知名创业投资者阿什·丰塔纳作品，本书建议企业优先将人工智能应用于商业服务，并提供了可执行的方法。
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将人工智能的技术语言翻译成大众语言，用灵活易懂的文字解读人工智能的技术核心。
内容简介
本书从技术、产业和商业三个角度向读者介绍了当今人工智能的发展状况，让人工智能从历史和数学公式中走到读者身边，成为读者探索产业发展脉络的指南。通过追问人工智能的技术细节，记录下发生在人们身边的人工智能产业跃迁，关注人工智能带来的变革。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权信息
- 内容提要
- 作者简介
- 序言 我们今天从AI中学习什么
- 导读
- 技术篇 读懂今天的AI
- 第1章 深度学习
- 一、生成对抗网络是AI的强心剂吗？
- 什么是生成对抗网络？
- 确实有点心动：生成对抗网络的应用场景
- 问题依旧无数：生成对抗网络目前还属于“看起来很美”
- 真正的价值来自“脑补”：生成对抗网络可能激发的连锁反应
- 二、用LSTM让人工智能产生记忆
- 从呱呱坠地到情窦初开：LSTM解决了什么问题？
- 三重门：LSTM的工作原理
- LSTM的应用空间
- 未来狂想：当机器开始选择性记忆
- 三、为什么AI公司都热爱《星际争霸》？
- 为什么AI要玩《星际争霸》？
- AI巨头的真实目的
- 四、“中文屋悖论”：为何不会出现超级智能？
- 什么是“中文屋实验”
- 通用人工智能和强人工智能的界限
- 绝望的强人工智能：能力和意识，也许南辕北辙
- 五、用“贝叶斯意识”来推断“人工智能还能干什么？”
- 想要寻找“上帝”，却找到了人工智能
- 贝叶斯意识：一切学习型AI的基础
- 人类大脑和技术未来的殊途同归
- 六、迁移学习：AI在GTA5里考下的那本驾照
- 迁移学习——让机器融会贯通
- 学会抽象思考是迁移学习的第一步
- 迁移学习怎么应用？在GTA5里训练无人驾驶！
- 七、遗传算法：能欺骗神经网络的“神算法”
- 什么是遗传算法？
- 在哪里能看到遗传算法？
- 从“骗人”到“写诗”，遗传算法有什么好玩的应用？
- 八、马尔可夫链：启蒙运动时的数学理论，机器学习的基础设施
- 马尔可夫链条：指数终结者
- 马尔可夫其人：数学、哲学、民主斗争
- 如何理解隐马尔可夫模型？
- 随机是混沌世界中唯一的真理
- 九、模仿学习：让机器人从一段视频中拜师学艺
- 如何让机器人干点实事？
- 模仿学习：现在就开启你的机器人学徒
- 如何更好地适应现实场景？在线学习或许是个办法
- 更少、更少的数据
- 十、仿真环境：如何让机器人有尊严地学习
- 不如我们为机器人打造一座模拟城市？
- 费尽心机，只想让你记得我的好
- 十一、好奇心算法：当人工智能拥有好奇心，结果可能没那么糟糕
- 好奇心帮助人工智能成为更棒的水管工
- 好奇心不仅会害死猫，还会让人工智能得“多动症”
- 没有好奇心的人工智能只是机器？
- 十二、决策树算法：隐藏在“当代玄学”外衣下的真相
- 什么是决策树
- 应用场景：市场营销和客户关系管理的旧新闻
- 优点与缺点兼备，决策树没那么神奇
- 第2章 自然语言处理
- 一、语言即魔鬼：DeepNLP的富矿与盐碱地
- 从NLP到DeepNLP：人工智能不仅可以翻译、速记、问答
- 发现新矿层：词向量等思维模块带来的冲击
- “潘神的迷宫”：DeepNLP的技术盐碱地
- 越过山岩之后的富矿：DeepNLP的应用甜梦
