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專業倫理與職業素養：計算機、大數據與人工智能
匡芳君 陳偉 周蘇主編 著
更新時間：2023-06-28 15:39:36
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內容簡介
本書共12章，內容包括計算的社會背景，倫理與道德，計算機倫理規則，網絡倫理規則，大數據倫理規則，人工智能倫理規則，職業與職業素養，工匠精神與工程教育，計算的學科、思維與職業，安全與法律，知識產權與自由軟件，以及區塊鏈技術與應用。本書知識內容系統、全面，可以幫助讀者扎實地打好計算學科各專業倫理與職業素養的知識基礎。本書特色鮮明、內容易讀易學，既適合高校計算機及信息類專業學生學習，也適合對計算學科相關領域感興趣的讀者閱讀參考。
- 內容簡介 更新時間：2023-06-28 15:39:36
- 參考文獻
- 附錄A 作業參考答案
- 附錄
- 【課程學習與實驗總結】
- 【作業】
- 12.4 區塊鏈技術與安全
- 12.3 區塊鏈技術的應用
- 12.2.4 智能合約
- 12.2.3 共識機制
- 12.2.2 非對稱加密
- 12.2.1 分布式賬本
- 12.2 區塊鏈核心技術
- 12.1.3 區塊鏈的特征
- 12.1.2 區塊鏈的發展
- 12.1.1 區塊鏈的定義
- 12.1 區塊鏈及其發展
- 【導讀案例】促進公共數據依法開放共享
- 第12章 區塊鏈技術與應用
- 【研究性學習】重視知識產權，熟悉“合理使用”條款
- 【作業】
- 11.5 自由軟件
- 11.4 搜索引擎應用
- 11.3.5 人工智能知識產權問題
- 11.3.4 數字版權管理
- 11.3.3 禁令、訴訟和征稅
- 11.3.2 執法
- 11.3.1 用技術手段阻止侵權
- 11.3 對侵犯版權的防范
- 11.2.4 用戶和程序界面
- 11.2.3 逆向工程：游戲機
- 11.2.2 環球影城訴索尼公司
- 11.2.1 “合理使用”條款
- 11.2 合理使用條款與案例
- 11.1.5 軟件著作權
- 11.1.4 剽竊和版權
- 11.1.3 版權保護的歷史
- 11.1.2 新技術的挑戰
- 11.1.1 保護知識產權
- 11.1 知識產權及其發展
- 【導讀案例】谷歌圖書館
- 第11章 知識產權與自由軟件
- 【研究性學習】辯論：數據公開還是隱私保護
- 【作業】
- 10.6.4 機器人主體地位
- 10.6.3 侵權責任認定
- 10.6.2 數據財產保護
- 10.6.1 人格權保護
- 10.6 人工智能法律問題
- 10.5 大數據安全體系
- 10.4.5 共享使用安全
- 10.4.4 存儲管理安全
- 10.4.3 采集匯聚安全
- 10.4.2 數據生命周期安全
- 10.4.1 大數據的管理維度
- 10.4 大數據安全問題
- 10.3 網絡安全問題
- 10.2.2 病毒擴散
- 10.2.1 計算機犯罪
- 10.2 計算機犯罪與立法
- 10.1.3 人工智能的隱私保護
- 10.1.2 隱私的法律保護
- 10.1.1 隱私數據保護
- 10.1 消費者隱私權保護
- 【導讀案例】算力與東數西算
- 第10章 安全與法律
- 【研究性學習】關注計算類專業的職業與責任
- 【作業】
- 9.4.4 人工智能的人才培養
- 9.4.3 尋找工作的技巧
- 9.4.2 準備從事計算機行業工作
- 9.4.1 計算機專業與工作分類
