第1章 AI世界的全貌 1
导图人工智能100 2
总论从热潮转向应用的决胜之年 3
实例无所不在的AI应用 9
技术 深度学习基础的提升 21
社会导致死亡事故的AI是否应该问责？向谁问责？ 34
第2章 AI在各个领域的应用 47
人工智能Watson花1年半时间进行机器学习 48
深度学习使生产效率翻倍 52
利用AI摄像与边缘技术分析来店顾客 55
AI应用于IT人才招聘 57
AI制定配送计划 60
AI可以学习有经验职员的隐性知识 62
AI缩短电话等候时间 66
预知设备异常：通过IoT和AI开展新事业 70
通过深度学习运转资产，获得更优秀的投资成绩 73
AI检查顾客与营业员的面谈记录，分析顾客需求 76
利用AI提升成品率、配送目标分辨率和顾客满意度 77
第3章 AI伦理及开发指导方针 87
制定AI开发指导方针，要求透明度、可控性 88
AI创投公司实力者为何反对AI开发指导方针 90
“AI威胁论”源于无知：3个误解以及真正的课题 94
AI与伦理：热点争议话题 101
AI发生事故，如何追责 105
专家谈去AI威胁论：将AI分为“通用AI”和“专用AI”是错误的 112
AI开发不需要法律约束，应该以“软法”进行管理 117
日本AI第一人：向大脑学习更接近通用AI 124
在网上收集的数据可以用来实施训练吗？ 130
AI的军事利用：一个忌讳的话题 134
第4章 AI发展现状 139
不断升温的AI芯片开发 140
东芝的脑型AI芯片通过Flash派生技术实现节电 144
“国家缺少关键的AI研究基础设施”提供1人1000兆FLOPS环境的理由 149
Keyword机器学习 153
第5章 无所不答的“自动聊天AI” 155
无所不答的“自动聊天AI”：解决人手不足问题的妙招 156
Amazon Echo成功的原因 166
夏普的RoBoHoN的秘密，发展至此的语音AI！ 171
美国语音AI创投企业的真相 176
Amazon Echo是通用电脑，而非音箱 179
在Amazon Echo体验购物 183
Keyword深度学习 186
第6章 AI专家的见解 189
深度学习的价值在于获得“眼睛” 190
诉讼援助培育形成数据解析技术利用自主开发的AI提升医疗效率 195
业务领域的AI应用需要三个条件 200
Google云端的筹码就是机器学习，我们也提供专家才能 207
AI已经超越人脑的局限 211
硅谷新兴企业谈SaaS·AI·IoT 213
大型企业聚焦AI及大数据的应用 221
AI会给数据分析科学家的工作带来怎样的变化？ 224
第7章 AI热潮的谎言和真相 231
越来越多的AI欺诈：人工智能究竟能做什么？ 232
最普及的AI是电饭锅！人工智能究竟是什么？ 237
烧钱的“机器学习”和不能落地的“深度学习” 241
如何使用深度学习？谷歌都还没想明白！ 247
AI与IoT分离，IT企业借此双重收费 254
“自动驾驶技术将很快走向实用”纯粹是错觉 259
“AI律师”的真实工作状态：每天重复简单的作业 264
“HRTech”陷阱：AI消灭人事部？ 270
“机器人顾问”的智能水平仅相当于电饭锅！ 275
别上AI诈骗的当，经营者也要懂技术 281