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人工智能与大数据技术导论 作者：杨正洪，郭良越，刘玮

人工智能与大数据技术导论 出版社： 清华大学出版社

人工智能与大数据技术导论 内容简介

本书全面讲述人工智能与大数据涉及的技术，学完本书后，读者将对人工智能技术有全面的理解，并能掌握AI整体知识架构。

本书共分16章，内容包括人工智能概述、AI产业、数据、机器学习概述、模型、机器学习算法、深度学习、TensorFlow、神经网络、知识图谱、数据挖掘，以及银行业、医疗、公安、工农业等行业人工智能应用情况。附录给出了极有参考价值的大数据与人工智能产业参考资料。

本书适合人工智能与大数据技术初学者、人工智能行业准从业人员、AI投资领域的技术专家阅读，也适合作为高等院校和培训学校人工智能相关专业师生的教学参考书。

人工智能与大数据技术导论 目录

第1章  人工智能概述    1

1.1  AI是什么    1

1.1.1  火热的AI    2

1.1.2  AI的驱动因素    3

1.2  AI技术的成熟度    4

1.2.1  视觉识别    4

1.2.2  自然语言理解    5

1.2.3  机器人    7

1.2.4  自动驾驶    8

1.2.5  机器学习    9

1.2.6  游戏    10

1.3  美国AI巨头分析    11

1.4  国内AI现状    16

1.5  AI与云计算和大数据的关系    17

1.6  AI技术路线    17

1.7  AI国家战略    18

1.8  AI的历史发展    19

第2章  AI产业    24

2.1  基础层    25

2.1.1  芯片产业    25

2.1.2  GPU    27

2.1.3  FPGA    28

2.1.4  ASIC    28

2.1.5  TPU    29

2.1.6  亚马逊的芯片    31

2.1.7  芯片产业小结    32

2.1.8  传感器    33

2.1.9  传感器小结    35

2.2  技术层    37

2.2.1  机器学习    37

2.2.2  语音识别与自然语言处理    39

2.2.3  计算机视觉    42

2.3  应用层    44

2.3.1  安防    44

2.3.2  金融    45

2.3.3  制造业    47

2.3.4  智能家居    48

2.3.5  医疗    48

2.3.6  自动驾驶    50

2.4  AI产业发展趋势分析    55

第3章  数  据    58

3.1  什么是大数据    59

3.1.1  大数据的特征    59

3.1.2  大数据的误区    60

3.1.3  大数据交易难点    60

3.1.4  大数据的来源    62

3.1.5  数据关联    63

3.1.6  大数据生产链    64

3.1.7  大数据怎么用    64

3.2  国内大数据现状    65

3.2.1  政策持续完善    66

3.2.2  技术和应用逐步落地    66

3.2.3  数据产生价值难    67

3.2.4  问题与机遇并存    67

3.3  大数据的计算模式    68

3.3.1  流式计算的应用场景    69

3.3.2  流式大数据的特征    70

3.3.3  流式计算关键技术    72

3.4  大数据技术    74

3.4.1  数据技术的演进    75

3.4.2  分布式计算系统概述    76

3.4.3  Hadoop    77

3.4.4  Spark    80

3.4.5  Storm系统    82

3.4.6  Kafka系统    84

3.4.7  各类技术平台比较    86

3.5  数据平台    88

3.5.1  数据存储和计算    89

3.5.2  数据质量    92

3.5.3  数据管理    97

3.5.4  数据目录    99

3.5.5  数据安全管控    100

3.5.6  数据准备    102

3.5.7  数据整合    107

3.5.8  数据服务    107

3.5.9  数据开发    107

3.5.10  数据平台总结    108

3.6  大数据的商用途径    109

3.6.1  数据化    109

3.6.2  算法化    109

3.6.3  应用化（产品化）    110

3.6.4  生态化    111

3.7  大数据产业    112

3.7.1  大数据产业界定    112

3.7.2  大数据技术发展的推动力    114

3.7.3  重点行业的大数据应用    117

3.7.4  大数据应用发展趋势    123

3.7.5  大数据的产业链构成分析    123

3.8  政府大数据案例分析    125

3.8.1  政府有哪些数据资源    126

3.8.2  政府大数据应用案例    126

3.8.3  政府大数据面临的挑战    130

3.8.4  政府大数据应用启示    131

第4章  机器学习概述    133

4.1  走进机器学习    133

4.1.1  什么是机器学习    133

4.1.2  机器学习的感性认识    133

4.1.3  机器学习的本质    134

4.1.4  对机器学习的全面认识    135

4.1.5  机器学习、深度学习与人工智能    136

4.1.6  机器学习、数据挖掘与数据分析    137

4.2  机器学习的基本概念    139

4.2.1  数据集、特征和标签    139

4.2.2  监督式学习和非监督式学习    140

4.2.3  强化学习和迁移学习    140

4.2.4  特征数据类型    141

4.2.5  训练集、验证集和测试集    141

4.2.6  机器学习的任务流程    142

4.3  数据预处理    142

4.3.1  探索性分析    143

