本书共7章。第1章带领读者初步探索人工智能的内涵和发展史，人工智能及工业人工智能的定义，并结合具体应用详述工业人工智能基础。第2-5章从分类、聚类、回归、建模四个角度出发，以不同的案例作为引导，依托算法平台进行实战操作，分别介绍支持向量机、神经网络、聚类算法、线性回归和决策树等经典算法。这些算法的变体能够解决大多数实际工业问题，而且涵盖了人工智能的传统机器学习和深度学习领域，涉及了不同的学习任务类别。第6章则介绍工业人工智能的重要引擎—优化算法。第7章从工业部署的场景需求、硬件平台选择、实践案例等方面简要介绍机器学习模型的工业部署方案。