本書是《大數(shù)據(jù)與人工智能》的配套實驗教材，共分為四個部分：第一部分大數(shù)據(jù)篇，重點介紹大數(shù)據(jù)實驗需要用到的相關(guān)軟件等；第二部分人工智能篇，主要從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入手設(shè)計了五個常規(guī)實驗；第三部分Python 篇，主要介紹Python 語言的基本語法、Python 常用庫、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)可視化；第四部分自測題。本書力求讓讀者通過實際操作，深刻理解大數(shù)據(jù)與人工智能的相關(guān)知識及應(yīng)用。
本書可作為高等院校大數(shù)據(jù)與人工智能相關(guān)專業(yè)的教材，也可供從事大數(shù)據(jù)和人工智能等領(lǐng)域的科研工作者和廣大工程技術(shù)人員參考，還可供對該領(lǐng)域感興趣的讀者自學(xué)使用。
姜亦學(xué)，長春工程學(xué)院計算機學(xué)院副教授，主要研究方向為大數(shù)據(jù)、人工智能。發(fā)表論文近20篇；出版教材2部；參與的省部級項目2項。歷年主講的課程包括C語言程序設(shè)計、VB語言程序設(shè)計、微型計算機技術(shù)與原理、大學(xué)計算機基礎(chǔ)、計算機網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)與人工智能。
李子梅，副教授，長春工程學(xué)院。主要研究方向為人工智能和大數(shù)據(jù)，主持省級課題10項，軟件著作權(quán)4項，發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇。
第一部分 大數(shù)據(jù)篇 ................................................................................................................................... 1
實驗1.1 虛擬機的安裝及配置 .............................................................................................................. 1
實驗1.2 Linux 的安裝與基本操作 ..................................................................................................... 13
實驗1.3 Hadoop 的安裝與配置 .......................................................................................................... 22
第二部分 人工智能篇 ............................................................................................................................ 42
實驗2.1 TensorFlow 基礎(chǔ) ................................................................................................................... 42
實驗2.2 TensorFlow 應(yīng)用 ................................................................................................................... 48
實驗2.3 搭建簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ............................................................................................................ 64
實驗2.4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MNIST 手寫體識別 .......................................................................... 78
實驗2.5 人臉識別實例 ........................................................................................................................ 87
第三部分 Python 篇 ................................................................................................................................ 98
實驗3.1 Python 基礎(chǔ) ........................................................................................................................... 98
實驗3.2 Python 常用庫 ..................................................................................................................... 105
實驗3.3 數(shù)據(jù)采集 .............................................................................................................................. 111
實驗3.4 數(shù)據(jù)可視化 .......................................................................................................................... 118
第四部分 自測題 .................................................................................................................................... 130
第1 套 自測題 ................................................................................................................................... 130
第2 套 自測題 ................................................................................................................................... 135
第3 套 自測題 ................................................................................................................................... 141
第4 套 自測題 ................................................................................................................................... 146
第5 套 自測題 ................................................................................................................................... 151
附錄 ............................................................................................................................................................... 156
附錄A Python 保留字 ....................................................................................................................... 156
附錄B NumPy 庫函數(shù) ....................................................................................................................... 157
附錄C Matplotlib 庫函數(shù) .................................................................................................................. 164
附錄D OpenCV 框架 ........................................................................................................................ 169
附錄E 實驗報告參考樣本 ................................................................................................................ 170
參考文獻 ....................................................................................................................................................... 171
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