4.3.2  数据清洗    143

4.3.3  特征工程    145

第5章  模  型    146

5.1  什么是模型    146

5.2  误差和MSE    148

5.3  模型的训练    149

5.3.1  模型与算法的区别    149

5.3.2  迭代法    150

5.4  梯度下降法    151

5.4.1  步长    152

5.4.2  优化步长    152

5.4.3  三类梯度下降法    153

5.4.4  梯度下降的详细算法    154

5.5  模型的拟合效果    155

5.5.1  欠拟合与过拟合    155

5.5.2  过拟合的处理方法    156

5.6  模型的评估与改进    157

5.6.1  机器学习模型的评估    157

5.6.2  机器学习算法与人类比较    158

5.6.3  改进策略    159

5.7  机器学习的实现框架    160

5.7.1  Python    160

5.7.2  scikit-learn    161

5.7.3  Spark MLlib    163

第6章  机器学习算法    164

6.1  算法概述    164

6.1.1  线性回归    165

6.1.2  逻辑回归    165

6.1.3  线性判别分析    166

6.1.4  分类与回归树分析    167

6.1.5  朴素贝叶斯    167

6.1.6  K最近邻算法    168

6.1.7  学习矢量量化    168

6.1.8  支持向量机    169

6.1.9  Bagging和随机森林    170

6.1.10  Boosting和AdaBoost    170

6.2  支持向量机算法    171

6.3  逻辑回归算法    173

6.4  KNN算法    175

6.4.1  超参数k    175

6.4.2  KNN实例：波士顿房价预测    177

6.4.3  算法评价    179

6.5  决策树算法    179

6.6  集成算法    182

6.6.1  集成算法简述    182

6.6.2  集成算法之Bagging    183

6.6.3  集成算法之Boosting    184

6.7  聚类算法    185

6.7.1  K均值聚类    185

6.7.2  均值漂移聚类    186

6.7.3  基于密度的聚类方法    187

6.7.4  用高斯混合模型的最大期望聚类    188

6.7.5  凝聚层次聚类    189

6.7.6  图团体检测    190

6.8  机器学习算法总结    192

第7章  深度学习    193

7.1  走进深度学习    193

7.1.1  深度学习为何崛起    194

7.1.2  从逻辑回归到浅层神经网络    194

7.1.3  深度神经网络    196

7.1.4  正向传播    197

7.1.5  激活函数    197

7.2  神经网络的训练    197

7.2.1  神经网络的参数    197

7.2.2  向量化    198

7.2.3  价值函数    198

7.2.4  梯度下降和反向传播    198

7.3  神经网络的优化和改进    199

7.3.1  神经网络的优化策略    199

7.3.2  正则化方法    201

7.4  卷积神经网络    203

7.4.1  卷积运算    203

7.4.2  卷积层    204

7.4.3  CNN实例    205

7.5  深度学习的优势    210

7.6  深度学习的实现框架    211

第8章  TensorFlow    213

8.1  TensorFlow工具包    213

8.1.1  tf.estimator API    214

8.1.2  Pandas速成    214

8.1.3  必要的Python知识    216

8.2  第一个TensorFlow程序    219

8.2.1  装载数据    220

8.2.2  探索数据    221

8.2.3  训练模型    221

8.2.4  评估模型    223

8.2.5  优化模型    225

8.2.6  合成特征    231

8.2.7  离群值处理    234

8.3  过拟合处理    237

8.3.1  训练集和测试集    238

8.3.2  验证集    239

8.3.3  过拟合实例    240

8.4  特征工程    249

8.4.1  数值型数据    249

8.4.2  字符串数据和one-hot编码    250

8.4.3  枚举数据（分类数据）    250

8.4.4  好特征    250

8.4.5  数据清洗    251

8.4.6  分箱（分桶）技术    252

8.4.7  特征工程实例    253

第9章  TensorFlow高级知识    263

9.1  特征交叉    263

9.1.1  什么是特征交叉    263

9.1.2  FTRL实践    265

9.1.3  分桶（分箱）代码实例    268

9.1.4  特征交叉代码实例    271

9.2  L2正则化    274

9.3  逻辑回归    276

9.4  分类    279

9.4.1  评价指标—准确率    279

9.4.2  评价指标—精确率    281

9.4.3  指标—召回率    281

9.4.4  评价指标之综合考虑    282

9.4.5  ROC 曲线    284

9.4.6  预测偏差    285

9.4.7  分类代码实例    286

9.5  L1正则化    298

第10章  神经网络    308

10.1  什么是神经网络    308

10.1.1  隐藏层    308

10.1.2  激活函数    309

10.1.3  ReLU    310

10.1.4  实例代码    311

