必修1 数据与计算课件
精选课件
| 名称 | 2.2 赋值语句和分支语句 课件-2023—2024学年高中信息技术教科版（2020）必修1 | ||
| 格式 | pptx | ||
| 文件大小 | 229.9KB | ||
| 资源类型 | 教案 | ||
| 版本资源 | 教科版（2019） | ||
| 科目 | 信息技术（信息科技） | ||
| 更新时间 | 2025-03-03 01:20:11 | ||
必修1 数据与计算课件
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- 3.4加密与解密 课件（15PPT）2021—2022学年教科版（2019）信息技术必修1
- 4.1 算法及其特征 第一课时课件（14PPT）2021-2022学年高中信息技术教科版（2019）必修1
章节目录
- 第1单元 初识数据与计算
- 1.1 我们身边的数据
- 1.2 数据的计算
- 第2单元 编程计算
- 2.1 计算机解决问题的过程
- 2.2 做出判断的分支
- 2.3 周而复始的循环
- 2.4 可以复用的代码
- 第3单元 认识数据
- 3.1 数据编码
- 3.2 数据与结构
- 3.3 数据与系统
- 3.4 加密与解密
- 第4单元 计算与问题解决
- 4.1 算法及其特征
- 4.2 数值计算
- 4.3 非数值计算
- 第5单元 数据分析与人工智能
- 5.1 走近数据分析
- 5.2 探秘人工智能
- 第1单元 信息系统的组成与功能
- 1.1 信息系统的组成
- 1.2 信息系统的功能
- 第2单元 信息系统的集成
- 2.1 计算机系统的组成
- 2.2 计算机系统互联
- 2.3 无线局域网的组建
- 2.4 基于物联网的信息系统
- 2.5 远程控制系统的组建
- 2.6 小型信息系统的组建
- 第3单元 信息系统的设计与开发
- 3.1 信息系统的设计
- 3.2 数据库的构建
- 3.3 信息系统的数据输入
- 3.4 信息系统的数据处理
- 3.5 信息系统的数据呈现
- 第4单元 信息系统的安全
- 4.1 信息系统安全风险
- 4.2 信息系统安全技术
- 4.3 信息系统安全管理
- 第5单元 信息社会的建设
- 5.1 信息社会的伦理与道德
- 5.2 信息社会的法律与法规
- 5.3 信息社会的未来发展
- 第1单元 数据及其结构
- 1.1 数据及其价值
- 1.2 数据的组织结构
- 1.3 认识数据抽象
- 第2单元 线性表及其应用
- 2.1 线性表结构及其实现
- 2.2 随机抽取问题
- 2.3 字符串应用
- 第3单元 数据的排序与查找
- 3.1 迭代与递归
- 3.2 数据的排序
- 3.3 数据的查找
- 第4单元 队列及其应用
- 4.1 队列结构及其实现
- 4.2 基数排序
- 4.3 排队取号模拟系统
- 第5单元 栈及其应用
- 5.1 栈结构及其实现
- 5.2 符号匹配问题
- 5.3 算术表达式求值
- 第6单元 树及其应用
- 6.1 树结构及其实现
- 6.2 用二叉树排序
- 6.3 画出二叉树
- 第1单元 网络与生活
- 1.1 网络的价值
- 1.2 网络的合理使用
- 第2单元 网络基础知识
- 2.1 认识网络
- 2.2 剖析网络
- 第3单元 网络组建与接入
- 3.1 组建局域网
- 3.2 接入网络
- 第4单元 网络应用与创新
- 4.1 常见的网络应用
- 4.2 创新网络应用
- 第5单元 网络管理与安全
- 5.1 网络管理与维护
- 5.2 网络安全与防范
- 第6单元 网络技术新发展
- 6.1 初识云计算
- 6.2 探寻云计算的关键技术
- 第1单元 数据世界与问题解决
- 1.1 认识数据管理与分析的重要性
- 1.2 需求分析与整体解决方案的制订
- 第2单元 数据的收集与整理
- 2.1 数据的收集
- 2.2 认识噪声数据
- 2.3 数据的结构化
- 第3单元 数据的管理
- 3.1 数据库的初识与剖析
- 3.2 数据库的设计与创建
- 3.3 数据库的操作与应用
- 第4单元 数据的分析与可视化
- 4.1 数据分析方法
- 4.2 数据分析工具
- 4.3 数据可视化
- 第5单元 数据安全
- 5.1 数据丢失与泄露的风险
- 5.2 数据备份与恢复
- 第6单元 初识数据仓库与数据挖掘
- 6.1 数据库和数据仓库
- 6.2 初识数据挖掘
- 6.3 数据挖掘的应用
- 第1单元 初识人工智能
- 1.1 人工智能的概念
- 1.2 人工智能的起源和发展
- 第2单元 知识表示及其应用
- 2.1 知识表示发展史
- 2.2 知识的状态——过程表示
- 2.3 知识的逻辑表示
- 2.4 搜索技术
- 第3单元 机器学习与深度学习
- 3.1 机器学习的起源与发展
- 3.2 机器学习的原理、分类与内涵
- 3.3 人工神经网络与深度学习
- 第4单元 体验人工智能应用
- 4.1 体验人工智能开放平台
- 4.2 体验中文文本挖掘
- 4.3 字符识别及其应用
- 4.4 人脸识别及其应用
- 4.5 语音识别及其应用
- 第5单元 人工智能的辩证思考
- 5.1 智能系统的应用体验
- 5.2 人工智能的巨大价值和潜在威胁