你好中小学人工智能

作者: 龚超，王冀，袁中果

19.42万字11人正在读

已完结现代当代当代文学

作品简介

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。

目录 (174章)

倒序

正文

1.1.1　一盘围棋引发的关注 1.1.2　人工智能助力工业革命 1.1.3　人工智能促进社会发展 1.2　人工智能急需人才培养 1.3　中小学人工智能教育的可行性与重要性 1.3.1　重要性 1.3.2　可行性第2章　战略定位 2.1.1　人工智能发展成为国家的重要战略部署 2.1.2　培养聚集人工智能人才是国家重点任务 2.1.3　中小学人工智能教育政策频出，重要性凸显 2.2　教学现状 2.2.1　顶层设计相对缺失，标准指引仍然空白 2.2.2　课程体系还未健全，教材水平参差不齐 2.2.3　校内学习课时不足，校外培训“新瓶装旧酒”2.2.4　知识技能迭代较快，师资水平需要提升 2.3.1　加强顶层设计，明确课程标准 2.3.2　评比优秀教材，遴选典型案例 2.3.3　共建交叉学科，创新培养模式 2.3.4　提倡终身学习，强化师资培训 2.3.5　资源合理布局，谨防数字鸿沟 2.3.6　鼓励多方力量，共建生态体系 3.1.1　重新审视定义 3.1.2　典型的定义 3.2　何谓“智能”3.2.1　人工智能的脑视角 3.2.2　图灵测试与“人工蠢能”3.2.3　智能的测量 3.2.4　强／弱人工智能 3.2.5　奇点 3.3.1　符号主义 3.3.2　连接主义 3.3.3　行为主义 3.4.1　“人工智能”初问世 3.4.2　三起两落 3.4.3　寒冬下的反思第4章　课程体系 4.1　中小学人工智能课程体系探索 4.2　中小学人工智能课程体系建设思路 4.3　小学人工智能课程体系建设 4.4　初中人工智能课程体系建设 4.5　高中人工智能课程体系建设第5章　计算思维 5.1.1　计算思维的内涵 5.1.2　计算思维与编程 5.2.1　计算思维培养的重要性与必要性 5.2.2　计算思维的培养思路 5.3.1　不插电的含义 5.3.2　生活中的计算思维 5.3.3　不插电教学实例第6章　编程教育 6.1　以Scratch为代表的可视化编程语言 6.1.1　可视化编程语言的低门槛、薄壁垒 6.1.2　可视化编程对于青少年教育的促进 6.1.3　可视化编程的局限性 6.2　以Python为代表的代码式编程语言 6.2.1　Python的教育定位 6.2.2　Python的优点 6.3.1　种类繁多的人工智能框架语言 6.3.2　广受热捧的TensorFlow的PyTorch 6.4　编程语言的更迭 6.5　中小学编程热下的反思第7章　智能机器 7.1　机器人 7.1.1　作品中的智能机器 7.1.2　生活中的智能机器 7.2.1　机器人教育的独特性 7.2.2　中小学机器人教育现状 7.2.3　中小学机器人课程资源 7.3　智能硬件 7.4　教学用智能机器人 7.4.1　人形机器人 7.4.2　模块化机器人第8章　知识工程 8.1.1　专家系统的含义 8.1.2　专家系统的简单实例 8.2　知识表示 8.2.1　一阶谓词逻辑 8.2.2　产生式规则 8.2.3　框架表示法 8.2.4　状态空间表示法 8.3.1　知识图谱的历程 8.3.2　知识图谱的构成第9章　搜索算法 9.1　图搜索策略 9.1.1　盲目搜索 9.1.2　启发式搜索 9.2　博弈搜索 9.2.1　极小极大算法 9.2.2　Alpha-Beta剪枝法 9.3　蒙特卡罗树搜索 10.1.1　机器学习的含义 10.1.2　机器学习的分类 10.2.1　数据的结构 10.2.2　大数据特征 10.3　监督学习 10.3.1　线性回归 10.3.2　支持向量机 10.3.3　朴素贝叶斯 10.4　无监督学习 10.4.1　K-均值聚类 10.4.2　主成分分析 10.5　半监督学习 10.6　强化学习 10.6.1　初识强化学习 10.6.2　策略优化与评估 10.6.3　强化学习的算法第11章　深度学习 11.1.1　神经元 11.1.2　激活函数 11.1.3　感知机 11.2　多层前馈神经网络 11.2.1　损失函数 11.2.2　网络结构 11.2.3　梯度与随机梯度 11.2.4　反向传播 11.3　卷积神经网络 11.3.1　卷积核 11.3.2　卷积核的应用 11.3.3　感受野 11.3.4　卷积神经网络结构 11.4.1　RNN神经网络 11.4.2　LSTM网络 11.5　胶囊神经网络 11.6　生成对抗网络第12章　人工智能+X 12.1　人工智能+语文 12.1.1　自然语言处理助力语文 12.1.2　自然语言处理的应用领域 12.1.3　自然语言处理的基础术语 12.1.4　自然交叉的学科 12.2.1　情为何物 12.2.2　触景生情 12.2.3　知情达理 12.2.4　情意绵绵 12.3.1　了解自动驾驶的历史 12.3.2　知晓自动驾驶的现状 12.3.3　熟悉自动驾驶的技术 12.3.4　自动驾驶下的思考 12.4　人工智能+艺术 12.5　人工智能+生物 12.5.1　“搅局”之眼 12.5.2　遗传算法 12.6　人工智能+视觉分析 12.6.1　人脸识别 12.6.2　垃圾分类 12.7　人工智能+法律与伦理道德 12.7.1　责任划分 12.7.2　隐私保护 12.7.3　知识产权 12.7.4　道德伦理 12.7.5　算法偏差第13章　赋能教育 13.1.1　传统教育方式的挑战 13.1.2　人工智能时代下教育的改变 13.1.3　赋能教师 13.1.4　赋能学生 13.1.5　赋能课堂 13.2.1　职业的消失 13.2.2　卢德主义的教训 13.3.1　各有千秋 13.3.2　取长补短第14章　教学思考 14.1　“135”教学理念 14.1.1　一“观”14.1.2　三“意”14.1.3　五“心”14.2.1　公益授课传温情 14.2.2　义教万里暖人心 14.3　体验式学习 15.1.1　STEAM教育之热 15.1.2　“STEAM热”下的反思 15.2　基础为本 15.3　长路漫漫

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