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第1章 绪论1

1.1人工智能与未来2

1.1.1DeepMind与强化学习3

1.1.2生物与算法4

1.1.3被撼动的自我5

1.1.4被取代的工作8

1.1.5新的社会契约12

1.2人机对话的意义13

1.3人机交互的变迁15

1.4需求、风口、周期16

1.4.1需求与风口16

1.4.2周期三段论17

1.4.3周期中的产品经理19

1.4.4人工智能周期20

第2章 产品经理与系统设计22

2.1产品经理与技术23

2.1.1产品经理的技术了解层级23

2.1.2技术型产品经理的定位25

2.1.3技术型产品经理的价值27

2.1.4技术型产品经理的思维能力29

2.2系统与系统思维33

2.2.1系统之美33

2.2.2优秀软件系统的特征35

2.2.3系统设计的基本问题38

2.3平台设计通用工作流程39

第3章 人工智能技术42

3.1机器学习43

3.1.1机器学习简介43

3.1.2k-近邻（kNN）算法45

3.1.3ID3决策树算法46

3.1.4朴素贝叶斯分类算法47

3.1.5逻辑回归算法50

3.1.6支持向量机（SVM）53

3.1.7AdaBoost元算法55

3.1.8线性回归及树回归算法58

3.1.9K均值聚类算法61

3.1.10Apriori及FP-growth算法63

3.1.11PCA与SVD64

3.1.12主题模型LDA66

3.2深度学习68

3.2.1深度学习与机器学习68

3.2.2感知机模型与前馈神经网络69

3.2.3深度神经网络的训练72

3.2.4卷积神经网络（CNN）79

3.2.5递归神经网络（RNN）与LSTM84

3.3自然语言处理87

3.3.1自然语言处理简介87

3.3.2熵88

3.3.3形式语言90

3.3.4语言模型91

3.3.5马尔可夫模型（MM）93

3.3.6隐马尔可夫模型（HMM）94

3.3.7最大熵模型（MEM）96

3.3.8最大熵马尔可夫模型（MEMM）与条件随机场（CRF）96

3.3.9词法分析98

3.3.10句法分析100

3.3.11语义分析102

第4章 智能交互技术104

4.1智能搜索105

4.1.1搜索命中方式107

4.1.2SMT与词义相似度109

4.1.3词向量与word2vec109

4.1.4利用DNN优化搜索结果113

4.1.5利用CNN计算语义相关性116

4.1.6利用RNN构建语言模型118

4.1.7基于知识图谱的知识推理120

4.1.8知识图谱的局限122

4.1.9其他智能搜索技术123

4.2对话交互124

4.2.1对话交互概述124

4.2.2自然语言理解与填槽125

4.2.3开放域上下文理解127

4.2.4自然语言生成与seq2seq128

4.2.5人机对话与强化学习132

4.3问答匹配技术的发展134

第5章 Bot Framework设计探究138

5.1多轮对话初探139

5.2对话系统与语义表示140

5.2.1对话系统的组成140

5.2.2语义表示的三种方式141

5.2.3Bot Framework的产生145

5.3Bot Framework设计148

5.3.1国内外开放Bot Framework一览148

5.3.2BotFramework的组成150

5.3.3意图（Intent）150

5.3.4实体（Entity）158

5.3.5训练（Training）163

5.3.6基于分布语义的平台设计173

5.3.7基于对话流/图设计的Bot Framework174

5.4基于Bot Framework的多轮对话180

5.4.1基于分布语义的人机对话180

5.4.2基于模型论语义的人机对话182

5.4.3基于框架语义的人机对话183

5.4.4Bot Framework下的人机对话逻辑184

5.4.5寻找设计与对话逻辑的最优解194

第6章 对话服务管理与数据分析平台212

6.1人机对话平台基本模型213

6.2对话服务管理215

6.2.1服务部署与模拟测试215

6.2.2发布上线与版本管理218

6.2.3特殊类型对话服务管理220

6.3对话数据分析平台221