普高…信息技术人工智能初步教师教学用书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787503139604

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《人工智能概论：基础与应用》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的人工智能入门学习体验。我们着眼于人工智能的核心概念、关键技术及其在现实世界中的广泛应用，致力于帮助您构建扎实的基础知识体系，并激发对这一前沿领域的探索兴趣。 第一部分：人工智能的基石 本部分将带领您走进人工智能的起源与发展脉络。您将了解人工智能的定义、历史演变以及不同流派的思想碰撞，包括符号主义、连接主义等。我们将深入探讨人工智能的几个关键分支： 机器学习（Machine Learning）： 这是人工智能的核心驱动力。我们将详细介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大主流机器学习范式。在监督学习部分，您将学习线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典的监督学习算法，理解它们的原理、优缺点以及适用场景。对于无监督学习，我们将解析聚类算法（如K-Means）、降维技术（如主成分分析PCA）等，帮助您掌握从数据中发现模式和结构的方法。强化学习部分，我们将介绍其基本框架，包括智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）和奖励（Reward），并触及Q-learning等基本算法，为理解更复杂的学习策略打下基础。 深度学习（Deep Learning）： 作为机器学习的一个强大分支，深度学习近年来取得了突破性进展。我们将介绍人工神经网络（ANN）的基本结构，包括感知机、多层感知机。随后，我们将重点讲解卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的巨大成功，并介绍其核心组件如卷积层、池化层、全连接层。循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）将是我们在序列数据处理（如自然语言处理）部分的重要内容，帮助您理解如何处理时间依赖性数据。此外，我们还会介绍生成对抗网络（GANs）在图像生成等方面的应用。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： 这是人工智能与人类语言交互的关键。我们将从文本预处理、词向量表示（如Word2Vec、GloVe）开始，逐步深入到词性标注、命名实体识别、情感分析、机器翻译等任务。您将了解基于规则的方法、统计模型以及当前主流的深度学习模型（如Transformer）在NLP领域的应用。 计算机视觉（Computer Vision）： 旨在让机器“看懂”世界。我们将涵盖图像获取、图像处理、特征提取等基础概念，并重点介绍目标检测、图像分割、人脸识别等核心技术。您将理解深度学习模型（如Faster R-CNN、YOLO）在这些任务中的关键作用。 第二部分：人工智能的实现与伦理 除了理论知识，本书也关注人工智能的实践与社会影响。 人工智能的实现： 我们将介绍构建人工智能系统的常用工具和框架，如Python编程语言及其在人工智能领域的强大库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）。您将学习如何使用这些工具进行数据预处理、模型训练、评估和部署。我们还会简要介绍数据科学的基本流程，包括数据收集、清洗、探索性数据分析（EDA）和特征工程。 人工智能的应用： 人工智能正在深刻地改变着我们的生活和工作。本部分将展示人工智能在各个行业的广泛应用，例如： 医疗健康： 疾病诊断辅助、药物研发、个性化治疗方案。 金融服务： 风险评估、欺诈检测、量化交易。 自动驾驶： 环境感知、路径规划、决策控制。 智能推荐系统： 个性化内容推荐、电商购物体验优化。 智能制造： 质量检测、生产过程优化、预测性维护。 教育： 个性化学习路径、智能辅导系统。 人工智能的伦理与挑战： 随着人工智能技术的飞速发展，我们也面临着前所未有的伦理和社会挑战。本书将引导您思考这些问题，包括： 偏见与公平性： 数据偏见如何导致算法不公，以及如何缓解这些问题。 隐私与安全： 人工智能系统的数据收集和使用涉及的隐私问题，以及如何保障数据安全。 就业与经济影响： 人工智能对劳动力市场可能带来的冲击，以及如何适应未来的工作模式。 可解释性与透明度： 理解“黑箱”模型决策过程的重要性。 人工智能的未来发展趋势： 探索通用人工智能（AGI）、具身智能、AI for Science等前沿方向。 《人工智能概论：基础与应用》不仅是一本知识的传递者，更是一扇通往未来的窗口。通过本书的学习，您将能够深刻理解人工智能的核心原理，洞察其广阔的应用前景，并理性思考其带来的挑战与机遇。无论您是学生、研究人员还是对人工智能充满好奇的任何人，本书都将为您提供一个坚实而全面的起点。

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这本《普高…信息技术人工智能初步教师教学用书》的出版，对于长期致力于高中信息技术教学的我们来说，无疑是一份及时的福音。首先，从其“教学用书”的定位来看，它显然是为一线教师量身打造的，而非深奥的学术理论专著。我观察到，书中在基础概念的引入上做得尤为扎实，比如对“什么是人工智能”、“机器学习的基本流程”等核心知识点的阐述，都采用了非常贴近高中生认知水平的语言和案例。以往的参考资料往往在讲解完理论后，便直接跳跃到复杂的算法细节，让教师在备课时倍感吃力，不知如何将这些抽象的知识点转化为生动有趣的课堂活动。然而，此书的编排似乎深谙此道，它不仅仅提供了知识点讲解的框架，更重要的是，它在每个章节的末尾都附带了“课堂活动建议”和“学生常见误区解析”，这些细节体现了编写团队对实际教学场景的深入理解。例如，在讲解神经网络时，书中设计了一个用扑克牌模拟神经元连接的小游戏，这种动手实践的环节对于提升学生的参与度和理解深度是至关重要的。这种强调“做中学”、“玩中学”的理念，无疑能有效缓解当前信息技术课堂普遍存在的“理论多、实践少”的窘境，让枯燥的理论焕发出新的活力。整体而言，它为我们提供了一份可操作性极强的、面向实践的教学蓝图。

