大数据与人工智能应用实践指南.doc

大数据与人工智能应用实践指南

TOC\o1-2\h\u18594第一章大数据技术概述 3

252141.1大数据概念与发展历程 3

42611.2大数据关键技术与架构 4

17455第二章数据采集与预处理 5

71682.1数据采集方法与工具 5

307052.1.1网络爬虫 5

189162.1.2数据接口 5

130332.1.3数据采集软件 5

273132.1.4传感器与物联网技术 5

318722.2数据清洗与整合 6

98732.2.1数据清洗 6

105142.2.2数据整合 6

4782.3数据质量评估 6

284802.3.1完整性评估 6

137542.3.2准确性评估 6

52722.3.3时效性评估 7

1678第三章数据存储与管理 7

216763.1数据存储技术选型 7

202903.1.1关系型数据库 7

322203.1.2非关系型数据库 7

285243.1.3分布式文件系统 7

228673.1.4分布式缓存 7

316923.2分布式数据库管理 7

245843.2.1数据分片 8

194033.2.2数据同步 8

32773.2.3数据备份与恢复 8

50823.2.4数据监控与优化 8

234593.3数据仓库与数据湖 8

317193.3.1数据仓库 8

186753.3.2数据湖 8

23094第四章数据分析与挖掘 8

305634.1数据分析方法概述 9

159814.2常见数据挖掘算法 9

64804.3数据挖掘应用案例 10

5522第五章机器学习与深度学习 10

254105.1机器学习基本概念 10

141425.1.1定义与分类 10

140345.1.2评价指标与优化方法 11

280115.2深度学习技术概述 11

291395.2.1发展历程 11

213605.2.2基本原理 11

275895.2.3主要技术 11

36355.3机器学习与深度学习应用 11

153195.3.1图像识别与处理 11

119265.3.2自然语言处理 12

296985.3.3语音识别与合成 12

227025.3.4推荐系统 12

87165.3.5金融风控 12

238745.3.6无人驾驶 12

116205.3.7医疗诊断 12

8349第六章自然语言处理 12

85176.1自然语言处理基础 12

165846.1.1概述 12

113886.1.2发展历程 12

160266.1.3基本任务 13

114556.2文本分析与应用 13

185006.2.1文本预处理 13

24386.2.2词频统计 13

310436.2.3主题模型 13

6916.2.4情感分析 13

171186.2.5应用案例 13

311316.3语音识别与合成 14

24586.3.1概述 14

120726.3.2语音识别技术 14

100606.3.3语音合成技术 14

20886.3.4应用案例 14

16044第七章计算机视觉 14

125557.1计算机视觉基础 14

298497.1.1视觉感知原理 15

11827.1.2图像表示与处理方法 15

11377.2图像处理与分析 15

300817.2.1图像预处理 15

41337.2.2特征提取 15

308277.2.3目标检测 15

209807.3视觉识别应用 15

75487.3.1人脸识别 16

176467.3.2车牌识别 16

146347.3.3图像分类 16

170757.3.4视频监控 16

16781第八章人工智能在行业中的应用 16

184458.1金融行业应用 16

274148.1.1概述 16

243938.1.2风险控制 16

102338.1.3投资决策 16

262448.1.4客户服务 17

19898.2医疗行业应用 17

228588.2.1概述 17

84628.2.2辅助诊断 1