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大数据与人工智能首页>图书中心>IT新学科新专业
内容简介：
本书是北京邮电大学出版社出版的《大数据入门与实验》一书的进阶版。它是为创新创业实践类课程《现代信息技术创新与实践》中大数据技术单元提供的配套教材。本书沿袭原版本组织框架：第一、二章介绍了大数据的时代背景和相关入门知识，包括大数据的基本概念、数据分析流程、大数据技术框架和生态等内容；接着介绍了如何运用基本的大数据知识和工具进行大数据预处理、分析和实验。第三章详细介绍了一款名为BDAP的大数据分析教学平台。BDAP是由北京邮电大学计算机学院（国家示范性软件学院）数据科学与服务中心研发的，整合了该中心二十年来在数据挖掘、数据科学和大数据技术领域的科研成果。该软件平台已经成功地在计算机学院本科生相关的大数据实验课程教学中应用了七年多，数千名学生通过该平台进行学习和实验。第四、五和六章详细介绍了大数据分析教学平台在教学过程中使用的各类实验案例，并根据难易程度逐步介绍了实验的具体过程；第七章由浅入深地介绍各类数据模态常用的分析方法，旨在进一步培养学生利用海量数据进行数据分析和挖掘的兴趣。此外，该章节还以实战为目标，介绍了几个在互联网上流行的大数据相关竞赛平台。第八章继续结合BDAP的教学实践经验，展望科教融汇背景下大数据创新与实践课程建设以及大数据相关专业的实践教学路径。
本书是校企合作编写的实践操作指导型教材，全书秉持“技术赋能、应用导向”的理念，致力于培养具备技术理解能力、创新实践能力、跨领域写作能力、伦理与社会责任感的复合型人才。本书共分为3个项目，内容包括掌握生成式AI提示词设计、生成式AI在信息处理中的应用、生成式AI在创意与营销中的应用。本书可作为各高校相关课程的教材，也可供相关从业人员参考使用。
本书介绍人工智能基础知识、人工智能核心技术和人工智能实践与应用三部分内容，共分14个模块，包括人工智能的起源与发展、人工智能概述、人工智能的安全伦理与职业规划、机器学习基础、深度学习与神经网络、计算机视觉、自然语言处理、生成式人工智能、人工智能项目平台与流程、办公应用中的智能处理、智能财务应用、人工智能在市场营销中的应用、智慧金融与智能研投、智慧交通中的违章识别应用、AIGC艺术创作应用。本书适合作为各专业学生人工智能通识课程的教材，也适合社会人事学习人工智能基础的参考书。
概述最优化问题的概念及分类，介绍传统优化算法和主要的智能优化算法，详述遗传算法、差分进化算法、粒子群优化算法和人工神经网络的基本原理、关键技术、参数设置及近年来各种改进算法，并给出应用实例。在此基础上，结合多目标优化的概念，介绍Pareto最优原理及遗传算法、粒子群算法、人工神经网络在多目标优化中的应用。另外，结合电力系统工业生产的具体实例，设计各种智能优化算法的求解步骤，为智能优化算法在电力行业的应用开辟新思路。 本书将针对高等院校各理工科专业本科生，尤其适用于计算机技术和智能科学相关专业在智能算法优化的相关课程作为选用教材，32学时左右，配套教材相应的PPT资源。
本书梳理了人口老龄化的影响、老年人群体的基本特征、老年人的康养需求、养老相关国家政策、未来养老发展趋势，探究了智能养老辅助技术、智能养老机器人的定义、技术体系，分析了智能养老机器人的国内外研究现状，并在此基础上，以老年人洗浴辅助机器人为例，从结构、控制、在线学习、安全防护、集成及验证、发展趋势等方面系统阐述了半失能老年人洗浴机器人的设计实践，为其他智能养老辅具及机器人的设计与研发提供了参考。 本书总结了研究团队在养老机器人设计、研发、系统集成、实验验证等方面的实践成果，适合作为理工科设计实践教材和科研参考书籍，也适合民生科技从业者和对养老感兴趣且具有高中以上水平的普通读者阅读。
