生成推荐资源清单

以下资源适用于“AI导论”课程的改版与更新，覆盖经典AI方法、概率与机器学习基础、深度学习实践、现代NLP与LLM，以及AI公平性与负责任AI框架。每条均附有教学用途建议，便于纳入课程设计与评估对齐。

1) Artificial Intelligence: A Modern Approach (第4版)
- 作者: Stuart Russell, Peter Norvig
- 出版: Pearson, 2020
- 核心覆盖: 经典AI框架（搜索、知识表示、规划、约束满足）、概率推理、机器学习概览、多智能体与伦理概述。
- 适用层次: 本科高年级/研究生入门；作为主教材。
- 教学用途建议: 用作课程主线与术语标准；配合章节型测验与小型编程任务（如搜索与贝叶斯网络）实现形成性评估；将第26章（伦理与社会）与案例讨论结合。

2) Probabilistic Machine Learning: An Introduction
- 作者: Kevin P. Murphy
- 出版: MIT Press, 2022
- 核心覆盖: 概率建模基础、线性/非线性模型、图模型、变分与采样、因果初步；强调不确定性与可解释推断。
- 适用层次: 本科高年级/研究生；作为“AI中的概率方法”与机器学习模块参考书。
- 教学用途建议: 结合AIMA的概率推理章节，安排两到三周“从频率到贝叶斯”的方法单元；以开卷笔记+代码实验（如变分推断）考核推断与建模能力。

3) Dive into Deep Learning（动手学深度学习, D2L）
- 作者: Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alex J. Smola 等
- 出版与获取: 开源在线教材，持续更新；提供中英文版及可运行代码（Jupyter）
- 核心覆盖: 从线性模型到CNN/RNN/Transformer，优化与正则化，计算性能与实践细节；强调可复现实验。
- 适用层次: 本科/研究生；作为深度学习实践与项目导向资源。
- 教学用途建议: 作为实验与项目主材料；规定实验基线（如图像分类、序列建模、微调小型Transformer），将复现实验报告与误差分析纳入评分量规。

4) Speech and Language Processing (第3版草稿, 在线更新)
- 作者: Dan Jurafsky, James H. Martin
- 出版与获取: 第3版在线草稿免费开放；近年持续更新，涵盖Transformer与LLM相关内容
- 核心覆盖: 统计与神经NLP、现代预训练与微调范式、语音基础、评测方法；含最新趋势综述。
- 适用层次: 本科高年级/研究生；作为“现代NLP/LLM导论”模块主阅读。
- 教学用途建议: 以章节阅读+阅读测验驱动“模型卡/数据卡+评测基准”的方法意识；设计一个小型LLM应用或评测作业（如提示工程与鲁棒性测试）。

5) Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities
- 作者: Solon Barocas, Moritz Hardt, Arvind Narayanan
- 出版: MIT Press, 2023（早期在线版长期开放）
- 核心覆盖: 公平性定义与权衡、偏差来源、因果视角、合规与政策接口、评测指标与实践限制。
- 适用层次: 本科/研究生；作为“负责任AI/AI社会影响”模块核心读物。
- 教学用途建议: 组织案例式研讨与指标计算实操（如DP、EO、EOD等）；将“数据集审计+指标报告+改进方案”作为阶段性作业，支撑课程学习目标中的伦理与社会责任维度。

课程整合建议
- 主线教材: AIMA第4版提供统一的AI问题表述与方法框架。
- 方法深化: Murphy用于概率与不确定性建模，强化理论与推断技能。
- 实践组件: D2L承载深度学习与项目实践，连接代码与评估。
- 领域前沿: Jurafsky & Martin用于NLP/LLM单元，更新现代生成式技术。
- 伦理与治理: Barocas 等用于公平性与责任模块，支持学习目标中的合规与社会影响评估。

说明与选择原则
- 更新性: 选材覆盖至近年的LLM与公平性进展（在线教材可保持最新）。
- 互补性: 将“经典AI—概率ML—深度学习—NLP—伦理”闭环化，便于成果导向对齐与多元评估。
- 可操作性: 兼顾理论可考核与实验可复现，利于构建项目、测验与报告一体化评估体系。

