第 一部分 人工智能簡介 1 第 一章　制造業(yè)的一場革命 2 四次工業(yè)革命的影響 3 人工智能的神話和現實 5 數據和算法的良性循環(huán) 5 正在進行的革命——為什么是現在 6 人工智能：你的競爭優(yōu)勢 10 注釋 11 第二章　人工智能是什么，它是怎樣工作的 13 狹義人工智能的發(fā)展 14 第 一個神經網絡 15 機器學習 16 監(jiān)督式、非監(jiān)督式和半監(jiān)督式學習 22 讓數據更有效 25 語義推理 26 人工智能的應用 30 注釋 31 第二部分　企業(yè)中的人工智能 33 第三章　電子商務和零售業(yè)中的人工智能 34 數字廣告 35 市場營銷與用戶獲取 36 交叉銷售、向上銷售和忠誠度 40 企業(yè)與企業(yè)之間的客戶智能 42 動態(tài)定價與供應鏈優(yōu)化 43 數字助理和客戶參與度 45 注釋 49 第四章　金融服務中的人工智能 50 反洗錢 51 貸款及信用風險 53 預測性服務和建議 54 算法和自動交易 56 投資研究和市場見解 58 自動化業(yè)務操作 61 注釋 62 第五章　能源和制造業(yè)中的人工智能 64 優(yōu)化工廠運行和資產維護 66 自動化的生產生命周期 68 供應鏈優(yōu)化 69 庫存管理和物流配送 70 電力預測和需求響應 71 石油開采 73 能源交易 75 注釋 76 第六章　醫(yī)療保健中的人工智能 77 藥物研發(fā) 78 臨床試驗 79 疾病診斷 80 為臨終關懷做準備 82 住院護理 84 注釋 86 第三部分　建立企業(yè)的 AI 能力 89 第七章　發(fā)展AI戰(zhàn)略 90 互聯智能系統(tǒng)的目標 91 AI落地的挑戰(zhàn) 92 AI戰(zhàn)略組件 95 制定AI戰(zhàn)略的步驟 96 另外的一些組裝工作 98 注釋 102 第八章　AI生命周期 103 用例定義 104 收集、評估和補救數據 107 選擇和訓練模型 113 管理模型 119 測試、部署和激活模型 121 總結 125 第九章　構建完美的人工智能引擎 126 AI平臺與AI應用 127 AI平臺架構應該做什么 127 一些重要的考慮因素 132 AI平臺架構的主要功能組件 137 注釋 141 第十章　管理模型風險 142 管理模型風險 144 減少模型的風險 145 模型風險辦公室 154 注釋 155 第十一章　激活組織能力 157 協(xié)調利益相關者 158 組織規(guī)模 158 AI 卓越中心 160 標準和項目管理 161 組建項目執(zhí)行團隊 164 招聘與人才管理 166 數據素養(yǎng)、實驗及數據驅動的決策 168 總結 170 注釋 170 第四部分　深入研究AI架構和建模 171 第十二章　體系結構和技術模式 172 AI平臺架構 173 技術模式 178 總結 188 第十三章　AI建模過程 189 定義用例與AI任務 190 選擇所需數據 191 創(chuàng)建Notebook環(huán)境并導入數據 192 清洗并準備數據 194 利用探索性數據分析來理解數據 196 特征工程 201 創(chuàng)建與選擇最佳模型 203 注釋 210 第五部分　展望未來 211 第十四章　未來的社會、工作與AI 212 AI與社會的未來 213 AI與工作的未來 214 監(jiān)管數據與人工智能 216 AI的未來：不斷進步的AI技術 218 這僅僅是開始 223 注釋 223