新書推薦：
《
人工智能大模型导论 科大讯飞校企合编教材
》
售價：NT$
352.0
《
做财富的朋友：巴菲特慢慢变富的投资智慧
》
售價：NT$
383.0
《
一群数学家分蛋糕：提升逻辑力的100道谜题
》
售價：NT$
281.0
《
无解的困局：大明最后的60年
》
售價：NT$
306.0
《
女校（人气作家孩子帮·鹅随“北番高中”系列代表作！）
》
售價：NT$
281.0
《
万历十八年之风起辽东
》
售價：NT$
398.0
《
实战ANSYS Icepak电子热设计
》
售價：NT$
454.0
《
水库式经营
》
售價：NT$
286.0
|
| 編輯推薦： |
|
本书可作为高等院校大数据与人工智能相关专业的教材，也可供从事大数据和人工智能等领域的科研工作者和广大工程技术人员参考，还可供对该领域感兴趣的读者自学使用。
|
| 內容簡介： |
《大数据与人工智能实验教程》是《大数据与人工智能》的配套实验教材，共分为四个部分：部分大数据篇，重点介绍大数据实验需要用到的相关软件等；第二部分人工智能篇，主要从神经网络入手设计了五个常规实验；第三部分Python 篇，主要介绍Python 语言的基本语法、Python 常用库、数据采集和数据可视化；第四部分自测题。《大数据与人工智能实验教程》力求让读者通过实际操作，深刻理解大数据与人工智能的相关知识及应用。
《大数据与人工智能实验教程》可作为高等院校大数据与人工智能相关专业的教材，也可供从事大数据和人工智能等领域的科研工作者和广大工程技术人员参考，还可供对该领域感兴趣的读者自学使用。
|
| 關於作者： |
姜亦学，长春工程学院计算机学院副教授，主要研究方向为大数据、人工智能。发表论文近20篇；出版教材2部；参与的省部级项目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、微型计算机技术与原理、大学计算机基础、计算机网络、大数据与人工智能。
李子梅，副教授，长春工程学院。主要研究方向为人工智能和大数据，主持省级课题10项，软件著作权4项，发表学术论文10余篇。
|
| 目錄：
|
部分 大数据篇 ................................................................................................................................... 1
实验1.1 虚拟机的安装及配置 .............................................................................................................. 1
实验1.2 Linux 的安装与基本操作 ..................................................................................................... 13
实验1.3 Hadoop 的安装与配置 .......................................................................................................... 22
第二部分 人工智能篇 ............................................................................................................................ 42
实验2.1 TensorFlow 基础 ................................................................................................................... 42
实验2.2 TensorFlow 应用 ................................................................................................................... 48
实验2.3 搭建简单的神经网络 ............................................................................................................ 64
实验2.4 基于卷积神经网络的MNIST 手写体识别 .......................................................................... 78
实验2.5 人脸识别实例 ........................................................................................................................ 87
第三部分 Python 篇 ................................................................................................................................ 98
实验3.1 Python 基础 ........................................................................................................................... 98
实验3.2 Python 常用库 ..................................................................................................................... 105
实验3.3 数据采集 .............................................................................................................................. 111
实验3.4 数据可视化 .......................................................................................................................... 118
第四部分 自测题 .................................................................................................................................... 130
第1 套 自测题 ................................................................................................................................... 130
第2 套 自测题 ................................................................................................................................... 135
第3 套 自测题 ................................................................................................................................... 141
第4 套 自测题 ................................................................................................................................... 146
第5 套 自测题 ................................................................................................................................... 151
附录 ............................................................................................................................................................... 156
附录A Python 保留字 ....................................................................................................................... 156
附录B NumPy 库函数 ....................................................................................................................... 157
附录C Matplotlib 库函数 .................................................................................................................. 164
附录D OpenCV 框架 ........................................................................................................................ 169
附录E 实验报告参考样本 ................................................................................................................ 170
参考文献 ....................................................................................................................................................... 171
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
