1.1　人工智能相關(guān)概念
1.1.1　人工智能的定義
1.1.2　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
1.1.3　人工智能基本要素
1.2　機(jī)器學(xué)習(xí)的概念
1.2.1　機(jī)器學(xué)習(xí)的定義
1.2.2　機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)
1.2.3　機(jī)器學(xué)習(xí)的原理
1.2.4　機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用范圍
1.3　機(jī)器學(xué)習(xí)的分類
1.3.1　按學(xué)習(xí)模式不同分類
1.3.2　按算法網(wǎng)絡(luò)深度分類

2.1　全球人工智能行業(yè)發(fā)展綜述
2.1.1　人工智能發(fā)展歷程
2.1.2　人工智能支持政策
2.1.3　人工智能市場(chǎng)規(guī)模
2.1.4　人工智能區(qū)域分布
2.1.5　人工智能市場(chǎng)結(jié)構(gòu)
2.1.6　人工智能專利數(shù)量
2.1.7　人工智能融資規(guī)模
2.1.8　人工智能應(yīng)用狀況
2.2　中國(guó)人工智能市場(chǎng)運(yùn)行狀況
2.2.1　人工智能發(fā)展歷程
2.2.2　人工智能產(chǎn)業(yè)政策
2.2.3　人工智能市場(chǎng)規(guī)模
2.2.4　人工智能軟件規(guī)模
2.2.5　人工智能企業(yè)數(shù)量
2.2.6　人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
2.2.7　人工智能從業(yè)人員
2.2.8　人工智能融資規(guī)模
2.3　人工智能基礎(chǔ)層
2.3.1　基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值
2.3.2　基礎(chǔ)層發(fā)展歷程
2.3.3　基礎(chǔ)層市場(chǎng)規(guī)模
2.3.4　基礎(chǔ)層發(fā)展現(xiàn)狀
2.3.5　基礎(chǔ)層融資規(guī)模
2.3.6　基礎(chǔ)層發(fā)展問題
2.3.7　基礎(chǔ)層發(fā)展趨勢(shì)
2.4　人工智能技術(shù)層
2.4.1　技術(shù)層發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.2　人工智能技術(shù)全景
2.4.3　人工智能技術(shù)水平
2.4.4　人工智能技術(shù)分布
2.4.5　人工智能技術(shù)成熟度
2.4.6　人工智能熱點(diǎn)技術(shù)
2.4.7　人工智能專利數(shù)量
2.4.8　自然語音處理技術(shù)
2.4.9　生物特征識(shí)別技術(shù)
2.4.10　知識(shí)圖譜技術(shù)
2.4.11　計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
2.4.12　語音語義技術(shù)
2.4.13　人工智能技術(shù)平臺(tái)
2.4.14　技術(shù)層發(fā)展問題
2.4.15　技術(shù)層發(fā)展趨勢(shì)
2.5　人工智能應(yīng)用層
2.5.1　應(yīng)用層發(fā)展現(xiàn)狀
2.5.2　各應(yīng)用層成熟度
2.5.3　應(yīng)用層市場(chǎng)結(jié)構(gòu)
2.5.4　應(yīng)用層發(fā)展問題
2.5.5　應(yīng)用層發(fā)展趨勢(shì)
2.5.6　人工智能醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用
2.5.7　人工智能金融領(lǐng)域應(yīng)用
2.5.8　人工智能智慧城市應(yīng)用
2.5.9　人工智能教育領(lǐng)域應(yīng)用
2.5.10　人工智能制造業(yè)應(yīng)用
2.6　部分城市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
2.6.1　上海市
2.6.2　北京市
2.6.3　深圳市
2.6.4　杭州市
2.7　中國(guó)人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析
2.7.1　人工智能總體發(fā)展趨勢(shì)
2.7.2　人工智能宏觀趨勢(shì)研判
2.7.3　人工智能技術(shù)發(fā)展研判
2.7.4　人工智能應(yīng)用場(chǎng)景研判
2.7.5　人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)

