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第一章 機器學習相關介紹
第一節(jié) 人工智能相關概念
一、 人工智能的定義
二、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
三、 人工智能基本要素
第二節(jié) 機器學習的概念
一、 機器學習的定義
二、 機器學習開發(fā)平臺
三、 機器學習的原理
四、 機器學習應用范圍
第三節(jié) 機器學習的分類
一、 按學習模式不同分類
二、 按算法網(wǎng)絡深度分類
第二章 2020-2022年人工智能行業(yè)發(fā)展綜合分析
第一節(jié) 全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜述
一、 人工智能發(fā)展歷程
二、 人工智能支持政策
三、 人工智能市場規(guī)模
四、 人工智能區(qū)域分布
五、 人工智能市場結(jié)構
六、 人工智能專利數(shù)量
七、 人工智能融資規(guī)模
八、 人工智能應用狀況
第二節(jié) 中國人工智能市場運行狀況
一、 人工智能發(fā)展歷程
二、 人工智能產(chǎn)業(yè)政策
三、 人工智能市場規(guī)模
四、 人工智能軟件規(guī)模
五、 人工智能企業(yè)數(shù)量
六、 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
七、 人工智能從業(yè)人員
八、 人工智能融資規(guī)模
第三節(jié) 人工智能基礎層
一、 基礎層產(chǎn)業(yè)鏈價值
二、 基礎層發(fā)展歷程
三、 基礎層市場規(guī)模
四、 基礎層發(fā)展現(xiàn)狀
五、 基礎層融資規(guī)模
六、 基礎層發(fā)展問題
七、 基礎層發(fā)展趨勢
第四節(jié) 人工智能技術層
一、 技術層發(fā)展現(xiàn)狀
二、 人工智能技術全景
三、 人工智能技術水平
四、 人工智能技術分布
五、 人工智能技術成熟度
六、 人工智能熱點技術
七、 人工智能專利數(shù)量
八、 自然語音處理技術
九、 生物特征識別技術
十、 知識圖譜技術
十一、 計算機視覺技術
十二、 語音語義技術
十三、 人工智能技術平臺
十四、 技術層發(fā)展問題
十五、 技術層發(fā)展趨勢
第五節(jié) 人工智能應用層
一、 應用層發(fā)展現(xiàn)狀
二、 各應用層成熟度
三、 應用層市場結(jié)構
四、 應用層發(fā)展問題
五、 應用層發(fā)展趨勢
六、 人工智能醫(yī)療領域應用
七、 人工智能金融領域應用
八、 人工智能智慧城市應用
九、 人工智能教育領域應用
十、 人工智能制造業(yè)應用
第六節(jié) 部分城市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
一、 上海市
二、 北京市
三、 深圳市
四、 杭州市
第七節(jié) 中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢分析
一、 人工智能總體發(fā)展趨勢
二、 人工智能宏觀趨勢研判
三、 人工智能技術發(fā)展研判
四、 人工智能應用場景研判
五、 人工智能市場規(guī)模預測
第三章 2020-2022年機器學習行業(yè)發(fā)展綜合分析
第一節(jié) 全球機器學習行業(yè)發(fā)展綜述
一、 機器學習市場規(guī)模分析
二、 機器學習行業(yè)發(fā)展動力
三、 機器學習市場競爭格局
四、 機器學習發(fā)展面臨挑戰(zhàn)
五、 機器學習企業(yè)競爭優(yōu)勢
六、 機器學習市場前景預測
第二節(jié) 中國機器行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析
一、 機器學習行業(yè)發(fā)展歷程
二、 機器學習行業(yè)政策回顧
三、 機器學習市場規(guī)模分析
四、 機器學習市場區(qū)域分布
五、 機器學習市場競爭格局
六、 機器學習平臺市場份額
七、 機器學習行業(yè)制約因素
第三節(jié) 中國機器學習行業(yè)技術發(fā)展狀況
一、 機器學習技術發(fā)展路線
二、 機器學習專利申請數(shù)量
三、 機器學習技術發(fā)展現(xiàn)狀
四、 機器學習技術成熟度
五、 機器學習技術研究進展
六、 機器學習技術研究趨勢
第四章 中國機器學習產(chǎn)業(yè)鏈綜合分析
第一節(jié) 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈構成
