人工智能大數(shù)據(jù)分析教材通常包含以下內(nèi)容：

1. 人工智能概述：介紹人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域。

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等基本算法，以及常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如Python的Scikit-learn、TensorFlow等）。

3. 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。

4. 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)：包括數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理和分析的技術(shù)和方法，如Hadoop、Spark等。

5. 大數(shù)據(jù)分析工具：介紹常用的數(shù)據(jù)分析工具，如Excel、SPSS、Tableau等。

6. 數(shù)據(jù)可視化：講解如何將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表的形式展示出來(lái)，以便更好地理解和解釋數(shù)據(jù)。

7. 案例分析：通過(guò)實(shí)際的案例，幫助學(xué)生理解理論知識(shí)在實(shí)際中的應(yīng)用。

8. 實(shí)踐項(xiàng)目：鼓勵(lì)學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐，完成一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，以提高的實(shí)際操作能力。

這些教材通常會(huì)結(jié)合理論與實(shí)踐，使學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中能夠全面掌握人工智能大數(shù)據(jù)分析的知識(shí)。