AI落地：讓人工智慧為你所用

第1章 一場「特殊」的人工智慧之旅
1.1　為什麼「特殊」 / 2
1.1.1　人工智慧為什麼重要 / 2
1.1.2　人工智慧是什麼 / 6
1.1.3　生活中的人工智慧可以幫你做什麼 / 8
1.1.4　工作中的人工智慧可以幫你做什麼 / 11
1.2　人工智慧擅長的和不擅長的 / 15
1.2.1　人工智慧的限制和落地的依賴 / 15
1.2.2　人工智慧的優點 / 20
1.2.3　如何判斷場景是否適合應用人工智慧 / 23
1.3　如何看待人工智慧 / 32
1.4　智能化產品 / 34
1.4.1　人工智慧產品的發展 / 34
1.4.2　人工智慧產品的要素 / 38
1.4.3　人工智慧創業 / 41
本章結語 / 45
參考文獻 / 46
第2章 需要認識的人工智慧
2.1　與「網路思維」不同的「人工智慧思維」 / 48
2.1.1　需求產生：使用者與資料相對比 / 49
2.1.2　方案設計：單點與整體相對比 / 51
2.1.3　結果輸出：確定與不確定相對比 / 53
2.1.4　價值驗證：流量與效率相對比 / 54
2.2　人工智慧特殊的能力—機器學習 / 56
2.2.1　機器學習的原理與四個能力 / 56
2.2.2　機器模擬人腦學習的五種方式 / 59
2.2.3　模擬人腦的神經網路模型 / 65
2.2.4　機器與人的差距 / 69
2.3　人工智慧系統的結構 / 72
2.3.1　底層：硬體層 / 73
2.3.2　中層：技術層 / 76
2.3.3　頂層：應用層 / 78
本章結語 / 79
參考文獻 / 80
第3章 人工智慧落地
3.1　人工智慧落地的重要領域 / 82
3.2　人工智慧落地的步驟 / 85
3.2.1　定點：確定場景中的落地點 / 86
3.2.2　互動：確定互動方式與使用流程 / 91
3.2.3　資料：資料的收集及處理 / 95
3.2.4　演算法：選擇演算法及模型訓練 / 104
3.2.5　實施：人工智慧系統實施/部署 / 111
3.3　To B：人工智慧賦能企業 / 117
3.3.1　B端人工智慧產品的形式 / 118
3.3.2　企業落地人工智慧的前提 / 121
3.3.3　人工智慧賦能企業的關鍵點 / 123
3.4　To C：打造使用者喜歡的人工智慧產品 / 125
3.4.1　C端產品中人工智慧應用的三種形式 / 125
3.4.2　辨識C端人工智慧落地需求的真偽 / 127
3.4.3　C端人工智慧產品的設計原則 / 130
3.5　評估人工智慧落地的方法 / 133
3.5.1　能力指標 / 133
3.5.2　場景覆蓋 / 137
3.5.3　使用效能 / 139
3.5.4　系統性能 / 140
3.5.5　經濟性 / 141
3.6　如何評估資料品質 / 145
3.6.1　定性評估你的資料 / 145
3.6.2　定量評估你的數據 / 150
本章結語 / 154
參考文獻 / 155
第4章 人工智慧落地案例
4.1　人工智慧任務提醒助理 / 157
4.2　人工智慧幫你做垃圾分類 / 169
4.3　人工智慧輔助知識點鞏固 / 179
4.4　人工智慧製作凡?高式藝術圖片 / 187
4.5　人工智慧大模型生成電商素材 / 192
本章結語 / 202
參考文獻 / 203
第5章 人工智慧的困境與展望
5.1　人工智慧的資料依賴 / 206
5.2　阻礙人工智慧落地的因素 / 215
5.2.1　人工智慧貴，成本高 / 216
5.2.2　人工智慧落地需要警惕「意外」 / 218
5.2.3　大眾的期望問題 / 219
5.2.4　落地場景缺少資料 / 220
5.2.5　人工智慧歧視 / 222
5.3　人工智慧落地的七大方向 / 224
5.3.1　自然語言大模型 / 224
5.3.2　人機協作成為產品主流形態 / 227
5.3.3　人工智慧自動化工作流程 / 230
5.3.4　多模態融合 / 231
5.3.5　人工智慧結合XR / 232
5.3.6　人工智慧可解釋性提升 / 235
5.3.7　賦能傳統產業的轉型升級 / 236
本章結語 / 238
參考文獻 / 239
後記