人工智能工程化:应用落地与中台构建
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前言

这是一本什么样的书

人工智能几乎是近几年最火热的技术名词。

仿佛一夜之间,不谈人工智能就是落伍,不搞人工智能产品就表示没能站在风口上。

但是当很多中小型团队冲入人工智能领域时,他们会发现,一开始以为是“拦路虎”的算法问题并不是最关键的痛点,而找到一个好的人工智能工程化落地场景,以及快速搭建人工智能工程化技术方案,变成了巨大的、难以跨越的鸿沟。

究其本质,取得人工智能核心算法的突破性进展是非常漫长且学术化的行为,尤其是在深度学习领域,有人调侃称,每年发表的论文堆起来比东方明珠塔还高。可以说,深度学习依然是不可解释的、依靠经验调参的“炼金术”。在这种背景下,绝大部分中小型企业并不具备在核心算法上取得突破性进展的能力。

对于绝大部分公司来说,能够找到一个准确的场景来应用人工智能算法,进而实现算法落地,实现人工智能工程化,才是最明智的。这也是本书能够解决的第一个问题——人工智能工程化的应用场景是什么。

本书能够解决的第二个问题是,如何进行工程化。

人工智能领域有着层出不穷的训练框架、算法包、工具,这是技术上的复杂性。另外,人工智能领域还涉及数据标注、算法训练、模型服务化、反馈模型等,这是项目管理上的复杂性。

也许对于算法科学家而言,这些都属于雕虫小技。但是对于绝大部分中小型企业的工程师而言,如果不解决这些复杂的技术细节,那么人工智能工程化就是空谈,人工智能产品化也将无从谈起,或者说,成本极高。

本书聚焦人工智能工程化的应用场景,以及人工智能工程化的技术细节,希望本书能给读者带来一点工程化实践的价值。

本书内容

本书主要介绍人工智能核心算法、人工智能工程化的应用场景,以及搭建人工智能中台的技术方案。全书共分9章,每一章的内容简介如下。

第1章 认识人工智能

人工智能是目前软件行业十分火热的方向之一,本章将介绍人工智能的基本概念、人工智能的常见流派、深度学习的不同种类、人工智能的数学基础,以及人工智能的应用场景。

第2章 人工智能的常见算法

本章将介绍一些人工智能的常见算法,包括线性回归、决策树、支持向量机、K近邻算法、人工神经网络、梯度下降,以及目前大热的卷积神经网络等。

第3章 人工智能与智能制造

制造能力对于企业发展而言非常重要,本章将深入探讨人工智能在智能制造方面的一些应用和前景。

第4章 人工智能与智能设计

随着互联网电商和内容渠道的高速发展和变化,人工智能也开始大展身手,本章将介绍人工智能如何在这些方面为人们提供生产力。

第5章 人工智能中台化战略

企业通常面临着外面市场的快速变化,本章将解答中台化战略是什么、中台化战略的目的是什么,以及中台化战略能解决什么样的问题。

第6章 人工智能中台工程化:数据能力

中台化战略是一个大概念,包含多方面能力。本章将从数据的角度探讨人工智能中台化应该具有哪些能力,并介绍现在的一些工程化方案。

第7章 人工智能中台工程化:硬件能力

数据需要硬件的支撑才能发挥作用,本章将讨论如何构建一个平台来最大限度地提高数据的利用效率。

第8章 人工智能中台工程化:业务能力

企业是围绕着业务运转的,因此如何将业务落实在中台之上是非常重要的。本章将围绕企业业务能力讨论模型服务平台和算法建模平台的构建。

第9章 人工智能中台工程化:平台能力

平台化能提高数据、硬件和业务的利用效率,本章将讨论如何将各种平台能力整合起来,方便企业内部的各个部门使用。

联系作者

人工智能发展十分迅速,涉及很多不同学科的知识。在本书的撰写过程中,我们力图严谨,尽最大努力排除错误,但仍有可能存在纰漏。若您在阅读过程中发现错误,产生疑问,或对本书有其他好的建议,都可以联系我们,我们定会及时回复。

邮箱地址:crwkui@hotmail.com。

致谢

在本书的撰写过程中,我们得到了大量的帮助,有些来自领导,有些来自同事,有些来自网络博客,在此向这些提供帮助的人表示感谢。

感谢电子工业出版社博文视点的孙奇俏老师对我们的帮助和指正。作为理工科出身的程序员,我们语言贫乏、词不达意,如果没有孙老师的悉心指教,我们不可能顺利完成这本书。

感谢家人,他们是我们生命中最美丽的邂逅。