第1章 从零开始学习人工智能的制作方法 1
人工智能程序的定义并非一成不变 2
符号还是非符号，这才是问题的关键所在 9
人工智能发展史：热潮与低谷交替出现，螺旋式向前发展 16
人工智能发展的未来目标：“铁臂阿童木”！ 23
将棋程序采用的人工智能技术 30
模仿人类思维，设计评价函数 37
灵活运用前瞻与剪枝，创造实用的人工智能 44
通过机器学习磨炼人工智能程序 51
迷你将棋程序：学习人工智能的最佳案例 58
人工智能在不断调试中，无限接近人类 65
第2章 美食网Retty的AI幕后 73
AI通过深度学习实现图片自动分类，从而为用户提供更精准的美食信息 74
第3章 AI记者的实力不容小觑 83
NTTDATA的AI记者能够撰写没有语法错误的天气预报稿件 84
日经AI记者“决算摘要（Beta）”，10秒钟生成原稿 89
人类记者与AI记者共同撰写新闻稿件，大幅提高文章准确度 93
第4章 简单的AI的制作 97
使用电脑驱动AI，将黑白照片变成色调自然的彩色照片 98
随时随地，与世界上最强的将棋AI对弈 101
AI自动为用线条勾勒出的简笔画上色 106
谷歌的艺术家AI，自动谱写巴赫风乐曲 110
源于谷歌的词典AI：Word2vec 114
第5章 业务系统也可导入AI 121
“主干系统”与“AI”间意想不到的关系 122
AI成为HR的好帮手 127
ERP的灵活应用，关键还是在数据上 133
第6章 值得关注的AI新闻 139
美国谷歌高举“AI优先”大旗，开拓日本市场 140
LINE战略做出调整：从应用程序到AI 143
家电及无人机搭载AI 147
英特尔的新型主存储器和深度学习 151
微软，利用AI刷新Office 153
RPA与AI融合后的新功能 157
松下电器基于AI与IoT开发的新事业，能否打破垂直领导的文化系统 160
新一代宅急送“Roboneko-Yamato”开始运营，快递员不足的问题能否得到根本解决呢 162
绝不输给Watson，Retrieva不断追求创新 166
瑞可利开放“私人AI” 169
剖析谷歌等4家公司云计算性价比 172
Denso，为什么选择了NEC 175
第7章 AI的课题——记者之眼 179
超越人的智慧才是真正的AI 180
深度学习与多层神经网络 183
向特殊发展，AI需要解决的本质问题 186
笔者尝试的深度学习，毫无疑问不是件简单的事情 189
运用AI技术挑战13.5字标题的“雅虎话题” 194
来自专家的警告！AI系统的测试出现“混乱” 199
做影响自己人生的重大决定时，你会接受来自AI的建议吗 205
赋予人工智能少女和工业机器人个性，也是非常重要的AI训练 211
有关人工智能的十大误解 216
第8章 人工智能开发的难言之隐 223
深度学习为何备受关注 224
深度学习的机制与应用 228
5年间增长迅猛的AI架构 234
熟练使用AI的必备技能 238