对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷入过多的数学细节推导的问题,以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题,本书作者做出了不懈探索。
1.选材上,不仅分别单独讲授人工智能和大数据,还突出两者相结合的内容。
2.内容上,突出浅显易懂,繁杂的数学推导适当做减法,宏观的介绍和实战技能适当做加法。
3.结构上,由浅入深,由宏观到比微观,由基础知识到新技术,由理论到实践。
本书主要突出优点如下:
1.知识点覆盖全。本书共七章,对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍,保障读者知识体系的完整性。
2.知识点覆盖新。本书紧跟本领域**研究成果。尤其重点介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工智能领域的潮流和趋势。另外,本书新版所增加的强化学习是机器学习新兴起的一个类别,在许多领域都具有重要作用,具有研究价值。
3.知识点难易程度严格控制。有利于读者构建完整、清晰的知识体系,抓住主干,避免钻进个别牛角尖。
4.理论与实战相结合。本书不仅介绍了理论知识,还注重问题建模、数据分析、算法实现、模型应用等实战技能。
5.知识脉络构建有特色。本书认为,当前人工智能取得重要进展的最根本原因是大数据,绝不能把两者割裂开来。
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