- 9.4 計算機職業
- 9.3.4 軟件工程師道德基礎
- 9.3.3 ACM職業道德責任
- 9.3.2 職業化和道德責任
- 9.3.1 了解碼農
- 9.3 碼農的道德責任
- 9.2.3 計算思維的特點
- 9.2.2 計算思維的作用
- 9.2.1 計算思維的概念
- 9.2 計算思維
- 9.1.5 我國計算機本科專業設置面臨的挑戰
- 9.1.4 CC2020對工業界的啟發
- 9.1.3 CC2020對中國計算機本科專業學科設置的啟發
- 9.1.2 我國計算機本科教育的現狀
- 9.1.1 勝任力培養實踐
- 9.1 IEEE/ACM《計算課程體系規范》的相關要求
- 【導讀案例】智能汽車出行數據的安全
- 第9章 計算的學科、思維與職業
- 【研究性學習】熟悉工匠精神與工程教育
- 【作業】
- 8.5.2 促進新工科再深化
- 8.5.1 新工科研究的內容
- 8.5 新工科的形成與發展
- 8.4.2 CDIO的12條標準
- 8.4.1 CDIO的內涵
- 8.4 CDIO工程教育模式
- 8.3.5 工程教育專業認證的特點
- 8.3.4 國際工程師互認體系的其他協議
- 8.3.3 推動工程教育改革的國家戰略
- 8.3.2 中國工程教育規模世界第一
- 8.3.1 什么是《華盛頓協議》
- 8.3 工程教育
- 8.2.2 理工科學生的工程素質
- 8.2.1 理科與工科
- 8.2 工程素質
- 8.1.3 工匠精神的發展
- 8.1.2 工匠精神的現實意義
- 8.1.1 工匠精神的內涵
- 8.1 什么是工匠精神
- 【導讀案例】了不起的匠人——王震華
- 第8章 工匠精神與工程教育
- 【研究性學習】職業素養的后天素養及其培養途徑
- 【作業】
- 7.4.4 職業素養的教育對策
- 7.4.3 職業素養的自我培養
- 7.4.2 職場必備的職業素養
- 7.4.1 職業素養的“冰山”理論
- 7.4 培養職業素養
- 7.3.3 隱性素養——職業意識與道德
- 7.3.2 顯性素養——專業知識與技能
- 7.3.1 關于新人的蘑菇效應
- 7.3 職業素養的提升
- 7.2.3 職業素養的分類
- 7.2.2 職業素養的三個核心
- 7.2.1 職業素養基本特征
- 7.2 職業素養的內涵與特征
- 7.1 職業素養的概念
- 【導讀案例】“人肉計算機”女數學家凱瑟琳·約翰遜
- 第7章 職業與職業素養
- 【研究性學習】制定人工智能倫理原則的現實意義
- 【作業】
- 6.4.2 創新發展道德倫理宣言
- 6.4.1 職業倫理準則的目標
- 6.4 人工智能倫理的發展
- 6.3.4 美國軍用AI倫理原則
- 6.3.3 歐盟可信賴的倫理準則
- 6.3.2 百度四大倫理原則
- 6.3.1 微軟六大倫理原則
- 6.3 人工智能的倫理原則
- 6.2.4 “人”的定義
- 6.2.3 情感倫理
- 6.2.2 奴化控制
- 6.2.1 功利主義
- 6.2 與人工智能相關的倫理概念
- 6.1.2 人與智能機器的溝通
- 6.1.1 人工智能與人類的關系
- 6.1 人工智能面臨的倫理挑戰
- 【導讀案例】勒索軟件的2021
- 第6章 人工智能倫理規則
- 【研究性學習】制定大數據倫理原則的現實意義
- 【作業】
- 5.5.3 健全道德倫理約束機制
- 5.5.2 注重隱私保護倫理教育
- 5.5.1 構建隱私保護倫理準則
- 5.5 數據隱私保護對策
- 5.4.4 歐洲健康電子數據庫
- 5.4.3 數據管理聲明
- 5.4.2 倫理數據管理協議
