AI（人工智慧）的技術來自軟體工程的演進，一個優秀的AI工程師要經由程式設計、資料採礦、系統分析、數理演算等紥實的科學訓練；甚至還有企業管理、流程改善、財務金融及消費行為等商務思考的訓練。AI如果不能預測及主動除錯，就只是較高端的程式設計而已。

本書的特色是用實務來帶出技術、減少系統端的干擾、不浪費時間探討程式來源及系統演進。希望協助讀者能縮短學習時間，並快速跟上國際上AI的發展的節奏。

本書讓你正確理解人工智慧的力量，不用做重複的事或錯誤的事；加上可以立即執行的實例。不只強調高速且大量運算的舊觀念，在不抵觸CPU／GPU的硬體邏輯運算下，讓本書的實例在你的專案中，能輕鬆的應用自如。

作者簡介

黃義軒

工作經歷：遠傳電信網路事業協理、光寶科技公司系統資深處長、美國聯合科技公司技術總監、阿里巴巴資料科學家。工程與財金雙碩士，IT相關產業經驗23年。

Kavin Na Yang

工作經歷：美國籍，IBM美國企業服務總監。資工博士，IT相關產業經驗28 年。

吳書亞

工作經歷：擎邦科技公司專案經理、IBM等系統服務及工業製程顧照。IT相關產業經驗20年。

以上作者來自「人工智慧大現場」團隊。
人工智慧大現場聯絡方式：igreener.tw@gmail.com。

CHAPTER 02 2天：建構最佳AI開發環境
CHAPTER 03 3天：AI專案基本功－三部曲完成專案
CHAPTER 04 5天：強化資料結構基本功
CHAPTER 05 3天：進化版大數據網路爬蟲技巧
CHAPTER 06 6天：熟悉即時系統的操作
CHAPTER 07 9天：AI原理與實作