前言

這是一本什么樣的書

人工智能幾乎是近幾年最火熱的技術名詞。

仿佛一夜之間，不談人工智能就是落伍，不搞人工智能產品就表示沒能站在風口上。

但是當很多中小型團隊沖入人工智能領域時，他們會發現，一開始以為是“攔路虎”的算法問題并不是最關鍵的痛點，而找到一個好的人工智能工程化落地場景，以及快速搭建人工智能工程化技術方案，變成了巨大的、難以跨越的鴻溝。

究其本質，取得人工智能核心算法的突破性進展是非常漫長且學術化的行為，尤其是在深度學習領域，有人調侃稱，每年發表的論文堆起來比東方明珠塔還高?？梢哉f，深度學習依然是不可解釋的、依靠經驗調參的“煉金術”。在這種背景下，絕大部分中小型企業并不具備在核心算法上取得突破性進展的能力。

對于絕大部分公司來說，能夠找到一個準確的場景來應用人工智能算法，進而實現算法落地，實現人工智能工程化，才是最明智的。這也是本書能夠解決的第一個問題——人工智能工程化的應用場景是什么。

本書能夠解決的第二個問題是，如何進行工程化。

人工智能領域有著層出不窮的訓練框架、算法包、工具，這是技術上的復雜性。另外，人工智能領域還涉及數據標注、算法訓練、模型服務化、反饋模型等，這是項目管理上的復雜性。

也許對于算法科學家而言，這些都屬于雕蟲小技。但是對于絕大部分中小型企業的工程師而言，如果不解決這些復雜的技術細節，那么人工智能工程化就是空談，人工智能產品化也將無從談起，或者說，成本極高。

本書聚焦人工智能工程化的應用場景，以及人工智能工程化的技術細節，希望本書能給讀者帶來一點工程化實踐的價值。

本書內容

本書主要介紹人工智能核心算法、人工智能工程化的應用場景，以及搭建人工智能中臺的技術方案。全書共分9章，每一章的內容簡介如下。

第1章 認識人工智能

人工智能是目前軟件行業十分火熱的方向之一，本章將介紹人工智能的基本概念、人工智能的常見流派、深度學習的不同種類、人工智能的數學基礎，以及人工智能的應用場景。

第2章 人工智能的常見算法

本章將介紹一些人工智能的常見算法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機、K近鄰算法、人工神經網絡、梯度下降，以及目前大熱的卷積神經網絡等。

第3章 人工智能與智能制造

制造能力對于企業發展而言非常重要，本章將深入探討人工智能在智能制造方面的一些應用和前景。

第4章 人工智能與智能設計

隨著互聯網電商和內容渠道的高速發展和變化，人工智能也開始大展身手，本章將介紹人工智能如何在這些方面為人們提供生產力。

第5章 人工智能中臺化戰略

企業通常面臨著外面市場的快速變化，本章將解答中臺化戰略是什么、中臺化戰略的目的是什么，以及中臺化戰略能解決什么樣的問題。

第6章 人工智能中臺工程化：數據能力

中臺化戰略是一個大概念，包含多方面能力。本章將從數據的角度探討人工智能中臺化應該具有哪些能力，并介紹現在的一些工程化方案。

第7章 人工智能中臺工程化：硬件能力

數據需要硬件的支撐才能發揮作用，本章將討論如何構建一個平臺來最大限度地提高數據的利用效率。

第8章 人工智能中臺工程化：業務能力

企業是圍繞著業務運轉的，因此如何將業務落實在中臺之上是非常重要的。本章將圍繞企業業務能力討論模型服務平臺和算法建模平臺的構建。

第9章 人工智能中臺工程化：平臺能力

平臺化能提高數據、硬件和業務的利用效率，本章將討論如何將各種平臺能力整合起來，方便企業內部的各個部門使用。

聯系作者

人工智能發展十分迅速，涉及很多不同學科的知識。在本書的撰寫過程中，我們力圖嚴謹，盡最大努力排除錯誤，但仍有可能存在紕漏。若您在閱讀過程中發現錯誤，產生疑問，或對本書有其他好的建議，都可以聯系我們，我們定會及時回復。

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致謝

在本書的撰寫過程中，我們得到了大量的幫助，有些來自領導，有些來自同事，有些來自網絡博客，在此向這些提供幫助的人表示感謝。

感謝電子工業出版社博文視點的孫奇俏老師對我們的幫助和指正。作為理工科出身的程序員，我們語言貧乏、詞不達意，如果沒有孫老師的悉心指教，我們不可能順利完成這本書。

感謝家人，他們是我們生命中最美麗的邂逅。