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信息技术行业人工智能与大数据解决方案

TOC\o1-2\h\u4371第1章人工智能与大数据基础理论 4

264511.1人工智能基本概念与技术框架 4

247161.1.1人工智能基本概念 4

201361.1.2人工智能技术框架 4

199441.2大数据概念、技术与处理流程 4

119301.2.1大数据概念 4

326751.2.2大数据技术 4

183991.2.3大数据处理流程 5

161471.3人工智能与大数据的融合应用 5

9198第2章数据采集与预处理技术 5

100922.1数据源识别与采集方法 5

47242.1.1数据源识别 6

35242.1.2数据采集方法 6

204252.2数据预处理与清洗技术 6

292552.2.1数据预处理技术 6

9832.2.2数据清洗技术 6

30682.3数据存储与管理 6

13442.3.1数据存储技术 6

194042.3.2数据管理技术 7

27347第3章数据挖掘与分析技术 7

226983.1数据挖掘基本概念与方法 7

14243.1.1基本概念 7

220283.1.2方法 7

286083.2基于大数据的关联规则挖掘 7

38613.2.1大数据与关联规则挖掘 8

5053.2.2关联规则挖掘算法 8

133383.3基于人工智能的聚类分析 8

176593.3.1人工智能与聚类分析 8

14013.3.2常见聚类算法 8

286233.3.3聚类分析在人工智能领域的应用 8

24011第4章机器学习算法与应用 8

152514.1监督学习算法及应用 8

243094.1.1线性回归 8

252944.1.2逻辑回归 9

247614.1.3决策树 9

41654.1.4随机森林 9

298604.1.5支持向量机 9

250064.1.6神经网络 9

129424.2无监督学习算法及应用 9

11954.2.1Kmeans聚类 9

230514.2.2层次聚类 9

268714.2.3密度聚类 9

308474.2.4主成分分析 9

63204.2.5自编码器 9

1794.3强化学习算法及应用 10

41194.3.1Q学习 10

266464.3.2Sarsa算法 10

307914.3.3策略梯度算法 10

161504.3.4深度Q网络 10

12014.3.5异策学习 10

9525第5章深度学习技术与应用 10

290215.1深度学习基本概念与网络结构 10

160645.2卷积神经网络（CNN）应用 10

205375.3循环神经网络（RNN）应用 11

16728第6章计算机视觉技术与应用 11

15476.1图像识别与目标检测技术 11

55506.1.1图像识别技术 11

71026.1.2目标检测技术 11

164106.2计算机视觉在安防领域的应用 12

284336.2.1人脸识别 12

38346.2.2行为分析 12

261186.2.3车牌识别 12

88326.3计算机视觉在医疗领域的应用 12

262986.3.1影像诊断 12

245446.3.2手术辅助 12

200646.3.3病理分析 12

129826.3.4健康监测 12

32037第7章自然语言处理技术与应用 13

252707.1词向量与语义表示 13

86677.1.1词向量概念与训练方法 13

65437.1.2语义表示模型 13

176557.1.3词向量在NLP中的应用实例 13

136667.2文本分类与情感分析 13

198857.2.1文本分类技术概述 13

173707.2.2情感分析的基本方法 13

289517.2.3深度学习在文本分类与情感分析中的应用 13

49307.2.4文本分类与情感分析的实际应用案例 13

254817.3机器翻译与对话系统 13

289387.3.1机器翻译技术发展历程 13

95917.3.2神经网络机器翻译 13

106397.3.3对话系统概述