本书全面深入地介绍了工业机器人相关理论和关键技术。全书共分为7章，内容涵盖了工业机器人概述、工业机器人的数学基础、机器人常用传感器、机器人传动机构、物流输送机器人、爬壁机器人、移动机器人的应用。本书内容新颖，强调理论与实践的结合，系统地阐述了工业机器人设计的思路和方法，并通过实例展示了机器人理论的实际应用。同时，本书兼顾了工业机器人技术的广度，旨在帮助读者拓宽视野。 本书可作为高等院校机电工程、自动化、信息工程、物流工程等专业本科生的教材，并对机器人设计从业者具有一定的参考价值和意义。
本书作人工智能通识课的配套实验教材，紧密围绕主教材的大模型技术框架设计实践体系，以“理论验证-技术实现-产业迁移”为主线，通过层次化实验项目将理论知识转化为可操作的工程能力。实验设计严格对应主教材章节，涵盖基础理论验证、跨领域应用及产业级任务实战，形成“课堂实验-综合实训-创新挑战”三阶能力培养路径。 本书配套动态扩展案例库、跨平台实验资源包及开源工具链，与主教材形成“理论-代码-产业”闭环，既满足高校实验课与理论教学的同步推进，也为工程师提供从模型开发到业务落地的标准化实践指南。
随着无人机、人工智能等技术的不断发展，无人机在低空领域的应用越来越广泛。其中，低空无人机智能感知技术能够显著提升无人机的飞行效率及安全性，对拓展无人机在低空的可靠应用边界，进而推动“低空经济”的发展具有重要意义。 本书涵盖了低空飞行数据集构建、自主避障飞行、安全着陆区域选取、地面运动目标跟踪及自主着陆试验等低空无人机智能感知关键技术，特别介绍了如何提升无人机在复杂环境中的自主避障能力、如何实现安全着陆点的智能选取以及如何实现地面运动目标的精准跟踪等内容。本书的主要内容包括：第1章，系统设计与数据集构建；第2章，低空自主避障飞行方法；第3章，安全着陆区域选取方法；第4章，地面运动目标跟踪方法；第5章，无人机自主着陆飞行实验；第6章，总结与展望。 本书内容选择合理、结构清楚、图文并茂、面向应用，适合作为计算机、智能飞行器技术等相关专业学生阅读，也可作为工程人员的培训教材或相关科研人员的参考书。
本书分为两个部分：人工智能和大数据处理技术。在人工智能部分，本书介绍了机器学习和深度学习的基本概念、模型和算法。为了更好地解决数据隐私问题，本书进一步介绍了联邦学习的概念和模型，并在系统级别上介绍了知识图谱和专家系统的构建等。人工智能与大数据应用密不可分，因此在大数据处理技术部分，本书重点介绍了大数据处理的相关算法和数据可视化技术。此外，本书还提供了一些相关算法和应用的案例。 本书适合作为大部分与信息和人工智能相关的本科专业的教材，也适合作为非信息类专业研究生的教材。
本书以人体视觉理解为核心，系统地探讨了多数据源多任务学习在该领域的应用与挑战，提出了一种创新方法——混合监督学习（MixSupervised Learning, MSL）。混合监督学习通过共享主干网络，端到端地实现人体检测、人体实例分割、人体解析、人体姿态估计、密集姿态估计和实例级人体部位检测等6项任务的高效建模与预测。针对当前方法存在的精度与效率不足、任务间梯度竞争、多数据源适应性差等问题，本书提出了梯度均衡策略、实例级迁移学习、解析区域卷积网络和注意力激发感受野模块等创新技术。实验结果表明，混合监督学习在精度和效率上显著领先现有方法。 本书适合从事计算机视觉、多任务学习及相关领域研究的学者和工程师参考。