AI與大數據技術導論(應用篇)：TensorFlow、神經網路、知識圖譜、資料挖掘……從高階知識到產業應用，深度探索人工智慧！

「沒有大量資料支撐的人工智慧就是人工智障」

了解人工智慧各方面，深度學習其重點技術和平臺工具
將技術應用到實際工作場景中，共同創建一個智慧的時代！

【TensorFlow】
從第一個TensorFlow程式的簡單介紹開始，涵蓋了過擬合、特徵工程等核心概念，為讀者提供了穩固的基礎。接著闡述幾個高階主題，包括特徵交叉、正則化、邏輯迴歸和分類。

【神經網路】
本章全面介紹神經網路的概念和技術。從基本的定義到如何訓練神經網路，再到多類別神經網路和嵌入技術，讀者可以獲得一個完整的神經網路知識架構。

【知識圖譜】
本章深入探討知識圖譜，從基本定義到建構的關鍵技術，再到知識運算及其應用，提供了一個全面視角，幫助讀者理解知識圖譜在現代技術中的重要性。

【資料挖掘】
本章集中於資料挖掘的概念和技術。資料挖掘是大數據領域的核心，涵蓋了資料探勘方法、大數據思維等關鍵概念，對於想要深入了解大數據領域的讀者來說，這一章節提供了扎實的知識基礎。

【AI和大數據應用於特定領域】
專門探討了AI和大數據在特定領域的應用，包括銀行、醫療等行業。不僅分析了這些領域的現況，還提供了實例分析，幫助讀者了解AI和大數據如何在實際場景中產生價值。

【附錄】
最後提供了3個附錄，為讀者提供了大數據和人工智慧的線上資料，以及本書中採用的AI中英文術語和術語列表，這對於想要進一步探索這一領域的讀者來說是非常有幫助的資源。

本書特色

本書全面講述人工智慧與大數據涉及的應用，共分8章，包括TensorFlow、神經網路、知識圖譜、資料挖掘等，詳細說明了人工智慧在各領域的潛在價值及實際案例分析。閱讀完本書後，讀者將對人工智慧技術有全面的理解，並能掌握AI整體知識架構。