- 5.4.1 歐盟隱私權管理平臺
- 5.4 歐盟的大數據平衡措施
- 5.3 大數據倫理問題的根源
- 5.2.4 大數據倫理問題表現的10個方面
- 5.2.3 數據利用失衡問題
- 5.2.2 隱私權和自主權被侵犯問題
- 5.2.1 數據主權和數據權問題
- 5.2 大數據倫理問題
- 5.1.2 個人數據和匿名數據
- 5.1.1 數據共享存在的問題
- 5.1 數據共享
- 【導讀案例】爬蟲技術的法律底線
- 第5章 大數據倫理規則
- 【研究性學習】網絡倫理規則的現實意義
- 【作業】
- 4.5 垃圾郵件
- 4.4 網絡倫理難題
- 4.3.7 批判
- 4.3.6 服務
- 4.3.5 信用
- 4.3.4 平等
- 4.3.3 價值
- 4.3.2 應當
- 4.3.1 善、惡
- 4.3 網絡倫理的研究范疇
- 4.2 網絡倫理的基本原則
- 4.1.4 網絡倫理學的道德要素
- 4.1.3 網絡倫理學的定義
- 4.1.2 網絡倫理學的提出
- 4.1.1 網絡倫理問題的成因
- 4.1 什么是網絡倫理
- 【導讀案例】嚴控平臺濫用算法
- 第4章 網絡倫理規則
- 【研究性學習】計算機倫理規則的現實意義
- 【作業】
- 3.7.4 依賴、風險和進步
- 3.7.3 相信人還是計算機系統
- 3.7.2 用戶界面和人為因素
- 3.7.1 安全攸關的應用
- 3.7 提高可靠性和安全性
- 3.6.3 為什么會有這么多事故
- 3.6.2 軟件錯誤
- 3.6.1 設計缺陷
- 3.6 軟件和設計的問題
- 3.5.5 哪里出了毛病
- 3.5.4 案例：停滯的丹佛機場建設
- 3.5.3 遺留系統重用
- 3.5.2 系統故障
- 3.5.1 個人遇到的問題
- 3.5 錯誤、故障和風險
- 3.4 關于技術的決策
- 3.3.2 自動軟件升級
- 3.3.1 遠程刪除軟件和數據
- 3.3 控制設備和數據
- 3.2.5 數字鴻溝
- 3.2.4 計算機模型
- 3.2.3 便利與責任
- 3.2.2 減少信息流
- 3.2.1 群體智慧
- 3.2 技術評估和控制
- 3.1.3 計算機倫理學原則
- 3.1.2 計算機倫理學的理論基礎
- 3.1.1 建立計算機倫理學
- 3.1 計算技術的倫理問題
- 【導讀案例】臭名昭著的五大軟件bug
- 第3章 計算機倫理規則
- 【研究性學習】辯論：算法是否應該透明
- 【作業】
- 2.5.5 算法公平的保障措施
- 2.5.4 算法透明的替代方法
- 2.5.3 算法透明的算法說明
- 2.5.2 算法透明的實踐
- 2.5.1 算法透明之爭
- 2.5 算法歧視
- 2.4 工程倫理
- 2.3 技術倫理
- 2.2.2 科技倫理的預見性和探索性
- 2.2.1 科技倫理是理性的產物
- 2.2 科技倫理造福人類
- 2.1.4 倫理學研究
- 2.1.3 倫理是一種自然法則
- 2.1.2 道德的概念
- 2.1.1 倫理的定義
- 2.1 倫理與道德基礎
- 【導讀案例】構建信息服務算法安全監管體系
- 第2章 倫理與道德
- 【研究性學習】進入人工智能新時代
- 【作業】
- 1.4.4 大數據與人工智能
- 1.4.3 強人工智能和弱人工智能
- 1.4.2 定義人工智能
- 1.4.1 圖靈測試
- 1.4 人工智能時代
- 1.3.3 解決不確定性問題的思維
- 1.3.2 確定的還是不確定的
- 1.3.1 人類現代文明的基礎
- 1.3 從機械思維到數據思維
- 1.2.5 大數據對應的厚數據
