數(shù)據(jù)科學(xué)與智能技術(shù)概論

第1章  計(jì)算思維與信息處理技術(shù) 001
1.1  計(jì)算概述 001
1.1.1  計(jì)算的概念 001
1.1.2  計(jì)算工具 001
1.1.3  新的計(jì)算模式 002
1.2  計(jì)算思維概述 005
1.3  計(jì)算機(jī)求解問(wèn)題實(shí)例 007
1.4  程序與計(jì)算機(jī) 008
1.4.1  計(jì)算機(jī)與指令 008
1.4.2  存儲(chǔ)程序與運(yùn)行程序 011
1.5  信息基礎(chǔ) 011
1.5.1  數(shù)制與進(jìn)位計(jì)數(shù)制 011
1.5.2  二進(jìn)制數(shù)的運(yùn)算 013
1.5.3  數(shù)制轉(zhuǎn)換 015
1.5.4  數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)中的表示 017
1.5.5  計(jì)算機(jī)中信息的表示方法和編碼技術(shù) 019
1.6  信息處理技術(shù)基礎(chǔ) 021
1.6.1  MS Office Word高級(jí)應(yīng)用之郵件合并 022
1.6.2  Excel 2016綜合案例 028
1.6.3  PowerPoint 2016綜合案例 048
復(fù)習(xí)參考題 060
第2章  云計(jì)算 061
2.1  云計(jì)算概述 061
2.1.1  云計(jì)算概念及特征 061
2.1.2  云計(jì)算的發(fā)展過(guò)程 063
2.1.3  云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì) 065
2.2  云計(jì)算體系結(jié)構(gòu) 068
2.2.1  云計(jì)算架構(gòu) 068
2.2.2  云架構(gòu)示例 071
2.3  云服務(wù) 072
2.3.1  云服務(wù)的部署模型 072
2.3.2  云服務(wù)的類(lèi)型 073
2.4  云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù) 073
2.4.1  云存儲(chǔ) 073
2.4.2  虛擬化 078
2.5  云安全 081
2.5.1  云安全概述 081
2.5.2  云安全技術(shù) 084
2.5.3  云安全問(wèn)題及研究 086
2.6  云計(jì)算應(yīng)用 088
2.6.1  云計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域 088
2.6.2  云計(jì)算應(yīng)用實(shí)例分析 091
復(fù)習(xí)參考題 096
第3章  大數(shù)據(jù) 097
3.1  大數(shù)據(jù)概述 097
3.1.1  大數(shù)據(jù)興起的背景 097
3.1.2  大數(shù)據(jù)的特性 098
3.1.3  大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu) 098
3.2  大數(shù)據(jù)采集 099
3.2.1  數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集的區(qū)別 099
3.2.2  大數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)來(lái)源 100
3.2.3  數(shù)據(jù)采集的技術(shù)方法 100
3.3  大數(shù)據(jù)預(yù)處理 101
3.3.1  數(shù)據(jù)清洗 102
3.3.2  數(shù)據(jù)集成 104
3.3.3  數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 105
3.3.4  數(shù)據(jù)消減 106
3.4  大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 110
3.4.1  大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式 110
3.4.2  大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)路線(xiàn) 110
3.5  大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 111
3.5.1  分布式計(jì)算 111
3.5.2  服務(wù)器集群 111
3.5.3  Google的三項(xiàng)大數(shù)據(jù)技術(shù) 111
3.6  大數(shù)據(jù)挖掘與分析 115
3.6.1  大數(shù)據(jù)挖掘 115
3.6.2  大數(shù)據(jù)分析 116
3.7  Hadoop架構(gòu) 116
3.7.1  什么是Hadoop 116
3.7.2  Hadoop的發(fā)展歷史 117
3.7.3  Hadoop的優(yōu)勢(shì)及應(yīng)用領(lǐng)域 117
3.7.4  Hadoop的組成 118
3.7.5  Hadoop與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的關(guān)系 119
3.7.6  Hadoop的應(yīng)用實(shí)例 120
3.8  基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 121
3.8.1  精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)概述 122
3.8.2  大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程 122
3.8.3  大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)方式 123
3.9  大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè) 124
3.9.1  預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值 125
3.9.2  大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的思維改變 125
3.9.3  大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的典型應(yīng)用領(lǐng)域 126
3.9.4  大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的其他應(yīng)用領(lǐng)域 128
復(fù)習(xí)參考題 130
第4章  人工智能及應(yīng)用 131
4.1  人工智能概述 131
4.1.1  人工智能的定義 131
4.1.2  人工智能的起源與發(fā)展 132
4.1.3  人工智能的現(xiàn)狀 135
4.1.4  人工智能的研究?jī)?nèi)容 135
4.1.5  人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域 140
4.2  知識(shí)表示 145
4.2.1  知識(shí)概述 145
4.2.2  一階謂詞邏輯表示法 148
4.2.3  產(chǎn)生式表示法 155
4.2.4  語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法 159
4.2.5  框架表示法 165
4.2.6  腳本表示法 169
4.3  人工智能的應(yīng)用 172
4.3.1  人工智能的應(yīng)用案例 172
4.3.2  人工智能的開(kāi)發(fā)平臺(tái) 181
復(fù)習(xí)參考題 183
第5章  虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、混合現(xiàn)實(shí) 184
5.1  虛擬現(xiàn)實(shí) 184
5.1.1  VR的概念和特點(diǎn) 184
5.1.2  VR的發(fā)展歷史 185
5.1.3  VR的表現(xiàn)形式 186
5.1.4  VR的應(yīng)用 186
5.1.5  VR系統(tǒng)的基本組成 190
5.1.6  VR系統(tǒng)的分類(lèi) 190
5.2  AR和MR 192
5.2.1  AR概述 192
5.2.2  MR概述 193
5.3  VR、AR、MR的區(qū)別與聯(lián)系 193
復(fù)習(xí)參考題 194
附錄  游戲開(kāi)發(fā)工具Unity3D 195
一、Unity3D簡(jiǎn)介 195
二、Unity3D案例應(yīng)用 200
（一）Unity3D軟件安裝 200
（二）Unity3D的基本界面介紹 201
（三）Unity3D的簡(jiǎn)單預(yù)覽 204
（四）創(chuàng)建、漫游山勢(shì)地形圖實(shí)例 205
參考文獻(xiàn) 217