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大数据与人工智能“十三五”高等院校人工智能基础规划教材

大数据与人工智能“十三五”高等院校人工智能基础规划教材
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作者: 著 , 著
出版社: 北京大学出版社
2022-03
版次: 1
ISBN: 9787301328903
定价: 69.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 404页
分类: 教材教辅考试>教辅>其他教辅>其他
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  • 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。 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 

    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 

    2.3 Hadoop 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 

    12.1 Python 的发展简史 257 

    12.2 Python 的特点 258 

    12.3 Python 的应用领域 260 

    12.4 Python 开发环境安装配置 264 

    12.4.1 Jupyter Notebook 264 

    12.4.2 Spyder 266 

    12.4.3 Anaconda Prompt. 266 

    12.5 Python 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 

    15.2.4 if 语句的嵌套 309 

    15.3 循环结构 311 

    15.3.1 while 语句 311 

    15.3.2 for 语句 313 

    15.3.3 break 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 

    16.4.1 Access 数据库访问 335 

    16.4.2 MySQL 数据库访问 344 

    16.4.3 MongoDB 数据库访问 356 

    第 17 章 Python 常用类库 370 

    17.1 NumPy 库 371 

    17.2 Matplotlib 库 375 

    17.3 Pandas 库 382 

    17.4 Scikit-learn 库 386 

    17.5 Keras 库 386 

    参考文献 393
  • 内容简介:
    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。
  • 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 

    2.3 Hadoop 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 

    12.1 Python 的发展简史 257 

    12.2 Python 的特点 258 

    12.3 Python 的应用领域 260 

    12.4 Python 开发环境安装配置 264 

    12.4.1 Jupyter Notebook 264 

    12.4.2 Spyder 266 

    12.4.3 Anaconda Prompt. 266 

    12.5 Python 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 

    15.2.4 if 语句的嵌套 309 

    15.3 循环结构 311 

    15.3.1 while 语句 311 

    15.3.2 for 语句 313 

    15.3.3 break 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 

    16.4.1 Access 数据库访问 335 

    16.4.2 MySQL 数据库访问 344 

    16.4.3 MongoDB 数据库访问 356 

    第 17 章 Python 常用类库 370 

    17.1 NumPy 库 371 

    17.2 Matplotlib 库 375 

    17.3 Pandas 库 382 

    17.4 Scikit-learn 库 386 

    17.5 Keras 库 386 

    参考文献 393
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