书名：大数据与人工智能
定价：69.0
ISBN：9787301328903
作者：杨忠宝,佘向飞
版次：1
出版时间：2022-03

内容提要：


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gao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

di一部分大数据篇

di 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

di 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

di 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

di 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

di 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

di 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 

di 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

di二部分人工智能篇

di 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

di 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

di 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

di 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

di三部分实践篇

di 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

di 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

di 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

di 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 

di 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

di 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