专业伦理与职业素养：计算机、大数据与人工智能

作品简介

本书共12章，内容包括计算的社会背景，伦理与道德，计算机伦理规则，网络伦理规则，大数据伦理规则，人工智能伦理规则，职业与职业素养，工匠精神与工程教育，计算的学科、思维与职业，安全与法律，知识产权与自由软件，以及区块链技术与应用。本书知识内容系统、全面，可以帮助读者扎实地打好计算学科各专业伦理与职业素养的知识基础。

本书特色鲜明、内容易读易学，既适合高校计算机及信息类专业学生学习，也适合对计算学科相关领域感兴趣的读者阅读参考。

作品目录

• 前言
• 第1章 计算的社会背景
• 【导读案例】个人计算机的发展历程
• 1.1 计算机的渊源
• 1.2 大数据基础
• 1.3 从机械思维到数据思维
• 1.4 人工智能时代
• 【作业】
• 【研究性学习】进入人工智能新时代
• 第2章 伦理与道德
• 【导读案例】构建信息服务算法安全监管体系
• 2.1 伦理与道德基础
• 2.2 科技伦理造福人类
• 2.3 技术伦理
• 2.4 工程伦理
• 2.5 算法歧视
• 【作业】
• 【研究性学习】辩论：算法是否应该透明
• 第3章 计算机伦理规则
• 【导读案例】臭名昭著的五大软件bug
• 3.1 计算技术的伦理问题
• 3.2 技术评估和控制
• 3.3 控制设备和数据
• 3.4 关于技术的决策
• 3.5 错误、故障和风险
• 3.6 软件和设计的问题
• 3.7 提高可靠性和安全性
• 【作业】
• 【研究性学习】计算机伦理规则的现实意义
• 第4章 网络伦理规则
• 【导读案例】严控平台滥用算法
• 4.1 什么是网络伦理
• 4.2 网络伦理的基本原则
• 4.3 网络伦理的研究范畴
• 4.4 网络伦理难题
• 4.5 垃圾邮件
• 【作业】
• 【研究性学习】网络伦理规则的现实意义
• 第5章 大数据伦理规则
• 【导读案例】爬虫技术的法律底线
• 5.1 数据共享
• 5.2 大数据伦理问题
• 5.3 大数据伦理问题的根源
• 5.4 欧盟的大数据平衡措施
• 5.5 数据隐私保护对策
• 【作业】
• 【研究性学习】制定大数据伦理原则的现实意义
• 第6章 人工智能伦理规则
• 【导读案例】勒索软件的2021
• 6.1 人工智能面临的伦理挑战
• 6.2 与人工智能相关的伦理概念
• 6.3 人工智能的伦理原则
• 6.4 人工智能伦理的发展
• 【作业】
• 【研究性学习】制定人工智能伦理原则的现实意义
• 第7章 职业与职业素养
• 【导读案例】“人肉计算机”女数学家凯瑟琳·约翰逊
• 7.1 职业素养的概念
• 7.2 职业素养的内涵与特征
• 7.3 职业素养的提升
• 7.4 培养职业素养
• 【作业】
• 【研究性学习】职业素养的后天素养及其培养途径
• 第8章 工匠精神与工程教育
• 【导读案例】了不起的匠人——王震华
• 8.1 什么是工匠精神
• 8.2 工程素质
• 8.3 工程教育
• 8.4 CDIO工程教育模式
• 8.5 新工科的形成与发展
• 【作业】
• 【研究性学习】熟悉工匠精神与工程教育
• 第9章 计算的学科、思维与职业
• 【导读案例】智能汽车出行数据的安全
• 9.1 IEEE/ACM《计算课程体系规范》的相关要求
• 9.2 计算思维
• 9.3 码农的道德责任
• 9.4 计算机职业
• 【作业】
• 【研究性学习】关注计算类专业的职业与责任
• 第10章 安全与法律
• 【导读案例】算力与东数西算
• 10.1 消费者隐私权保护
• 10.2 计算机犯罪与立法
• 10.3 网络安全问题
• 10.4 大数据安全问题
• 10.5 大数据安全体系
• 10.6 人工智能法律问题
• 【作业】
• 【研究性学习】辩论：数据公开还是隐私保护
• 第11章 知识产权与自由软件
• 【导读案例】谷歌图书馆
• 11.1 知识产权及其发展
• 11.2 合理使用条款与案例
• 11.3 对侵犯版权的防范
• 11.4 搜索引擎应用
• 11.5 自由软件
• 【作业】
• 【研究性学习】重视知识产权，熟悉“合理使用”条款
• 第12章 区块链技术与应用
• 【导读案例】促进公共数据依法开放共享
• 12.1 区块链及其发展
• 12.2 区块链核心技术
• 12.3 区块链技术的应用
• 12.4 区块链技术与安全
• 【作业】
• 【课程学习与实验总结】
• 附录
• 参考文献