第二節(jié) 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈上游分析
一、 人工智能芯片主要類型
二、 人工智能芯片市場規(guī)模
三、 人工智能芯片供應商
四、 云計算市場規(guī)模分析
五、 云計算平臺服務商
六、 云計算代表企業(yè)介紹
七、 大數(shù)據(jù)技術體系圖譜
八、 大數(shù)據(jù)服務商分析
九、 大數(shù)據(jù)市場規(guī)模分析
十、 大數(shù)據(jù)市場支出規(guī)模
十一、 大數(shù)據(jù)行業(yè)應用結(jié)構
十二、 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才需求
第三節(jié) 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈中游分析
一、 機器學習技術服務商
二、 機器學習平臺廠商
三、 機器學習開放平臺
四、 機器學習開源發(fā)展
第四節(jié) 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈下游概述
一、 機器學習應用服務商
二、 機器學習應用領域概況
三、 基于GPU的機器學習應用
第五章 2020-2022年深度學習行業(yè)發(fā)展深度分析
第一節(jié) 深度學習行業(yè)發(fā)展綜述
一、 深度學習基本概念
二、 深度學習發(fā)展歷程
三、 深度學習所處階段
四、 深度學習主要功能
五、 深度學習發(fā)展動力
六、 深度學習融合發(fā)展
第二節(jié) 深度學習市場運行現(xiàn)狀分析
一、 深度學習競爭格局
二、 細分市場發(fā)展現(xiàn)狀
三、 預訓練模型現(xiàn)狀分析
四、 深度學習融資現(xiàn)狀
五、 深度學習應用領域
六、 深度學習發(fā)展問題
七、 深度學習發(fā)展建議
第三節(jié) 深度學習開源框架市場分析
一、 深度學習框架發(fā)展歷程
二、 深度學習框架主要作用
三、 深度學習框架驅(qū)動因素
四、 深度學習框架市場份額
五、 開源框架市場競爭格局
六、 選擇開源框架的考量因素
第四節(jié) 深度學習行業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
一、 深度學習應用前景
二、 深度學習發(fā)展趨勢
三、 深度學習技術趨勢
四、 模型小型化發(fā)展方向
第六章 中國機器學習行業(yè)應用領域發(fā)展分析
第一節(jié) 機器學習算法應用場景分析
一、 分類算法應用場景
二、 回歸算法應用場景
三、 聚類算法應用場景
四、 關聯(lián)規(guī)則應用場景
第二節(jié) 機器學習在醫(yī)療領域中的應用
一、 主要應用場景
二、 醫(yī)療影像智能診斷
三、 新藥研發(fā)
四、 基因測序
第三節(jié) 機器學習在金融領域中的應用
一、 主要應用場景
二、 聯(lián)邦學習
三、 金融科技
四、 智能風控
五、 智慧銀行
六、 智慧投顧
第四節(jié) 機器學習在農(nóng)業(yè)領域中的應用
一、 應用意義
二、 應用現(xiàn)狀
三、 應用問題
四、 應用展望
第五節(jié) 機器學習在制造業(yè)中的應用
一、 應用優(yōu)勢
二、 智能工廠
三、 智能物流
四、 智能系統(tǒng)
五、 缺陷檢測
六、 預測性維護
七、 生成設計
八、 能耗預測
九、 供應鏈管理
第六節(jié) 機器學習在智慧城市中的應用
一、 智能政務
二、 智能基礎設施系統(tǒng)
三、 智能交通
四、 自動駕駛
五、 安防行業(yè)
第七節(jié) 機器學習在教育領域中的應用
一、 智慧校園
二、 智慧課堂
三、 智適應教學
第七章 國內(nèi)外企業(yè)主要機器學習產(chǎn)品及應用分析
第一節(jié) 全球主要科技企業(yè)機器學習布局
第二節(jié) 機器學習在國外企業(yè)中的應用
一、 亞馬遜機器學習應用
二、 蘋果公司機器學習應用
三、 Ayasdi機器學習應用
四、 Digital Reasoning機器學習應用
五、 Facebook機器學習應用
六、 谷歌機器學習應用
七、 IBM Watson機器學習應用
八、 QBurst機器學習應用
九、 高通機器學習應用
十、 Uber機器學習應用
第三節(jié) 機器學習在國內(nèi)企業(yè)中的應用
一、 百度機器學習云平臺
二、 阿里云機器學習平臺
三、 騰訊智能鈦機器學習
四、 第四范式AutoML平臺
第八章 2019-2022年中國機器學習重點企業(yè)經(jīng)營分析
第一節(jié) 商湯科技
