本書分為兩個部分，共12章。
第1章到第5章介紹了大數據的本體論、機器學習的基本理論等內容，為具體場景、算法的實踐奠定了基礎。
讀者可以瞭解到，在工程實踐中，對大數據的處理、轉化方式與人類學習知識並將其轉化為實踐的過程是多麽相似。
在對機器學習的介紹中，會對其數學原理、訓練過程做基本的講解，並輔以代碼幫助讀者瞭解真實場景中技術工具的使用。
第6章到第12章提供了多個不同的用例，章節之間彼此獨立，介紹瞭如何用人工智能技術
（自然語言處理、模糊系統、遺傳編程、群體智能、強化學習、網絡安全、認知計算）實現大數據自動化解決方案。
如果讀者對 Java 編程語言、分佈式計算框架、各種機器學習算法有一定的瞭解，
那麽本書可以幫助你建立一個全局觀，從更廣闊的視角來看待人工智能技術在大數據中的應用。
如果讀者對上述知識一無所知，但是對大數據人工智能的技術、業務非常感興趣，那麽可以通過本書獲得從零到一的認知提升。