- 矿石之外的石油：DeepNLP结合大数据
- 二、解密神经机器翻译
- 进击的神经机器翻译
- 应用效果测试
- 问题在哪里
- 找钥匙，抢钥匙
- 三、从卷积神经网络到循环神经网络，机器翻译的技术论战
- RNN：机器翻译中的传统武器
- CNN：GPU的宠儿
- 四、Yandex如何战胜谷歌，在人工智能领域取得一席之地？
- Yandex：把搜索引擎当作技术发展的根本
- Yandex在机器学习方面都做了什么？
- 分词技术：本土搜索引擎的神器
- 如何战胜谷歌？语言壁垒是关键
- 第3章 机器视觉
- 一、进入智能社会，从“刷脸”开始
- LBP：人脸识别的魔法根源
- 算法基础？实用性更重要！
- 二、谷歌多次尝试结合AI和艺术，可意义在哪儿？
- DeepDream：是深梦还是噩梦？
- “Quick，Draw!”来和人工智能玩“你画我猜”
- Autodraw：人工智能涂鸦大师
- 三、Facebook对AR穷追不舍，不仅仅因为自拍和游戏
- 高度结合现实场景类
- 新零售场景
- 四、神经风格迁移算法：让人人能变成凡·高
- 如何实现神经风格迁移
- 神经风格迁移应用，不仅仅是画作
- 神经风格迁移真的能“替代”艺术吗？
- 第4章 计算与大数据
- 一、量子计算到底是什么？
- 量子计算和量子计算机，各是“什么鬼”？
- 量子计算与人工智能的关系
- 量子计算的商业场景
- 局限性与时间轴
- 二、边缘计算是物联网的鸡肋吗？
- 边缘计算、雾计算，都是些“什么鬼”？
- 云计算对物联网说：他比我更适合你
- 物联网企业大力拥抱边缘计算，可能有点小心思？
- 边缘计算与云计算的真实关系：难构成挑战，也难独自存在
- 三、一个冷门生意：人工智能传感器
- 我叫传感器：冷门不代表不重要
- 左拥自动驾驶，右抱物联网
- 故事越多，钱越多
- 四、从数据清洗到人工智能配套服务产业
- 什么是数据清洗
- 举个例子：AI中的数据清洗为何重要
- 数据清洗也是亟待AI拯救的行业
- 缺口严重：AI配套服务产业的普遍现状
- 五、被诟病不实用的超级计算机，在深度学习时代会改变吗？
- 地震、海浪，超算到底能干什么？
- 用超级计算机玩网游，是一种怎样的体验？
- 用超算训练AI，会不会是超算民用的第一步？
- 产业篇 AI在今天的可能
- 第5章 移动AI
- 一、移动AI可能是手机突破安卓困局的最好机会
- 苹果A11芯片砸开的手机AI时代
- 安卓体系的屏障与衰退
- 爱恨皆AI，国产手机的过河之旅
- 在开发者生态拼杀
- 谁能举起“安卓+人工智能”的大旗？
- 二、能不能用算法取代“双摄”？
- 用AI不走寻常路的拍摄方案
- 算法能否让手机回归“单摄”时代？
- 三、手机到底该如何懂你？
- 恐怖谷效应：关于“手机懂你”的人类纠结
- 重要的非关键信息：手机AI理解用户如何开始？
- 预演未来：塑造mobile AI生态的下一步？
- 四、摄像头的死亡与新生
- 手机摄影已经进入深水区，创造差异只能用AI
- 最后的战役：算法和硬件能力填补特殊场景
- 拍照救星：用AI的识别能力解放人类拍照
- 已经发生的大爆炸：摄像头不只用来拍照
- 第6章 无人驾驶
- 一、英特尔与英伟达，无人驾驶的两大阵营
- 清晰的角色定位：德尔福是制造力与科技间的黏合剂
- 更深层原因：汽车配件商提供的是提前商业化能力
- 合纵连横：从德尔福对标博世看两大联盟的对抗
- 一本正经找队友：英特尔-宝马联盟的生态体系化
- 永远飘荡的盟与敌：关于无人驾驶阵营战的未来
- 二、高精地图在无人驾驶时代的战略价值
