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大數(shù)據(jù)與人工智能導(dǎo)論 版權(quán)信息
- ISBN：9787303266166
- 條形碼：9787303266166 ; 978-7-303-26616-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數(shù)據(jù)與人工智能導(dǎo)論 內(nèi)容簡介
本書共分為7章。 第1章介紹了大數(shù)據(jù)與人工智能的基本概念、發(fā)展歷史、特征與現(xiàn)狀，以及面臨的難題和未來的前景。 第2章介紹了大數(shù)據(jù)的特性以及大數(shù)據(jù)分析全流程所涉及的各種技術(shù)，主要包含數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理、存儲與管理、處理與分析、可視化以及安全與隱私保護。 第3章介紹了大數(shù)據(jù)各種云計算平臺，主要包括MapReduce平臺、Hadoop平臺、Spark平臺。 第4章介紹了機器學(xué)習(xí)的定義、發(fā)展、范圍和方法等，并對監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)的代表性方法做了具體介紹。 第5章首先介紹了人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、特點、結(jié)構(gòu)和工作方式，并著重介紹了*基本、*典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，其次介紹了深度學(xué)習(xí)的定義、主要特點，并結(jié)合實例介紹了深度學(xué)習(xí)算法的主要模型。 第6章針對智能語音、計算機視覺、自然語言處理三個重要的人工智能研究領(lǐng)域，分別在技術(shù)原理、發(fā)展歷程、研究方向和技術(shù)應(yīng)用等幾個方面做了介紹。 第7章介紹了大數(shù)據(jù)與人工智能在各行業(yè)的廣泛應(yīng)用。 本書適合作為高等學(xué)校非計算機類本專科專業(yè)大一新生的通識教材，開拓學(xué)生科技視野，培養(yǎng)學(xué)生大數(shù)據(jù)與人工智能的應(yīng)用能力，幫助學(xué)生了解其發(fā)展過程與基本知識，熟悉大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與市場需求。
大數(shù)據(jù)與人工智能導(dǎo)論 目錄
第1章 大數(shù)據(jù)與人工智能概述
1.1 大數(shù)據(jù)概述
1.2 人工智能概述
1.3 大數(shù)據(jù)與人工智能的機遇與挑戰(zhàn)
1.4 本章小結(jié)
第2章 大數(shù)據(jù)技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)的多樣性
2.2 大數(shù)據(jù)處理的一般流程
2.3 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
2.4 數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)倉庫
2.5 數(shù)據(jù)處理與分析
2.6 數(shù)據(jù)可視化
2.7 數(shù)據(jù)安全和隱私保護
2.8 本章小結(jié)
第3章 大數(shù)據(jù)計算平臺
3.1 云計算
3.2 云計算平臺
3.3 MapReduce平臺
3.4 Hadoop平臺
3.5 Spark平臺
3.6 本章小結(jié)
第4章 機器學(xué)習(xí)
4.1 機器學(xué)習(xí)概述
4.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)
4.3 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
4.4 強化學(xué)習(xí)
4.5 本章小結(jié)
第5章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展概況
5.2 人工神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.4 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.5 深度學(xué)習(xí)
5.6 本章小結(jié)
第6章 智能識別
6.1 智能語音
6.2 計算機視覺
6.3 自然語言處理
6.4 本章小結(jié)
第7章 大數(shù)據(jù)與人工智能的應(yīng)用
7.1 智能家居
7.2 智慧醫(yī)療
7.3 智慧交通
7.4 智能安防
7.5 智能金融
7.6 智能教育
7.7 智能機器人
7.8 無人駕駛
7.9 大數(shù)據(jù)和人工智能的未來
7.10 本章小結(jié)
參考文獻
1.1 大數(shù)據(jù)概述
1.2 人工智能概述
1.3 大數(shù)據(jù)與人工智能的機遇與挑戰(zhàn)
1.4 本章小結(jié)
第2章 大數(shù)據(jù)技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)的多樣性
2.2 大數(shù)據(jù)處理的一般流程
2.3 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
2.4 數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)倉庫
2.5 數(shù)據(jù)處理與分析
2.6 數(shù)據(jù)可視化
2.7 數(shù)據(jù)安全和隱私保護
2.8 本章小結(jié)
第3章 大數(shù)據(jù)計算平臺
3.1 云計算
3.2 云計算平臺
3.3 MapReduce平臺
3.4 Hadoop平臺
3.5 Spark平臺
3.6 本章小結(jié)
第4章 機器學(xué)習(xí)
4.1 機器學(xué)習(xí)概述
4.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)
4.3 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
4.4 強化學(xué)習(xí)
4.5 本章小結(jié)
第5章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展概況
5.2 人工神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.4 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.5 深度學(xué)習(xí)
5.6 本章小結(jié)
第6章 智能識別
6.1 智能語音
6.2 計算機視覺
6.3 自然語言處理
6.4 本章小結(jié)
第7章 大數(shù)據(jù)與人工智能的應(yīng)用
7.1 智能家居
7.2 智慧醫(yī)療
7.3 智慧交通
7.4 智能安防
7.5 智能金融
7.6 智能教育
7.7 智能機器人
7.8 無人駕駛
7.9 大數(shù)據(jù)和人工智能的未來
7.10 本章小結(jié)
參考文獻
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