【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。