第1章 使用认知服务实现AI民主化1．1 AI民主化1．1．1 机器学习库1．1．2 机器学习和深度学习目前的状态1．2 为人工智能构建业务用例1．2．1 自然语言理解和生成1．2．2 语音识别1．2．3 认知数字助理1．2．4 非结构化文本分析1．2．5 决策管理1．2．6 机器人流程自动化1．3 机器学习的五大流派1．4 Microsoft认知服务——概述1．4．1 语音1．4．2 语言1．4．3 知识1．4．4 搜索1．5 人工智能的伦理规范1．6 结语第2章 构建对话式接口2．1 对话式UI的组成部分2．2 开始使用机器人框架2．3 Bot Framework SDK示例2．4 攻略2-1：构建YodaBot2．4．1 问题2．4．2 解决方案2．4．3 运行机制2．5 攻略2-2：使用Azure Bot Service创建机器人2．5．1 问题2．5．2 解决方案2．5．3 运行机制2．6 攻略2-3：构建一个问答机器人2．6．1 问题2．6．2 解决方案2．6．3 运行机制2．7 攻略2-4：数据中心健康监测机器人2．7．1 问题2．7．2 解决方案2．7．3 运行机制2．8 通过Resource Manager模板设置Azure部署第3章 眼见为实：自定义视觉3．1 热狗，非热狗3．1．1 问题3．1．2 解决方案3．2 构建自定义视觉以训练安防系统3．2．1 问题3．2．2 解决方案3．3 使用认知服务计算机视觉API构建说明标注机器人3．3．1 问题3．3．2 解决方案3．3．3 DAQUAR挑战3．4 使用CustomVision．AI研究冰箱3．4．1 问题3．4．2 解决方案3．5 现在使用认知工具集研究冰箱3．5．1 问题3．5．2 解决方案3．6 使用自定义视觉进行产品和部件识别3．6．1 问题3．6．2 解决方案3．7 在CNTK中使用自定义视觉模型搜索服饰3．7．1 问题3．7．2 解决方案……第4章 文本分析：暗数据前沿第5章 认知机器人技术处理自动化：自动执行第6章 知识管理和智能搜索第7章 AIOps：运维中的预测分析与机器学习第8章 行业中的AI用例附录A 公共数据集＆深度学习模型仓库

精彩书评

　　★利用人工智能创建有用的机器学习模型的能力正在成为一种标准。具备这种能力的个人和组织处于优势地位。人工智能民主化的愿景旨在让每个人都可以触及AI，而不需要计算机科学专业的高等学历或者大量昂贵的计算机硬件。该书进一步推动了这一愿景的实现。书中通过通俗易懂的编写风格，提供各种具体和商业相关的范例，为愿意努力阅读的读者指明了前行的方向。　　——Brandon Rohrer Facebook，数据科学家　　　　★公司领导层以及独立的开发人员常常会问我，要如何才能跟上新技术发展的节奏。该书就是我行动方式的一个阐释。我认同动手实践的学习过程，书中的代码示例确实有助于掌握使用AI解决业务问题所需的技能。现在是学习这些技能的时机，从而能够将预先构建的机器学习模型注入自己的Web和移动应用程序中。现在，这些复杂的机器学习模型已经被大众化，并且已经可以通过流行的开发语言来使用，大家可以为客户和终端用户创建复杂、引人入胜的的应用程序，而不必借助数据科学家的帮助。对于寻求提升技术技能并且利用AI来为客户引入用户体验的开发人员而言，该书是一本必读书籍。祝大家学得开心并且能够享受编程的乐趣！　　——Noelle LaCharite 微软Applied AI部门，首席项目经理