信息技術(2021年廈門大學出版社出版的圖書)

信息技術(2021年廈門大學出版社出版的圖書)

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《信息技術》是2021年廈門大學出版社出版的圖書。

基本介紹

  • 中文名:信息技術
  • 作者:編者:信息技術編寫組|責編:眭蔚
  • 出版社:廈門大學出版社
  • 出版時間:2021年
  • 開本:16 開
  • 裝幀:平裝
  • ISBN:9787561583395
內容簡介,圖書目錄,

內容簡介

本書的目標讀者是本科和高職院校的新生,並將配套提供實驗指導書以方便學生的學習,同時也適用於對信息技術感興趣的廣大讀者進行自學和實踐。
本書包括基礎篇和提升篇兩個部分,基礎篇的主要內容包括計算機中處理的信息與計算機系統的組成、計算機網路通信基礎知識、數據處理與資料庫技術和辦公自動化實踐。提升篇的主要內容包括人工智慧基礎、數據挖掘與機器學習、雲計算與大數據技術、網路安全、移動網際網路、5G技術和物聯網技術等。

圖書目錄

第1章 信息技術與計算機
1.1 信息技術概述
1.1.1 信息
1.1.2 信息技術與信息科學
1.1.3 信息素養與計算思維
1.1.4 信息安全簡述
1.2 計算機概述
1.2.1 計算機發展歷程
1.2.2 計算機特點、套用和分類
1.2.3 計算機的發展趨勢
1.3 計算機中的信息表示
1.3.1 數制及其轉換
1.3.2 多媒體信息編碼
1.4 計算機組成系統
1.4.1 現代計算機系統組成
1.4.2 計算機基本工作原理
l.4.3 微型計算機硬體系統
1.4.4 計算機軟體系統
1.4.5 作業系統
1.5 本章小結
1.6 習題
第2章 計算機網路通信
2.1 計算機網路基礎
2.1.1 計算機網路的概念與組成
2.1.2 計算機網路的發展
2.1.3 計算機網路的功能與分類
2.2 計算機網路技術
2.2.1 計算機網路體系結構
2.2.2 計算機網路硬體組成
2.2.3 網路新技術
2.3 Internet基礎
2.3.1 Internet概述
2.3.2 Internet的基本服務功能
2.3.3 TCP/IP協定
2.3.4 IP位址
2.3.5 域名系統
2.3.6 家庭組網案例介紹
2.4 本章小結
2.5 習題
第3章 數據處理與資料庫技術
3.1 數據處理基礎
3.1.1 數據處理案例
3.1.2 從數據處理角度認識數據
3.1.3 數據處理初步:從簡單數據到大數據
3.2 資料庫系統簡介
3.2.1 數據管理髮展簡介
3.2.2 資料庫、資料庫管理系統和資料庫系統
3.2.3 資料庫系統的特點
3.3 關係型資料庫和常用的資料庫管理系統
3.3.1 關係型資料庫的基本知識
3.3.2 常用的資料庫管理系統
3.4 本章小結
3.5 習題
第4章 辦公自動化實踐
4.1 長文檔的編輯與排版
4.1.1 頁面設定
4.1.2 字型和段落格式
4.1.3 頁眉和頁腳
4.1.4 題注和交叉引用
4.1.5 目錄
4.2 實踐周報的製作
4.2.1 版面布局
4.2.2 報頭設計
4.2.3 分欄
4.2.4 表格
4.2.5 圖文混排
4.3 學生成績信息的統計
4.3.1 數據的輸入
4.3.2 單元格格式設定
4.3.3 條件格式與自動套用格式
4.3.4 公式的使用
4.3.5 函式的使用
4.4 學生運動會成績信息的分析與管理
4.4.1 排序
4.4.2 分類匯總
4.4.3 數據篩選
4.4.4 數據透視表
4.4.5 數據圖表
4.5 求職演示文稿的製作
4.5.1 設計模板與主題
4.5.2 插入多媒體元素
4.5.3 超連結
4.5.4 動畫及幻燈片切換
4.5.5 演示文稿的放映及輸出
4.6 本章小結
4.7 習題
第5章 人工智慧基礎
5.1 人工智慧概念i
5.2 人工智慧的發展歷程
5.2.1 /,。工智慧型初級階段
5.2.2 A.工智慧型發展階段
5.2.3 A。工智慧型從量變到質變階段
5.3 人工智慧的研究領域
5.3.1 問題求解與博弈
5.3.2 專家系統
5.3.3 自動定理證明
5.3.4 機器學習
5.3.5 自然語言處理
5.3.6 計算機視覺
5.3.7 智慧型機器人
5.4 人工智慧套用案例
5.4.1 圖像識別
5.4.2 自然語言處理
5.4.3 機器人技術
5.4.4 工業4
5.5 人工智慧的發展
5.5.1 發展前景
5.5.2 人工智慧的利與弊
5.5.3 設定倫理要求
5.6 本章小結
5.7 習題
第6章 數據挖掘與機器學習
6.1 數據挖掘概述
6.1.1 數據挖掘的基本概念
6.1.2 數據挖掘的主要方法
6.1.3 數據預處理概述
6.2 機器學習概述
6.2.1 機器學習簡介
6.2.2 機器學習的熱點——深度學習簡介
6.2.3 機器學習與數據挖掘的聯繫與區別
6.3 數據挖掘與機器學習的典型案例
6.3.1 運用關聯規則引導大型超市或網上商城購物
6.3.2 利用決策樹預測體育比賽獲勝球隊
6.3.3 用聚類來劃分體檢數據
6.3.4 從圍棋智慧型程式AlphaGo來了解深度學習
6.4 機器學習與數據挖掘的發展與未來
6.4.1 數據挖掘與機器學習的發展回顧
6.4.2 數據挖掘與機器學習的未來前景
6.5 本章小結
6.6 習題
第7章 雲計算與大數據技術
7.1 雲計算簡介
7.1.1 雲計算的基本概念
7.1.2 雲計算的基本特徵與優點
7.1.3 雲計算的服務模式
7.1.4 雲計算的部署方式
7.1.5 雲計算的優勢和帶來的變革
7.1.6 雲計算的關鍵技術簡介
7.2 雲計算的發展現狀與套用案例
7.2.1 雲計算的發展簡史
7.2.2 雲計算的發展現狀
7.2.3 雲計算的主流平台
7.2.4 雲計算的套用案例
7.3 大數據的基本概念
7.3.1 什麼是“大數據”
7.3.2 大數據的基本特徵
7.3.3 大數據的構成
7.3.4 大數據的價值和作用
7.3.5 大數據帶來的思維方式變革
7.4 大

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