以机器学习原理为基础，面向智能化转型企业， 探讨AI业务创新和商业布局 本书特色： 内容深浅出，系统介绍机器学习理论知识：本书从大数据与机器学习的关系手，深浅出地介绍了机器学习的建模思想和经典算法。 内容涉及从技术到商业，更具实践性：本书以电商平台促销、图像检索、知识图谱和对话机器人为例，深度剖析了AI技术与这些业务结合的方法，让读者身临其境地感知AI技术对产业智能化升级的影响。
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前言
第一部分 原理与思考
第1章 机器学习与大数据
1.1 机器为何能学习
1.2 机器是怎样学习的
1.3 跨上人工智能的战车
第2章 机器学习框架的深入探讨
2.1 机器为何能学习（续）：故事结束了吗？我们需要更多的模型吗
2.2 重要权衡与过拟合
第3章 从线性函数到非线性函数，如何构建强大的模型
3.1 从线性函数到非线性函数
3.2 核函数方法
3.3 多模型组合的方法
3.4 神经网络与深度学习
第4章 机器学习的建模实践
4.1 业务建模
4.2 特征工程
4.3 样本处理
4.4 模型评估
4.5 小结
第二部分 应用与方法
第5章 电商平台促销策略模型
5.1 业务背景
5.2 传统的促销方案
5.3 基于竞争传播的颠覆创新
5.4 小结
第6章 计算机视觉及其应用产品的构建
6.1 计算机视觉产品的问题背景
6.2 图像的特征表示
6.3 视觉产品的构建案例
6.4 计算机视觉应用的产业分析
6.5 小结
第7章 知识图谱和对话机器人
7.1 知识图谱技术
7.2 基于知识的人机交互
7.3 对话机器人的产业分析与技术方案
第三部分 商业与战略
第8章 认知新技术：区块链
8.1 从创造者的视角理解技术
8.2 用抽象逻辑梳理应用场景
8.3 “币圈”应用思想的精要
8.4 从商业本质来制定战略
第9章 医疗行业的技术布局和应用思考
9.1 谋划行业中的技术应用
9.2 互联网医疗平台
9.3 医疗行业的技术应用分析
9.4 思考技术在行业应用的方法论
第10章 从技术到商业的思考
10.1 主题回顾
10.2 从技术到商业的思维模式转变
10.3 新型壁垒：平台模式的解析
10.4 技术投资与采购的方法论
10.5 人工智能的产业展望
10.6 企业的组织能力：《创新者的窘境》中的理论
10.7 人工智能应用领域的职业前景
第四部分 工具与实践
第11章 实践课
11.1 实践课1：基于深度学习框架飞桨完成房价预测任务
11.2 实践课2：手写数字识别
11.3 实践课3：词向量和语义相似度
11.4 实践课4：毕业设计
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