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| 編輯推薦： |
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本书内容丰富，实例众多，针对性强，叙述和分析透彻。每章都配有相关实验及习题，具有可读性、可操作性和实用性强等特点。特别是针对时下流行的Access数据库、文本数据智能分析、数值数据智能分析和人工智能计算等操作，提供了专门的实验及习题。本书为读者教学和自学提供了清晰的知识归纳和完整的习题练习，以及步骤完整的实验，并有完整的参考答案，非常适合教学和自学，为主教程提供了相得益彰的学习和实验指导。
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| 內容簡介： |
本书为《人工智能与数据处理基础》(第2版)（ISBN： 9787302686378）的实验实训教程，实例丰富、针对性强、实用性强。本书以智能数据分析技术及其应用路线为核心，通过翔实的案例和习题，介绍数据存储设计与Access数据库管理、数据存储中的表与关系、查询、数据分析语言——Python、数值数据智能分析技术、文本数据智能分析技术和人工智能数据分析方法。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书可以作为“新文科”与“新工科”建设背景下全国高等院校的人工智能和数据处理通识课的实验实训教材，也可以作为人工智能的普及读物供广大读者自学或参考。
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| 目錄：
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第一部分实验
第1章数据存储设计与Access数据库管理
实验1.1Access的启动、退出与基本设置
实验1.2“项目管理”数据库的概念设计与逻辑设计
第2章数据存储中的表与关系
实验2.1导入或链接外部数据
实验2.2设计“项目管理”数据库
第3章查询
实验3.1完成不同类型数据的表达式运算
实验3.2使用SQL命令进行查询和操作
实验3.3利用查询“设计视图”创建选择查询和交叉表查询
实验3.4动作查询操作
第4章数据分析语言——Python
实验4.1在AI Studio 上运行一个简单的项目
实验4.2在AI Studio 上创建一个简单的项目
第5章数值数据智能分析技术
实验5.1NumPy库的基础操作
实验5.2Pandas库的基础操作
实验5.3Matplotlib库的画图基础
第6章文本数据智能分析技术
实验6.1文本数据的爬取
实验6.2文本数据的预处理
实验6.3中文分词
实验6.4词性标注
实验6.5词频统计
实验6.6词云分析
第7章人工智能数据分析方法
实验7.1使用线性回归算法预测房价
实验7.2使用Kmeans算法进行篮球运动员位置分类
实验7.3使用SVM算法进行幸福感分类
实验7.4使用CNN算法进行猫狗图像分类
第二部分习题
习题1数据存储设计与Access数据库管理
习题2数据存储中的表与关系
习题3查询
习题4数据分析语言——Python
习题5数值数据智能分析技术
习题6文本数据智能分析
习题7人工智能数据分析方法
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| 內容試閱：
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党的二十大报告强调“必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。”
在充分考虑“新工科” “新文科”建设背景下，高校人才培养中对信息技术基础知识及大数据基础素养能力的新需要，结合不同学生的学科和专业特点，根据《中国高等院校计算机基础教育课程体系2014》(清华大学出版社，2014)的要求，组织多年从事大学信息基础通识课程教学和科研工作的教师，结合信息科学和大数据技术最新的应用技术和研究成果，编写了本书。
本书在写作上所追求的目标和效果是以原理为依据，通过实践融会贯通。因此，本书坚持以实验和习题为手段，以提高动手能力为目标，力求将复杂问题简单化，以图文并茂的方式将晦涩理论通俗化，使得本书更加易读易懂、易教易学。在选材方面，以全面、基础、典型、新颖为原则，按通识课的性质和水准确定各章节实验和习题的内容和深度。书中涉及人工智能的诸多操作，但对于较深入和较专业的内容则以入门为准则。
本书内容以人工智能与数据处理技术应用过程为主线，共分为两部分： 实验和习题。第一部分让读者熟悉人工智能与数据处理基础涉及的实验，并以案例为驱动增强学生的实践操作能力； 第二部分通过习题的方式巩固所学理论和操作知识。
本书数据库的软件环境是Microsoft Access(以下简称Access)。通过本书的学习，学生将对数据存储设计与Access数据库管理、数据存储中的表与关系、查询、数据分析语言——Python、数值数据智能分析技术、文本数据智能分析技术和人工智能数据分析方法等内容有较为全面的认识和理解，并能熟练掌握利用Python程序设计语言完成简单的数据获取、数据存储、数据智能分析和数据可视化展示等数据智能分析技术，提高计算思维和智能计算思维，为学习信息科学相关后续课程和利用信息科学的有关知识与工具解决本专业及相关领域的问题打下良好的基础。本书内容较多，案例丰富，教师在讲授过程中可根据自己的需要对部分章节内容和案例进行选取和裁剪。为保证教学内容的连贯性，本书建议教师按照原始章节顺序介绍数据智能分析的应用路线与过程，以便开展课程实践教学。
本书由张承德和杨璠任主编，负责全书的编写、统稿和总撰； 由朱平、蔡燕、马霄、张志、王倩、李向、易灵芝、胡景浩任副主编。其中，第1章由杨璠执笔，第2章由朱平执笔，第3章由蔡燕执笔，第4章由马霄执笔，第5章由张志执笔，第6章由张承德执笔，第7章由王倩执笔。李向、易灵艺、胡景浩参与了实验、习题和参考答案的验证工作。
本书在编写过程中得到了中南财经政法大学教务部、信息与安全工程学院的领导和老师的大力支持，同时清华大学出版社为本书的顺利出版付出了极大的努力，在此一并致以深深地感谢。
本书提供源代码、案例素材，读者可扫描下方二维码获取。
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案例素材
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本书配有电子版题库，读者可扫描封底的题库刮刮卡，完成在线作题。
尽管编者对本书内容进行了反复修改，但由于水平和时间有限，书中疏漏之处在所难免，敬请读者提出宝贵意见。
作者
2025年1月
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