本书是《大数据与人工智能》的配套实验教材，共分为四个部分：第一部分大数据篇，重点介绍大数据实验需要用到的相关软件等；第二部分人工智能篇，主要从神经网络入手设计了五个常规实验；第三部分Python篇，主要介绍Python语言的基本语法、Python常用库、数据采集和数据可视化；第四部分自测题。本书力求让读者通过实际操作，深刻理解大数据与人工智能的相关知识及应用。
本书可作为高等院校大数据与人工智能相关专业的教材，也可供从事大数据和人工智能等领域的科研工作者和广大工程技术人员参考，还可供对该领域感兴趣的读者自学使用。

第一部分 大数据篇
实验1.1 虚拟机的安装及配置
实验1.2 Linux的安装与基本操作
实验1.3 Hadoop的安装与配置
第二部分 人工智能篇
实验2.1 TensorFlow基础
实验2.2 TensorFlow应用
实验2.3 搭建简单的神经网络
实验2.4 基于卷积神经网络的MNIST手写体识别
实验2.5 人脸识别实例
第三部分 Python篇
实验3.1 Python基础
实验3.2 Python常用库
实验3.3 数据采集
实验3.4 数据可视化
第四部分 自测题
第1套 自测题
第2套 自测题
第3套 自测题
第4套 自测题
第5套 自测题
附录
附录A Python保留字
附录B NumPy库函数
附录C Matplotlib库函数
附录D OpenCV框架
附录E 实验报告参考样本
参考文献