- 1.2.4 大數據時代
- 1.2.3 大數據的3V特征
- 1.2.2 大數據的定義
- 1.2.1 信息爆炸的社會
- 1.2 大數據基礎
- 1.1.3 人工智能大師
- 1.1.2 通用計算機
- 1.1.1 為戰爭而發展的計算機器
- 1.1 計算機的淵源
- 【導讀案例】個人計算機的發展歷程
- 第1章 計算的社會背景
- 前言
- 版權信息
- 封面
- 封面
- 版權信息
- 前言
- 第1章 計算的社會背景
- 【導讀案例】個人計算機的發展歷程
- 1.1 計算機的淵源
- 1.1.1 為戰爭而發展的計算機器
- 1.1.2 通用計算機
- 1.1.3 人工智能大師
- 1.2 大數據基礎
- 1.2.1 信息爆炸的社會
- 1.2.2 大數據的定義
- 1.2.3 大數據的3V特征
- 1.2.4 大數據時代
- 1.2.5 大數據對應的厚數據
- 1.3 從機械思維到數據思維
- 1.3.1 人類現代文明的基礎
- 1.3.2 確定的還是不確定的
- 1.3.3 解決不確定性問題的思維
- 1.4 人工智能時代
- 1.4.1 圖靈測試
- 1.4.2 定義人工智能
- 1.4.3 強人工智能和弱人工智能
- 1.4.4 大數據與人工智能
- 【作業】
- 【研究性學習】進入人工智能新時代
- 第2章 倫理與道德
- 【導讀案例】構建信息服務算法安全監管體系
- 2.1 倫理與道德基礎
- 2.1.1 倫理的定義
- 2.1.2 道德的概念
- 2.1.3 倫理是一種自然法則
- 2.1.4 倫理學研究
- 2.2 科技倫理造福人類
- 2.2.1 科技倫理是理性的產物
- 2.2.2 科技倫理的預見性和探索性
- 2.3 技術倫理
- 2.4 工程倫理
- 2.5 算法歧視
- 2.5.1 算法透明之爭
- 2.5.2 算法透明的實踐
- 2.5.3 算法透明的算法說明
- 2.5.4 算法透明的替代方法
- 2.5.5 算法公平的保障措施
- 【作業】
- 【研究性學習】辯論：算法是否應該透明
- 第3章 計算機倫理規則
- 【導讀案例】臭名昭著的五大軟件bug
- 3.1 計算技術的倫理問題
- 3.1.1 建立計算機倫理學
- 3.1.2 計算機倫理學的理論基礎
- 3.1.3 計算機倫理學原則
- 3.2 技術評估和控制
- 3.2.1 群體智慧
- 3.2.2 減少信息流
- 3.2.3 便利與責任
- 3.2.4 計算機模型
- 3.2.5 數字鴻溝
- 3.3 控制設備和數據
- 3.3.1 遠程刪除軟件和數據
- 3.3.2 自動軟件升級
- 3.4 關于技術的決策
- 3.5 錯誤、故障和風險
- 3.5.1 個人遇到的問題
- 3.5.2 系統故障
- 3.5.3 遺留系統重用
- 3.5.4 案例：停滯的丹佛機場建設
- 3.5.5 哪里出了毛病
- 3.6 軟件和設計的問題
- 3.6.1 設計缺陷
- 3.6.2 軟件錯誤
- 3.6.3 為什么會有這么多事故
- 3.7 提高可靠性和安全性
- 3.7.1 安全攸關的應用
- 3.7.2 用戶界面和人為因素
- 3.7.3 相信人還是計算機系統
- 3.7.4 依賴、風險和進步
- 【作業】
- 【研究性學習】計算機倫理規則的現實意義
- 第4章 網絡倫理規則
- 【導讀案例】嚴控平臺濫用算法
- 4.1 什么是網絡倫理
- 4.1.1 網絡倫理問題的成因
- 4.1.2 網絡倫理學的提出
- 4.1.3 網絡倫理學的定義
- 4.1.4 網絡倫理學的道德要素
- 4.2 網絡倫理的基本原則