以下资源适用于“编程基础研讨读物”的选编与教学使用，覆盖抽象与程序设计方法、语言实践、算法入门与软件设计原则。每条目均包含教学定位、核心知识点与可用于研讨的活动建议，便于直接纳入教学大纲或读书研讨。

1) Structure and Interpretation of Computer Programs (2nd ed., 1996), Harold Abelson, Gerald Jay Sussman, Julie Sussman
- 教学定位：计算机程序抽象与计算模型的经典读物；奠定程序设计与计算思维的理论基础。
- 适用对象/先修：具备高中代数；无特定语言先修。面向初学到中级学生。
- 核心知识点：过程抽象与高阶函数、数据抽象与消息传递、模块化与闭包、惰性求值与流、元语言抽象（解释器与编译器雏形）。
- 研讨活动建议：
  - 以“求值模型”对比命令式与函数式范式的表达力。
  - 精读“解释器一章”，小组构建最小解释器并讨论语言设计权衡。
  - 案例分析：用数据抽象重构重复代码，评估抽象边界的变化对可维护性的影响。
- 获取方式（官方）：MIT Press 书目页 https://mitpress.mit.edu/9780262510875/structure-and-interpretation-of-computer-programs/

2) How to Design Programs, Second Edition (2018), Matthias Felleisen, Robert Bruce Findler, Matthew Flatt, Shriram Krishnamurthi
- 教学定位：面向初学者的系统化程序设计方法；强调“设计配方”（Design Recipe）与以数据为中心的设计。
- 适用对象/先修：零基础到入门；配套 Racket/DrRacket 环境。
- 核心知识点：问题分解与数据驱动设计、合同式设计与测试、递归与结构化数据、状态与事件驱动编程入门。
- 研讨活动建议：
  - 设计配方实操：从数据定义、示例、模板到测试与实现的端到端演练。
  - 同题异解讨论：递归 vs. 迭代在可读性与不变式表达上的差异。
  - 以“世界程序（事件驱动）”为例，评估模型-视图-更新分离的教学价值。
- 获取方式（免费在线）：https://htdp.org/

3) Think Python: How to Think Like a Computer Scientist (2nd ed., 2015), Allen B. Downey
- 教学定位：Python 语言的编程入门与计算思维培养，覆盖基础语法到面向对象与递归。
- 适用对象/先修：零基础；适合作为实践导向的入门读物与配套练习来源。
- 核心知识点：基本数据类型与控制流、函数与参数传递、字符串与文件、类与对象、递归与算法思维。
- 研讨活动建议：
  - 代码走查：从初版解法出发，增量引入函数抽象与单元测试，比较错误率与可读性。
  - 习题拓展：将小练习扩展为可复用模块，梳理接口设计原则（命名、文档、示例）。
  - 性能基线：用简单基准比较不同实现策略的时空权衡（如列表推导式与循环）。
- 获取方式（免费在线）：https://greenteapress.com/wp/think-python-2e/

4) Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people (2016), Aditya Bhargava
- 教学定位：以可视化方式讲解核心算法与复杂度概念，强调直观理解与实践例子。
- 适用对象/先修：了解基本编程结构；适合算法初学者。
- 核心知识点：时间复杂度（Big-O）、查找与排序、递归思想、哈希表、图与最短路径、贪心与分治。
- 研讨活动建议：
  - 复杂度估算工作坊：对给定代码片段进行阶数分析与常数折中讨论。
  - 算法选择辩论：在实际场景（如路径规划、去重、推荐）中比较数据结构与算法的适配性。
  - 可视化复述：要求学习者用图解重构算法流程，检验对递归与状态转换的理解。
- 获取方式（出版社页）：https://www.manning.com/books/grokking-algorithms

