大数据与人工智能
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作者杨忠宝,佘向飞
出版社北京大学
ISBN9787301328903
出版时间2022-03
装帧平装
开本其他
定价69元
货号31414909
上书时间2024-06-01
商品详情
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作者简介
杨忠宝，长春工程学院计算机学院副教授、基础教学部主任，《大数据与人工智能》课程组负责人。主要研究方向为大数据、数据库、人工智能。发表论文10余篇，其中一篇被EI索引；曾在我社主编出版教材《C语言程序设计教程》等；主持或参与的省部级项目1项、厅局级项目2项。历年主讲的课程包括C语言程序设计、VB语言程序设计、JAVA语言程序设计、大学计算机基础、网页设计、计算机网络、数据库原理、C#程序设计、大数据与人工智能等。佘向飞，长春工程学院计算机学院副教授，主要研究方向为软件工程，大数据。发表论文10余篇，出版著作6部。
目录
目录
第一部分大数据篇
第 1 章绪论3
1.1大数据的定义3
1.2大数据的产生4
1.3大数据的来源5
1.4大数据的特征6
1.5大数据的作用8
第 2 章大数据架构10
2.1云计算10
2.1.1云计算两大核心功能11
2.1.2云计算的典型特征12
2.1.3云计算的三种模式13
2.1.4云计算的服务方式14
2.1.5云计算数据中心14
2.1.6云计算典型应用15
2.2大数据架构及关键技术16
2.2.1大数据架构16
2.2.2关键技术19
2.3Hadoop 体系架构19
第 3 章大数据采集及预处理32
3.1大数据采集32
3.2网络爬虫34
3.3数据预处理58
3.3.1数据预处理的原因58
3.3.2数据预处理技术58
3.4常用ETL 工具62
第 4 章大数据存储63
4.1大数据存储概述64
4.2大数据的存储设备65
4.2.1数据存储设备65
4.2.2数据存储模式67
4.3数据库和数据仓库69
4.3.1传统数据库69
4.3.2大数据数据库71
4.3.3数据仓库76
第 5 章大数据分析与挖掘79
5.1大数据分析79
5.2大数据分析的步骤与方法82
5.3大数据挖掘83
第 6 章大数据可视化87
6.1数据可视化88
6.2大数据可视化的方法89
6.3大数据可视化工具99
第 7 章大数据应用105
7.1国外大数据应用105
7.2国内大数据应用108
第二部分人工智能篇
第 8 章人工智能概论115
8.1人工智能的概念116
8.2人工智能的分类和学派119
8.2.1人工智能的分类119
8.2.2人工智能的学派121
8.3人工智能的发展123
8.4人工智能研究的基本内容128
8.5当人工智能遇上大数据131
8.6人工智能引发的思考132
第 9 章机器学习139
9.1机器学习概述140
9.2机器学习的基本流程143
9.3机器学习算法146
9.4决策树分类154
9.5逻辑回归分类170
9.6支持向量机177
9.7 聚类184
9.8关联规则190
9.9人工神经网络194
第 10 章深度学习222
10.1深度学习概述222
10.2卷积神经网络225
10.3循环神经网络226
10.4生成对抗网络228
10.5强化学习230
10.6迁移学习231
10.7对偶学习232
第 11 章人工智能应用234
11.1图像识别与分类235
11.2语音识别237
11.3人脸识别和情感计算239
11.4自动驾驶241
11.5智能家居243
11.6专家系统246
11.7 机 器人248
11.8自然语言处理251
11.9其他 AI 应用253
第三部分实践篇
第 12 章Python 概述257
12.1Python 的发展简史257
12.2Python 的特点258
12.3Python 的应用领域260
12.4Python 开发环境安装配置264
12.4.1Jupyter Notebook264
12.4.2Spyder266
12.4.3Anaconda Prompt.266
12.5Python 类库的导入268
第 13 章Python 语法基础271
13.1标识符、常量、变量271
13.2数据类型、运算符272
13.2.1数据类型272
13.2.2 运 算符276
13.3 函数282
13.3.1内置函数282
13.3.2用户自定义函数286
第 14 章列表与字典288
14.1 列表288
14.2 字典296
14.3 元组298
14.4 集合301
第 15 章Python 控制结构305
15.1顺序结构305
15.2选择结构306
15.2.1单分支if 语句306
15.2.2双分支if 语句307
15.2.3多分支if 语句308
15.2.4if 语句的嵌套309
15.3循环结构311
15.3.1while 语句311
15.3.2for 语句313
15.3.3break 语句和continue语句316
15.3.4循环嵌套318
15.4经典算法319
第 16 章文件与数据库327
16.1文件的概念及分类327
16.2文件的打开与关闭329
16.2.1文件的打开329
16.2.2文件的关闭330
16.3文件的读/写331
16.3.1用于文件读/写的方法331
16.3.2文件读/写示例332
16.4数据库访问335
16.4.1Access 数据库访问335
16.4.2MySQL 数据库访问344
16.4.3MongoDB 数据库访问356
第 17 章Python 常用类库370
17.1NumPy 库371
17.2Matplotlib 库375
17.3Pandas 库382
17.4Scikit-learn 库386
17.5Keras 库386
参考文献393
内容摘要
本书以通俗易懂的方式，介绍了大数据和人工智能的发展历程、应用，Python基本语法、数据类型、基本流程控制结构、扩展类库等内容。
全书共分17章，主要讲解了大数据的概念、产生、发展、作用等基础知识；云计算和Hadoop体系结构；大数据的采集、预处理、存储、分析与挖掘、可视化等大数据处理流程；大数据在国内外的应用；人工智能概念、分类、学派、发展、研究内容等基础知识；主流的机器学习算法；几种深度学习算法；人工智能应用领域；Python发展、特点、应用领域、开发环境安装配置及类库的导入等知识；Python基本语法知识；列表、字典、元组和集合等主要复合数据类型；顺序、选择和循环等三种基本流程控制结构；数据的存储，包括文件和数据库；Python中常用的几种扩展类库等内容。
本书既适合作为高校各个专业的人工智能的基础教材，又可作为自学大数据、人工智能人员以及人工智能爱好者的参考读物。
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