- 4.3 網絡倫理的研究范疇
- 4.3.1 善、惡
- 4.3.2 應當
- 4.3.3 價值
- 4.3.4 平等
- 4.3.5 信用
- 4.3.6 服務
- 4.3.7 批判
- 4.4 網絡倫理難題
- 4.5 垃圾郵件
- 【作業】
- 【研究性學習】網絡倫理規則的現實意義
- 第5章 大數據倫理規則
- 【導讀案例】爬蟲技術的法律底線
- 5.1 數據共享
- 5.1.1 數據共享存在的問題
- 5.1.2 個人數據和匿名數據
- 5.2 大數據倫理問題
- 5.2.1 數據主權和數據權問題
- 5.2.2 隱私權和自主權被侵犯問題
- 5.2.3 數據利用失衡問題
- 5.2.4 大數據倫理問題表現的10個方面
- 5.3 大數據倫理問題的根源
- 5.4 歐盟的大數據平衡措施
- 5.4.1 歐盟隱私權管理平臺
- 5.4.2 倫理數據管理協議
- 5.4.3 數據管理聲明
- 5.4.4 歐洲健康電子數據庫
- 5.5 數據隱私保護對策
- 5.5.1 構建隱私保護倫理準則
- 5.5.2 注重隱私保護倫理教育
- 5.5.3 健全道德倫理約束機制
- 【作業】
- 【研究性學習】制定大數據倫理原則的現實意義
- 第6章 人工智能倫理規則
- 【導讀案例】勒索軟件的2021
- 6.1 人工智能面臨的倫理挑戰
- 6.1.1 人工智能與人類的關系
- 6.1.2 人與智能機器的溝通
- 6.2 與人工智能相關的倫理概念
- 6.2.1 功利主義
- 6.2.2 奴化控制
- 6.2.3 情感倫理
- 6.2.4 “人”的定義
- 6.3 人工智能的倫理原則
- 6.3.1 微軟六大倫理原則
- 6.3.2 百度四大倫理原則
- 6.3.3 歐盟可信賴的倫理準則
- 6.3.4 美國軍用AI倫理原則
- 6.4 人工智能倫理的發展
- 6.4.1 職業倫理準則的目標
- 6.4.2 創新發展道德倫理宣言
- 【作業】
- 【研究性學習】制定人工智能倫理原則的現實意義
- 第7章 職業與職業素養
- 【導讀案例】“人肉計算機”女數學家凱瑟琳·約翰遜
- 7.1 職業素養的概念
- 7.2 職業素養的內涵與特征
- 7.2.1 職業素養基本特征
- 7.2.2 職業素養的三個核心
- 7.2.3 職業素養的分類
- 7.3 職業素養的提升
- 7.3.1 關于新人的蘑菇效應
- 7.3.2 顯性素養——專業知識與技能
- 7.3.3 隱性素養——職業意識與道德
- 7.4 培養職業素養
- 7.4.1 職業素養的“冰山”理論
- 7.4.2 職場必備的職業素養
- 7.4.3 職業素養的自我培養
- 7.4.4 職業素養的教育對策
- 【作業】
- 【研究性學習】職業素養的后天素養及其培養途徑
- 第8章 工匠精神與工程教育
- 【導讀案例】了不起的匠人——王震華
- 8.1 什么是工匠精神
- 8.1.1 工匠精神的內涵
- 8.1.2 工匠精神的現實意義
- 8.1.3 工匠精神的發展
- 8.2 工程素質
- 8.2.1 理科與工科
- 8.2.2 理工科學生的工程素質
- 8.3 工程教育
- 8.3.1 什么是《華盛頓協議》
- 8.3.2 中國工程教育規模世界第一
- 8.3.3 推動工程教育改革的國家戰略
- 8.3.4 國際工程師互認體系的其他協議
- 8.3.5 工程教育專業認證的特點
- 8.4 CDIO工程教育模式
- 8.4.1 CDIO的內涵
- 8.4.2 CDIO的12條標準
- 8.5 新工科的形成與發展
- 8.5.1 新工科研究的內容
