数据挖掘与人工智能技术-数据挖掘与人工智能技术教材

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘与人工智能技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据挖掘与人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能在海洋技术方面的应用？
2. 机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系是什么？
3. 请问学习数据挖掘、机器学习、人工智能分别用什么书好？

人工智能在海洋技术方面的应用？

上海海洋大学和上海仪电将以“智汇海洋，创享未来”为主题，合作共建AI+海洋创新中心，开展人工智能-海洋科学前沿多层次宽领域合作，探索大型人工智能国有企业与国家“双一流”高校合作的新机制，构建人工智能-海洋科学交叉创新学科发展新模式。

在未来的合作中，双方将以AI+海洋创新中心为载体，瞄准前沿，共同开展海洋科学等学科领域的数据挖掘和AI核心算法研发，同时推进智慧海洋特色的科研成果转化；共同打造特色显著的临港新片区产教融合教育高地，建立多层级、体系化的“人工智能+”复合型应用人才培养模式；共同设计策划海洋特色主题国际性活动，构筑新兴人工智能校园文化、社区文化，推动人工智能、海洋科学与临港新片区文化产业深度融合；建设智慧校园，创新管理机制，提升管理效能，实现智能化管理和治理。

机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系是什么？

机器学习、神经网络以及人工智能是有密切联系的，甚至都可以把它归结为人工智能的范畴。

统计分析和数据挖掘是有非常大的关联性，因为他们都是统计相关的内容，只是数据挖掘比统计分析更加的深入而已，模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系，而优化理论事实上和统计分析以及数据挖掘有一定的关联性，因为所谓的优化与生活中所说的最优方案或者最好的选择之类的很相似，它对于企业的决策者可言可能更为复杂一些。

所谓的模式识别就是人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类，而对于计算机而言就是在一大堆数据中进行分类。

机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别他们实际上都有“数据”有关，优化理论、统计分析、数据挖掘以及模式识别都是直接处理数据，而机器学习、神经网络、人工智能由于都有一个“学习”的过程，所以数据也是必不可少的，所以总体来说他们都与数据分不开的。

请问学习数据挖掘、机器学习、人工智能分别用什么书好？

2012年初，因为小米的横空出世，拉动了中国的廉价智能机的普及，传统互联网时代网络终端成本较高的特点被门槛较低的移动终端替代，中国大踏步地进入移动互联网时代，互联网在中国成为超级大热，互联网行业相关技术也成为所有技术的超级香饽饽。这几年我们说的最多的热词有过物联网、有过大数据、有过云计算，有过O2O也有过内容分发，也有过新零售，但是这么多新的[_a***_]方向，新的技术方向，但是人工智能几乎是学界、工业界都一致推崇的话题。在Google、Microsoft、百度等企业开始在人工智能大势投入以后，越来越多例如机器学习、深度学习、语音识别、视觉识别、神经网络等等人工智能热词受到最火热的追捧，就好像前两年说O2好像一样，这个时代，不说人工智能好像都有点意外了。

虽然问题问的是学习人工智能等的书籍，但是笔者会把好的书籍和好的教程、以及好的学习框架都推荐给对人工智能感兴趣的同学，希望对大家学习和工作有帮助。

毫无疑问，对于人工智能的学习，有一本书你是不能忽略的，这本书就是深度学习。这本书首先来自于几位人工智能领域的顶尖科学家、教授在网上的一个在线电子书项目，感谢这些伟大的教授、科学家把最新、最权威的教程、成果分享给大家，再次感谢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位伟大的科学家。

当然《deep learning》这本书要注意的是，虽然这本质上是一门入门的课程，但是不得不说你需要一定的基础知识，比如如果你有较好的数学基础、一定的算法基础会让你事半功倍，我相信这应该算是目前最好的深度学习的书籍了。除此之外，Tom M.Mitchell教授的《机器学习》这本书也是一本很好的书籍，也值得一看。除此之外，人工智能虽然处于偏上层的技术，但本质上还是属于基础理论研究领域，所以建议对人工智能感兴趣的同学，可以去看一下基础的数学、算法方面的书籍，这对于学习人工智能将是很重要的一些储备。

接着来说一些经典的课程

学习人工智能最好的办法无非就是能够跟着一些业界最顶尖最出色的德高望重的教授学习，在这些教授面前，无疑能够学到更多更顶尖的技术，学到更多的研究方法学上的系统方法。当然对于大多数人，很显然不是每个人都能有机会成为例如约翰麦卡锡，高德纳，以及现在人工智能领域，例如Geoffrey Hinton教授、吴恩达教授这样顶尖教授的关门***，毕竟能上斯坦福、麻省理工的同学是少数，但是随着mooc的出现，不用去名校读书，你也可以通过mooc平台来学习这些课程。

毫无疑问，首先要推荐的是吴恩达教授的深度学习课程，这也是很好的人工智能入门课程，吴恩达教授的《深度学习》课程非常好，这个课程可以在Coursera和网易云课堂上看到。除此之外，恩达教授早期的《机器学习》课程也可以在网易公开课上去学习，这是斯坦福早期很著名的人工智能课程，恩达博士的课程风格笔者很喜欢，总是能够深入浅出，用最简单的模型讲清楚最复杂的问题，深度学习这门课程就是这样，以一个简单的租房模型就引入了神经网络的概念，讲得非常好，极力推荐大家去学习。

第二门课程是来自神经网络界的泰斗级别的人物Geoffrey Hinton老先生的mooc课程，老显示毫无疑问是深度学习的泰斗，神经网络之父，一步步把深度学习从一门边缘课程，变成了学界最热的学科，成为Google、Microsoft等顶尖科技公司人工智能的核心支柱。老先生的《Neutral Network for Machine Learning》这门课程，大家可以去cousera上看到这门著名的课程。

除此之外，来自斯坦福的李飞飞教授的深度学习-视觉识别课程CS231N，麻省理工的人工智能6.034课程都是属于很经典的课程，都是很值得学习的。

毫无疑问，Google的tensor flow绝对是目前最热、最好的人工智能学习框架之一。tensor flow的特点是N维数组、数据流图，这算是其最大的特点之一。

到此，以上就是小编对于数据挖掘与人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据挖掘与人工智能技术的3点解答对大家有用。

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