人工智能與數據處理基礎 (第2版) 楊璠 張承德 9787302686378 【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 (第2版)
ISBN：9787302686378
出版社：清華大學
著編譯者：楊璠 張承德
頁數：312
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1737099
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編輯推薦
本書在寫作上所追求的目標和效果是： 將原理講清楚，通過實踐融會貫通。因此，本書在寫法上堅持層次分明、條理清楚、理例結合、圖文並茂、深入淺出、詳略得當的行文風格，並力求將複雜問題簡單化，將艱澀理論通俗化，使得本書更加易讀易懂、易教易學。在選材方面，以全面、基礎、典型、新穎為原則，以基礎的數據處理操作為根本，數據庫技術原理、人工智能的經典著作為依據，同時又兼顧該學科的當前熱點，按通識課的性質和水準確定各章 節 的內容和深度。

內容簡介
本書以智能數據處理技術和應用為核心，全書共分為數據處理基礎篇和數據分析技術與人工智能方法篇，詳細闡述了人工智能、大數據、區塊鏈等當代前沿信息技術的概念和應用，在數據處理基礎篇中，以圖書銷售為例，通過Access 2016系統介紹了數據存儲的概念和數據存儲應用技術，並在數據分析技術與人工智能方法篇中，進一步介紹了智能數據分析語言
——Python、數值數據智能分析技術、文本數據智能分析技術、人工智能分析方法、智能計算思維及其應用。本書通過一系列實例分析，深入淺出地向讀者介紹了信息、數據、大數據、人工智能、區塊鏈、數據存儲概念及應用技術（Access）、Python程序設計語言、數值數據和文本數據智能分析技術、人工智能分析方法和智能計算思維。
本書適合於全國高等學校各專業作為”新文科”與”新工科”建設背景下的人工智能和數據處理通識課教材使用，也可作為智能數據處理的普及讀物供廣大讀者自學或參考。

