大數據與智能系統
虞文武 劉洪喆 陳都鑫
- 出版商: 東南大學
- 出版日期: 2025-09-01
- 售價: $396
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 392
- ISBN: 7576622709
- ISBN-13: 9787576622706
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相關分類:
Machine Learning、大數據 Big-data
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商品描述
本書主要針對基於群體 智能的大數據分析處理技術 和優化博弈技術展開介紹， 旨在讓讀者了解大數據協同 分析處理技術和協同優化博 弈技術的核心思想及經典算 法。其中，前八章主要介紹 人工智能及大數據分析處理 相關內容，包括人工智能、 深度學習、生成模型、預測 、因果推斷、系統辨識、大 規模預訓練模型和強化學習 ；後四章主要介紹協同優化 博弈相關理論方法，具體包 括協同優化、大規模整數規 劃、多目標優化和多智能體 博弈。 全書結構嚴謹，內容豐 富，既可作為高等院校理工 科類本科生或研究生相關課 程的教材，也可供計算機科 學、人工智能、系統科學等 領域的科研人員、工程技術 人員閱讀參考。
目錄大綱
第1章 系統科學與人工智能
1.1 系統科學概述
1.1.1 系統科學的定義與背景
1.1.2 系統科學的主要研究領域
1.1.3 系統科學的研究方法
1.1.4 大數據與智能系統
1.2 人工智能概述
1.2.1 人工智能歷史
1.2.2 機器學習
1.2.3 人工智能技術基礎
1.3 總結與展望
參考文獻
第2章 深度學習
2.1 深度學習概述
2.1.1 深度學習簡介
2.1.2 深度學習發展歷史
2.2 神經網絡概述
2.2.1 神經網絡簡介
2.2.2 感知機及其演變：從線性到前饋神經網絡
2.2.3 反向傳播算法
2.3 經典神經網絡模型
2.3.1 循環神經網絡
2.3.2 卷積神經網絡
2.3.3 圖神經網絡
2.4 深度學習的經典問題和解決方法
2.4.1 經典問題
2.4.2 解決方法
2.5 總結與展望
附錄 拉普拉斯矩陣和圖傅裏葉變換
參考文獻
第3章 生成模型
3.1 深度生成模型
3.1.1 變分自編碼器生成模型
3.1.2 生成對抗網絡模型
3.1.3 生成流模型
3.1.4 生成擴散模型
3.2 多模態數據生成
3.2.1 多模態數據融合
3.2.2 跨模態數據生成
3.3 總結與展望
參考文獻
第4章 預測
4.1 時間序列預測模型
4.1.1 統計學方法
4.1.2 基於深度網絡的預測模型
4.1.3 基於循環網絡的預測模型
4.1.4 基於註意力機制的長時預測模型
4.2 時空預測模型
4.2.1 歐式結構數據時空預測
4.2.2 圖結構數據時空預測