3.1　全球機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1　機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)模分析
3.1.2　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展動(dòng)力
3.1.3　機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局
3.1.4　機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展面臨挑戰(zhàn)
3.1.5　機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)
3.1.6　機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)前景預(yù)測(cè)
3.2　中國(guó)機(jī)器行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析
3.2.1　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展歷程
3.2.2　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)政策回顧
3.2.3　機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)模分析
3.2.4　機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)區(qū)域分布
3.2.5　機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局
3.2.6　機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)份額
3.2.7　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)制約因素
3.3　中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
3.3.1　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展路線
3.3.2　機(jī)器學(xué)習(xí)專利申請(qǐng)數(shù)量
3.3.3　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.4　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成熟度
3.3.5　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)研究進(jìn)展
3.3.6　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)研究趨勢(shì)

4.1　機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
4.2　機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈上游分析
4.2.1　人工智能芯片主要類型
4.2.2　人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模
4.2.3　人工智能芯片供應(yīng)商
4.2.4　云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模分析
4.2.5　云計(jì)算平臺(tái)服務(wù)商
4.2.6　云計(jì)算代表企業(yè)介紹
4.2.7　大數(shù)據(jù)技術(shù)體系圖譜
4.2.8　大數(shù)據(jù)服務(wù)商分析
4.2.9　大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模分析
4.2.10　大數(shù)據(jù)市場(chǎng)支出規(guī)模
4.2.11　大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用結(jié)構(gòu)
4.2.12　大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才需求
4.3　機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈中游分析
4.3.1　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商
4.3.2　機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)廠商
4.3.3　機(jī)器學(xué)習(xí)開放平臺(tái)
4.3.4　機(jī)器學(xué)習(xí)開源發(fā)展
4.4　機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈下游概述
4.4.1　機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用服務(wù)商
4.4.2　機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域概況
4.4.3　基于GPU的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

5.1　深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展綜述
5.1.1　深度學(xué)習(xí)基本概念
5.1.2　深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程
5.1.3　深度學(xué)習(xí)所處階段
5.1.4　深度學(xué)習(xí)主要功能
5.1.5　深度學(xué)習(xí)發(fā)展動(dòng)力
5.1.6　深度學(xué)習(xí)融合發(fā)展
5.2　深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)運(yùn)行現(xiàn)狀分析
5.2.1　深度學(xué)習(xí)競(jìng)爭(zhēng)格局
5.2.2　細(xì)分市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀
5.2.3　預(yù)訓(xùn)練模型現(xiàn)狀分析
5.2.4　深度學(xué)習(xí)融資現(xiàn)狀
5.2.5　深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域
5.2.6　深度學(xué)習(xí)發(fā)展問題
5.2.7　深度學(xué)習(xí)發(fā)展建議
5.3　深度學(xué)習(xí)開源框架市場(chǎng)分析
5.3.1　深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展歷程
5.3.2　深度學(xué)習(xí)框架主要作用
5.3.3　深度學(xué)習(xí)框架驅(qū)動(dòng)因素
5.3.4　深度學(xué)習(xí)框架市場(chǎng)份額
5.3.5　開源框架市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局
5.3.6　選擇開源框架的考量因素
5.4　深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展前景及趨勢(shì)分析
5.4.1　深度學(xué)習(xí)應(yīng)用前景
5.4.2　深度學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢(shì)
5.4.3　深度學(xué)習(xí)技術(shù)趨勢(shì)
5.4.4　模型小型化發(fā)展方向

