本书共分为7章。第1章介绍了大数据与人工智能的基本概念、发展历史、特征与现状，以及面临的难题和未来的前景。第2章介绍了大数据的特性以及大数据分析全流程所涉及的各种技术，主要包含数据的采集与预处理、存储与管理、处理与分析、可视化以及安全与隐私保护。第3章介绍了大数据各种云计算平台，主要包括MapReduce平台、Hadoop平台、Spark平台。第4章介绍了机器学习的定义、发展、范围和方法等，并对监督学习、无监督学习、强化学习的代表性方法做了具体介绍。第5章首先介绍了人工神经元的结构和数学模型，人工神经网络的定义、特点、结构和工作方式，并着重介绍了最基本、最典型的BP神经网络和Hopfield神经网络及其应用，其次介绍了深度学习的定义、主要特点，并结合实例介绍了深度学习算法的主要模型。第6章针对智能语音、计算机视觉、自然语言处理三个重要的人工智能研究领域，分别在技术原理、发展历程、研究方向和技术应用等几个方面做了介绍。第7章介绍了大数据与人工智能在各行业的广泛应用。本书适合作为高等学校非计算机类本专科专业大一新生的通识教材，开拓学生科技视野，培养学生大数据与人工智能的应用能力，帮助学生了解其发展过程与基本知识，熟悉大数据与人工智能产业的发展现状与市场需求。
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