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| 編輯推薦： |
手把手带您开发出对话机器人。
给你一个清晰的人工智能的入门路径。
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| 內容簡介： |
本书将带领读者搭建一个真实、完整的对话机器人。
这个对话机器人的前台采用微信小程序来实现，这是因为微信小程序开发非常简单、门槛低、用户体验好，且便于企业用户将其升级或转为App。中台采用Apache Tomcat Java来实现，这样可降低读者的学习成本。后台采用*为流行的TensorFlow 框架来完成对话机器人对话模型的深度学习。如果读者对这些技术不是太熟悉，也不要紧，只要跟着书中的步骤一步步来，即可得到最终的结果。
为了完成这样一个对话机器人，本书先介绍了人工智能基础、自然语言处理基础、对话机器人相关的深度学习技术，以及对话机器人的实现方法。在搭建完对话机器人后，还介绍了各种应用场景下，对话机器人扩展功能的实现方式，包括用户意图识别、情感分析、知识图谱等关键技术。本书非常适合作为初学者入门人工智能技术的自学用书。单纯学习人工智能的理论很枯燥，也很难理解，而在实战中学习，则有趣得多，也容易理解。
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| 關於作者： |
周德标
IBM Watson Health大中华区首席运营官
负责Watson Health在大中华区发展战略的规划制定、合作伙伴关系维护，以及项目落地工作。
在此之前历任IBM大中华区董事长执行助理，支持集团战略的规划，制定和执行工作；IBM全球企业咨询服务部医疗医药行业负责人，负责医疗及医药板块的市场战略制定和执行，对咨询服务的销售额和利润等经营指标负责。
拥有将人工智能技术应用于医疗、医药领域的丰富经验，对于自然语言处理和深度学习有很深的造诣，曾指导实施众多行业领先解决方案。
在日常工作的同时，于2008 - 2011年在早稻田大学任教，教授大数据分析和模型构建课程；目前在四川大学及中国科学院大学开设人工智能及应用课程。
拥有单独申请的专利认证，在国外专业期刊上发表过学术论文。
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| 內容試閱：
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科学的真相往往简单直白。很多时候只是因为探索的道路太为曲折艰难，以至于人们觉得科学非常深奥难懂。人工智能也是如此。一说到信息熵、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、蒙特卡罗树搜索、神经网络等，就感觉很不好学习。
化繁为简是学习知识的好方法。本书旨在帮助对人工智能有兴趣，但是却不知从何开始的读者从零逐步深入学习人工智能技术。之所以选择对话机器人这个选题，一方面，其应用场景极为广泛并且贴近生活：小到家里用的智能音箱，大到企业用的客服机器人，用到的都是对话机器人的技术。另一方面，虽然本书的门槛很低，却不想仅仅停留在入门的水平。对话机器人所使用的自然语言处理技术号称人工智能这顶皇冠上的明珠。通过本书的学习，可以帮助读者在登堂入室之后，迅速提高对于人工智能技术的理解，然后细细领略自然语言处理技术的光芒。
人工智能这个词诞生于1956 年，比我们很多人父母的年龄还要大。研究人工智能的最终目的是让计算机拥有能与人类相匹敌的高度智能。但是人类的智能非常复杂，于是赶上人类也就成了一件非常艰巨的挑战。每次当目标实现就在眼前的时候，就会引发热潮和泡沫；而一旦发现这只是幻想的时候，又迎来了人工智能的冬天。
今天的人工智能比历史上任何时候都要更接近成功，但是人工智能技术能否为社会发展带来价值，完全取决于商业化应用的成功与否，对话机器人也是如此。在IBM Watson Health 的工作经历使得我在关心人工智能技术的同时，也非常关注技术的商业化。本书通俗易懂，尽可能减少晦涩难懂的数学公式。本书以对话机器人为例，详尽地介绍了如何实现一款完整的人工智能应用，并且分享了所使用的数据及代码，方便读者用于学习和工作之中。另外，本书第1 章的开始部分提供了微信公众号周教授谈人工智能的二维码，读者可以在其中找到书中所提及的源代码、视频教学课程等学习资源，也可以通过公众号和我直接交流。
这本书的诞生，凝聚了我长时间的努力和来自四面八方的帮助。我本科学习的是计算机科学，工作十年之后在早稻田大学读了工商管理硕士（MBA）。这段MBA 的学习经历对我帮助很大，一方面认识了许多来自于各行各业的专家，帮我跳出了纯技术思维的圈子；另一方面也意识到了技术对于传统行业创新的潜力。这也成为了我毕业之后留校教学以及发表金融大数据研究相关论文的原因。教学对我来说，是将所学的人工智能相关知识从外而内、消化沉淀之后，再由内而外体系化应用的方法之一。在四川大学以及中国科学院大学教授的人工智能及应用课程构成了本书第3 章的主要内容。
在本书的写作及出版过程中，我得到了众多领导和朋友们的大力帮助。在此我要感谢IBM 大中华区集团董事长陈黎明先生为本书所作的序言，没有IBM 这家伟大公司提供的平台，我很难有机会去深入实践人工智能的应用。我也要感谢著名钢琴家宋思衡先生，他与人工智能精彩的同台演出让我在享受音乐的同时，更增加了对人机共行的信心。
人工智能要成功应用于行业，少不了行业专家的智慧，我要感谢好友孙岱倩女士、张浩群先生、周强先生的建议，提醒我站在读者的角度看待问题。除此之外，我也要感谢倪光南院士、张群华院长、董建成教授撰写的推荐语，这些对我是莫大的鼓励。最后，还要特别感谢电子工业出版社的吴宏伟老师，在整个写作及出版过程中，他兢兢业业、一丝不苟地协助我完成本书的写作。
周德标2019 年7 月
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