本书全面而深入地探讨了人工智能及其在商业领域的应用，从人工智能的演化历史、商业数据分析的需求，到神经网络模型的基础知识、多模态数据分析的核心概念，再到大规模语言模型的定义与应用，内容涵盖了人工智能的多个关键领域。同时，也详细讨论了模型偏差与误差、模型评估指标、模型可解释性等重要议题。最后，以金融科技领域为例，详细阐述了商业决策问题的背景、数据准备过程、模型搭建与训练测试，以及模型评估方法，展示了人工智能在实际应用中的有效性和商业价值。这些内容共同为读者提供了一个全面而深入的人工智能知识体系，有助于读者理解和把握人工智能在商业领域的发展趋势和应用前景，适用于已经学习过基本数据挖掘方法的研究生或高年级本科生。