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大数据与人工智能导论

大数据与人工智能导论

姚海鹏 王露瑶 刘韵洁
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内容简介

本书主要涉及数据工程、人工智能算法原理,大数据平台技术、人工智能算法在大数据平台上的实现、人工智能算法的应用于实践。 第1章是大数据与人工智能的历史、应用。第2章是数据工程。第三章是人工智能基础算法的原理介绍。第四章是大数据平台的介绍。第五章以第三章中的几种算法为例子,介绍了它们是如何在大数据平台上分布式实现的。第六章是当前热门的深度学习技术的介绍。第七章是实践。 本书针对1.对大数据和人工智能感兴趣、希望快速了解和门本领域知识的在读本科生、研究生。2.希望从事大数据和人工智能岗位、需要快速提升理论基础和实战技能的求职者。3.计算机和互联网领域,对人工智算法感兴趣或工作中迫切需要一定本领域知识的工程师。
【推荐语】
针对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷过多的数学细节推导的问题,以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题,本书作者做出了不懈探索。一是选材上,不仅分别单独讲授人工智能和大数据,还突出两者相结合的内容。二是内容上,突出浅显易懂,繁杂的数学推导适当做减法,宏观的介绍和实战技能适当做加法。三是结构上,由浅深,由宏观到比较围观,由基础知识到新技术,由理论到实践。本书主要突出优如下。 1.知识覆盖全。对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍,保障读者知识体系的完整性。而目前市场上相当同类书只涉及本领域其中的几个问题,使读者不能较好得从宏观角度来体会大数据和人工智能的技术。 2.知识覆盖新。紧跟本领域zui新研究成果。尤其重介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工智能领域的潮流和趋势。目前市场上同类书对本领域新趋势的关注明显滞后。 3.知识难易程度严格控制。有利于读者构建完整、清晰的知识体系,抓住主干,避免钻个别牛角尖。许多同类书往往不能把做好难度控制,经常罗列大段生僻公式,使初学者丧失兴趣,也使初学者忽视了主干知识的学习。 4.理论与实战相结合。本书不仅介绍了理论知识,还注重问题建模、数据分析、算法实现、模型应用等实战技能。主流的同类图书基本以理论介绍为主,容易使读者眼高手低,不能真正把知识用于实践。 5.知识脉络构建有特色。市场上同类图书要么是只讲人工智能算法,要么只讲大数据工具平台。本书认为,当前人工智能取得重要展的zui根本原因是大数据,绝不能把两者割裂来。
【作者】
姚海鹏,博士,北京邮电大学副教授,主要讲授网络大数据、物联网、人工智能等课程,主要研究方向为未来网络体系架构、网络大数据、物联网等。
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