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计算思维与人工智能基础实验

计算思维与人工智能基础实验
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作者:
出版社: 人民邮电出版社
2023-09
版次: 1
ISBN: 9787115620125
定价: 42.00
装帧: 平装
开本: 其他
纸张: 胶版纸
页数: 181页
字数: 340千字
分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>工程技术
  • 本书是《计算思维与人工智能基础（第2版）》的配套实验教材。本书紧跟计算机技术发展潮流，以“基础性、系统性、先进性、实用性”为指导思想，主要实验内容包括Windows10、Word 2016、Excel 2016、PowerPoint 2016、Visio 2016、网络信息检索、算法设计、基于Weka平台的机器学习算法实现等。
      本书强调计算机实际应用能力的培养，实验内容注重由浅入深、详略得当、图文并茂、示例精炼。通过本书的学习，可使学生熟练地操作使用计算机，并能加强学生对计算思维与人工智能基础理论知识的理解。
      本书适合高等学校非计算机专业作为计算机基础课程的实验教材，也可作为计算机应用培训班实验教材和计算机初学者的自学实验用书。 徐月美，中国矿业大学副教授，曾出版《计算思维与人工智能基础》教材，主要研究项目及领域：图像处理等，一直从事计算机基础课程的教学。 第1章　Windows 10

