1.背景介紹

隨著數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)和計(jì)算能力的不斷提高，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為了當(dāng)今世界各個(gè)領(lǐng)域的核心技術(shù)。人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要組成部分，它們可以幫助我們從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系，從而提高工作效率和生活質(zhì)量。然而，隨著AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，我們需要更高效、更智能的算法和模型來(lái)處理和分析這些大數(shù)據(jù)。因此，大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合成為了一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。

在本篇文章中，我們將討論大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合的核心概念、算法原理、具體操作步驟以及數(shù)學(xué)模型公式。我們還將通過(guò)一些具體的代碼實(shí)例來(lái)展示如何應(yīng)用這些算法和模型來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。最后，我們將討論大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn)。

2.核心概念與聯(lián)系

2.1 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是指由于互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、傳感器等技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大、多樣性 rich、速度快的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是五個(gè)V：量(Volume)、速度(Velocity)、多樣性(Variety)、值(Value)和驗(yàn)證度(Veracity)。大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)在于如何有效地存儲(chǔ)、處理和分析這些海量、多樣性、高速的數(shù)據(jù)，以便發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系。

2.2 AI與機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能(AI)是指使用計(jì)算機(jī)程序模擬人類智能的科學(xué)和技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，它涉及到使計(jì)算機(jī)程序能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類、回歸、聚類、主成分分析(PCA)等。

2.3 大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合

大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合是指將大數(shù)據(jù)技術(shù)與AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，以便更有效地處理和分析大數(shù)據(jù)，從而提高AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的性能和效率。這種融合可以通過(guò)以下方式實(shí)現(xiàn)：

1. 使用大數(shù)據(jù)技術(shù)(如Hadoop、Spark、Hive等)來(lái)存儲(chǔ)、處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)。
2. 使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取知識(shí)從大數(shù)據(jù)中。
3. 使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)優(yōu)化AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能和效率。

3.核心算法原理和具體操作步驟以及數(shù)學(xué)模型公式詳細(xì)講解

3.1 分布式數(shù)據(jù)處理框架

3.1.1 Hadoop

Hadoop是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析。Hadoop的核心組件包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce。HDFS是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，它可以存儲(chǔ)大規(guī)模的數(shù)據(jù)。MapReduce是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)處理模型，它可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

3.1.2 Spark

Spark是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析。Spark的核心組件包括Spark Streaming、MLlib和GraphX。Spark Streaming是一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。MLlib是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，它可以用于進(jìn)行大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。GraphX是一個(gè)圖數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)。

3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

3.2.1 線性回歸

線性回歸是一種簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量。線性回歸的數(shù)學(xué)模型如下：

$$ y = \beta0 + \beta1x1 + \beta2x2 + \cdots + \betanx_n + \epsilon $$

其中，$y$是目標(biāo)變量，$x1, x2, \cdots, xn$是輸入變量，$\beta0, \beta1, \beta2, \cdots, \beta_n$是參數(shù)，$\epsilon$是誤差。

3.2.2 邏輯回歸

邏輯回歸是一種簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以用于預(yù)測(cè)二值型變量。邏輯回歸的數(shù)學(xué)模型如下：

$$ P(y=1|x) = \frac{1}{1 + e^{-\beta0 - \beta1x1 - \beta2x2 - \cdots - \betanx_n}} $$

其中，$y$是目標(biāo)變量，$x1, x2, \cdots, xn$是輸入變量，$\beta0, \beta1, \beta2, \cdots, \beta_n$是參數(shù)。

3.2.3 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以用于分類和回歸任務(wù)。支持向量機(jī)的數(shù)學(xué)模型如下：

$$ \min{\mathbf{w}, b} \frac{1}{2}\mathbf{w}^T\mathbf{w} \text{ s.t. } yi(\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i + b) \geq 1, i = 1, 2, \cdots, n $$

其中，$\mathbf{w}$是權(quán)重向量，$b$是偏置項(xiàng)，$\mathbf{x}i$是輸入向量，$yi$是目標(biāo)變量。

3.2.4 決策樹

決策樹是一種簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以用于分類和回歸任務(wù)。決策樹的數(shù)學(xué)模型如下：

$$ \text{if } x1 \text{ is } A1 \text{ then } x2 \text{ is } A2 \text{ else } x2 \text{ is } B2 $$