6.1　機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用場(chǎng)景分析
6.1.1　分類算法應(yīng)用場(chǎng)景
6.1.2　回歸算法應(yīng)用場(chǎng)景
6.1.3　聚類算法應(yīng)用場(chǎng)景
6.1.4　關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用場(chǎng)景
6.2　機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.2.1　主要應(yīng)用場(chǎng)景
6.2.2　醫(yī)療影像智能診斷
6.2.3　新藥研發(fā)
6.2.4　基因測(cè)序
6.3　機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.3.1　主要應(yīng)用場(chǎng)景
6.3.2　聯(lián)邦學(xué)習(xí)
6.3.3　金融科技
6.3.4　智能風(fēng)控
6.3.5　智慧銀行
6.3.6　智慧投顧
6.4　機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.4.1　應(yīng)用意義
6.4.2　應(yīng)用現(xiàn)狀
6.4.3　應(yīng)用問題
6.4.4　應(yīng)用展望
6.5　機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)中的應(yīng)用
6.5.1　應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
6.5.2　智能工廠
6.5.3　智能物流
6.5.4　智能系統(tǒng)
6.5.5　缺陷檢測(cè)
6.5.6　預(yù)測(cè)性維護(hù)
6.5.7　生成設(shè)計(jì)
6.5.8　能耗預(yù)測(cè)
6.5.9　供應(yīng)鏈管理
6.6　機(jī)器學(xué)習(xí)在智慧城市中的應(yīng)用
6.6.1　智能政務(wù)
6.6.2　智能基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)
6.6.3　智能交通
6.6.4　自動(dòng)駕駛
6.6.5　安防行業(yè)
6.7　機(jī)器學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用
6.7.1　智慧校園
6.7.2　智慧課堂
6.7.3　智適應(yīng)教學(xué)

7.1　全球主要科技企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)布局
7.2　機(jī)器學(xué)習(xí)在國(guó)外企業(yè)中的應(yīng)用
7.2.1　亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.2　蘋果公司機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.3　Ayasdi機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.4　Digital Reasoning機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.5　Facebook機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.6　谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.7　IBM Watson機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.8　QBurst機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.9　高通機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.2.10　Uber機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
7.3　機(jī)器學(xué)習(xí)在國(guó)內(nèi)企業(yè)中的應(yīng)用
7.3.1　百度機(jī)器學(xué)習(xí)云平臺(tái)
7.3.2　阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)
7.3.3　騰訊智能鈦機(jī)器學(xué)習(xí)
7.3.4　第四范式AutoML平臺(tái)

8.1　商湯科技
8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2　經(jīng)營(yíng)效益分析
8.1.3　企業(yè)商業(yè)模式
8.1.4　機(jī)器學(xué)習(xí)布局
8.1.5　企業(yè)融資狀況
8.2　第四范式
8.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2　機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)
8.2.3　企業(yè)融資規(guī)模
8.2.4　企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)
8.2.5　企業(yè)研發(fā)投入
8.2.6　企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
8.3　曠視科技
8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2　企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益
8.3.3　企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模
8.3.4　企業(yè)業(yè)務(wù)構(gòu)成
8.3.5　企業(yè)研發(fā)投入
8.3.6　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
8.4　科大訊飛
8.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2　經(jīng)營(yíng)效益分析
8.4.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
8.4.4　財(cái)務(wù)狀況分析
8.4.5　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
8.4.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.4.7　未來前景展望
8.5　浪潮集團(tuán)
8.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2　經(jīng)營(yíng)效益分析
8.5.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
8.5.4　財(cái)務(wù)狀況分析
8.5.5　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
8.5.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.5.7　未來前景展望
8.6　百度飛槳
8.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.6.2　企業(yè)發(fā)展歷程
8.6.3　平臺(tái)技術(shù)優(yōu)勢(shì)
8.6.4　企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力
8.6.5　深度學(xué)習(xí)發(fā)展
8.6.6　平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景
8.7　索信達(dá)控股
8.7.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.7.2　機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
8.7.3　2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
8.7.4　2023年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
8.7.5　2024年企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析
8.8　其他企業(yè)
8.8.1　九章云極
8.8.2　阿里云
8.8.3　華為云
8.8.4　京東云
8.8.5　騰訊云
8.8.6　百分點(diǎn)
8.8.7　天云數(shù)據(jù)

9.1　中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)投資分析
9.1.1　機(jī)器學(xué)習(xí)投資狀況分析
9.1.2　機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入壁壘分析
9.2　中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展前景分析
9.2.1　機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)發(fā)展前景
9.2.2　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展方向
9.2.3　機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)空間預(yù)測(cè)
9.3　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析
9.3.1　發(fā)展膠囊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
9.3.2　發(fā)展生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
9.3.3　發(fā)展深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
9.3.4　可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)
9.4　2024-2028年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)預(yù)測(cè)分析
9.4.1　2024-2028年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)影響因素分析
9.4.2　2024-2028年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)