5) A Philosophy of Software Design (2nd ed., 2021), John Ousterhout
- 教学定位：面向初学到进阶阶段的设计理念导论；聚焦控制复杂度的核心原则与实践。
- 适用对象/先修：完成基础编程练习后；适合作为代码评审与重构研讨读物。
- 核心知识点：复杂度来源与“变化放大”、深模块与信息隐藏、定义良好的接口、注释与文档策略、分层与错误处理。
- 研讨活动建议：
  - 代码重构实验：选取入门项目，围绕模块边界与接口深度进行两轮重构与对比评估。
  - 设计评审会议模拟：依据书中评审要点，对学生作业进行结构化评审与行动项跟踪。
  - 案例复盘：分析现实开源项目中的设计权衡与复杂度引入点。
- 获取方式（作者官网）：https://www.posd.dev/

选用建议（课程整合）
- 周次编排示例：第1–3周 HtDP（设计方法）＋ Think Python（语言实践）；第4–6周 SICP（抽象与计算模型）；第7–8周 Grokking Algorithms（算法直观与复杂度）；第9–10周 A Philosophy of Software Design（代码质量与架构思维）。
- 学习产出：每本读物至少安排一次“精读＋实现＋评审”的闭环活动，产出包括读书笔记、可运行代码、测试用例与评审记录。

Below are five authoritative resources for designing onboarding programs that meet compliance and safety requirements. Each entry includes a brief instructional design application.

1) ISO 45001:2018 — Occupational health and safety management systems (International Organization for Standardization)
- Link: https://www.iso.org/iso-45001-occupational-health-and-safety.html
- What it covers: Systematic requirements for OH&S management (leadership, worker participation, hazard identification, competence, communication, emergency preparedness).
- Instructional design use: Map onboarding learning objectives to ISO 45001 clauses (e.g., hazard reporting, emergency procedures). Use the competence and awareness requirements to define role-based safety training paths and assessment criteria.

2) OSHA Recommended Practices for Safety and Health Programs (U.S. Occupational Safety and Health Administration)
- Link: https://www.osha.gov/safety-management
- What it covers: Core elements of an effective safety program, with practical tools and checklists (worker participation, hazard identification, education and training, incident investigation).
- Instructional design use: Structure new-hire safety orientation around OSHA’s elements. Convert checklists into scenario-based modules (e.g., near-miss reporting), and use the guidance to create job-specific microlearning and reinforcement schedules.

3) Preventing Workplace Harassment: EEOC Resources and Promising Practices (U.S. Equal Employment Opportunity Commission)
- Link: https://www.eeoc.gov/harassment
- What it covers: Legal expectations and practical guidance for preventing harassment, including reporting, investigations, manager responsibilities, and bystander intervention.
- Instructional design use: Develop compliance modules that align with EEOC promising practices (clear reporting pathways, manager training, anti-retaliation). Include policy acknowledgment, behavioral scenarios, and knowledge checks tied to reporting obligations.

4) Protecting New Starters and Induction Training (UK HSE — Health and Safety Executive)
- Link: https://www.hse.gov.uk/new-to-the-job/
- What it covers: Risk management for new and inexperienced workers, effective induction components, supervisor responsibilities, and common early-tenure incident risks.
- Instructional design use: Build induction pathways that prioritize high-risk tasks for new starters. Incorporate supervisor-led coaching checklists, staged competency sign-offs, and targeted refreshers during the first 90 days.

5) Employment Practices and Data Protection (UK ICO — Information Commissioner’s Office)
- Link: https://ico.org.uk/for-organisations/employment/
- What it covers: Data protection for employee information under UK GDPR, including lawful basis, transparency, retention, monitoring, and subject rights.
- Instructional design use: Create onboarding content for privacy compliance (notice at collection, data minimization, retention schedules, acceptable monitoring). Include role-specific modules for HR, IT, and managers on handling employee data and access controls.

Notes for application:
- Adapt jurisdiction-specific content (e.g., OSHA, EEOC, ICO, HSE) to your operating regions.
- Use these sources to derive measurable learning objectives, role-based curricula, validated assessments, and compliance documentation (policy acknowledgments, training records).