前言
上篇 認識AI
01 什么是AI?
“智能”到底是什么？
何為“計算機的自主思維”？
根據事先存儲的信息進行預測
出現未知面包時如何處置？
關鍵所在：讓客戶購買（網站）推薦的面包
02 我們身邊的AI
AI能夠在文字輸入時做出預測
AI是實現小目標的復合體
AI的實質是程序
這是AI嗎？
03 AI的強項與弱項
AI的強項——分類
AI的弱項——創造力
AI無法斷定正解
04 AI的歷史
AI熱潮不斷來襲
可以對話的計算機“伊莉莎（ELIZA）”
評估對話計算機性能的“圖靈測試”
第二次人工智能熱潮——“專家系統”
現階段的AI
05 AI的用途
AI的本質
為什么進行機器學習？
06 什么是機器學習
機器學習究竟能做些什么？
機器學習的種類及內容
辨別AI性能優劣的方法
監督學習中的性能評價
機器學習的優化使用
07 什么是深度學習
深度學習是機器學習的一種方法
深度學習會進行多階段驗證
深度學習起源于感知機
改變條件的要素“偏差”
嘗試設計多層感知機
通過“激活函數”可以實現微調
輸出層不僅限于一個
深度學習的優勢
深度學習的難點
08 AI學習的過程
調整帶參數函數的參數部分
“模型”的具體含義
09 嘗試使用AI
使用AI時，重要的事情是什么？
示例：將AI用于卡拉OK的視頻制作
對業務和問題進行細化，培養思考的習慣
數據準備的重要性和難度

下篇 AI與各行各業
01 AI將會使工作發生何種改變？
AI真的會代替人類進行工作嗎？
AI時代的新工作
02 問詢處和客服中心
AI已經開始應用于問詢工作
AI的強項——“任務指向型”對話
客服中心是否會迎來AI時代？
03 烹飪
AI根據食材信息制作全新食譜
非常復雜的食譜內容
創造全新食譜的AI應該由烹飪專家負責開發？
只要告知想吃的菜品，AI便可以提供從食譜到烹飪的一站式服務
04 播音和配音
AI替代人聲有百利而無一害？
AI把文字轉換成波形（聲音）并輸出
聲音識別系統達到實用水平
05 保育員和教師
機器人可以代替教師嗎？
可對話AI目前尚難實現
依靠聲音對話的AI是若干個AI的組合
即將迎來機器人教師的破曉時代
06 小說作家
無法實現由0創造1
倘若將故事情節和出場人物等信息輸入AI……
07 動畫師
AI可以自動完成中割
無數個小色點中隱藏的規律
08 醫生
AI醫生不會誤診
尊重患者隱私
09 農業
AI可以實現經驗共享
AI擅長出貨分揀工作
天氣狀況與收獲時黃瓜形態的關聯
10 秘書
日程重在安排
AI的強項是對計劃進行預測
難以遵循一般常識進行回應
11 翻譯
AI擅長的領域——翻譯
AI與聲音系統的組合
譯者的工作
12 AI和人類今后的工作
了解AI概況及其優勢和短板
對于AI而言，“完善”很重要