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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。

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PyTorch 104

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 X 223

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

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。

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书籍介绍

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。