包郵大數(shù)據(jù)與人工智能導(dǎo)論(微課版)

作者：韓博

出版社：人民郵電出版社出版時間：2024-06-01

開本： 16開 頁數(shù)： 205

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本書特色
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目錄
作者簡介

大數(shù)據(jù)與人工智能導(dǎo)論(微課版) 版權(quán)信息

ISBN：9787115642295
條形碼：9787115642295 ; 978-7-115-64229-5
裝幀：平裝-膠訂
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
教材
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研究生/本科/專科教材

大數(shù)據(jù)與人工智能導(dǎo)論(微課版) 本書特色

（1）強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)和人工智能之間的密切關(guān)系：本書強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)與人工智能的相互依賴和互補(bǔ)關(guān)系。大數(shù)據(jù)為人工智能系統(tǒng)提供了訓(xùn)練和改進(jìn)的基礎(chǔ)，人工智能則為大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用提供了支持。

（2）提供全面的內(nèi)容覆蓋：本書涵蓋大數(shù)據(jù)和人工智能的核心概念、技術(shù)及應(yīng)用。從基礎(chǔ)知識到前沿技術(shù)，從技術(shù)角度到道德、倫理和數(shù)據(jù)安全等角度，內(nèi)容全面而詳細(xì)。

（3）構(gòu)建極具邏輯性和連貫性的知識體系：本書的內(nèi)容按照邏輯順序進(jìn)行組織，從第2章開始，每章都建立在前一章的基礎(chǔ)上，形成了連貫的知識體系，這樣讀者能夠系統(tǒng)地理解大數(shù)據(jù)和人工智能的相關(guān)概念、技術(shù)及應(yīng)用。

（4）講解深入淺出：本書以深入淺出的方式分享相關(guān)研究的發(fā)展歷史、理論基礎(chǔ)、經(jīng)典算法和前沿應(yīng)用。無論是已經(jīng)初步了解大數(shù)據(jù)和人工智能的讀者還是從未接觸過的讀者，通過學(xué)習(xí)本書都能擴(kuò)展已有的大數(shù)據(jù)和人工智能的數(shù)據(jù)科學(xué)認(rèn)知。

大數(shù)據(jù)與人工智能導(dǎo)論(微課版) 內(nèi)容簡介

本書主要介紹大數(shù)據(jù)與人工智能相關(guān)知識。全書共10章，包括大數(shù)據(jù)與人工智能概述，大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)概況，大數(shù)據(jù)技術(shù)，人工智能技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí)，其他新興技術(shù)，人工智能與大數(shù)據(jù)人才概述，人工智能倫理，數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容。本書通過在章前設(shè)定學(xué)習(xí)目標(biāo)的方式，幫助讀者掌握各章的核心內(nèi)容，并以簡明扼要的圖文方式對概念和技術(shù)進(jìn)行全面論述。本書編者編寫了相關(guān)的擴(kuò)展案例，以在線文檔的方式供讀者擴(kuò)展閱讀；此外，本書每章*后還提供一定數(shù)量的習(xí)題，以供讀者鞏固所學(xué)知識。本書可作為高等院校計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、軟件工程、物聯(lián)網(wǎng)工程、網(wǎng)絡(luò)空間安全等專業(yè)的教材，也可供大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的技術(shù)人員學(xué)習(xí)使用，還可作為非計算機(jī)相關(guān)專業(yè)的研究人員學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與人工智能的參考用書。

大數(shù)據(jù)與人工智能導(dǎo)論(微課版) 目錄

【章名目錄】

第　1章大數(shù)據(jù)與人工智能概述　1

第　2章大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)概況　14

第3章　大數(shù)據(jù)技術(shù)　34

第4章　人工智能技術(shù)　97

第5章　機(jī)器學(xué)習(xí)　106

第6章　強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí)　135

第7章　其他新興技術(shù)　148

第8章　人工智能與大數(shù)據(jù)人才概述　168

第9章　人工智能倫理　181

第　10章數(shù)據(jù)安全　193

【詳細(xì)目錄】

第　1章大數(shù)據(jù)與人工智能概述　1

1.1　大數(shù)據(jù)的概念、特征與發(fā)展歷程　1

1.1.1　大數(shù)據(jù)的概念與特征　1

1.1.2　大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程　3

1.2　人工智能的概念與發(fā)展歷程　4

1.2.1　人工智能的概念　4

1.2.2　人工智能的發(fā)展歷程　5

1.3　數(shù)字時代的思維變革與技術(shù)支持　7

1.3.1　數(shù)字時代的挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)思維模式的轉(zhuǎn)變　7