其中，$A1, A2, B_2$是輸入變量的取值域。

3.2.5 隨機(jī)森林

隨機(jī)森林是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以用于分類和回歸任務(wù)。隨機(jī)森林的數(shù)學(xué)模型如下：

$$ \hat{y} = \frac{1}{K}\sum{k=1}^K fk(\mathbf{x}) $$

其中，$K$是隨機(jī)森林中的決策樹數(shù)量，$f_k(\mathbf{x})$是第$k$個(gè)決策樹的預(yù)測(cè)值。

3.3 深度學(xué)習(xí)算法

3.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)算法，它可以用于圖像分類和識(shí)別任務(wù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型如下：

$$ y = \text{softmax}(W\text{ReLU}(b + \text{conv}(x))) $$

其中，$x$是輸入圖像，$W$是權(quán)重矩陣，$b$是偏置向量，$\text{conv}$是卷積操作，$\text{ReLU}$是激活函數(shù)，$\text{softmax}$是softmax函數(shù)。

3.3.2 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)算法，它可以用于序列數(shù)據(jù)的處理和分析任務(wù)。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型如下：

$$ ht = \text{tanh}(W{hh}h{t-1} + W{xh}xt + bh) $$

$$ yt = W{hy}ht + by $$

其中，$ht$是隱藏狀態(tài)，$yt$是輸出，$W{hh}, W{xh}, W{hy}$是權(quán)重矩陣，$bh, b_y$是偏置向量，$\text{tanh}$是激活函數(shù)。

3.3.3 自編碼器

自編碼器是一種深度學(xué)習(xí)算法，它可以用于降維和生成任務(wù)。自編碼器的數(shù)學(xué)模型如下：

$$ \text{min}_{\mathbf{W}, \mathbf} \frac{1}{2}\|\mathbf{x} - \mathbf{W}\text{ReLU}(\mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf)\|^2 $$

其中，$\mathbf{W}$是權(quán)重矩陣，$\mathbf$是偏置向量，$\text{ReLU}$是激活函數(shù)。

4.具體代碼實(shí)例和詳細(xì)解釋說(shuō)明

在本節(jié)中，我們將通過(guò)一些具體的代碼實(shí)例來(lái)展示如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合技術(shù)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。

4.1 使用Hadoop處理大數(shù)據(jù)

```python from hadoop.mapreduce import MapReduce

def mapper(key, value): # 分割輸入數(shù)據(jù) words = value.split() # 計(jì)算單詞的詞頻 for word in words: yield (word, 1)

def reducer(key, values): # 計(jì)算單詞的總詞頻 count = sum(values) # 輸出結(jié)果 yield (key, count)

讀取輸入數(shù)據(jù)

inputdata = "hadoop.txt" inputformat = "text" outputdata = "output" outputformat = "text"

創(chuàng)建MapReduce任務(wù)

mr = MapReduce() mr.inputformat = inputformat mr.outputformat = outputformat mr.mapper = mapper mr.reducer = reducer

執(zhí)行MapReduce任務(wù)

mr.run(inputdata, outputdata) ``` 在這個(gè)代碼實(shí)例中，我們使用了Hadoop的MapReduce模型來(lái)處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)。我們定義了一個(gè)mapper函數(shù)來(lái)分割輸入數(shù)據(jù)并計(jì)算單詞的詞頻，以及一個(gè)reducer函數(shù)來(lái)計(jì)算單詞的總詞頻。最后，我們創(chuàng)建了一個(gè)MapReduce任務(wù)并執(zhí)行了它。

4.2 使用Spark處理大數(shù)據(jù)

```python from pyspark import SparkContext from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

創(chuàng)建Spark上下文

sc = SparkContext()

讀取輸入數(shù)據(jù)

inputdata = "spark.txt" data = sc.textFile(inputdata)

轉(zhuǎn)換為Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

data = data.map(lambda x: (x.split(",")[0], int(x.split(",")[1])))

訓(xùn)練邏輯回歸模型

lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8) model = lr.fit(data)

預(yù)測(cè)輸出

predictions = model.transform(data) predictions.saveAsTextFile("output") ``` 在這個(gè)代碼實(shí)例中，我們使用了Spark框架來(lái)處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。我們首先創(chuàng)建了一個(gè)Spark上下文，然后讀取輸入數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。接著，我們訓(xùn)練了一個(gè)邏輯回歸模型并使用該模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后，我們將預(yù)測(cè)結(jié)果保存為文本文件。