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 經(jīng)營效益分析
三、 企業(yè)商業(yè)模式
四、 機器學習布局
五、 企業(yè)融資狀況
第二節(jié) 第四范式
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 機器學習平臺
三、 企業(yè)融資規(guī)模
四、 企業(yè)競爭優(yōu)勢
五、 企業(yè)研發(fā)投入
六、 企業(yè)應用場景
第三節(jié) 曠視科技
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 企業(yè)經(jīng)營效益
三、 企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模
四、 企業(yè)業(yè)務構成
五、 企業(yè)研發(fā)投入
六、 機器學習技術
第四節(jié) 科大訊飛
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 經(jīng)營效益分析
三、 業(yè)務經(jīng)營分析
四、 財務狀況分析
五、 核心競爭力分析
六、 公司發(fā)展戰(zhàn)略
七、 未來前景展望
第五節(jié) 浪潮集團
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 經(jīng)營效益分析
三、 業(yè)務經(jīng)營分析
四、 財務狀況分析
五、 核心競爭力分析
六、 公司發(fā)展戰(zhàn)略
七、 未來前景展望
第六節(jié) 百度飛槳
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 企業(yè)發(fā)展歷程
三、 平臺技術優(yōu)勢
四、 企業(yè)核心競爭力
五、 深度學習發(fā)展
六、 平臺應用場景
第七節(jié) 索信達控股
一、 企業(yè)發(fā)展概況
二、 機器學習應用
三、 2020年企業(yè)經(jīng)營狀況
四、 2021年企業(yè)經(jīng)營狀況
五、 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況
第八節(jié) 其他企業(yè)
一、 九章云極
二、 阿里云
三、 華為云
四、 京東云
五、 騰訊云
六、 百分點
七、 天云數(shù)據(jù)
第九章 2023-2028年中國機器學習行業(yè)投資分析及前景預測
第一節(jié) 中國機器學習行業(yè)投資分析
一、 機器學習投資狀況分析
二、 機器學習進入壁壘分析
第二節(jié) 中國機器學習行業(yè)發(fā)展前景分析
一、 機器學習市場發(fā)展前景
二、 機器學習行業(yè)發(fā)展方向
三、 機器學習市場空間預測
第三節(jié) 機器學習技術發(fā)展趨勢分析
一、 發(fā)展膠囊網(wǎng)絡技術
二、 發(fā)展生成對抗網(wǎng)絡
三、 發(fā)展深度強化學習
四、 可解釋性機器學習
第四節(jié) 2023-2028年中國機器學習行業(yè)預測分析
一、 2023-2028年中國機器學習行業(yè)影響因素分析
二、 2023-2028年中國機器學習市場規(guī)模預測
圖表目錄
圖表 AI產(chǎn)業(yè)鏈價值傳導機制
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
圖表 中國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜
圖表 人工智能發(fā)展三要素
圖表 機器學習相關概念的辨識
圖表 中國機器學習開發(fā)平臺研究定義
圖表 機器學習流程
圖表 機器學習之數(shù)據(jù)收集
圖表 機器學習之特征工程
圖表 機器學習常用算法
圖表 機器學習的應用范圍
圖表 機器學習的分類（按是否有標簽）
圖表 監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習的特點
圖表 人工智能、機器學習、深度學習的關系
圖表 人工智能行業(yè)發(fā)展歷程
圖表 人工智能的三次發(fā)展浪潮
圖表 2010-2021年全球人工智能行業(yè)專利申請量及授權量
圖表 2015-2021年全球人工智能投融資規(guī)模
圖表 2015-2021年全球人工智能投融資筆數(shù)各輪次占比
圖表 中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表 中國人工智能發(fā)展重要支持政策
