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人工智能工程化：應用落地與中臺構建
人工智能深刻影響著人類發展，本書將帶領各位讀者從工程化落地的角度了解人工智能。本書的第1章和第2章簡單介紹了人工智能的基本概念及其常見算法。第3章和第4章從工程化的角度探討了人工智能與智能制造、人工智能與智能設計。第5～9章重點介紹了人工智能中臺的概念，以及在企業中構建人工智能中臺的流程。本書適合人工智能相關領域（特別是人工智能產品研發領域）的工程技術人員閱讀，對于人工智能科研領域的讀者亦有一定的參考價值。
目錄(52章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 作者介紹
- 內容簡介
- 推薦序
- 推薦語
- 序1
- 序2
- 前言
- 讀者服務
- 第一部分 認識人工智能及其常見算法
- 第1章 認識人工智能
- 1.1 人工智能的基本概念
- 1.2 人工智能的常見流派
- 1.3 深度學習的不同種類
- 1.4 人工智能的數學基礎
- 1.5 人工智能的應用場景
- 第2章 人工智能的常見算法
- 2.1 線性回歸
- 2.2 決策樹
- 2.3 支持向量機
- 2.4 K近鄰算法
- 2.5 人工神經網絡
- 2.6 神經網絡中的梯度下降
- 2.7 卷積神經網絡
- 第二部分 人工智能應用落地
- 第3章 人工智能與智能制造
- 3.1 人工智能與AIOps
- 3.2 人工智能與物流
- 3.3 人工智能與智能駕駛
- 3.4 人工智能與焊點檢測
- 第4章 人工智能與智能設計
- 4.1 人工智能與廣告圖
- 4.2 人工智能與保險文本設計
- 第三部分 人工智能中臺構建
- 第5章 人工智能中臺化戰略
- 5.1 企業架構中的大中臺戰略
- 5.2 人工智能中臺與數據中臺
- 5.3 人工智能中臺使人工智能更具使能
- 5.4 中小型企業人工智能中臺化架構
- 第6章 人工智能中臺工程化：數據能力
- 6.1 數據標注的平臺能力
- 6.2 數據標注的工程化方案
- 第7章 人工智能中臺工程化：硬件能力
- 7.1 GPU資源調度平臺
- 7.2 人工智能業務下GPU資源調度的工程化方案
- 第8章 人工智能中臺工程化：業務能力
- 8.1 模型服務平臺
- 8.2 算法建模平臺
- 第9章 人工智能中臺工程化：平臺能力
- 9.1 人工智能統一門戶平臺
- 9.2 人工智能中臺工程化的另一種選擇——Kubeflow 更新時間：2020-11-21 19:21:01
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