本书全面讲述人工智能涉及的技术，学完本书后，读者将对人工智能技术有全面的理解，并能掌握AI整体知识架构。
本书共分11章，内容包括人工智能概述、AI产业、数据、机器学习概述、模型、机器学习算法、深度学习、TensorFlow、神经网络、知识图谱、数据挖掘，以及银行业、医疗行业、公共安全、制造业等行业人工智能应用情况。附录给出了极有参考价值的人工智能术语列表。
本书适合人工智能技术初学者、人工智能行业准从业人员、AI投资领域的技术专家，也适合作为高等院校和培训学校人工智能相关专业师生的教学参考书。
前 言
我们已经进入了人工智能（Artificial Intelligence，AI）时代，人工智能技术越来越多地应用到日常生活的方方面面。AlphaGo ZERO碾压AlphaGo实现自我学习，无人驾驶汽车上路，iPhone开启人脸识别，阿里和小米先后发布智能音箱，肯德基上线人脸支付……这些背后都是人工智能技术的驱动。国家发布的新一代人工智能发展规划，更是将中国人工智能产业的发展推向了新高度。
人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大、成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展受到风险投资的热烈追捧而处于高速发展时期，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来实际商业价值。在金融行业，人工智能可以在风险控制、资产配置、智能投顾等方向进行应用，预计将带来约6000亿元的效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破，将带来约5000亿元的价值增益。在医疗行业，通过人工智能技术，在药物研发领域可以提高成功率，在医疗服务机构可以提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助，预计可以带来约4000亿元的效益。在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量，同时能够对市场进行精准预测，降低库存，预计将带来约4200亿元的效益。
人工智能是一个非常广泛的领域。人工智能技术涵盖很多大的学科，包括计算机视觉（模式识别、图像处理）、自然语言理解与交流（语音识别）、认知科学、机器人学（机械、控制、设计、运动规划、任务规划等）、机器学习（各种模型和算法）。人工智能产业链条涵盖了基础层、技术层、应用层等多个方面，其辐射范围之大，单一公司无法包揽人工智能产业的每个环节，深耕细分领域和协作整合多个产业间资源的形式成为人工智能领域主要的发展路径。
本书从人工智能的定义入手，前两章阐述了人工智能火热的成因、发展历程、产业链、技术和应用场景，从第3章开始详细阐述人工智能的几个核心技术（机器学习、特征工程、模型、算法、深度学习）和两个最流行的开源平台（sklearn和TensorFlow）。通过本书，读者既能了解人工智能的方方面面（广度），又能深度学习人工智能的重点技术和平台工具，最终能够将人工智能技术应用到实际工作场景中，共同创建一个智能的时代。
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致谢
在本书的编写过程中得到了众多的帮助和支持。特别感谢中国科学院的老师们，感谢戴汝为院士和黄玉霞研究员的科学指导和持续鼓励，80 多岁的戴老师前年还远赴广州为我的人工智能研究站台。还要特别感谢我在State University of New York at Stony Brook的老师们，导师帮我确定了本书的三个核心技术方向（机器学习、深度学习、算法），帮我掌舵了人工智能的研究方向。最后感谢我曾经工作了10年的IBM硅谷实验室，从大数据再到人工智能，这个实验室一直站在技术的制高点，10年的工作和研究，让我获益匪浅。
由于作者水平有限，书中难免存在纰漏之处，敬请读者批评指正。
杨正洪
2020年9月于San Jose
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