对品牌价值进行研究有其特殊性与困难之处，传统上一般采用基于管理学或营销学的理论和方法进行研究，难以充分考虑品牌系统的复杂性、广泛性和多样性。鉴于此，本书以人工智能理论作为研究品牌的出发点，将机器学习算法、神经网络、动态随机一般均衡理论和累积法参数估计方法与品牌学进行有机结合，从经济学和人工智能视角，系统阐述和厘清人工智能算法在品牌发展战略中的应用方法，是一本关于方法论的著作。书中既有完备清晰的数学推导、精妙新颖的研究想法，又有规范严谨的学术过程，这使得本书兼具学术价值与实际应用价值。
本书可作为政府部门、企事业单位决策人员的参考书籍；也可作为相关研究机构研究人员的参考书籍；还可作为高等院校经济学、管理学相关专业学科建设和教学参考用书。

前言
第一篇 品牌及人工智能综述
第1章 品牌及品牌价值
1.1 品牌的界定
1.1.1 品牌及其相关概念
1.1.2 与品牌相关的专业术语
1.1.3 品牌可识别性、知名度、美誉度、忠诚度
1.2 品牌的价值
1.2.1 品牌价值描述
1.2.2 品牌定价
1.2.3 品牌的使用价值
1.2.4 品牌财务价值
1.3 品牌发展战略是国家经济发展和改革战略
1.3.1 党和国家领导人重视和关心品牌发展
1.3.2 国家政府部门对品牌建设高度重视
1.3.3 实施品牌发展战略需要全社会的关注
1.3.4 品牌发展战略的实施现状
1.4 品牌研究的三个层面
第2章 人工智能算法综述
2.1 人工智能概览
2.1.1 人工智能在品牌研究中的应用前景
2.1.2 人工智能的五大核心技术
2.2 机器学习的定义与常见任务
2.2.1 机器学习的定义
2.2.2 机器学习的常见任务
2.3 机器学习算法的分类
2.3.1 分类与回归
2.3.2 监督学习与无监督学习
2.4 机器学习发展历程
2.4.1 监督学习
2.4.2 聚类
2.4.3 数据降维
2.4.4 概率图模型
2.4.5 深度学习
2.4.6 强化学习
2.5 性能度量
2.5.1 分类任务
2.5.2 回归任务
2.6 几种常见机器学习算法介绍
2.6.1 监督学习算法
2.6.2 无监督学习算法
第二篇 神经网络算法在品牌发展战略中的应用
第3章 神经网络基础知识
3.1 神经网络算法的起源与特征
3.1.1 神经网络的生物学起源
3.1.2 神经网络特征
3.2 神经网络算法的历史沿革
3.2.1 1970年以前
3.2.2 1970年至1982年
3.2.3 1982年至2006年
3.2.4 2006年至今
3.3 神经网络算法数学基础
3.3.1 泰勒级数展开
3.3.2 梯度、黑塞矩阵、方向导数
3.4 性能指标优化算法
3.4.1 最速下降法
3.4.2 牛顿法
……
第三篇 动态随机一般均衡模型在品牌发展战略中的应用
第四篇 累积法在人工智能算法参数估计中的应用
参考文献
附录A 品牌战略及其发展趋势
附录B 人工智能在医疗大健康管理中的应用