- 高清地图+众包数据采集：自动驾驶的必经之路
- 相比粗放众包，“图商”占据绝对优势
- 溯洄从之，道阻且长
- 三、没有安全感的共享出行要如何面对无人驾驶？
- 如果无人驾驶消灭了“拥有”，我们还能共享什么？
- 共享出行平台与无人驾驶的合作或许不会那么美好
- 没有安全感的共享出行平台怎么面对技术更迭
- 四、民用无人驾驶赛道拥挤，不考虑向无人作业车分分流吗？
- 第7章 新零售
- 一、用数据行为打开新零售大门
- 结果与过程：另一个视角看数据
- 用户数据行为
- 组织行为中的关键信息比特化
- 如何激发消费
- 二、大数据不仅属于大角色：智能推荐时代的C类电商
- 逆推协同过滤算法，不仅仅是推荐
- 建立预测模型，让数据找到彼此
- 智能推荐的未来：识别非结构化数据
- 三、为什么电商企业都要重金砸智慧物流？
- 智慧物流背后都有哪些技术？
- 除了让快递更快，智慧物流还能做到这些
- 四、新零售转型，线下数据不容忽视
- 线下商业需要被改变？线下商业体一直在努力改变
- 生来不同，新旧零售模式的基因究竟差在哪？
- 如果说用户调研是种玄学，那线下大数据就是科学
- 线下数据资产化：在货架和账本之外寻找新机会
- 重构线下商业体价值，新零售＝新公平
- 五、美国新零售怎么过购物节？
- 美国雇不起快递小哥，我们也没有那么强的理货机器人
- 传统零售业只能屈服电商？看看沃尔玛是怎么做的
- 人口结构调整下，北上广的你们还能享受多久廉价服务？
- 六、揭开未来概念的面纱，智慧门店背后还有三个支点
- 体验的支点：智能硬件的附加价值
- 大数据营销支点：数据连通对转化能力的加持
- 盈利能力的支点：从供应链到成本把控
- 七、有人说，AR购物会在三年后来临
- AR购物真能所见即所得？
- AR购物为什么没有在当下发生？
- 成本方面的问题，恐怕没那么好解决
- 开始AR购物之前，可以先尝尝AR营销的甜头
- 第8章 智能音箱
- 一、音箱狂欢之后：对话式AI的价值
- 三重门：强人工智能语音应用的难题何在
- 传火者：对话式AI难题的破解思路
- 二、智能音箱卖不出去怎么办？做成恋爱养成游戏吧
- 说！音箱那么可爱，你到底为什么不理它？
- 一个“脑洞”：恋爱养成版智能音箱
- 三、智能音箱能成为物联网交互入口吗？
- 如果一定要给智能音箱下个定义
- 物联网入口，现在有物可联吗？
- 物联网入口为什么一定是音箱？
- 第9章 AI与泛娱乐
- 一、Netfilix如何做好AI内容推荐？
- 懂算法的同时要懂内容
- 好戏的基础，是一个足够大的舞台
- 算法迷宫
- 二、信息流时代下推荐算法的责任感
- 从猎手到猎物，弱者才会被“操纵”
- 让渡信息窗口，直到成为算法的镜中人
- 算法的第一要务究竟是什么？
- 三、人工智能会是原创者的救星还是克星？
- 知识产权侵权举证难？AI或许是解决方案
- AI能否帮助原创者权益范围标准化？
- 四、漫画家或许是永远不会被AI替代的职业
- 连漫画都看不懂，谈什么毁灭世界？
- 视觉叙事？何必强AI所难
- 围棋界的大手，到了《甄嬛传》里也是“一集死”
- 五、从火爆的Face Dance看人脸识别+游戏的X种可能
- 模拟形象
- 利用表情交互
- 利用表情操作
- 人脸识别防沉迷/安全系统
- 六、人工智能会写剧本了，可惜是烂片
- 第10章 金融与企业服务
- 一、不上班之梦：人工智能与远程办公
- 凭什么认为AI+远程办公是个好机会？
- AI+云视频与远程智能，正在改变开会这件麻烦事
- AI+人力管理：用深度学习技术管理员工
- 打通即效率：让AI去对付办公软件
