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大數據、AI應用趨勢與R語言案例分析

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    內容簡介

    大數據與人工智慧是驅動各行各業智慧應用的核心技術,然而,大數據與人工智慧不僅包含IT技術,亦融合統計學,更可說是數據科學。本書主要目的在於讓讀者能理解大數據在IT技術上的基礎概念以及預測分析、人工智慧上的基礎演算方法與實作範例。更重要的是,協助讀者從應用情境、商業分析的角度,往下思考可能的數據分析問題與發展預測分析、人工智慧問題解決方法,諸如:聚類、分類、相似、異常、關聯、關係、鏈結、認知等以及合適的IT架構。

    本書應為理解大數據、人工智慧技術與方法起點,可作為商管學生、商業人士理解大數據、人工智慧實務與應用技術方法的初步,也可作為資訊學院學生從應用角度理解大數據、人工智慧技術的開始。 

    1.本書選用最為主流的資料分析工具 – R語言
    2.精心挑選多種不同領域的實務範例進行探討與分析
    3.瞭解大數據在IT技術上的基礎概念以及預測分析
    4.瞭解人工智慧上的基礎演算方法

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    詳細資料

    EAN / 9789865033026
    頁數 / 296
    裝訂 / 平裝
    級別 / 普
    語言 / 繁體/中文

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    目錄

    CH01 大數據發展沿革
    1-1 企業資料管理演進
    1-2 大數據源起
    1-3 大數據定義
    1-4 大數據特性
    1-5 小結

    CH02 大數據價值案例
    2-1 大數據價值
    2-2 大數據行業應用機會
    2-3 大數據企業應用案例
    2-4 小結

    CH03 大數據市場趨勢
    3-1 大數據生態系發展
    3-2 大數據技術產品趨勢
    3-3 大數據服務市場趨勢
    3-4 企業採用趨勢與挑戰
    3-5 小結

    CH04 大數據技術實施
    4-1 資料處理技術發展
    4-2 資料分析方法發展
    4-3 大數據技術架構
    4-4 大數據規劃與實施
    4-5 小結

    CH05 大數據分析:概念與程序
    5-1 大數據分析概念
    5-2 預測分析程序
    5-3 預測分析工具
    5-4 小結

    CH06 大數據分析:聚類與分類
    6-1 問題解決方向
    6-2 聚類分析實作
    6-3 分類分析實作
    6-4 小結

    CH07 大數據分析:迴歸與趨勢
    7-1 問題解決方向
    7-2 迴歸分析實作
    7-3 時間預測分析與實作
    7-4 小結

    CH08 大數據分析:相似與推薦
    8-1 問題解決方向
    8-2 異常與相似性判定實作
    8-3 相似性推薦實作
    8-4 小結

    CH09 大數據分析:關聯與關係
    9-1 問題解決方向
    9-2 關聯分析與實作
    9-3 貝氏網路分析與實作
    9-4 小結

    CH10 大數據分析:連結與網路
    10-1 問題解決方向
    10-2 社會網路分析與實作
    10-3 小結

    CH11 人工智慧應用趨勢
    11-1 人工智慧沿革
    11-2 人工智慧市場
    11-3 人工智慧應用案例
    11-4 小結

    CH12 人工智慧方法發展
    12-1 人工智慧方法演變
    12-2 機器學習方法
    12-3 深度學習方法
    12-4 小結

    CH13 AI探索:文本挖掘分析
    13-1 自然語言發展沿革
    13-2 問題解決方向
    13-3 文本挖掘分析- 文字雲
    13-4 小結

    CH14 AI探索:圖像辨識分析
    14-1 電腦視覺發展沿革
    14-2 問題解決方向
    14-3 圖像辨識分析-CNN 深度學習
    14-4 小結

    CH15 企業智慧應用場景
    15-1 應用場景的意義
    15-2 智慧製造場景
    15-3 智慧零售場景
    15-4 小結

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