    学习指导　1

    一、Windows概述　1

    二、Windows　10文件和资源管理　7

    三、控制面板与设置　9

    四、附件及系统工具　10

    实验　14

    实验1-1　Windows 10基本操作　14

    实验1-2　文件资源管理器的使用　19

    实验1-3　控制面板及系统设置　26

    实验1-4　常用附件程序和系统工具　34

    第2章　Word　2016

    学习指导　37

    一、Word　2016的界面　37

    二、文档的基本操作　40

    三、文本的基本编辑　41

    四、Word　2016的视图　42

    实验　43

    实验2-1　图文混排　43

    实验2-2　表格编辑和邮件合并　49

    实验2-3　长文档的编辑　56

    第3章　Excel　2016

    学习指导　59

    一、Excel　2016的界面　59

    二、电子表格的基本概念　61

    三、Excel　2016的视图　62

    四、数据的输入　63

    五、自动填充　64

    六、单元格的引用　64

    七、常用函数　65

    实验　65

    实验3-1　公式与函数　65

    实验3-2　图表和数据透视表　71

    实验3-3　数据管理与分析　75

    第4章　PowerPoint　2016

    学习指导　81

    一、PowerPoint　2016的界面　81

    二、PowerPoint　2016的视图　83

    三、创建演示文稿的一般步骤　86

    实验　86

    实验4-1　演示文稿的基本编辑　86

    实验4-2　演示文稿的动态编辑　91

    第5章　Visio　2016

    学习指导　94

    一、Visio　2016概述　94

    二、Visio　2016基本操作　96

    三、Visio　2016中文本的添加和编辑　99

    四、Visio　2016图形的导出　100

    实验　100

    实验5-1　使用绘图工具绘制图形　100

    实验5-2　使用模具绘制流程图　102

    第6章　网络信息检索

    学习指导　108

    一、Internet基本服务　108

    二、数据压缩软件WinRAR简介　109

    三、常用文献数据库和相关阅读软件简介　110

    实验　111

    实验6-1　Internet信息服务的使用　111

    实验6-2　WinRAR的下载、安装及使用　125

    实验6-3　常用文献数据库的检索和使用　128

    第7章　算法设计

    学习指导　141

    一、Raptor安装　141

    二、Raptor简介　141

    实验　144

    实验7-1　Raptor基础　144

    实验7-2　枚举法　151

    实验7-3　递推法　157

    实验7-4　递归法　160

    第8章　基于Weka平台的机器学习算法实现

    学习指导　164

    一、Weka平台概述　164

    二、数据格式与数据制作　167

    实验　171

    实验8-1　基于决策树方法的贷款申请类别预测分析　171

    实验8-2　基于k均值算法的银行客户聚类分析　175

    实验8-3　基于k近邻算法鸢尾花数据分类分析　178

    参考文献
  • 内容简介:
    本书是《计算思维与人工智能基础（第2版）》的配套实验教材。本书紧跟计算机技术发展潮流，以“基础性、系统性、先进性、实用性”为指导思想，主要实验内容包括Windows10、Word 2016、Excel 2016、PowerPoint 2016、Visio 2016、网络信息检索、算法设计、基于Weka平台的机器学习算法实现等。
      本书强调计算机实际应用能力的培养，实验内容注重由浅入深、详略得当、图文并茂、示例精炼。通过本书的学习，可使学生熟练地操作使用计算机，并能加强学生对计算思维与人工智能基础理论知识的理解。
      本书适合高等学校非计算机专业作为计算机基础课程的实验教材，也可作为计算机应用培训班实验教材和计算机初学者的自学实验用书。
  • 作者简介:
    徐月美，中国矿业大学副教授，曾出版《计算思维与人工智能基础》教材，主要研究项目及领域：图像处理等，一直从事计算机基础课程的教学。
  • 目录:
    第1章　Windows 10

    学习指导　1

    一、Windows概述　1

    二、Windows　10文件和资源管理　7

    三、控制面板与设置　9

    四、附件及系统工具　10

    实验　14

    实验1-1　Windows 10基本操作　14

    实验1-2　文件资源管理器的使用　19

    实验1-3　控制面板及系统设置　26

    实验1-4　常用附件程序和系统工具　34

    第2章　Word　2016

    学习指导　37

    一、Word　2016的界面　37

    二、文档的基本操作　40

    三、文本的基本编辑　41

    四、Word　2016的视图　42

    实验　43

    实验2-1　图文混排　43

    实验2-2　表格编辑和邮件合并　49

    实验2-3　长文档的编辑　56

    第3章　Excel　2016

    学习指导　59

    一、Excel　2016的界面　59

    二、电子表格的基本概念　61

    三、Excel　2016的视图　62

    四、数据的输入　63

    五、自动填充　64

    六、单元格的引用　64

    七、常用函数　65

    实验　65

    实验3-1　公式与函数　65

    实验3-2　图表和数据透视表　71

    实验3-3　数据管理与分析　75

    第4章　PowerPoint　2016

    学习指导　81

    一、PowerPoint　2016的界面　81

    二、PowerPoint　2016的视图　83

    三、创建演示文稿的一般步骤　86

    实验　86

    实验4-1　演示文稿的基本编辑　86

    实验4-2　演示文稿的动态编辑　91

    第5章　Visio　2016

    学习指导　94

    一、Visio　2016概述　94

    二、Visio　2016基本操作　96

    三、Visio　2016中文本的添加和编辑　99

    四、Visio　2016图形的导出　100

    实验　100

    实验5-1　使用绘图工具绘制图形　100

    实验5-2　使用模具绘制流程图　102

    第6章　网络信息检索

    学习指导　108

    一、Internet基本服务　108

    二、数据压缩软件WinRAR简介　109

    三、常用文献数据库和相关阅读软件简介　110

    实验　111

    实验6-1　Internet信息服务的使用　111

    实验6-2　WinRAR的下载、安装及使用　125

    实验6-3　常用文献数据库的检索和使用　128

    第7章　算法设计

    学习指导　141

    一、Raptor安装　141

    二、Raptor简介　141

    实验　144

    实验7-1　Raptor基础　144

    实验7-2　枚举法　151

    实验7-3　递推法　157

    实验7-4　递归法　160

    第8章　基于Weka平台的机器学习算法实现

    学习指导　164

    一、Weka平台概述　164

    二、数据格式与数据制作　167

    实验　171

    实验8-1　基于决策树方法的贷款申请类别预测分析　171

    实验8-2　基于k均值算法的银行客户聚类分析　175

    实验8-3　基于k近邻算法鸢尾花数据分类分析　178

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