- 数据行为与文件管理：AI作为远程办公管家
- 算法找人时代：众包创业的逻辑根基
- 知识图谱技术的试验田：远程办公的项目可视化服务
- 防火防盗防“内鬼”：AI提升企业场景安全
- 二、用AI来给企业提供员工背景调查服务的英国公司
- 大企业可以做“背调”，共享经济却只能“背锅”
- AI+背景调查的更多可能
- 都在对标过去，谁能成为未来？
- 三、人工智能将怎样影响保险理赔？
- 保险理赔竟然这么难？
- DT时代的保险产业，作恶与行善最难拿捏
- 四、听起来很人工智能的Fintech到底智能在哪了？
- 真智能的Fintech不仅仅是“风控”
- 分析师：你学我！
- 大多数Fintech只有人工，没有智能
- 五、AI人才暗战早已在企业间打响
- 谷歌：用全民AI做存量
- Facebook：建立人工智能西点军校
- 英伟达：一切为了卖GPU
- 六、人工智能创业者们是否应该拥有适用的孵化器？
- 人工智能来了，为什么孵化器大军频频噤声？
- 人工智能创业者：我要的你给不了
- 那些成功的人工智能孵化器都做了什么？
- 孵化器人工智能转型“指北”
- 玩家篇 那些AI下的大公司
- 第11章 被AI挽救股价的百度
- 一、DuerOS如何解决智能音箱的换壳难题？
- 空间的温度：你是造物者还是加盟商？
- 时间的纵深：掘金AI关键在于驶向未来
- 生存力的洞见：开发者当然需要更多
- 二、百度的“ABC”物联网战略
- 物联网的不能承受之虚
- 三重价值：百度云如何利用ABC赋能IoT
- 先行者的藏宝图：标记万物智能
- 三、百度如何用AI摆脱股价泥潭？
- 完整AI结构下的商业前景很难模仿
- 加持和迭代传统业务
- 四、AI加速器之争与百度的解题思路
- 不能让每一个厨师去发明厨具：AI扶植计划为何火爆？
- 平台优先还是生态聚合：巨头的不同选择折射出什么
- 中国式AI赋能将迎来黎明？
- 五、百度世界大会与AI巨头的“软硬兼施”战略
- AI软件+硬件，是巨头们纷纷亮出的王牌吗？
- 复杂生态里的中转器：全产业形态企业在AI丛林中的意义
- AI大航海时代：成为AI巨轮的罗盘
- 六、从邂逅到共生：百度与小米的新碰撞
- 小米的IoT框架，也许是今天最好的AI释放区
- 从体系中感受觉醒：DuerOS升级带来的AI落地性变革
- 生根后如何发芽？协同化的生长系
- 第12章 移动AI芯片引领者华为
- 一、华为造AI芯片为何重要？
- 杀声四起，谋算百出：今天的AI芯片江湖
- 三星分神，苹果放缓：移动AI芯片留给华为的机会
- 二、麒麟970把AI计算带回终端
- 产业的虚幻之舞：云计算并非AI标配
- 梦幻海滩和私人城堡：AI回归终端计算的价值逻辑
- 手机AI的未来在打破线性发展
- 进化要素：移动AI芯片的生态丛林
- 三、从Magic到更多，荣耀的AI之路
- 魔法序曲：荣耀Magic的伏笔与暗示
- 一个猜想：荣耀的差异化AI之路
- 四、如何理解华为提出的“智慧手机”？
- 视觉first：芯片让用户AI不只有语音
- 终端计算与传感体系：人机交互尝试踏入3.0
- 开发者之战已经打响：AI的想象力开源
- 总结：关于手机的智慧
- 五、解码华为AI的应用生态
- Mobile AI建立的生态图
- 生长、平台、商业森林：AI为何被关注？
- Mate 10连接起的河网效应
- 第13章 阿里巴巴的ET大脑
- 一、ET城市大脑如何构建阿里云的绝对值
- 一、二、三，跳：云市场必须进入2.0
- “跑马圈地”的垂直市场：技术试验田和大客户敲门砖
- AI解决方案：全世界“卖云”的一张名片
