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●前言
第一部分 原理與思考
第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)2
1.1 機(jī)器為何能學(xué)習(xí)2
1.1.1 人類(lèi)為何能學(xué)習(xí)2
1.1.2 從個(gè)案學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)3
1.1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)是否可信5
1.2 機(jī)器是怎樣學(xué)習(xí)的9
1.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的框架：假設(shè)＋目標(biāo)＋尋解9
1.2.2 如何在機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景中應(yīng)用大數(shù)定律14
1.2.3 大數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的意義17
1.2.4 小結(jié)20
1.3 跨上人工智能的戰(zhàn)車(chē)20
1.3.1 大數(shù)據(jù)的概念及價(jià)值20
1.3.2 企業(yè)為何要搭上人工智能的戰(zhàn)車(chē)24
1.3.3 企業(yè)如何搭上人工智能的戰(zhàn)車(chē)27
1.3.4 人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)的建設(shè)38
第2章 機(jī)器學(xué)習(xí)框架的深入探討40
2.1 機(jī)器為何能學(xué)習(xí)（續(xù)）：故事結(jié)束了嗎？我們需要更多的模型嗎40
2.1.1 牛頓第二定律的遺留問(wèn)題40
2.1.2 新的需求場(chǎng)景43
2.1.3 不同的目標(biāo)49
2.1.4 不同的尋解54
2.1.5 小結(jié)與回顧60
2.2 重要權(quán)衡與過(guò)擬合62
2.2.1 重要權(quán)衡的四張“面孔”62
2.2.2 過(guò)擬合的成因和防控68
2.2.3 小結(jié)與回顧77
第3章 從線性函數(shù)到非線性函數(shù)，如何構(gòu)建強(qiáng)大的模型78
3.1 從線性函數(shù)到非線性函數(shù)78
3.1.1 線性模型的不足78
3.1.2 怎樣擴(kuò)展假設(shè)空間79
3.2 核函數(shù)方法82
3.2.1 正則化的另一種理解與SVM模型82
3.2.2 核函數(shù)的思路86
3.3 多模型組合的方法88
3.3.1 組合模型的兩個(gè)好處88
3.3.2 實(shí)現(xiàn)組合模型的兩個(gè)步驟和方法89
3.3.3 裝袋方式91
3.3.4 提升方式92
3.3.5 切分方式93
3.3.6 小結(jié)96
3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)97
3.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的模型思路97
3.4.2 組建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)98
3.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化99
3.4.4 非線性變換函數(shù)的選擇102
3.4.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇104
3.4.6 深度學(xué)習(xí)得到發(fā)展的前提及其具備的優(yōu)勢(shì)107
3.4.7 深度學(xué)習(xí)的重要衍生功能111
第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)的建模實(shí)踐122
4.1 業(yè)務(wù)建模122
4.1.1 如何做好業(yè)務(wù)建模122
4.1.2 案例：兩個(gè)不同的排序模型124
4.2 特征工程128
4.2.1 特征工程的定義128
4.2.2 信息可以存儲(chǔ)在特征中，也可以存儲(chǔ)在模型中129
4.2.3 特征工程案例131
4.2.4 特征的類(lèi)型和維度135
4.2.5 特征存在缺失或錯(cuò)誤值時(shí)怎么辦137
4.2.6 特征降維和選擇137
4.3 樣本處理140
4.3.1 訓(xùn)練樣本的基本概念140
4.3.2 訓(xùn)練樣本的常見(jiàn)問(wèn)題及其解決方案141
4.4 模型評(píng)估151
4.4.1 業(yè)務(wù)目標(biāo)的評(píng)估151
4.4.2 模型目標(biāo)的評(píng)估155
4.5 小結(jié)170
第二部分 應(yīng)用與方法
第5章 電商平臺(tái)促銷(xiāo)策略模型174
5.1 業(yè)務(wù)背景174
5.1.1 互聯(lián)網(wǎng)的盈利模式174
5.1.2 廣告定價(jià)機(jī)制175
5.2 傳統(tǒng)的促銷(xiāo)方案176
5.2.1 問(wèn)題1：如何選擇促銷(xiāo)時(shí)機(jī)177
5.2.2 問(wèn)題2：如何為店鋪制定廣告消費(fèi)任務(wù)179
5.2.3 問(wèn)題3：如何設(shè)置優(yōu)惠定價(jià)模型182
5.3 基于競(jìng)爭(zhēng)傳播的顛覆創(chuàng)新190
5.3.1 顛覆創(chuàng)新的思考190
5.3.2 競(jìng)爭(zhēng)傳播模型192
5.3.3 種子集合篩選算法197
5.4 小結(jié)198
第6章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)及其應(yīng)用產(chǎn)品的構(gòu)建199
6.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)產(chǎn)品的問(wèn)題背景199
6.2 圖像的特征表示200
6.2.1 SIFT特征201
6.2.2 CNN模型與特征205
6.2.3 實(shí)現(xiàn)高速計(jì)算的方法：特征降維221
6.3 視覺(jué)產(chǎn)品的構(gòu)建案例223
6.3.1 如何在海量數(shù)據(jù)中尋找匹配的圖像223
