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人工智能实施指南

人工智能实施指南

  • 字数: 176
  • 出版社: 机械工业
  • 作者: (英)安德鲁·伯吉斯|译者:杨晓芳//胡波
  • 商品条码: 9787111770213
  • 适读年龄: 12+
  • 版次: 1
  • 开本: 32开
  • 页数: 228
  • 出版年份: 2025
  • 印次: 1
定价:¥79 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
内容简介
本书作者根据其专业见解诠释了企业实施人工智能的意义。全书分10章,从理论、行业案例、应用指南、困难挑战及未来发展等方面介绍了企业将自动化和人工智能思维转变成行动的方法和战略。书中讨论了如何正确对待对人工智能的过度炒作,介绍了人工智能的历史,将理论与实践相结合,讲解了人工智能能力框架及相关的技术和全球各行业的应用案例,阐述了把人工智能应用于企业的方法,包括所使用的工具和行动指南,详述了搭建人工智能平台及其相关的方法论,阐明了人工智能在除收益之外的问题和挑战、人工智能和其他自动化技术相结合的产业化,并预测了人工智能的未来发展前景。   本书能够助力企业更好地优化现有的产品、服务和流程,并为企业的未来发展提供新思路,可供从事人工智能应用的企业管理者、技术人员参考。
作者简介
安德鲁·伯吉斯(Andrew Burgess),管理顾问,为企业制定自动化策略,包括从提升生产力,到变革管理和转型,再到外包和机器人流程自动化。从2001年开始涉及人工智能,2017年开始,与各企业合作,助力其创建人工智能战略,识别人工智能的机会,寻找合适的解决方案或供应商,并创建实施的蓝图,是人工智能技术专家和企业业务之间的“翻译官”。
目录
目.录 译者序 前言 致谢 第1章 正确看待过度炒作 1 1.1 引言 1 1.2 人工智能框架介绍 .3 1.3 人工智能定义 6 1.4 人工智能对就业的影响 7 1.5 技术概述 8 1.6 关于本书 .11 第2章 人工智能现状 13 2.1 人工智能简史 .13 2.2 大数据的作用 .16 2.3 廉价存储的作用 19 2.4 更快的处理器的作用 .20 2.5 无处不在的连接作用 .21 2.6 关于人工智能云 22 2.7 什么是机器学习 24 2.8 人工智能的障碍 27 2.9 一些人工智能案例研究 29 2.10 结论 .31 2.11 学者的观点 .31 第3章 人工智能能力框架 34 3.1 引言 34 3.2 八大人工智能能力 37 3.3 使用人工智能能力框架 61 3.4 人工智能创业者的看法 63 第4章 人工智能相关技术 67 4.1 引言 67 4.2 人工智能与云 .68 4.3 人工智能与机器人流程自动化 71 4.4 人工智能与机器人 78 4.5 人工智能与物联网 80 4.6 人工智能与众包 82 4.7 成熟的人工智能供应商的观点 84 第5章 人工智能应用 88 5.1 引言 88 5.2 人工智能是如何提升客户服务的 89 5.3 人工智能是如何优化流程的 .95 5.4 人工智能是如何产生洞察力的 102 5.5 使用人工智能的成熟用户的视角 107 第6章 开启人工智能之旅 110 6.1 引言 110 6.2 与业务战略保持一致 .112 6.3 了解你最终的人工智能目标 .114 6.4 人工智能成熟度评估 .117 6.5 创建人工智能热度图 .122 6.6 发展人工智能商业案例 127 6.7 了解变革管理 .134 6.8 制订你的人工智能路线图 136 6.9 创建你的人工智能战略 137 6.10 认知推理供应商的观点 .138 参考文献 .141 第7章 人工智能原型设计 142 7.1 引言 142 7.2 构建平台与购买平台的比较 .143 7.3 创建初始构建 .147 7.4 了解数据训练 .150 7.5 人工智能顾问的视角 .153 第8章 人工智能面对的挑战 156 8.1 引言 156 8.2 劣质数据的挑战 156 8.3 了解缺乏透明度 160 8.4 数据偏见的挑战 162 8.5 理解人工智能的“天真” 165 8.6 过度依赖人工智能 167 8.7 选择错误的技术 169 8.8 防范恶意行为 171 8.9 结论 174 8.10 人工智能伦理学家的观点 174 第9章 人工智能产业化 178 9.1 引言 178 9.2 构建人工智能生态系统 179 9.3 选择合适的人工智能供应商 .184 9.4 选择合适的人工智能服务提供商 188 9.5 建立一个人工智能组织 192 9.6 数据科学家的观点 197 第10章 人工智能的未来发展 200 10.1 引言 .200 10.2 人工智能的下一个机遇 .201 10.3 人工智能何时走进我们的日常 .205 10.4 面向未来的业务 .210 10.5 最后的感想 213

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