2024年辽宁自考专科教材《人工智能与大数据13011》怎么买

内容简介

《大数据与人工智能》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。

《大数据与人工智能》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。

目录

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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