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我手里拿着的这本教材的印刷质量和装帧设计，首先给我留下了非常深刻的印象。它的纸张选择了哑光铜版纸，阅读起来非常舒适，即使长时间盯着屏幕或文字看，眼睛也不容易感到疲劳。更值得称赞的是，全书的色彩搭配和图文布局达到了专业水准。作为一本面向高中阶段的教材，视觉传达的有效性直接影响到学生的学习兴趣。我注意到，书中大量使用了清晰、高分辨率的流程图和示意图来解释复杂的人工智能模型，例如，对比展示了决策树的构建过程与支持向量机的工作原理，每一个关键步骤的图示都使用了不同的颜色层次进行区分，这比纯文字描述要直观百倍。此外，书中的版式设计非常注重留白，使得页面看起来疏朗有致，没有那种传统教辅资料常见的拥挤感。很多教师在备课时需要快速在不同章节间跳转查找资料，这本书的目录设计得非常详尽，不仅有章、节划分，甚至细化到了“关键概念点”，这使得教师在准备某一特定知识点时，能够迅速定位到对应的讲解和配套的练习资源，极大地提高了备课效率。从这个角度看，这本书在“用户体验”的设计上，投入了远超一般教学辅助材料的心思。

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从一个资深一线教师的角度来看，一本优秀的教学用书，还必须能够预见并解决教师在实际教学中可能遇到的“冷场”或“失控”局面。这本书在这一点上的处理，显得尤为细致和人性化。它没有采用那种一刀切的、僵硬的教学流程，而是巧妙地设置了多个“应对策略”和“备选方案”。比如，如果课堂上技术演示环节因网络延迟或设备故障导致无法顺利进行，书中立刻提供了一个无需联网的、基于小组讨论的替代活动——让学生设计一个简易的AI产品原型，并阐述其输入、处理和输出逻辑。这种预设的“Plan B”设计，让教师在面对突发状况时，心中有数，从容不迫。此外，书中还特别增设了一个“跨学科融合”的章节，建议教师如何将人工智能知识与物理、生物、历史等学科内容进行交叉渗透，例如，如何用AI模型分析历史文献的文本特征，或者模拟物理实验的结果。这种跨界思维的引导，拓宽了信息技术课程在整个高中课程体系中的价值和影响力，让信息技术不再是孤立的一门学科，而是成为连接其他学科知识的桥梁，这种宏观视野的构建，非常值得肯定和推广。

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坦白说，我一直对市面上很多信息技术类的教师用书持保留态度，因为它们往往在“技术难度”和“教学可行性”之间找不到平衡点。很多编写者似乎忘记了，使用者是高中老师，而非大学的计算机系教授，他们需要的是能直接在课堂上落地的解决方案，而不是一堆晦涩难懂的伪代码。这本书的差异化优势恰恰体现在其“模块化”和“资源整合”的能力上。我发现，每一课时的教学设计都给出了明确的“课时目标”、“核心活动”、“评估方式”和“拓展资源链接”。最让我感到惊喜的是，随书附带的光盘（或在线资源包）中，包含了一批精选的开源数据集和简易的Python代码模板。这些模板经过了高度的封装和简化，即便是对编程基础薄弱的教师来说，也能通过“复制粘贴”和少量参数修改，快速搭建出一个能够运行的、展示AI概念的小程序。这种极强的“开箱即用”特性，极大地降低了教师实施创新教学的门槛。它不仅仅是一本指导书，更像是一个功能完备的“教学工具箱”，确保了理论与实践的无缝衔接。

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从内容的前沿性和适切性来考量，这本书的选材策略展现出了极高的专业水准和对教育改革的敏锐洞察力。现如今，人工智能技术迭代速度惊人，如何选取那些既不过时，又适合高中教育阶段的内容，是一项巨大的挑战。这本书显然避开了那些过于偏重数学推导或需要高阶编程基础的尖端领域，而是精准地聚焦在了“应用导向”和“伦理思考”这两个关键点上。比如，在讨论深度学习时，它并没有深入到复杂的反向传播公式的推导，而是侧重于讲解卷积神经网络（CNN）在图像识别中的实际应用案例，比如人脸识别和自动驾驶辅助系统，这使得学生能够立刻感受到技术的力量和魅力。更难能可贵的是，书中投入了专门的篇幅来探讨人工智能的社会影响，包括数据隐私、算法偏见等伦理难题。这些讨论并非空泛的口号，而是结合具体的虚构情境和辩论引导，促使学生思考技术背后的价值取向。这种“技术+人文”的融合视角，正是当前新课标所倡导的素质教育的精髓所在，它培养的不仅仅是操作者，更是具有批判性思维的未来公民。

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