- 时间数学：关于向量和绝对值
- 二、ET城市大脑的杭州虫洞
- 城市之症的逻辑：城市不会自己使用数据
- 勇敢的杭州
- 从没有回归不限行的城市
- 一个虫洞的打开：交通只是人群的缩影
- 三、天猫精灵引发的智能音箱深水战
- 一物万种：开发者加入AliGenie带来的生态遐想
- 内容驱使：电商基因与大文娱布局的杠杆作用
- 四、如何用AI在雄安造城？
- 五、为什么马云说“AI不会抢走我们的工作”？
- 永远无法阻止技术的滚轮型前进
- 机器智能化对实体经济的加持，会比互联网大很多
- AI重构，可能是给基础层劳动者的礼物
- 第14章 AI先锋军谷歌
- 一、彻底认识AlphaGo的主人DeepMind
- 一鸣惊人的游戏系统
- 给AI上3D游戏课：开源DeepMind Lab
- 人脑模式与经典计算机合体：可微分神经计算机（DNC）
- 开发用于《星际争霸2》的AI训练环境
- 最精准的语音生成系统WaveNet
- 医疗应用计划DeepMind Health
- 帮谷歌省电
- 全面进驻谷歌TensorFlow
- 二、里子与面子：AlphaGo战胜柯洁的公关任务
- AI+围棋的公关任务：精准、厚道、有套路地“拜码头”
- 谷歌的面子：TPU、谷歌云和TensorFlow
- AlphaGo的里子：半掩半遮的低耗高拟态算法
- 三、DeepMind在AlphaGo退役后都干了什么？
- 复杂环境处理：AI走出论文的第一步
- 认知、推理和想象：不像人叫什么AI？
- 通用，一切为了通用
- 四、开发平台合力围剿谷歌之战
- 微软、Facebook联手下了一招“围棋”
- 项庄舞剑：阻断TensorFlow的生态化增长
- 抢夺大多数：深度学习平台的AI暗战
- 五、从尴尬的谷歌硬件，到中美AI差异
- 中美两国触碰AI的不同可能
- 中国AI放大器更可能是巨头业务布局
- 六、让机器学习自动化，谷歌想让AI从业者先失业
- 原来最先被AI革命的是AI工程师？
- 今天的AI，会不会是跑不过马的汽车？
- 第15章 科技行业的AI群像
- 一、马斯克的苦谏与心机
- 开源AI和技术沉积：击破巨头壁垒的唯一法门
- Neuralink与脑机接口：有一点牵强，但值得押注
- 二、印度的AI大潮
- 三个“老枪手”的AI征程
- 互联网时代掉的队，如今正在成为插队资本
- AI时代，印度可能重新爱上全球化
- 三、最先打败人类棋手的IBM
- IBM Watson的核心能力：解读非结构化数据
- 认知计算与AI，究竟是话术差异还是技术差异
- 沃森的成绩单，其实没有想象中那么差
- 生于创新，死于原罪？
- 四、想为每个小企业提供智能客服的Facebook
- 电商、外卖平台在智能客服领域有哪些机会？
- 五、NASA用AI做了什么？
- AI是噱头？难道NASA拿了谷歌的赞助费？
- 方法更重要，AI才是宇宙级学霸
- 有生之年，你也能享受到NASA出品的AI技术
展开全部
未来学徒：读懂人工智能飞驰时代是2019年由人民邮电出版社出版,作者脑极体。
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本书分为3部分，分别是综述篇、通用技术篇和行业应用篇。综述篇介绍了现阶段人工智能产品发展情况和人工智能政策环境。通用技术篇精心挑选10个以研发底层技术为核心竞争力的企业的产品，详细介绍了它们的实现思路以及现阶段应用。行业应用篇共有24个案例，主要汇集了人工智能技术与实体经济结合的应用案例，重点关注人工智能技术的应用场景拓展。
