1 线性回归160
10.3.2 支持向量机164
10.3.3 朴素贝叶斯166
10.4 无监督学习169
10.4.1 K-均值聚类170
10.4.2 主成分分析172
10.5 半监督学习175
10.6 强化学习177
10.6.1 初识强化学习177
10.6.2 策略优化与评估179
10.6.3 强化学习的算法181
第11章 深度学习184
11.1 基本概念184
11.1.1 神经元184
11.1.2 激活函数185
11.1.3 感知机188
11.2 多层前馈神经网络190
11.2.1 损失函数191
11.2.2 网络结构191
11.2.3 梯度与随机梯度195
11.2.4 反向传播197
11.3 卷积神经网络198
11.3.1 卷积核199
11.3.2 卷积核的应用201
11.3.3 感受野206
11.3.4 卷积神经网络结构210
11.4 RNN神经网络与LSTM网络213
11.4.1 RNN神经网络213
11.4.2 LSTM网络215
11.5 胶囊神经网络218
11.6 生成对抗网络220
第12章 人工智能+X223
12.1 人工智能+语文224
12.1.1 自然语言处理助力语文225
12.1.2 自然语言处理的应用领域226
12.1.3 自然语言处理的基础术语230
12.1.4 自然交叉的学科231
12.2 人工智能+情感分析232
12.2.1 情为何物232
12.2.2 触景生情237
12.2.3 知情达理242
12.2.4 情意绵绵244
12.3 人工智能+自动驾驶245
12.3.1 了解自动驾驶的历史245
12.3.2 知晓自动驾驶的现状246
12.3.3 熟悉自动驾驶的技术247
12.3.4 自动驾驶下的思考249
12.4 人工智能+艺术251
12.5 人工智能+生物254
12.5.1 “搅局”之眼255
12.5.2 遗传算法257
12.6 人工智能+视觉分析261
12.6.1 人脸识别261
12.6.2 垃圾分类265
12.7 人工智能+法律与伦理道德266
12.7.1 责任划分266
12.7.2 隐私保护267
12.7.3 知识产权268
12.7.4 道德伦理269
12.7.5 算法偏差273
道
第13章 赋能教育278
13.1 教育重塑278
13.1.1 传统教育方式的挑战278
13.1.2 人工智能时代下教育的改变279
13.1.3 赋能教师281
13.1.4 赋能学生283
13.1.5 赋能课堂285
13.2 职业转变288
13.2.1 职业的消失288
13.2.2 卢德主义的教训289
13.3 人机协作290
13.3.1 各有千秋290
13.3.2 取长补短291
第14章 教学思考295
14.1 “135”教学理念295
14.1.1 一“观”296
14.1.2 三“意”298
14.1.3 五“心”302
14.2 公益万里306
14.2.1 公益授课传温情306
14.2.2 义教万里暖人心307
14.3 体验式学习309
第15章 未来展望311
15.1 前车之鉴311
15.1.1 STEAM教育之热311
15.1.2 “STEAM热”下的反思312
15.2 基础为本314
15.3 长路漫漫315
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