- 8.5.2 促進新工科再深化
- 【作業】
- 【研究性學習】熟悉工匠精神與工程教育
- 第9章 計算的學科、思維與職業
- 【導讀案例】智能汽車出行數據的安全
- 9.1 IEEE/ACM《計算課程體系規范》的相關要求
- 9.1.1 勝任力培養實踐
- 9.1.2 我國計算機本科教育的現狀
- 9.1.3 CC2020對中國計算機本科專業學科設置的啟發
- 9.1.4 CC2020對工業界的啟發
- 9.1.5 我國計算機本科專業設置面臨的挑戰
- 9.2 計算思維
- 9.2.1 計算思維的概念
- 9.2.2 計算思維的作用
- 9.2.3 計算思維的特點
- 9.3 碼農的道德責任
- 9.3.1 了解碼農
- 9.3.2 職業化和道德責任
- 9.3.3 ACM職業道德責任
- 9.3.4 軟件工程師道德基礎
- 9.4 計算機職業
- 9.4.1 計算機專業與工作分類
- 9.4.2 準備從事計算機行業工作
- 9.4.3 尋找工作的技巧
- 9.4.4 人工智能的人才培養
- 【作業】
- 【研究性學習】關注計算類專業的職業與責任
- 第10章 安全與法律
- 【導讀案例】算力與東數西算
- 10.1 消費者隱私權保護
- 10.1.1 隱私數據保護
- 10.1.2 隱私的法律保護
- 10.1.3 人工智能的隱私保護
- 10.2 計算機犯罪與立法
- 10.2.1 計算機犯罪
- 10.2.2 病毒擴散
- 10.3 網絡安全問題
- 10.4 大數據安全問題
- 10.4.1 大數據的管理維度
- 10.4.2 數據生命周期安全
- 10.4.3 采集匯聚安全
- 10.4.4 存儲管理安全
- 10.4.5 共享使用安全
- 10.5 大數據安全體系
- 10.6 人工智能法律問題
- 10.6.1 人格權保護
- 10.6.2 數據財產保護
- 10.6.3 侵權責任認定
- 10.6.4 機器人主體地位
- 【作業】
- 【研究性學習】辯論：數據公開還是隱私保護
- 第11章 知識產權與自由軟件
- 【導讀案例】谷歌圖書館
- 11.1 知識產權及其發展
- 11.1.1 保護知識產權
- 11.1.2 新技術的挑戰
- 11.1.3 版權保護的歷史
- 11.1.4 剽竊和版權
- 11.1.5 軟件著作權
- 11.2 合理使用條款與案例
- 11.2.1 “合理使用”條款
- 11.2.2 環球影城訴索尼公司
- 11.2.3 逆向工程：游戲機
- 11.2.4 用戶和程序界面
- 11.3 對侵犯版權的防范
- 11.3.1 用技術手段阻止侵權
- 11.3.2 執法
- 11.3.3 禁令、訴訟和征稅
- 11.3.4 數字版權管理
- 11.3.5 人工智能知識產權問題
- 11.4 搜索引擎應用
- 11.5 自由軟件
- 【作業】
- 【研究性學習】重視知識產權，熟悉“合理使用”條款
- 第12章 區塊鏈技術與應用
- 【導讀案例】促進公共數據依法開放共享
- 12.1 區塊鏈及其發展
- 12.1.1 區塊鏈的定義
- 12.1.2 區塊鏈的發展
- 12.1.3 區塊鏈的特征
- 12.2 區塊鏈核心技術
- 12.2.1 分布式賬本
- 12.2.2 非對稱加密
- 12.2.3 共識機制
- 12.2.4 智能合約
- 12.3 區塊鏈技術的應用
- 12.4 區塊鏈技術與安全
- 【作業】
- 【課程學習與實驗總結】
- 附錄
- 附錄A 作業參考答案
- 參考文獻
- 內容簡介 更新時間：2023-06-28 15:39:36
