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内容简介

当人们听说“AI的进化将剥夺人类的就业机会” 时，出于对机器的担忧和反感，他们就会产生逆反心理，从而造成对AI能力的过高预估；另一方面，当这种过高的期待没有实现时，人们就会产生对AI的全面否定，如“AI什么也干不了”“到头来还不是一无是处、毫无意义”。我们该如何澄清关于AI的各种误解，使企业能够从容自如地使用AI？本书作者野村直之30多年来一直致力于AI的开发、应用和部署。在本书中，他针对已经参与或即将参与Al系统相关工作的读者揭示了诸多为了充分应用 AI系统需要掌握的要点。 ·AI的现状。目前的AI都是辅助性工具，“强 AI”还无法在21世纪内诞生。 ·AI的核心技术——深度学习。AI应用落地的关键在于目标精度的评测与活用，通过使用精确率和召回率两个指标，来准备良好的样本数据。 ·样本数据的制作。通过短周期原型开发评估目标精度，加之专业人士的参与，同时使用高性能的GPU 硬件。 ·AI部署人才应具备的技能。AI时代的人才需要福尔摩斯般的思考能力，不仅要善于发现问题，打破现有局面，还要为解决问题设定目标，完成从“知识劳动”到“智能劳动”的转变。

第1章当今AI的功能与局限关于AI常见的误解利用大数据的围棋AI 如何有效运用“幼儿智能” 思考能够使用图像识别技术的商业领域深度学习是“原始数据计算” 通过三个数轴对AI进行分类深度学习是如何提取特征的 “模式识别”：AI的眼睛和耳朵使用深度学习的机器翻译能够获得压倒性胜利的原因 “强AI”的出现至少要到22世纪吗指数函数的恐怖知识量的增加至多是二次曲线级充分运用深度学习的必要性深度学习与其他方式的结合也很有价值第2章使用深度学习的基本流程在AI应用中不可或缺的目标设定分享评测数据使其可以共用作为精度指标的“精确率”和“召回率” 作为前提的正确结果不止一个不同场景中对精确率和召回率的重视程度不同业余和专业所需的精度是不同的深度学习的准确性评估测试非常简单能准备反映共同特征和多样性差异的训练数据使用开发环境进行数据学习的流程注意过度拟合第3章目标精度的实际评估和利用从危险驾驶分类中了解自动驾驶的问题 AI给生产力带来的提升效果交通标志与AI的匹配和RFID化也是必要的精度目标的设定和预算是“鸡与蛋”的问题自动驾驶需要用各种观点进行综合评估特斯拉汽车为何发生车祸结合预期值评估服务质量非常重要设计业务流程时的混淆矩阵很重要用附有概率值的判定结果将分支条件精细化根据置信度对处理结果进行场景分类为每个样本或医疗机构设置最佳精度对AI纠错的意义如何评估聊天机器人的准确性用“对话成立度”对精度进行定量评估参考信息技术架构库改善业务流程让AI学习特殊情况下的数据第4章 AI部署的实例企业的数字化将AI API化后公开 AI部署的战略以及企业内部体制制作样本数据时的注意点标注人员进行的标注工作增加相互之间只有少许差异的样本数据

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