「沒有大量資料支撐的人工智慧就是人工智障」

了解人工智慧各方面，深度學習其重點技術和平臺工具
將技術應用到實際工作場景中，共同創建一個智慧的時代！

【TensorFlow】
從第一個TensorFlow程式的簡單介紹開始，涵蓋了過擬合、特徵工程等核心概念，為讀者提供了穩固的基礎。接著闡述幾個高階主題，包括特徵交叉、正則化、邏輯迴歸和分類。

【神經網路】
本章全面介紹神經網路的概念和技術。從基本的定義到如何訓練神經網路，再到多類別神經網路和嵌入技術，讀者可以獲得一個完整的神經網路知識架構。

【知識圖譜】
本章深入探討知識圖譜，從基本定義到建構的關鍵技術，再到知識運算及其應用，提供了一個全面視角，幫助讀者理解知識圖譜在現代技術中的重要性。

【資料挖掘】
本章集中於資料挖掘的概念和技術。資料挖掘是大數據領域的核心，涵蓋了資料探勘方法、大數據思維等關鍵概念，對於想要深入了解大數據領域的讀者來說，這一章節提供了扎實的知識基礎。

【AI和大數據應用於特定領域】
專門探討了AI和大數據在特定領域的應用，包括銀行、醫療等行業。不僅分析了這些領域的現況，還提供了實例分析，幫助讀者了解AI和大數據如何在實際場景中產生價值。

【附錄】
最後提供了3個附錄，為讀者提供了大數據和人工智慧的線上資料，以及本書中採用的AI中英文術語和術語列表，這對於想要進一步探索這一領域的讀者來說是非常有幫助的資源。

本書特色

本書全面講述人工智慧與大數據涉及的應用，共分8章，包括TensorFlow、神經網路、知識圖譜、資料挖掘等，詳細說明了人工智慧在各領域的潛在價值及實際案例分析。閱讀完本書後，讀者將對人工智慧技術有全面的理解，並能掌握AI整體知識架構。

楊正洪

在矽谷從事AI和大數據相關研發工作十餘年，是海外智庫專家顧問，曾擔任在美上市公司CTO、北京某國企CIO和上海某國企高階副總裁等職。出版了《智慧城市》、《大數據技術入門》等多本暢銷書。

郭良越

專職作者。

劉瑋

專職作者。

第8章 TensorFlow
8.1 TensorFlow工具包
8.2 第一個TensorFlow程式
8.3 過擬合處理
8.4 特徵工程

第9章 TensorFlow高階知識
9.1 特徵交叉
9.2 L2正則化
9.3 邏輯迴歸
9.4 分類
9.5 L1正則化

第10章 神經網路
10.1 什麼是神經網路
10.2 訓練神經網路
10.3 多類別神經網路
10.4 嵌入

第11章 知識圖譜
11.1 什麼是知識圖譜
11.2 知識圖譜建構的關鍵技術
11.3 知識運算及應用
11.4 企業知識圖譜建設

第12章 資料挖掘
12.1 什麼是資料挖掘
12.2 資料挖掘技術（方法）
12.3 大數據思維

第13章 銀行業大數據和人工智慧
13.1 中國四大行的進展
13.2 其他銀行
13.3 金融宏觀大數據分析
13.4 小結

第14章 醫療大數據和人工智慧
14.1 醫療大數據的特點
14.2 醫療大數據處理模型
14.3 醫療大數據的AI應用
14.4 人工智慧的醫療應用場景
14.5 人工智慧要當「醫生」
14.6 醫院大數據
14.7 機器學習在醫療行業中的應用實例分析

第15章 工農業大數據和人工智慧
15.1 中國製造2025
15.2 工業大數據
15.3 AI＋製造
15.4 農業大數據

附錄A 大數據和人工智慧線上資料
附錄B 本書中採用的人工智慧中英文術語
附錄C 術語列表