1.3.2　發(fā)展基石：算子、算力　8

1.4　大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系　10

1.4.1　大數(shù)據(jù)與人工智能　10

1.4.2　小數(shù)據(jù)與人工智能　11

1.5　本章小結(jié)　12

1.6　習(xí)題　13

第　2章大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)概況　14

2.1　大數(shù)據(jù)與人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀　14

2.1.1　應(yīng)用領(lǐng)域　14

2.1.2　發(fā)展趨勢　24

2.2　我國相關(guān)產(chǎn)業(yè)的布局　25

2.2.1　大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)布局　26

2.2.2　人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)布局　27

2.3　大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展機(jī)遇與面臨的挑戰(zhàn)　27

2.3.1　大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展機(jī)遇　28

2.3.2　大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)　30

2.4　本章小結(jié)　33

2.5　習(xí)題　33

第3章　大數(shù)據(jù)技術(shù)　34

3.1　大數(shù)據(jù)采集　34

3.1.1　大數(shù)據(jù)來源　34

3.1.2　大數(shù)據(jù)采集設(shè)備　35

3.1.3　大數(shù)據(jù)采集方法　36

3.2　大數(shù)據(jù)預(yù)處理　40

3.2.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)基本概述　40

3.2.2　大數(shù)據(jù)預(yù)處理流程　42

3.3　大數(shù)據(jù)存儲與管理　48

3.3.1　大數(shù)據(jù)存儲的概念　49

3.3.2　大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)　64

3.4　大數(shù)據(jù)可視化　80

3.4.1　數(shù)據(jù)可視化概念　81

3.4.2　大數(shù)據(jù)可視化方法　81

3.4.3　可視化工具　84

3.5　典型大數(shù)據(jù)計算平臺　86

3.5.1　Hadoop　86

3.5.2　Apache Spark　90

3.5.3　Apache Storm　95

3.6　本章小結(jié)　96

3.7　習(xí)題　96

第4章　人工智能技術(shù)　97

4.1　人工智能技術(shù)的概念　97

4.2　自然語言處理　97

4.2.1　自然語言處理的定義　98

4.2.2　自然語言處理的原理　98

4.2.3　自然語言處理的發(fā)展歷史　98

4.2.4　自然語言處理的前景　99

4.3　機(jī)器視覺　100

4.3.1　機(jī)器視覺的定義　100

4.3.2　機(jī)器視覺的原理　101

4.3.3　機(jī)器視覺的發(fā)展歷史　101

4.3.4　機(jī)器視覺的前景　102

4.4　語音識別　103

4.4.1　語音識別的定義　103

4.4.2　語音識別的原理　103

4.4.3　語音識別的發(fā)展歷史　104

4.4.4　語音識別的前景　104

4.5　本章小結(jié)　105

4.6　習(xí)題　105

第5章　機(jī)器學(xué)習(xí)　106

5.1　機(jī)器學(xué)習(xí)概述　106

5.1.1　機(jī)器學(xué)習(xí)的定義　106

5.1.2　機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史　107

5.1.3　機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類　109

5.2　機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念　110

5.2.1　樣本數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集和特征　110

5.2.2　分類、回歸與聚類　111

5.3　機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估與性能度量　112

5.3.1　模型評估　113

5.3.2　性能度量　115

5.4　機(jī)器學(xué)習(xí)算法　118

5.4.1　線性模型　119

5.4.2　決策樹　123

5.4.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　126

5.4.4　支持向量機(jī)　129

5.4.5　樸素貝葉斯　130

5.4.6　聚類　131

5.4.7　降維與度量學(xué)習(xí)　132

5.4.8　特征選擇　133

5.5　本章小結(jié)　134

5.6　習(xí)題　134

第6章　強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí)　135

6.1　強(qiáng)化學(xué)習(xí)　135

6.1.1　強(qiáng)化學(xué)習(xí)要素　136

6.1.2　K-臂游戲機(jī)　137

6.1.3　蒙特卡洛強(qiáng)化學(xué)習(xí)　138

6.1.4　時序差分學(xué)習(xí)　138

6.1.5　強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)　140

6.2　深度學(xué)習(xí)　141

