人工智能工程化：应用落地与中台构建

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前言

读者服务

第一部分 认识人工智能及其常见算法

第1章 认识人工智能

1.1 人工智能的基本概念

1.2 人工智能的常见流派

1.3 深度学习的不同种类

1.4 人工智能的数学基础

1.5 人工智能的应用场景

第2章 人工智能的常见算法

2.1 线性回归

2.2 决策树

2.3 支持向量机

2.4 K近邻算法

2.5 人工神经网络

2.6 神经网络中的梯度下降

2.7 卷积神经网络

第二部分 人工智能应用落地

第3章 人工智能与智能制造

3.1 人工智能与AIOps

3.2 人工智能与物流

3.3 人工智能与智能驾驶

3.4 人工智能与焊点检测

第4章 人工智能与智能设计

4.1 人工智能与广告图

4.2 人工智能与保险文本设计

第三部分 人工智能中台构建

第5章 人工智能中台化战略

5.1 企业架构中的大中台战略

5.2 人工智能中台与数据中台

5.3 人工智能中台使人工智能更具使能

5.4 中小型企业人工智能中台化架构

第6章 人工智能中台工程化：数据能力

6.1 数据标注的平台能力

6.2 数据标注的工程化方案

第7章 人工智能中台工程化：硬件能力

7.1 GPU资源调度平台

7.2 人工智能业务下GPU资源调度的工程化方案

第8章 人工智能中台工程化：业务能力

8.1 模型服务平台

8.2 算法建模平台

第9章 人工智能中台工程化：平台能力

9.1 人工智能统一门户平台