6.3.2 如何識(shí)別和理解圖像中的實(shí)體信息223
6.3.3 其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域常見(jiàn)任務(wù)233
6.4 計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)分析236
6.4.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用237
6.4.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用243
6.5 小結(jié)245
第7章 知識(shí)圖譜和對(duì)話機(jī)器人248
7.1 知識(shí)圖譜技術(shù)248
7.1.1 兩類(lèi)信息248
7.1.2 人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程248
7.1.3 什么是知識(shí)圖譜250
7.1.4 知識(shí)圖譜的應(yīng)用場(chǎng)景251
7.2 基于知識(shí)的人機(jī)交互253
7.2.1 基于領(lǐng)域知識(shí)優(yōu)化人機(jī)交互策略253
7.2.2 領(lǐng)域知識(shí)的挖掘257
7.3 對(duì)話機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)分析與技術(shù)方案266
7.3.1 技術(shù)流派與實(shí)現(xiàn)方案266
7.3.2 技術(shù)應(yīng)用兩大方向268
7.3.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)276
7.3.4 應(yīng)用MDP和Q-learning算法的案例283
第三部分 商業(yè)與戰(zhàn)略
第8章 認(rèn)知新技術(shù)：區(qū)塊鏈290
8.1 從創(chuàng)造者的視角理解技術(shù)290
8.1.1 貨幣的本質(zhì)是什么292
8.1.2 如何記賬293
8.1.3 如何保證賬本的真實(shí)性294
8.1.4 如何保證賬本的安全性294
8.1.5 如何實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)同步295
8.1.6 如何解決記賬的動(dòng)力297
8.2 用抽象邏輯梳理應(yīng)用場(chǎng)景298
8.2.1 “鏈圈”應(yīng)用的內(nèi)在邏輯298
8.2.2 區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的案例299
8.2.3 區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的三個(gè)阻礙303
8.2.4 “鏈圈”應(yīng)用的總結(jié)306
8.3 “幣圈”應(yīng)用思想的精要306
8.3.1 為什么要發(fā)幣306
8.3.2 為何幣會(huì)值錢(qián)307
8.3.3 如何設(shè)計(jì)發(fā)幣309
8.4 從商業(yè)本質(zhì)來(lái)制定戰(zhàn)略310
第9章 醫(yī)療行業(yè)的技術(shù)布局和應(yīng)用思考314
9.1 謀劃行業(yè)中的技術(shù)應(yīng)用314
9.2 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)315
9.2.1 多種醫(yī)藥流通業(yè)態(tài)逐漸融合315
9.2.2 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)與商業(yè)保險(xiǎn)的合作模式316
9.3 醫(yī)療行業(yè)的技術(shù)應(yīng)用分析317
9.3.1 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用318
9.3.2 區(qū)塊鏈應(yīng)用321
9.3.3 IT軟件和云計(jì)算應(yīng)用326
9.3.4 人工智能應(yīng)用330
9.3.5 科技企業(yè)進(jìn)入傳統(tǒng)行業(yè)落地AI技術(shù)336
9.4 思考技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用的方法論338
第10章 從技術(shù)到商業(yè)的思考340
10.1 主題回顧340
10.2 從技術(shù)到商業(yè)的思維模式轉(zhuǎn)變341
10.3 新型壁壘：平臺(tái)模式的解析346
10.4 技術(shù)投資與采購(gòu)的方法論358
10.5 人工智能的產(chǎn)業(yè)展望364
10.6 企業(yè)的組織能力：《創(chuàng)新者的窘境》中的理論370
10.7 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的職業(yè)前景372
第四部分 工具與實(shí)踐
第11章 實(shí)踐課374
11.1 實(shí)踐課1：基于深度學(xué)習(xí)框架飛槳完成房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)任務(wù)374
11.2 實(shí)踐課2：手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別384
11.3 實(shí)踐課3：詞向量和語(yǔ)義相似度388
11.4 實(shí)踐課4：畢業(yè)設(shè)計(jì)395
11.4.1 畢業(yè)設(shè)計(jì)作業(yè)395
11.4.2 往屆學(xué)員優(yōu)秀作品展示396

本書(shū)的內(nèi)容章節(jié)分為四個(gè)部分，從技術(shù)原理到項(xiàng)目實(shí)踐再到商業(yè)戰(zhàn)略，逐層放開(kāi)視野。內(nèi)容涉及基于人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中做創(chuàng)新業(yè)務(wù)的方法論，通過(guò)交流“思想”和“應(yīng)用方法論”，使大家掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的深層次思想，并理解商業(yè)、產(chǎn)品和技術(shù)的深層關(guān)系。