認知計算是一項實現人類與計算機協作的技術，通過發現數據中的模式和異常，從而獲得洞察力和知識。朱迪斯·S.赫爾維茨、瑪西亞·A.考夫曼、阿德裡安·鮑爾斯所著的《認知計算與大數據分析》對底層的技術進行了綜合性地指導和解釋，比如人工智能、機器學習、自然語言處理及大數據分析，闡述了如何利用這些技術來轉變你的組織。你將從IBM、谷歌、***、日立、戴爾、思科和Numenta等企業的專業解決方案中獲益。本書還詳細介紹了IBM的沃森（Waston）繫統，以及它對認知計算發展的影響。認知繫統正在開闢計算的新紀元。通過本書，你將獲得應用這一技術所需的理論和實踐指導。

朱迪斯·S.赫爾維茨、瑪西亞·A.考夫曼、阿德 裡安·鮑爾斯所著的《認知計算與大數據分析》深入 探討了認知計算的基本構成，直擊目前的人工智能和 機器智能熱點，對相關內容進行碎片化整合。認知計 算是一種實在的方法，能夠支持人們解決機器學習的 問題，這將改變市場和產業。本書並非要取代眾多出 色的技術書籍，這些書籍具有獨立主題，比如機器學 習、自然語言處理、高級分析、神經網絡、物聯網、 分布式計算和雲計算。事實上，我們認為明智的做法 是，利用本書來理解這些技術是怎麼組合的，然後通 過探索每個主題的細節來獲得更加深入的學習。

第1章 認知計算的基礎
1.1 新一代的認知計算
1.2 認知繫統的使用
1.3 繫統認知的組成
1.4 從數據中獲取信息
1.5 作為認知計算基礎的人工智能
1.6 理解認知
1.7 關於判斷和選擇的兩個繫統
1.7.1 繫統1——自動思考：直覺和偏向
1.7.2 繫統2——被控制的，以規則為中心且專注的努力
1.8 理解繫統間的復雜關繫
1.9 認知繫統的元素
1.9.1 基礎設施和部署模式
1.9.2 數據訪問、元數據和管理服務
1.9.3 語料庫、分類繫統和數據分類
1.9.4 數據分析服務
1.9.5 持續機器學習
1.9.6 學習的過程
1.9.7 呈現與可視化服務
1.9.8 認知應用
1.10 總結
第2章 認知繫統的設計原則
2.1 認知繫統的組成
2.2 建立語料庫
2.3 輸入數據到認知繫統
2.3.1 利用內部與外部數據源
2.3.2 數據訪問和特征提取服務
2.3.3 分析服務
2.4 機器學習
2.4.1 在數據中發現模式
2.4.2 監督學習
2.4.3 強化學習
2.4.4 無監督學習
2.5 假設的生成與評定
2.5.1 假設生成
2.5.2 假設評定
2.6 呈現和可視化服務
2.7 總結
……
第3章 自然語言處理支持下的認知繫統
第4章 大數據和認知計算的關繫
第5章 在分類學和本體論中表示知識
第6章 應用於認知計算的**分析方法
第7章 認知計算中雲和分布式計算的作用
第8章 認知計算的商業意義
第9章 IBM 沃森（Watson）——一個認知繫統
**0章 建立認知應用的過程
**1章 建立認知醫療繫統
**2章 智慧城市：政府管理中的認知計算
**3章 新興認知計算領域
**4章 認知計算的未來應用