大数据智能核心技术入门：从大数据到人工智能

本书跟从大数据和人工智能应用的融合之路，通过分析和解读整个数据驱动智能核心技术，希望能给读者提供一个大数据智能核心技术体系的入门学习和应用参考指南。本书前半部分内容重在核心技术解读：包括大数据智能的概论、大数据智能核心技术体系的多维解读、深度学习关键技术要点的分析，大数据智能应用三段论和敏捷大数据方法论的提出等内容。后半部分内容重在应用实践的探讨，深入分析了当前大数据智能独角兽Palantir、AlphaGo、Watson等核心产品和技术，并从个人学习到工程实践，从企业应用到政府治理，从业务理解到技术选型等多个层面，逐一解读大数据智能技术在学习、应用过程中面临的关键问题、陷阱，并给出参考意见。本书通过核心技术解读帮助读者学习、理解、应用大数据智能，具有重要的参考价值。本书适合的读者包括关注大数据和人工智能相关技术领域的在校学生、个人学习者和研发工程师、技术主管、企业高管、政府管理人员等。

这是一本以大数据智能为核心，从大数据到人工智能，全面解读大数据智能核心技术体系的入门学习指南。本书以大数据智能为核心，通过分析和解读整个数据驱动智能核心技术，旨在给读者提供一个大数据智能核心技术体系的入门学习和应用参考指南。 书中首先对大数据智能进行了概论，包括大数据现象的本质，大数据是个“筐”，什么都能往里装，何谓大数据智能，大数据智能三要素，以及大数据智能的马太效应等。接着，从多维角度对大数据智能技术进行了解构，包括 “四位一体”看大数据智能，大数据智能产业链版图，大数据智能的关键技术体系，从数据科学看大数据智能，从商业智能看大数据智能，以及智能时代的基础信息架构等。 在探讨大数据驱动的深度智能时，书中详细分析了深度学习的崛起，机器如何智能：从感知到认知，机器如何学习：从知识到数据，机器学习五大学派，神经网络的“三起两落” ，深度学习原理及核心网络结构，深度强化学习：深度感知+强化决策，以及深度学习的“深度”价值和深度学习的瓶颈与挑战等。 在探讨敏捷大数据智能时，书中提出了为什么需要敏捷，敏捷大数据方法论，微服务、容器与数据融合，以及敏捷大数据智能技术架构等观点。此外，书中还