目錄

第一篇 數據處理基礎
第1章 數據處理基礎與人工智能技術前沿
1 1 信息、數據、大數據
1 1 1 信息
1 1 2 數據
1 1 3 大數據
1 2 信息（數據）處理技術分類及發展
1 2 1 信息（數據）處理技術
1 2 2 信息（數據）存儲技術
1 2 3 智能數據分析技術
1 3 人工智能與信息技術前沿
1 3 1 人工智能
1 3 2 數據挖掘
1 3 3 機器學習
1 3 4 大數據處理與人工智能
1 3 5 區塊鏈技術
1 3 6 智能科學發展的新趨勢
本章 小結
思考題
第2章 數據存儲基本理論（關係數據庫）
2 1 數據庫實例與數據模型
2 1 1 Access數據庫實例
2 1 2 數據模型
2 2 關係數據模型的基本理論
2 2 1 關係數據模型的三要素
2 2 2 關係及相關概念
2 2 3 關係數據庫的數據完整性約束
2 3 關係數據理論的進一步分析
2 3 1 關係代數
2 3 2 關係的規範化
2 4 數據庫體系結構
2 4 1 三級模式結構
2 4 2 數據庫管理系統概述
本章 小結
思考題
第3章 數據存儲設計與Access數據庫管理
3 1 數據庫設計方法
3 1 1 數據庫設計的定義
3 1 2 數據庫設計的步驟
3 2 實體聯繫模型及轉化
3 2 1 E-R模型的基本概念
3 2 2 E-R圖
3 2 3 E-R模型向關係模型的轉化
3 2 4 設計E-R模型的進一步探討
3 2 5 術語對照
3 3 圖書銷售管理數據庫設計
3 3 1 需求調查與分析
3 3 2 概念設計與邏輯設計
3 4 Access概述
3 4 1 Access的發展
3 4 2 Access的啟動和退出
3 4 3 Access的用戶界面
3 5 創建Access數據庫
3 5 1 Access數據庫基礎
3 5 2 創建數據庫
3 6 Access數據庫管理
3 6 1 數據庫的打開與關閉
3 6 2 數據庫管理
本章 小結
思考題
第4章 表與關係
4 1 Access數據庫的表對象及創建方法
4 2 數據類型
4 3 表的創建
4 3 1 數據庫的物理設計
4 3 2 應用設計視圖創建表
4 3 3 用其他方法創建表
4 4 建立表之間的關係
4 4 1 表之間關係的類型及創建
4 4 2 對關係進行編輯
4 5 表的操作
4 5 1 表記錄的輸入
4 5 2 表記錄的修改和刪除
4 5 3 對表的其他操作
4 5 4 修改表結構和刪除表
4 5 5 表的導出
本章 小結
思考題
第5章 數據存儲中的查詢
5 1 查詢及查詢對象
5 1 1 理解查詢
5 1 2 SQL概述
5 1 3 Access查詢的工作界面
5 1 4 查詢的分類與查詢對象
5 2 SQL查詢
5 2 1 Access數據運算與表達式
5 2 2 幾種常用的SQL查詢
5 2 3 SQL的追加功能
5 2 4 SQL的更新功能
5 2 5 SQL的刪除功能
5 2 6 SQL的定義功能
5 3 選擇查詢
5 3 1 創建選擇查詢
5 3 2 選擇查詢的進一步設置
5 3 3 匯總與分組統計查詢設計
5 3 4 子查詢設計
5 3 5 交叉表查詢
5 4 查詢嚮導
5 4 1 簡單查詢嚮導
5 4 2 交叉表查詢嚮導
5 4 3 查找重複項查詢嚮導
5 4 4 查找不匹配項查詢嚮導
5 5 動作查詢
5 5 1 生成表查詢
5 5 2 追加查詢
5 5 3 更新查詢
5 5 4 刪除查詢
5 6 SQL特定查詢
5 6 1 聯合查詢
5 6 2 傳遞查詢
5 6 3 數據定義查詢
本章 小結
思考題
第二篇 數據分析技術與人工智能方法
第6章 智能數據分析語言——Python
6 1 Python語言概述
6 1 1 Python簡介
6 1 2 為何使用Python做數據分析
6 2 Python的安裝與配置
6 2 1 Windows系統中下載並安裝Python
6 2 2
第一個Python程序
6 3 Python語言基礎
6 3 1 Python語法特點
6 3 2 變量
6 3 3 常用數據類型
6 3 4 運算符和表達式
6 3 5 常用序列結構
6 3 6 循環控制語句
6 3 7 函數
6 3 8 模塊
6 3 9 基本輸入輸出
6 4 AI Studio平臺介紹
6 4 1 運行一個簡單的項目
6 4 2 新建一個簡單的項目
本章 小結
思考題
第7章 數值數據智能分析技術
7 1 數值數據智能分析基礎
7 1 1 NumPy數據處理
7 1 2 Pandas庫基礎
7 2 數值數據的導入和導出
7 2 1 Python數據庫交互接口
7 2 2 導入CSV文件
7 2 3 導出CSV文件
7 2 4 導入Excel文件
7 2 5 導出Excel文件