4.3 使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類任務(wù)

```python from sklearn.datasets import loadiris from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.linearmodel import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracyscore

加載數(shù)據(jù)

iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target

分割數(shù)據(jù)

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.2, randomstate=42)

訓(xùn)練邏輯回歸模型

lr = LogisticRegression(maxiter=100) model = lr.fit(Xtrain, y_train)

預(yù)測(cè)輸出

ypred = model.predict(Xtest)

計(jì)算準(zhǔn)確率

accuracy = accuracyscore(ytest, y_pred) print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy)) ``` 在這個(gè)代碼實(shí)例中，我們使用了Scikit-learn庫(kù)來(lái)進(jìn)行分類任務(wù)。我們首先加載了鳶尾花數(shù)據(jù)集并將其分割為訓(xùn)練集和測(cè)試集。接著，我們訓(xùn)練了一個(gè)邏輯回歸模型并使用該模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后，我們計(jì)算了準(zhǔn)確率以評(píng)估模型的性能。

4.4 使用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像分類任務(wù)

```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

加載數(shù)據(jù)

mnist = tf.keras.datasets.mnist (Xtrain, ytrain), (Xtest, ytest) = mnist.load_data()

預(yù)處理數(shù)據(jù)

Xtrain = Xtrain.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255 Xtest = Xtest.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255

構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernelsize=(3, 3), activation='relu', inputshape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax'))

編譯模型

model.compile(optimizer='adam', loss='sparsecategoricalcrossentropy', metrics=['accuracy'])

訓(xùn)練模型

model.fit(Xtrain, ytrain, epochs=10, batch_size=128)

評(píng)估模型

testloss, testacc = model.evaluate(Xtest, ytest) print("Test accuracy: {:.2f}".format(test_acc)) ``` 在這個(gè)代碼實(shí)例中，我們使用了TensorFlow庫(kù)來(lái)進(jìn)行圖像分類任務(wù)。我們首先加載了MNIST數(shù)據(jù)集并將其預(yù)處理為適合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的格式。接著，我們構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并使用Adam優(yōu)化器和稀疏類別交叉熵?fù)p失函數(shù)來(lái)編譯模型。最后，我們訓(xùn)練了模型并使用測(cè)試集評(píng)估模型的性能。

5.大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn)

5.1 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

1. 大數(shù)據(jù)量：隨著數(shù)據(jù)的生成和存儲(chǔ)量不斷增加，大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合將更加關(guān)注如何處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)。
2. 智能化：隨著算法和技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合將更加智能化，自主地進(jìn)行決策和操作。
3. 跨領(lǐng)域融合：隨著各領(lǐng)域的發(fā)展，大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合將在不同領(lǐng)域進(jìn)行跨領(lǐng)域的融合，例如醫(yī)療、金融、制造業(yè)等。
4. 社會(huì)影響：隨著人工智能技術(shù)的普及，大數(shù)據(jù)AI與人工智能的融合將對(duì)社會(huì)產(chǎn)生更大的影響，例如智能城市、自動(dòng)駕駛車輛等。

5.2 挑戰(zhàn)

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量：大數(shù)據(jù)集中的噪聲、缺失值和異常值可能會(huì)影響模型的性能，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。
2. 計(jì)算能力：處理大規(guī)模數(shù)據(jù)需要大量的計(jì)算資源，因此需要進(jìn)行性能優(yōu)化和資源分配。
3. 隱私保護(hù)：大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中可能涉及到用戶的隱私信息，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)加密和隱私保護(hù)。
4. 解釋性：人工智能模型的解釋性較差，因此需要進(jìn)行模型解釋和可解釋性研究。

6.附錄

6.1 常見(jiàn)問(wèn)題

6.1.1 什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)是指由于數(shù)據(jù)的規(guī)模、速度和復(fù)雜性而無(wú)法使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)通常包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

6.1.2 什么是人工智能？

人工智能是一種通過(guò)計(jì)算機(jī)程序模擬、擴(kuò)展和自動(dòng)化人類智能的科學(xué)和技術(shù)。人工智能包括知識(shí)表示、搜索、決策支持、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。

6.1.3 什么是AI與人工智能的融合？

AI與人工智能的融合是指將大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與人工智能算法相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)更高效、智能化的數(shù)據(jù)處理和分析。

6.1.4 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過(guò)計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于分類、回歸、聚類、主成分分析等任務(wù)。

6.1.5 什么是深度學(xué)習(xí)？

深度學(xué)習(xí)是一種通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類大腦的學(xué)習(xí)過(guò)程的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)可以用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)。

