作者：桂小林

丛书名：面向新工科专业建设计算机系列教材

定价：69.8元

出版日期：2025.02.01

在人工智能技术以“周”为单位迭代的今天，DeepSeek、豆包等生成式 AI 工具已经能够熟练地生成代码、撰写文案甚至进行初步的数据分析。身处高等教育一线的我们，不得不面对一个尖锐的拷问：

“如果工具已经足够智能，大学生——尤其是非计算机专业的学生，为什么还要辛苦学习计算机基础？还要去理解那些枯燥的原理和语法？”

答案或许在于：越是智能技术下沉的时代，越需要具备驾驭技术的“计算思维”。如果我们只教学生“点击菜单”，他们终将被工具替代；但如果我们教学生“理解计算、驾驭数据、懂得逻辑”，他们将成为智能工具的主人。

清华大学出版社最新出版的《大学计算与人工智能》（桂小林 主编），正是面向新工科、新文科、新医科、新农科“四新”专业建设背景下的一次重要回应。这本书并没有停留在传统的“计算机文化普及”，而是依据教指委最新要求，构建了一个从底层原理到前沿大模型的完整知识图谱。

认知升级：从“黑盒操作”到“透视原理”

很多学生对计算机的恐惧源于“未知”。本书的第一部分致力于打破这种黑盒状态，建立科学的计算观。

溯源计算本质

不同于市面上仅讲操作的教材，本书第1章从图灵机模型与冯·诺依曼体系讲起，深入浅出地阐述了单计算机与多计算机系统的演变逻辑。

透视数字基因

从信息的数字化编码入手，详细解析了进制转换、字符编码（如汉字字形编码）、语音与图像编码。

当学生理解了现实世界的图像、声音如何被解构为“0”和“1”的逻辑运算时，他们就迈出了理解人工智能的第一步。

能力进阶：Python 不止是编程，更是“数据方法论”

在 AI 时代，编程语言是人机对话的逻辑载体。本书将 Python 贯穿始终，但其教学目标不仅仅是培养程序员，而是培养具备数据分析能力的复合型人才。

超越语法的思维训练

在第2、3章中，通过列表、元组、字典等组合数据类型的讲解，配合枚举、贪心、迭代、递归等经典算法的 Python 实现，训练学生严密的逻辑闭环。

面向实战的工具库

这是本书的一大亮点。在第4章“Python 程序设计进阶”中，不仅讲解了面向对象思想，更引入了 NumPy 和 Pandas 等专业数据分析模块，以及针对 Word/Excel/XML 的自动化操作模块。

这意味着学生学完后，不仅能写“Hello World”，更能直接运用 Python 解决科研数据处理、办公自动化等实际问题，真正实现技术赋能。

视野重构：直击 Transformer 与大模型前沿

一本合格的“新一代”教材，必须具备回应时代的敏锐度。本书打破了教材内容滞后的魔咒，在第5至8章集中展示了新一代信息技术的硬核内容。

人工智能的“深”度（第7章）

这是本书最核心的创新章节。除了介绍专家系统、神经网络、机器学习等经典理论外，书中专门辟出章节详细剖析了人工智能大模型的发展，深入解读了 Transformer 模型 与 GPT 模型 的技术原理。这在同类通识教材中极为罕见，让学生能真正看懂“大模型”背后的技术逻辑。

万物互联的“广”度（第5章）

数据安全的“高”度（第8章）

在享受技术便利的同时，本书通过对区块链技术、数字签名、访问控制以及信息伦理的探讨，为学生筑起一道数字安全的防线。

知行合一：有挑战度的“硬核”实验

计算思维不是坐而论道，必须在实践中落地。本书提供的《课程实验建议》不仅有趣，更具有挑战性与探索性。

从游戏到算法

通过设计“贪吃蛇”游戏，让学生在编写代码中理解数据结构与算法的动态运行。

从原理到应用

从科学到美学

“分形图设计”与“数据聚类算法”实验，展现了计算科学中的数学之美。

结语：为新工科建设提供“新动能”

《大学计算与人工智能》不仅是一本教材，更是一份面向未来的通识教育行动指南。

它遵循教指委《新时代大学计算机基础课程教学基本要求》，将“计算思维”与“工匠精神、家国情怀”的思政要素紧密融合。无论是作为大一公共基础课教材，还是作为 Python 大数据分析、人工智能通识课的读本，它都能为高校师生提供有力的支持。为方便教学，本书配有完整的课程大纲、电子教案、习题解答及丰富的实验案例。

在智能时代，让我们用这本书，帮助学生推开未来世界的大门。