圖表 2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)相關政策
圖表 人工智能基礎層相關政策
圖表 2019-2030年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模及預測
圖表 2019-2025年中國人工智能產(chǎn)業(yè)及帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模
圖表 2014-2021年中國人工智能行業(yè)投融資情況
圖表 2017-2021年中國人工智能行業(yè)投融資輪次分布(按事件數(shù))
圖表 2014-2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模
圖表 2016-2020年中國人工智能行業(yè)投融資情況
圖表 2021年人工智能賽道披露融資金額Top10企業(yè)
圖表 2011-2021年人工智能賽道投融資事件數(shù)量及披露金額
圖表 2011-2021年中國人工智能細分賽道融資事件數(shù)量
圖表 2011-2021年中國人工智能賽道融資輪次分布
圖表 2011-2021年中國人工智能賽道融資次數(shù)Top10品牌
圖表 2011-2021年人工智能賽道融資事件Top10城市
圖表 2011-2021年中國人工智能賽道最佳捕手Top10
圖表 人工智能基礎層構成
圖表 人工智能基礎層產(chǎn)業(yè)圖譜
圖表 人工智能基礎層資源發(fā)展歷程及效能曲線
圖表 2019-2025年人工智能基礎層市場規(guī)模
圖表 2015-2021年中國人工智能基礎層融資事件分布情況
圖表 中國人工智能基礎層融資賽道分類統(tǒng)計
圖表 中國人工智能基礎層融資輪次分布
圖表 人工智能定義包含廣泛的技術
圖表 人工智能20個子領域的核心和外延劃分
圖表 中國大陸企業(yè)對人工智能技術的認可程度
圖表 2020年中國人工智能企業(yè)核心技術分布情況（按企業(yè)數(shù)）
圖表 2019年人工智能技術成熟度曲線
圖表 2020年人工智能技術成熟度曲線
圖表 2015-2020年人工智能子領域重點技術發(fā)展狀態(tài)（一）
圖表 2015-2020年人工智能子領域重點技術發(fā)展狀態(tài)（二）
圖表 2015-2020年人工智能子領域重點技術預期成熟時間
圖表 2020年中國人工智能企業(yè)專利申請量前五省份
圖表 自然語言處理技術應用流程
圖表 2020年自然語言處理相關專利申請量TOP10省份
圖表 2021年自然語言處理相關企業(yè)數(shù)量區(qū)域分布
圖表 自然語言處理領域技術研究發(fā)展趨勢
圖表 生物特征識別技術應用流程
圖表 知識圖譜應用流程
圖表 知識圖譜應用情況
圖表 2020年中國人工智能之計算機視覺應用市場份額
圖表 2020年中國人工智能之語音語義市場份額
圖表 2019-2025年中國AI技術開放平臺市場規(guī)模
圖表 2020年中國AI技術開放平臺市場規(guī)模結(jié)構分類（按AI技術能力）
圖表 人工智能技術各細分應用領域發(fā)展成熟度
圖表 2020年中國人工智能應用市場結(jié)構
圖表 人工智能技術在醫(yī)療領域的應用
圖表 人工智能技術在金融領域的應用
圖表 人工智能技術在智慧城市領域的應用
圖表 人工智能技術在教育領域的應用
圖表 人工智能技術在智能制造領域的應用
圖表 2020年上海市人工智能企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分布情況
圖表 2016-2020年上海市人工智能行業(yè)投融資情況
圖表 上海市重點人工智能產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)基本信息
圖表 北京市人工智能政策
圖表 2020年北京市人工智能企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分布情況
圖表 2015-2020年北京市人工智能行業(yè)投融資情況
圖表 北京市人工智能產(chǎn)業(yè)五大集聚區(qū)
圖表 深圳市人工智能政策（一）
圖表 深圳市人工智能政策（二）
圖表 2020年深圳市人工智能企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分布情況
圖表 2015-2020年深圳市人工智能行業(yè)投融資情況
圖表 深圳市重點人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)基本信息（一）
