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深度學習
大數據與人工智能 版權信息
- ISBN：9787512145542
- 條形碼：9787512145542 ; 978-7-5121-4554-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據與人工智能 本書特色
《大數據與人工智能》內容淺顯易懂，講解方式生動，講解過程結合案例，具有普適性，有配套的教學課件和教學教案，適合作為高等院校通識教育課程教材。 本書系統介紹了大數據與人工智能的相關概念和技術，屬于通識教材，適合高等院校各專業學生，甚至那些對大數據和人工智能感興趣卻沒有相關基礎的人也可閱讀。
大數據與人工智能 內容簡介
《大數據與人工智能》系統介紹了大數據和人工智能的相關概念和技術，主要涉及大數據工程、人工智能原理、人工智能算法在大數據平臺上的實現及相關原理的前沿應用。 全書共分為3篇，第1篇是大數據技術原理與應用，第2篇是人工智能基礎與應用，第3篇是大數據與人工智能的綜合應用。第1篇講述了大數據的來源與發展，大數據技術的重要概念和大數據處理框架，重點介紹了分布式存儲系統、MapReduce的概念和應用，以及分布式數據庫的概念及其與傳統數據庫的區別和優勢，并以示例的方式講述了大數據技術在生活中的應用。第2篇講述了人工智能的來源、發展、相關算法和應用，主要講述了特征提取和自然語言的處理方法，并以案例的形式講述了人工智能在人臉識別和視頻檢測中的應用，介紹了人工神經網絡的結構、神經網絡在圖像識別中的應用。第3篇主要結合案例講解大數據與人工智能的關系，并列出了一系列的實例，生動詳細地講解了大數據與人工智能如何改變生活。 《大數據與人工智能》講解的內容淺顯易懂，講解方式生動，講解過程結合案例，具有普適性！洞髷祿c人工智能》適合各個層面的讀者，甚至從未接觸過人工智能和大數據的讀者也可通過閱讀本書擴大眼界！洞髷祿c人工智能》適合高等院校各專業學生，包括那些對大數據和人工智能感興趣卻沒有相關基礎的同學選作教材。
大數據與人工智能 目錄
第1篇 大數據技術原理與應用
第1章 大數據的來源、采集與基本概念 2
1.1 大數據的來源與發展 2
1.2 何為大數據 4
1.3 大數據的特點 9
1.4 大數據的分類和采集方法 12
1.5 大數據的基本概念 14
第2章 大數據處理構架Hadoop 19
2.1 Hadoop概述 19
2.2 數據倉庫工具Hive 22
2.3 大數據倉庫HBase 26
2.4 編程語言Pig 31
2.5 協管員ZooKeeper 34
2.6 Hadoop資源管理與調度 39
第3章 Hadoop分布式文件系統HDFS 43
3.1 HDFS的由來 43
3.2 HDFS的設計思想 45
3.3 HDFS的主要特性 47
3.4 HDFS的架構 49
3.5 HDFS的主要流程 53
3.6 HDFS異構存儲 58
3.7 HDFS擦除碼技術 59
第4章 MapReduce與Spark 62
4.1 MapReduce的設計思想 62
4.2 MapReduce的組成 65
4.3 MapReduce的工作流程 67
4.4 MapReduce的計算過程詳解 73
4.5 MapReduce的使用案例 77
4.6 任務網絡的通信開銷 79
4.7 Spark概述 80
4.8 RDD概述 84
第5章 NoSQL數據庫、分布式數據庫HBase、云數據庫 88
5.1 數據庫 88
5.2 非關系型數據庫（NoSQL） 89
5.3 NoSQL數據庫的體系框架 92
5.4 NoSQL數據庫的分類 93
5.5 分布式數據庫HBase 97
5.6 HBase具體介紹 100
5.7 云數據庫及其產品 103
第6章 大數據的應用與展望 109
6.1 大數據的應用方向 109
6.2 大數據的成功應用 110
6.3 大數據分析技術的應用 114
6.4 大數據挖掘技術的應用實例 115
6.5 大數據的展望 117
第2篇 人工智能基礎與應用
第7章 人工智能的基本概念 120
7.1 什么是人工智能 120
7.2 人工智能的歷史 123
7.3 圖靈測試 125
7.4 中文屋理論 126
7.5 人工智能的未來 128
第8章 特征提取 134
8.1 特征提取基礎 134
8.2 數學方法入門 137
8.3 特征選擇方法的開放性問題 141
8.4 圖像特征 145
第9章 機器學習 165
9.1 機器學習的基本概念 165
9.2 強化學習 170
9.3 推薦系統 171
9.4 神經網絡 172
9.5 深度學習 175
第10章 自然語言理解 186
10.1 概述 186
10.2 語言認知模型 188
10.3 自然語言理解模型 190
10.4 語言及漢語的特點 191
10.5 思維及思維規律的特點 193
10.6 什么是自然語言理解 199
10.7 計算機識字和理解 202
第11章 人工智能方法在目標檢測中的應用 209
11.1 智能視頻監控系統 209
11.2 人臉識別系統 223
第3篇 大數據與人工智能的綜合應用
第12章 云計算、大數據與人工智能 239
12.1 云計算的概念 239
12.2 云計算、物聯網、大數據與人工智能的融合 240
第13章 基于大數據的人工智能應用 242
13.1 自動編碼器 242
13.2 如何從全國天氣推測局部地區天氣 243
13.3 手寫文字中的“信息量” 244
13.4 多層架構深層挖掘 245
13.5 Google的貓臉識別 247
13.6 飛速發展的關鍵——魯棒性 248
13.7 有趣的對抗生成網絡 250
13.8 大數據與人工智能的融合帶給生活的改變 252
13.9 發展趨勢 254
第14章 基于大數據的智能交通系統 256
14.1 智能交通系統的概念及發展歷程 256
14.2 大數據與交通系統的結合 257
14.3 大數據技術在智能交通中的科學使用 257
第15章 大數據背景下機器學習算法實驗 259
15.1 距離的度量方法 259
15.2 機器學習算法之聚類、回歸、分類 260
15.3 機器學習算法之決策樹 274
15.4 實踐AI和機器學習示例 278
參考文獻 282
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大數據與人工智能 作者簡介
郟東耀，博士生導師，北京交通大學教授，大數據與智慧測控聯合研究中心主任。主要科研方向為新型檢測技術及數據處理、智能視覺檢測技術、無線傳感網絡新理論及其應用，發表學術論文70余篇。曾主持或參與國家863計劃重大項目、國家自然科學基金重大項目、國家科技支撐計劃項目等。
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