6.1.6 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)卷積操作對(duì)圖像進(jìn)行特征提取。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于圖像分類和識(shí)別任務(wù)。

6.1.7 什么是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)遞歸操作處理序列數(shù)據(jù)。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等任務(wù)。

6.1.8 什么是自編碼器？

自編碼器是一種深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)將輸入數(shù)據(jù)編碼為低維表示，然后再解碼為原始數(shù)據(jù)的過(guò)程。自編碼器主要應(yīng)用于降維、生成和表示學(xué)習(xí)等任務(wù)。

6.1.9 如何選擇合適的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)？

選擇合適的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)需要考慮數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)速度、計(jì)算能力、成本等因素。常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括Hadoop、Spark、Hive、Pig等。

6.1.10 如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法？

選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要考慮問(wèn)題類型、數(shù)據(jù)特征、算法復(fù)雜度、算法性能等因素。常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林等。

6.1.11 如何選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架？

選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架需要考慮算法實(shí)現(xiàn)、性能優(yōu)化、庫(kù)支持、社區(qū)活躍度等因素。常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架包括TensorFlow、PyTorch、Caffe、Theano等。

6.1.12 如何評(píng)估模型性能？

模型性能可以通過(guò)準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC-ROC曲線等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。不同的任務(wù)需要選擇不同的評(píng)估指標(biāo)。

6.1.13 如何提高模型性能？

提高模型性能可以通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、算法選擇、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型融合等方法。

6.1.14 如何保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？

數(shù)據(jù)隱私可以通過(guò)數(shù)據(jù)掩碼、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)匿名化等方法進(jìn)行保護(hù)。

6.1.15 如何實(shí)現(xiàn)模型解釋性？

模型解釋性可以通過(guò)特征重要性分析、模型可視化、局部解釋模型等方法實(shí)現(xiàn)。

6.1.16 如何實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域融合？

跨領(lǐng)域融合可以通過(guò)共享數(shù)據(jù)、共享模型、共享算法等方法實(shí)現(xiàn)。

7.參考文獻(xiàn)

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[7] 韓煒, 張曉婷. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2018, 52(1): 1-12.

[8] 張寧, 李浩, 張鵬, 等. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2019, 50(1): 1-12.

[9] 李宏毅. 人工智能與大數(shù)據(jù) [M]. 清華大學(xué)出版社, 2017.

[10] 姜翔, 賀琦, 賀琦. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [M]. 電子工業(yè)出版社, 2018.

[11] 韓煒, 張曉婷. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [M]. 清華大學(xué)出版社, 2019.

[12] 李宏毅. 人工智能與大數(shù)據(jù) [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2017, 33(1): 1-12.

[13] 姜翔, 賀琦, 賀琦. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2018, 51(1): 1-12.

[14] 韓煒, 張曉婷. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2018, 52(1): 1-12.

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[16] 李宏毅. 人工智能與大數(shù)據(jù) [M]. 清華大學(xué)出版社, 2017.

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[19] 李宏毅. 人工智能與大數(shù)據(jù) [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2017, 33(1): 1-12.

[20] 姜翔, 賀琦, 賀琦. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2018, 51(1): 1-12.

[21] 韓煒, 張曉婷. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2018, 52(1): 1-12.

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[26] 李宏毅. 人工智能與大數(shù)據(jù) [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2017, 33(1): 1-12.

[27] 姜翔, 賀琦, 賀琦. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2018, 51(1): 1-12.

[28] 韓煒, 張曉婷. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2018, 52(1): 1-12.

[29] 張寧, 李浩, 張鵬, 等. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2019, 50(1): 1-12.

[30] 李宏毅. 人工智能與大數(shù)據(jù) [M]. 清華大學(xué)出版社, 2017.

[31] 姜翔, 賀琦, 賀琦. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [M]. 電子工業(yè)出版社, 2018.

[32] 韓煒, 張曉婷. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [M]. 清華大學(xué)出版社, 2019.

[33] 李宏毅. 人工智能與大數(shù)據(jù) [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2017, 33(1): 1-12.

[34] 姜翔, 賀琦, 賀琦. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2018, 51(1): 1-12.

[35] 韓煒, 張曉婷. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2018, 52(1): 1-12.

[36] 張寧, 李浩, 張鵬, 等. 大數(shù)據(jù)與人工智能 [J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-826084.html