6.2.1　走進(jìn)深度學(xué)習(xí)　141

6.2.2　前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　141

6.2.3　卷積網(wǎng)絡(luò)　142

6.2.4　循環(huán)網(wǎng)絡(luò)　142

6.2.5　Transformer　142

6.3　集成學(xué)習(xí)　143

6.3.1　Boosting　144

6.3.2　Bagging　145

6.3.3　其他集成學(xué)習(xí)技術(shù)　146

6.4　本章小結(jié)　147

6.5　習(xí)題　147

第7章　其他新興技術(shù)　148

7.1　物聯(lián)網(wǎng)　148

7.1.1　物聯(lián)網(wǎng)的概念及背景　148

7.1.2　物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用　148

7.2　云計算　152

7.2.1　云計算的概念及背景　152

7.2.2　云計算的應(yīng)用　158

7.3　圖計算　159

7.3.1　圖計算的概念及背景　159

7.3.2　圖計算的應(yīng)用　160

7.4　邊緣計算　161

7.4.1　邊緣計算的概念及背景　161

7.4.2　邊緣計算的應(yīng)用　162

7.5　區(qū)塊鏈　163

7.5.1　區(qū)塊鏈的概念及背景　163

7.5.2　區(qū)塊鏈的應(yīng)用　165

7.6　本章小結(jié)　167

7.7　習(xí)題　167

第8章　人工智能與大數(shù)據(jù)人才概述　168

8.1　人工智能與大數(shù)據(jù)人才現(xiàn)狀分析　168

8.1.1　人才現(xiàn)狀分析　168

8.1.2　人工智能與大數(shù)據(jù)人才地圖　173

8.2　人工智能與大數(shù)據(jù)人才能力要求　175

8.2.1　人工智能人才要求　175

8.2.2　大數(shù)據(jù)人才要求　178

8.3　本章小結(jié)　180

8.4　習(xí)題　180

第9章　人工智能倫理　181

9.1　人工智能倫理概述　181

9.1.1　人工智能——人類新前沿　181

9.1.2　人工智能倫理的歷史經(jīng)驗　182

9.2　人工智能倫理具體內(nèi)容　183

9.2.1　人工智能倫理是什么　183

9.2.2　人工智能道德與權(quán)利　184

9.2.3　人工智能安全問題　189

9.3　構(gòu)建友好人機(jī)交互關(guān)系　189

9.3.1　構(gòu)建人工智能道德　190

9.3.2　為人工智能道德設(shè)計架構(gòu)　190

9.3.3　確保人工智能系統(tǒng)的安全和保障　190

9.4　本章小結(jié)　192

9.5　習(xí)題　192

第　10章數(shù)據(jù)安全　193

10.1　數(shù)據(jù)安全內(nèi)涵與重要性　193

10.1.1　數(shù)據(jù)安全內(nèi)涵　193

10.1.2　數(shù)據(jù)安全重要性　195

10.2　數(shù)據(jù)安全需求與挑戰(zhàn)　196

10.2.1　數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)新生態(tài)及發(fā)展趨勢　196

10.2.2　產(chǎn)業(yè)升級和技術(shù)發(fā)展下的數(shù)據(jù)安全新挑戰(zhàn)　197

10.2.3　數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)人才需求　199

10.3　數(shù)據(jù)安全應(yīng)對策略　201

10.3.1　管理——法規(guī)、政策的建立與執(zhí)行　201

10.3.2　技術(shù)——數(shù)據(jù)全生命周期安全　203

10.4　本章小結(jié)　205

10.5　習(xí)題　205

后記　206

展開全部

大數(shù)據(jù)與人工智能導(dǎo)論(微課版) 作者簡介

韓博：西安交通大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院黨總支書記、研究員，兼任共建于浙江的西交網(wǎng)絡(luò)空間安全研究院副院長。曾任西安交通大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息中心副主任、新聞與新媒體學(xué)院黨總支副書記等行政職務(wù)，曾掛任原西安市工業(yè)和信息化委員會副主任、原西安市中小企業(yè)促進(jìn)局副局長、原西安市大數(shù)據(jù)資源管理局副局長。曾主導(dǎo)西安市大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展局成立，負(fù)責(zé)了西安市“最多跑一次”信息化項目；牽頭西安市相關(guān)委辦局編著人工智能、航空航天、光電芯片、新材料、新能源、智能制造、信息技術(shù)、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和分管領(lǐng)域的規(guī)劃編制工作，協(xié)助負(fù)責(zé)國內(nèi)領(lǐng)頭的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在西安市落地；一線參與西安市軍民融合暨大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展工作。現(xiàn)為管曉宏院士網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)工程三秦楷模團(tuán)隊暨全國高校黃大年式教師團(tuán)隊核心成員，從事自主可控的網(wǎng)絡(luò)安全芯片及系統(tǒng)、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等前沿技術(shù)研究。

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