适读人群：人工智能相关领域架构师、技术经理、算法工程师。 1.偏重落地：本书作者拥有在企业从事人工智能工程化的实际经验，本书内容偏重从工程化的角度探讨如何让人工智能在企业中落地。 2.本书以实际落地项目为例，从浅到深介绍了在企业中实施人工智能工程化的场景与细节，以及目前人工智能在企业中的优势和劣势。 3.可读性强：相比于学术资料，本书并不要求读者具有深厚的数学功底，作者用尽量浅的数学知识介绍了实施人工智能工程化和搭建AI中台的方法。
售 价：¥
纸质售价：¥62.40购买纸书
6.2
温馨提示：数字商品不支持退换货，不提供源文件，不支持导出打印
为你推荐
作者介绍
内容简介
推荐序
推荐语
序1
序2
前言
读者服务
第一部分 认识人工智能及其常见算法
第1章 认识人工智能
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的常见流派
1.3 深度学习的不同种类
1.3.1 监督学习
1.3.2 无监督学习
1.3.3 强化学习
1.4 人工智能的数学基础
1.4.1 线性代数：如何将研究对象形式化
1.4.2 概率论：如何描述统计规律
1.4.3 数理统计：如何以小见大
1.4.4 最优化理论：如何找到最优解
1.4.5 信息论：如何定量度量不确定性
1.4.6 形式逻辑：如何实现抽象推理
1.5 人工智能的应用场景
第2章 人工智能的常见算法
2.1 线性回归
2.2 决策树
2.3 支持向量机
2.4 K近邻算法
2.5 人工神经网络
2.6 神经网络中的梯度下降
2.7 卷积神经网络
第二部分 人工智能应用落地
第3章 人工智能与智能制造
3.1 人工智能与AIOps
3.1.1 业务场景
3.1.2 工程化实践
3.2 人工智能与物流
3.2.1 业务场景
3.2.2 工程化实践
3.3 人工智能与智能驾驶
3.3.1 业务场景
3.3.2 工程化实践
3.4 人工智能与焊点检测
3.4.1 业务场景
3.4.2 工程化实践
第4章 人工智能与智能设计
4.1 人工智能与广告图
4.1.1 业务场景
4.1.2 工程化实践
4.2 人工智能与保险文本设计
4.2.1 业务场景
4.2.2 工程化实践
第三部分 人工智能中台构建
第5章 人工智能中台化战略
5.1 企业架构中的大中台战略
5.2 人工智能中台与数据中台
5.3 人工智能中台使人工智能更具使能
5.4 中小型企业人工智能中台化架构
第6章 人工智能中台工程化：数据能力
6.1 数据标注的平台能力
6.2 数据标注的工程化方案
6.2.1 标注工具
6.2.2 工程化技术
第7章 人工智能中台工程化：硬件能力
7.1 GPU资源调度平台
7.1.1 GPU虚拟化：显卡直通
7.1.2 GPU虚拟化：分时虚拟化
7.2 人工智能业务下GPU资源调度的工程化方案
第8章 人工智能中台工程化：业务能力
8.1 模型服务平台
8.1.1 基于微服务和Python的工程化方案
8.1.2 基于TensorRT的工程化方案
8.2 算法建模平台
第9章 人工智能中台工程化：平台能力
9.1 人工智能统一门户平台
9.2 人工智能中台工程化的另一种选择——Kubeflow
好书分享
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜
购物车
个人中心
