本書全面講述人工智能涉及的技術，學完本書后，讀者將對人工智能技術有全面的理解，并能掌握AI整體知識架構。
本書共分11章，內容包括人工智能概述、AI產業、數據、機器學習概述、模型、機器學習算法、深度學習、TensorFlow、神經網絡、知識圖譜、數據挖掘，以及銀行業、醫療行業、公共安全、制造業等行業人工智能應用情況。附錄給出了極有參考價值的人工智能術語列表。
本書適合人工智能技術初學者、人工智能行業準從業人員、AI投資領域的技術專家，也適合作為高等院校和培訓學校人工智能相關專業師生的教學參考書。
前 言
我們已經進入了人工智能（Artificial Intelligence，AI）時代，人工智能技術越來越多地應用到日常生活的方方面面。AlphaGo ZERO碾壓AlphaGo實現自我學習，無人駕駛汽車上路，iPhone開啟人臉識別，阿里和小米先后發布智能音箱，肯德基上線人臉支付……這些背后都是人工智能技術的驅動。國家發布的新一代人工智能發展規劃，更是將中國人工智能產業的發展推向了新高度。
人工智能技術是繼蒸汽機、電力、互聯網科技之后最有可能帶來新一次產業革命浪潮的技術，在爆炸式的數據積累、基于神經網絡模型的新型算法與更加強大、成本更低的計算力的促進下，本次人工智能的發展受到風險投資的熱烈追捧而處于高速發展時期，人工智能技術的應用場景也在各個行業逐漸明朗，開始帶來實際商業價值。在金融行業，人工智能可以在風險控制、資產配置、智能投顧等方向進行應用，預計將帶來約6000億元的效益。在汽車行業，人工智能在自動駕駛上的技術突破，將帶來約5000億元的價值增益。在醫療行業，通過人工智能技術，在藥物研發領域可以提高成功率，在醫療服務機構可以提供疾病診斷輔助、疾病監護輔助，預計可以帶來約4000億元的效益。在零售行業，人工智能在推薦系統上的運用將提高在線銷售的銷量，同時能夠對市場進行精準預測，降低庫存，預計將帶來約4200億元的效益。
人工智能是一個非常廣泛的領域。人工智能技術涵蓋很多大的學科，包括計算機視覺（模式識別、圖像處理）、自然語言理解與交流（語音識別）、認知科學、機器人學（機械、控制、設計、運動規劃、任務規劃等）、機器學習（各種模型和算法）。人工智能產業鏈條涵蓋了基礎層、技術層、應用層等多個方面，其輻射范圍之大，單一公司無法包攬人工智能產業的每個環節，深耕細分領域和協作整合多個產業間資源的形式成為人工智能領域主要的發展路徑。
本書從人工智能的定義入手，前兩章闡述了人工智能火熱的成因、發展歷程、產業鏈、技術和應用場景，從第3章開始詳細闡述人工智能的幾個核心技術（機器學習、特征工程、模型、算法、深度學習）和兩個最流行的開源平臺（sklearn和TensorFlow）。通過本書，讀者既能了解人工智能的方方面面（廣度），又能深度學習人工智能的重點技術和平臺工具，最終能夠將人工智能技術應用到實際工作場景中，共同創建一個智能的時代。
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致謝
在本書的編寫過程中得到了眾多的幫助和支持。特別感謝中國科學院的老師們，感謝戴汝為院士和黃玉霞研究員的科學指導和持續鼓勵，80 多歲的戴老師前年還遠赴廣州為我的人工智能研究站臺。還要特別感謝我在State University of New York at Stony Brook的老師們，導師幫我確定了本書的三個核心技術方向（機器學習、深度學習、算法），幫我掌舵了人工智能的研究方向。最后感謝我曾經工作了10年的IBM硅谷實驗室，從大數據再到人工智能，這個實驗室一直站在技術的制高點，10年的工作和研究，讓我獲益匪淺。
由于作者水平有限，書中難免存在紕漏之處，敬請讀者批評指正。
楊正洪
2020年9月于San Jose
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