大数据和人工智能现在已经进入我们生活的各个领域，它在给人民生活创造便利的同时，也带来了不少挑战。在工作和就业领域，大数据与人工智能一方面创造了新的就业模式，比如平台经济，另一方面也大量替代了传统岗位。女性在传统经济中受到不同程度的歧视已是不争的事实，那么大数据和人工智能的发展带来的新经济模式对于女性的工作权来说又意味着什么？是机会还是挑战？我们对此又能做些什么？本书以人权的视角，从工作权的概念切入，详细分析了大数据和人工智能对传统就业的性别影响，对平台经济中女性劳动者的影响，以及与主要由女性承担的家庭照顾劳动的关系，并探讨法律和政策可能做出的回应。

本书分为两个部分，共12章。第1章到第5章介绍了大数据的本体论、机器学习的基本理论等内容，为具体场景、算法的实践奠定了基础。读者可以了解到，在工程实践中，对大数据的处理、转化方式与人类学习知识并将其转化为实践的过程是多么相似。在对机器学习的介绍中，会对其数学原理、训练过程做基本的讲解，并辅以代码帮助读者了解真实场景中技术工具的使用。第6章到第12章提供了多个不同的用例，章节之间彼此独立，介绍了如何用人工智能技术（自然语言处理、模糊系统、遗传编程、群体智能、强化学习、网络安全、认知计算）实现大数据自动化解决方案。如果读者对 Java 编程语言、分布式计算框架、各种机器学习算法有一定的了解，那么本书可以帮助你建立一个全局观，从更广阔的视角来看待人工智能技术在大数据中的应用。如果读者对上述知识一无所知，但是对大数据人工智能的技术、业务非常感兴趣，那么可以通过本书获得从零到一的认知提升。

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本书跟从大数据和人工智能应用的融合之路，通过分析和解读整个数据驱动智能核心技术，希望能给读者提供一个大数据智能核心技术体系的入门学习和应用参考指南。本书前半部分内容重在核心技术解读：包括大数据智能的概论、大数据智能核心技术体系的多维解读、深度学习关键技术要点的分析，大数据智能应用三段论和敏捷大数据方法论的提出等内容。后半部分内容重在应用实践的探讨，深入分析了当前大数据智能独角兽Palantir、AlphaGo、Watson等核心产品和技术，并从个人学习到工程实践，从企业应用到政府治理，从业务理解到技术选型等多个层面，逐一解读大数据智能技术在学习、应用过程中面临的关键问题、陷阱，并给出参考意见。本书通过核心技术解读帮助读者学习、理解、应用大数据智能，具有重要的参考价值。本书适合的读者包括关注大数据和人工智能相关技术领域的在校学生、个人学习者和研发工程师、技术主管、企业高管、政府管理人员等。

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人工智能的商业应用呼之欲出，大数据技术则已在身边。承载着13亿用户的Facebook如何管理每日产生的海量数据？这是让很多公司技术人员都好奇的问题，有人竟然可以做得更出色。图形芯片技术不断成熟，可支持语音识别系统、开发基因疗法的软件和利用卫星照片绘制详细地图的程序。大数据还让博物馆实现逆生长，在参观者管理和募集捐赠方面发挥优势。我们特别编辑了这期《测试与突破：人工智能与大数据》专刊，尝试从商业视角解读人工智能的价值与发展路径，梳理人工智能的发展历程，发现最新研究进展与创新应用，了解大数据带来的商业革新，分享技术巨头们的战略与行动。

当前人工智能技术快速发展和应用，为推动经济社会变革提供了巨大的机遇，然而也给人类社会带来了新的安全风险挑战。《人工智能与治理》一书围绕人工智能国际治理问题，汇编了跨学科、多领域的研究成果，集中探讨了人工智能对国际关系的影响，以及人工智能全球合作的发展趋势，并对不同国家的人工智能战略进行了分析比较。同时，本书也探讨了人工智能军事化给国际安全带来的严峻挑战，分析了人工智能国际安全治理路径，并从不同角度审视人工智能技术相关的风险、治理与伦理问题。

数据作为一种新型生产要素，在未来的社会发展过程中将扮演越来越重要的角色，提升数据素养将有助于促进中国人工智能后备人才的高质量发展。本书以人工智能下的大数据时代为背景，从数据素养、数据分析基础、统计分析、机器学习多个维度全面系统地介绍了如何探索数据、整理数据和分析数据。本书没有给出晦涩难懂的数学公式，也不涉及复杂烦琐的程序代码，而是在阐述基本原理的基础上，辅以简洁的Python 程序，让读者能够快速入门，提升个人的数据综合素养。

无数据，不AI。而没有统一完整的基础数据资源平台管理，AIOps也无从谈起。基础运维数据资源平台是AIOps的数据基石，也是未来支撑企业数据战略的两大数据平台之一。构建数据平台需要数据治理工作的保驾护航。然而在运维数据治理领域开展数据治理工作尚属空白，缺乏理论体系支撑和值得借鉴的成功经验。本书在分析运维数据治理与传统数据治理的差异化特点基础上，对于数据治理的DAMA理论体系在运维数据管理领域实现了在广义元数据管理、广义数据标准、广义数据模型等理论突破，创造性的提出运维数据模型建设，为运维数据治理构建了体系化理论并提供了具有方法论支撑的完整蓝图。同时，就运维数据平台建设本书也分享了基于数据模型实体库的概要设计，以数据湖为基础，包含运维数据中台建设的架构规划。本书还在工业运维领域略作延展，分析工业运维数据模型的差异化特点，就包括数字孪生、时空数据等关键工业技术为核心的物理融合技术做了介绍，提出了开展智能工业运维的必要内容。

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