本书是在中国职业技术教育学会大力支持和指导下，由华为技术有限公司与南京信息职业技术学院联合编写。本书的主要内容包括5G技术、物联网技术、云计算技术、大数据技术和人工智能技术，力求将这五大技术的发展历史、基本概念、技术理论以及实际应用以翔实的形态展现于读者面前，并以鲜活的应用案例描绘新一代信息技术给社会生活、生产等各方面带来全新变革的蓝图，使读者对前沿的信息技术应用有全面的了解。

本书配有微课视频、教学动画、授课用PPT、课程标准、习题答案等数字化学习资源。与本书配套的数字课程“信息素养通识”在“智慧职教”平台（www.icve.com.cn）上线，学习者可以登录平台进行学习，授课教师可以调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程，详见“智慧职教”服务指南。教师也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关教学资源。

本书适合作为高职和中职院校各专业的信息技术通识课教材，同时也可作为信息技术爱好者的自学参考书。

前辅文
第1章 万众瞩目的5G
  1.1“我”的未来不是梦
  1.2 5G的前世今生
   1.2.1 移动通信发展历程
   1.2.2 5G的发展与演进
  1.3 5G实现之网络篇
   1.3.1 5G的关键性能
   1.3.2 5G网络架构
  1.4 5G实现之技术篇
   1.4.1 使5G速率更快的原因
   1.4.2 使5G时延更小的技术
   1.4.3 使5G更灵活的技术
  1.5 5G的应用
   1.5.1 5G云VR教育应用
   1.5.2 5G车联网应用
   1.5.3 5G智能电网应用
  本章小结
  本章习题
第2章“弄潮儿”——物联网
  2.1 物联网概述
   2.1.1 物联网简介
   2.1.2 物联网的小“故事”
   2.1.3 物联网发展三阶段
   2.1.4 “万亿级”物联网行业背景
   2.1.5 物联网的基本特点
   2.1.6 物联网和5G、大数据、云计算
   2.1.7 物联网的未来
  2.2 物联网架构分析
   2.2.1 物联网逻辑架构
   2.2.2 物联网系统架构
  2.3 物联网的实现
   2.3.1 物联网的分类
   2.3.2 物联网的技术原理
   2.3.3 物联网安全问题
  2.4 物联网的应用
   2.4.1 物联网的应用空间
   2.4.2 物联网商业案例
   2.4.3 物联网行业就业问题
  2.5 物联网新政策新发展
  本章小结
  本章习题
第3章 走进云时代
  3.1 云计算无处不在
   3.1.1 云计算就在身边
   3.1.2 云计算的定义
   3.1.3 云计算的特点
  3.2 云计算的身世之谜
   3.2.1 互联网发展史
   3.2.2 计算发展史
   3.2.3 云计算的发展
  3.3 云计算的亲密接触
   3.3.1 运营模式
   3.3.2 服务模式
  3.4 云计算的关键技术
   3.4.1 虚拟化技术
   3.4.2 网络技术
   3.4.3 存储技术
  3.5 云计算的发展趋势
   3.5.1 产业发展状况
   3.5.2 行业应用情况
   3.5.3 技术发展趋势
   3.5.4 鲲鹏计算产业
  本章小结
  本章习题
第4章 大数据技术与应用
  4.1 大数据简介
   4.1.1 从今日头条看大数据
   4.1.2 大数据的横空出世
   4.1.3 大数据到底有多大
   4.1.4 大数据的特征
   4.1.5 大数据的作用
  4.2 数据、信息和算法
   4.2.1 数据和信息
   4.2.2 算法
   4.2.3 数据、信息和算法的关系
  4.3 大数据的主流技术
   4.3.1 大数据处理的基本流程
   4.3.2 大数据处理的基本思路
   4.3.3 大数据处理的典型技术
  4.4 大数据与云计算、人工智能、物联网
   4.4.1 大数据与云计算
   4.4.2 大数据与人工智能
   4.4.3 大数据与物联网
  4.5 大数据的应用与展望
   4.5.1 大数据的应用案例
   4.5.2 大数据的发展趋势
  本章小结
  本章习题
第5章 人工智能
  5.1 人工智能的产生与发展
   5.1.1 人工智能的发展历程
   5.1.2 人工智能赋能
   5.1.3 人工智能、机器学习与深度学习
   5.1.4 人工智能的三大基础支撑
   5.1.5 人工智能的产业生态
   5.1.6 我国在人工智能领域的布局
  5.2 机器学习
   5.2.1 机器学习简介
   5.2.2 常用数据集介绍
   5.2.3 分类任务
   5.2.4 回归任务
   5.2.5 聚类任务
  5.3 深度学习与神经网络
   5.3.1 神经网络简介
   5.3.2 神经网络可视化工具——PlayGround
   5.3.3 典型神经网络介绍
   5.3.4 典型深度学习平台
   5.3.5 TensorFlow深度学习平台
   5.3.6 深度学习的应用
  5.4 人工智能的未来
  本章小结
  本章习题
参考文献