人工智能與數據處理基礎實驗實訓教程 (第2版) 張承德 楊璠 9787302686385 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能與數據處理基礎實驗實訓教程 (第2版)
ISBN：9787302686385
出版社：清華大學
著編譯者：張承德 楊璠
頁數：127
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1730140
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內容簡介

本書為《人工智能與數據處理基礎》（第2版）（ISBN：9787302686378）的實驗實訓教程，實例豐富、針對性強、實用性強。本書以智能數據分析技術及其應用路線為核心，通過翔實的案例和習題，介紹數據存儲設計與Access資料庫管理、數據存儲中的表與關係、查詢、數據分析語言——Python、數值數據智能分析技術、文本數據智能分析技術和人工智能數據分析方法。 本書可以作為「新文科」與「新工科」建設背景下全國高等院校的人工智能和數據處理通識課的實驗實訓教材，也可以作為人工智能的普及讀物供廣大讀者自學或參考。

目錄

第一部分 實驗
第1章 數據存儲設計與Access資料庫管理
實驗1 1 Access的啟動、退出與基本設置
實驗1 2 「項目管理」資料庫的概念設計與邏輯設計
第2章 數據存儲中的表與關係
實驗2 1 導入或鏈接外部數據
實驗2 2 設計「項目管理」資料庫
第3章 查詢
實驗3 1 完成不同類型數據的表達式運算
實驗3 2 使用SQL命令進行查詢和操作
實驗3 3 利用查詢「設計視圖」創建選擇查詢和交叉表查詢
實驗3 4 動作查詢操作
第4章 數據分析語言——Python
實驗4 1 在AI Studio上運行一個簡單的項目
實驗4 2 在AI Studio上創建一個簡單的項目
第5章 數值數據智能分析技術
實驗5 1 NumPy庫的基礎操作
實驗5 2 Pandas庫的基礎操作
實驗5 3 Matplotlib庫的畫圖基礎
第6章 文本數據智能分析技術
實驗6 1 文本數據的爬取
實驗6 2 文本數據的預處理
實驗6 3 中文分詞
實驗6 4 詞性標註
實驗6 5 詞頻統計
實驗6 6 詞雲分析
第7章 人工智能數據分析方法
實驗7 1 使用線性回歸算法預測房價
實驗7 2 使用K-means算法進行籃球運動員位置分類
實驗7 3 使用SVM算法進行幸福感分類
實驗7 4 使用CNN算法進行貓狗圖像分類
第二部分 習題
習題1 數據存儲設計與Access資料庫管理
習題2 數據存儲中的表與關係
習題3 查詢
習題4 數據分析語言——Python
習題5 數值數據智能分析技術
習題6 文本數據智能分析
習題7 人工智能數據分析方法
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