10.2  训练神经网络    320

10.2.1  正向传播算法    320

10.2.2  反向传播算法    322

10.2.3  标准化特征值    324

10.2.4  丢弃正则化    324

10.2.5  代码实例    325

10.3  多类别神经网络    340

10.3.1  一对多方法    340

10.3.2  Softmax    341

10.3.3  代码实例    343

10.4  嵌套    357

10.4.1  协同过滤    358

10.4.2  稀疏数据    359

10.4.3  获取嵌套    360

10.4.4  代码实例    360

第11章  知识图谱    372

11.1  什么是知识图谱    372

11.1.1  知识图谱的定义    373

11.1.2  知识图谱的架构    373

11.1.3  开放知识图谱    374

11.1.4  知识图谱在行业数据分析中的应用    376

11.2  知识图谱构建的关键技术    377

11.2.1  知识提取    378

11.2.2  语义类抽取    379

11.2.3  属性和属性值抽取    381

11.2.4  关系抽取    382

11.2.5  知识表示    382

11.2.6  知识融合    383

11.3  知识计算及应用    384

11.4  企业知识图谱建设    384

第12章  数据挖掘    387

12.1  什么是数据挖掘    387

12.1.1  数据挖掘技术产生的背景    387

12.1.2  数据挖掘与数据分析的区别    387

12.2  数据挖掘技术（方法）    388

12.2.1  分类    388

12.2.2  聚类    389

12.2.3  回归分析    389

12.2.4  关联规则    389

12.2.5  神经网络方法    390

12.2.6  Web数据挖掘    390

12.2.7  特征分析    390

12.2.8  偏差分析    391

12.3  大数据思维    391

12.3.1  信度与效度思维    391

12.3.2  分类思维    391

12.3.3  漏斗思维    392

12.3.4  逻辑树思维    392

12.3.5  时间序列思维    393

12.3.6  指数化思维    393

12.3.7  循环／闭环思维    394

第13章  银行业大数据和人工智能    395

13.1  四大行的进展    396

13.1.1  建设银行    396

13.1.2  工商银行    396

13.1.3  农业银行    398

13.1.4  中国银行    398

13.2  其他银行    399

13.2.1  广发银行    399

13.2.2  江苏银行    400

13.3  金融宏观大数据分析    404

13.4  小结    407

13.4.1  大数据给银行带来的机遇与挑战    407

13.4.2  银行大数据体系建设的思考    409

第14章  医疗大数据和人工智能    412

14.1  医疗大数据的特点    412

14.2  医疗大数据处理模型    413

14.3  医疗大数据的AI应用    416

14.3.1  智能辅助诊疗    416

14.3.2  影像数据分析与影像智能诊断    416

14.3.3  合理用药    416

14.3.4  远程监控    417

14.3.5  精准医疗    417

14.3.6  成本与疗效分析    417

14.3.7  绩效管理    417

14.3.8  医院控费    417

14.3.9  医疗质量分析    418

14.4  人工智能的医疗应用场景    418

14.5  人工智能要当“医生”    420

14.6  医院大数据    421

14.7  机器学习在医疗行业中的应用实例分析    422

第15章  公安大数据和人工智能    424

15.1  公安大数据的特点    424

15.2  建设流程    425

15.3  公安大数据管理平台    426

15.3.1  公安大数据建模    427

15.3.2  公安大数据汇集    428

15.3.3  公安大数据服务    428

15.4  公安大数据挖掘分析    428

15.5  公安大数据AI应用    429

15.6  小结    430

第16章  工农业大数据和人工智能    431

16.1  中国制造2025    432

16.2  工业大数据    433

16.2.1  工业大数据面临三大制约因素    433

16.2.2  工业大数据应用的四大发展趋势    434

16.2.3  发展工业大数据    434

16.3  AI 制造    435

16.4  农业大数据    435

16.4.1  发展现状    435

16.4.2  农业大数据目标    435

16.4.3  农业大数据建设任务    436

16.4.4  农产品质量安全追溯    437

附录 A  国内人工智能企业名单    438

附录 B  大数据和人工智能网上资料    441

附录 C  本书中采用的人工智能中英文术语    444

附录 D  术语列表    446

人工智能与大数据技术导论 精彩文摘

人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。AI是人工智能的英文Artificial Intelligence的首字母的组合，它是当前人类所面对的最为重要的技术变革。AI技术给予了机器（这里的机器不仅仅指机器人，还包括消费产品，如音箱、汽车等范围更广的物体）一定的视听感知和思考能力。例如，苹果Siri和亚马逊Echo智能音箱可以帮助我们通过语音控制的方式设置闹钟、播放音乐、回复信息、询问天气，还可以聊天；滴滴出行和Uber应用也是在人工智能技术的驱动下帮助司机选择最佳路线。