圖表 深圳市重點人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)基本信息（二）
圖表 2020年杭州市人工智能企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分布情況
圖表 2016-2020年杭州市人工智能行業(yè)投融資情況
圖表 杭州市重點人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)基本信息
圖表 AWS的機器學習技術堆棧
圖表 人類思考VS機器學習
圖表 典型廠商機器學習能力評價
圖表 機器學習發(fā)展歷程
圖表 機器學習技術演變歷程
圖表 2014-2020年中國機器學習全產(chǎn)業(yè)鏈市場規(guī)模
圖表 機器學習市場規(guī)模區(qū)域分布
圖表 2019年中國人工智能之機器學習開發(fā)平臺主流供應商
圖表 2020年中國人工智能之機器學習平臺市場份額
圖表 人工智能發(fā)展路線
圖表 機器學習的發(fā)展路線
圖表 有監(jiān)督學習的發(fā)展路線
圖表 無監(jiān)督學習——聚類算法的發(fā)展路線
圖表 無監(jiān)督學習——數(shù)據(jù)降維的發(fā)展路線
圖表 深度學習的發(fā)展路線
圖表 強化學習的發(fā)展路線
圖表 2020年機器學習相關專利申請量TOP10省份
圖表 2021年機器學習相關企業(yè)數(shù)量區(qū)域分布
圖表 2015-2020年機器學習技術發(fā)展狀態(tài)
圖表 2015-2020年機器學習技術預期成熟時間
圖表 機器學習領域技術研究發(fā)展趨勢
圖表 機器學習產(chǎn)業(yè)鏈
圖表 人工智能芯片分類對比（一）
圖表 人工智能芯片分類對比（二）
圖表 2018-2023年中國人工智能芯片市場規(guī)模
圖表 2019-2025年中國AI芯片市場規(guī)模
圖表 2019-2025年中國AI芯片細分架構市場規(guī)模
圖表 中國人工智能領域智能芯片代表企業(yè)
圖表 2016-2020年全球云計算市場規(guī)模及增速
圖表 2016-2020年中國公有云市場規(guī)模及增速
圖表 2016-2020年中國私有云市場規(guī)模及增速
圖表 2016-2020年中國公有云細分市場規(guī)模及增速
圖表 2020年中國公有云IaaS市場份額占比
圖表 中國人工智能領域云計算代表企業(yè)
圖表 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的三個層次
圖表 大數(shù)據(jù)技術體系圖譜及相關代表性的開源軟件
圖表 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)圖譜
圖表 大數(shù)據(jù)基礎硬件服務商
圖表 數(shù)據(jù)采集管理及存儲管理服務商
圖表 數(shù)據(jù)分析處理及交易管理服務商
圖表 2018-2023年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模及預測
圖表 2020年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)行業(yè)應用結(jié)構
圖表 2020年中國大數(shù)據(jù)人才需求崗位TOP10
圖表 2020年全球機器學習平臺廠商格局
圖表 2020年中國機器學習平臺廠商格局
圖表 深度學習技術發(fā)展階段
圖表 2020年中國深度學習平臺市場份額排名
圖表 2021年中國深度學習平臺市場份額排名
圖表 深度學習框架市場演進
圖表 人工智能開發(fā)平臺商業(yè)模式
圖表 2021年中國深度學習開源框架市場份額
圖表 開源框架發(fā)展歷程
圖表 主要開源框架活躍情況
圖表 用戶采用開源框架選項因素
圖表 從開源框架到完整技術棧的構建
圖表 全球主要科技企業(yè)布局機器學習概況（一）
圖表 全球主要科技企業(yè)布局機器學習概況（二）
圖表 HyperCycle ML技術架構實現(xiàn)AI全流程
圖表 第四范式融資歷程
圖表 百度、華為、阿里在機器學習領域的成就
圖表 2018-2020年曠視科技業(yè)務收入構成
圖表 EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺
圖表 中國人工智能領域機器學習代表企業(yè)融資階段
圖表 2020-2025年中國人工智能分技術領域市場規(guī)模預測
圖表 2023-2028年中國機器學習市場規(guī)模預測

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