前言/序言
黨的二十大報告強調”必須堅持科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力，深入實施科教興國戰略、人才強國戰略、創新驅動發展戰略，開闢發展新領域新賽道，不斷塑造發展新動能新優勢”。
在充分考慮”新工科” “新文科”建設背景下高校人才培養中對信息技術基礎知識及大數據基礎素養能力的新需要，結合不同學生的學科和專業特點，根據《中國高等院校計算機基礎教育課程體系2014》（清華大學出版社，2014）的要求，組織多年從事大學信息基礎通識課程教學和科研工作的教師，結合信息科學、人工智能、數據處理最新的應用技術和研究成果，編寫了此書。
本書在寫作上所追求的目標和效果是將原理講清楚，通過實踐融會貫通。因此，本書在寫法上堅持層次分明、條理清楚、理例結合、圖文並茂、深入淺出、詳略得當的行文風格，並力求將複雜問題簡單化，將晦澀理論通俗化，使得本書更加易讀易懂、易教易學。在選材方面，以全面、基礎、典型、新穎為原則，以基礎的數據處理操作為根本，以數據庫技術、人工智能的經典著作為依據，同時又兼顧該學科的當前熱點，按通識課的性質和水準確定各章 節 的內容和深度。書中收編了數據處理的最新成果，但又不刻意趕時髦、追風頭； 書中涉及人工智能的諸多課題，但對於較深入和較專業的內容則點到為止。
本書的內容以人工智能、數據處理技術及其應用為主線，分為
“數據處理基礎”“數據分析技術與人工智能方法”兩篇，共10章 。第1~5章 為本書第一篇”數據處理基礎”的內容。
其中，第1章 概要性介紹了數據處理基礎與人工智能等信息前沿技術，包括信息、數據、大數據與人工智能、數據分析、數據存儲技術、智能數據分析、智能科學前沿等，讀者通過本章 內容的學習將瞭解和掌握信息科學與智能數據處理技術的基礎概念；
第2~5章 以圖書銷售為例，通過Access 2016系統地介紹了數據存儲的概念和數據存儲應用技術，主要內容包括數據庫基本理論與設計、Access數據庫表、表的創建、表的操作、查詢及查詢對象、查詢的可視化系統。通過第一篇的學習，讀者將掌握Access數據庫中表的創建和查詢等基礎數據處理可視化操作方法。本書第二篇”數據分析技術與人工智能方法”包含第6~10章，主要內容包括智能數據分析語言——Python、數值數據智能分析技術、文本數據智能分析技術、人工智能分析方法、智能計算思維及其應用。通過本篇的學習，讀者將掌握智能分析常用方法和基本原理。
通過本書的學習，讀者將對數據處理基礎及智能分析技術前沿、數據存儲、數據存儲應用（Access 2016）、智能數據分析語言——Python、數值數據智能分析技術、文本數據智能分析技術、人工智能分析方法和智能計算思維及其應用等內容有一個較為全面的認識和理解，並能熟練利用Access 2016進行數據存儲、處理、查詢等基礎數據處理操作，掌握通過Python程序設計語言完成簡單的數據獲取、數據智能分析和數據可視化展示等數據智能分析技術，培養和提高計算思維和智能計算思維，為學習信息科學相關後續課程和利用信息科學的有關知識與工具解決本專業及相關領域的問題打下良好的基礎。本書內容較多，案例豐富，教師在講授過程中可根據學生和教學的具體情況對部分章 節 內容和案例進行取捨。為保證教學內容的連貫性，本書建議教師按照原始章 節 順序介紹數據智能處理與分析的應用路線與過程，以便開展課程實踐教學。
本書配有源代碼、教學課件、教學大綱、案例素材、習題題庫供讀者使用。源代碼和全書網址可通過掃描下方二維碼獲取。
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本書適合於全國高等學校各專業作為”新文科”與”新工科”建設背景下的人工智能和數據處理通識課教材使用，也可作為智能數據處理的普及讀物供廣大讀者自學或參考。
楊璠、張承德任本書主編，負責全書的統稿。王倩、張志、馬霄、蔡燕、朱平、李向、易靈芝、胡景浩任本書副主編。其中第1~3章 和第10章 由楊璠
編寫，第4章 由蔡燕編寫，第5章 由朱平編寫，第6章 由馬霄編寫，第7章 由張志編寫，第8章 由張承德編寫，第9章 由王倩編寫，肖慎勇為本書提供案例素材，胡景浩為本書案例提供實驗和模擬環境，
李向、易靈芝、胡景浩負責編寫本書案例部分。
本書在編寫過程中得到了中南財經政法大學教務部、信息與安全工程學院領導和教師的大力支持，同時清華大學出版社為本書的順利出版付出了極大的努力。
本書部分圖片取自互聯網，部分文字也參考了網頁內容，作者盡可能將引用鏈接在相關章 節 中給出，少部分無法給出引用的，在此一併致以深深的感謝。儘管作者對本書內容進行了反復修改，但由於水平和時間有限，書中疏漏和不足之處在所難免，敬請讀者提出寶貴意見。
作者
2025年1月

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