內文簡介
＜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。 ★本書特色： 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 ★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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