本书是国家精品课程和中国大学MOOC配套教材，也是教育部大学计算机课程改革项目成果之一。全书以计算思维为切入点，重构大学计算机的知识体系，以培养学生的计算思维能力、提升综合素质、培养创新能力为目的。
本书共9章，从基础理论概述、新技术探索、实践应用三个层面分别进行讲解。基础理论概述篇以培养学生的计算思维能力为目的，从认识问题、存储问题、解决问题的角度组织内容，使学生认识和理解计算思维的本质，以及掌握通过计算机实现计算思维的基本过程，内容包括认识计算机、简单数据的存储与处理、复杂数据的存储与处理、规模数据的有效管理、信息共享与利用。新技术探索篇以了解计算机前沿技术为目的，培养学生学习和使用计算机新技术的能力，内容包括云计算与大数据基础、人工智能。实践应用篇以理解计算思维为目的，从计算机的常用软件入手，强化实践，培养学生利用计算机解决实际问题的能力，内容包括Windows 10管理计算机、Office 2016的使用。
本书可作为高等学校“计算机导论”课程的主教材，也可作为全国计算机应用技术证书考试的培训教材或计算机爱好者的自学参考书。

上篇 基础理论概述
第1章 认识计算机
1.1 计算思维
1.1.1 人类认识世界与改造世界的基本思维
1.1.2 理解计算思维
1.2 通用机的体系结构
1.2.1 现代计算机的产生
1.2.2 冯·诺依曼体系结构
1.3 计算机的基本组成
1.3.1 硬件组成
1.3.2 软件组成
1.3.3 操作系统简介
1.3.4 语言处理程序
1.4 知识扩展
1.4.1 软件危机与软件开发模型
1.4.2 智能手机的基本构成
1.4.3 CPU的多核技术
习题1
第2章 简单数据的存储与处理
2.1 数字的存储与显示
2.1.1 计数制
2.1.2 不同计数制间的转换
2.1.3 计算机中数值型数据的表示方法
2.1.4 计算机中的基本运算
2.2 文字的存储与显示
2.2.1 编码表示
2.2.2 输入
2.2.3 存储
2.2.4 输出
2.3 多媒体的存储与显示
2.3.1 图形图像
2.3.2 声音
2.3.3 视频
2.4 知识扩展
2.4.1 理解编码
2.4.2 浮点数的表示方法
习题2
第3章 复杂数据的存储与处理
3.1 算法与数据结构
3.1.1 算法
3.1.2 数据结构
3.1.3 线性结构与非线性结构
3.2 线性结构的存储与处理
3.2.1 线性表的存储与处理
3.2.2 先进后出结构的存储与处理
3.2.3 先进先出结构的存储与处理
3.3 数据的查找与排序
3.3.1 查找
3.3.2 排序
3.4 知识扩展
3.4.1 树
3.4.2 二叉树
习题3
第4章 规模数据的有效管理
4.1 数据管理概述
4.1.1 数据管理的发展
4.1.2 数据库系统
4.2 数据表示
4.2.1 现实世界
4.2.2 概念世界
4.2.3 数据世界
4.3 关系数据库
4.3.1 基本概念
4.3.2 关系数据库系统的体系结构
4.3.3 关系模型的完整性规则
4.4 知识扩展
4.4.1 传统的集合运算
4.4.2 专门的关系运算
习题4
第5章 信息共享与利用
5.1 通信技术基础
5.1.1 通信系统的基本概念
5.1.2 数字通信技术
5.1.3 数据交换技术
5.1.4 主要评价指标
5.2 计算机网络基础
5.2.1 计算机网络的产生与发展
5.2.2 计算机网络的基本概念
5.2.3 计算机网络的基本组成
5.2.4 计算机网络的分类
5.3 局域网简介
5.3.1 以太网
5.3.2 无线局域网
5.4 因特网基础
5.4.1 基本概念
5.4.2 基本服务
5.5 网络安全基础
5.5.1 网络安全的含义与特征
5.5.2 基本网络安全技术
5.6 知识扩展
5.6.1 搜索引擎
5.6.2 基本检索
5.6.3 高级检索
习题5
中篇 新技术探索
第6章 云计算与大数据基础
6.1 云计算简介
6.1.1 云计算与云
6.1.2 云计算的特点与不足
6.2 云计算的基本类型
6.2.1 基础设施即服务（IaaS）
6.2.2 平台即服务（PaaS）
6.2.3 软件即服务（SaaS）
6.2.4 三种类型的关系
6.3 主流云计算技术介绍
6.3.1 常见的云计算技术
6.3.2 基本云计算技术的技术对比
6.3.3 Google的云计算技术架构分析
6.4 大数据的基本概念及特征
6.4.1 大数据的含义
6.4.2 大数据的特征
6.4.3 大数据的价值
6.4.4 大数据的技术基础
6.5 大数据分析技术
6.5.1 大数据分析的基本要求
6.5.2 大数据处理分析工具
6.6 知识扩展
6.6.1 云终端的现状
6.6.2 云终端的发展趋势
习题6
第7章 人工智能
7.1 人工智能概述
7.1.1 人工智能的产生和发展
7.1.2 人工智能的主要流派
7.1.3 人工智能的研究领域
7.2 机器学习基础
7.2.1 机器学习的概念和特征
7.2.2 机器学习的数学基础
7.2.3 机器学习的常用算法
7.2.4 编程语言、工具和环境
7.2.5 使用机器学习解决问题的基本流程
7.3 人工神经网络简介
7.3.1 人工神经网络的发展
7.3.2 神经元模型
7.3.3 单层神经网络
7.3.4 双层神经网络
7.4 深度学习基础
7.4.1 深度学习的概念和特征
7.4.2 普通多层神经网络
7.4.3 卷积神经网络
7.5 知识扩展
习题7
下篇 实践应用
第8章 Windows 10管理计算机
8.1 Windows 10的基本操作
8.1.1 Windows 10简介
8.1.2 鼠标和键盘的基本操作
8.1.3 Windows 10的界面及操作
8.1.4 Windows 10的菜单