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AI商業化 版權信息
- ISBN：9787504690098
- 條形碼：9787504690098 ; 978-7-5046-9009-8
- 裝幀：一般純質紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
AI商業化 內容簡介
我們為人工智能設下的目標，與現實情況之間，其實是有著難以磨滅的差距的。即便制作出了一些試行項目，但是其在現實世界中的運用卻難以為繼，類似的例子不絕于耳。本書致力于讓開始或探討AI(人工智能尤其是機器學習)的導入、但進展不順利的企業及負責人理解Z初的系統性問題出在哪里，全書旨在傳授能夠成功導入AI的“規則”。作者把“關于AI的商業應用的思考方法”總結為“7條規則”。書中并未涉及很難的理論和復雜的數學公式，在簡單地解說機器學習理論的基礎上，再來解說其在企業的商業化應用中應該掌握的要點。本書是熟練使用AI這一數字技術的必讀書。
AI商業化 目錄
**章
導入AI失敗 九成都是 “隱形損失”! 1
**節 人工智能早就進入了幻滅期 2
第二節 屢屢遇PoC死，多數的人都陷入了幻滅 10
第三節 機器學習工程師和機器學習規劃師會互相走近對方嗎？ 15
第四節 早在進入概念驗證階段前，就注定了PoC死這一結果 23
第五節 機器學習真正需要的究竟是什么? 26
第六節 掌握“機器學習商業模式畫布”概念 34
第七節 你在運行項目的時候，是否意識到了“制約條件”呢? 41
第八節 很重要！提前定義好成功的條件 43
第二章
投資回報率Z大化 企業應當遵守的七個規則 47
總則 七個規則讓機器學習的效果Z大化 48
規則一 應明確機器學習的投資回報率 51
規則二 應把握可用數據和不可用數據 73
規則三 應確定應該導入機器學習的領域 92
規則四 應提高輸出和輸入的明確度 104
規則五 應正確評價機器學習的性能 111
規則六 應提高對實際運用的預想程度 121
規則七 應創建利益相關者共生的生態系統 134
第三章
從人工智能項目的三個實例來看企劃書的金科玉律 143
導語 符合機器學習項目七個規則的企劃書大公開 144
案例— A公司使用機器學習實現了工廠機器設備的檢測 146
案例二 B公司使用機器學習實現了不合格產品的檢測 157
案例三 C公司使用機器學習實現了自動推薦商品 164
第四章
未來的企業與人工智能的應用 173
**節 自動機器學習(Auto ML)與數據機器人(Data Robot)的登場，讓機器學習迎來變革期 174
第二節 作為企業， 重要的是“獲取數據的覺悟” 179
第三節 增加公司內部機器學習人才的處方箋 182
后記 185
導入AI失敗 九成都是 “隱形損失”! 1
**節 人工智能早就進入了幻滅期 2
第二節 屢屢遇PoC死，多數的人都陷入了幻滅 10
第三節 機器學習工程師和機器學習規劃師會互相走近對方嗎？ 15
第四節 早在進入概念驗證階段前，就注定了PoC死這一結果 23
第五節 機器學習真正需要的究竟是什么? 26
第六節 掌握“機器學習商業模式畫布”概念 34
第七節 你在運行項目的時候，是否意識到了“制約條件”呢? 41
第八節 很重要！提前定義好成功的條件 43
第二章
投資回報率Z大化 企業應當遵守的七個規則 47
總則 七個規則讓機器學習的效果Z大化 48
規則一 應明確機器學習的投資回報率 51
規則二 應把握可用數據和不可用數據 73
規則三 應確定應該導入機器學習的領域 92
規則四 應提高輸出和輸入的明確度 104
規則五 應正確評價機器學習的性能 111
規則六 應提高對實際運用的預想程度 121
規則七 應創建利益相關者共生的生態系統 134
第三章
從人工智能項目的三個實例來看企劃書的金科玉律 143
導語 符合機器學習項目七個規則的企劃書大公開 144
案例— A公司使用機器學習實現了工廠機器設備的檢測 146
案例二 B公司使用機器學習實現了不合格產品的檢測 157
案例三 C公司使用機器學習實現了自動推薦商品 164
第四章
未來的企業與人工智能的應用 173
**節 自動機器學習(Auto ML)與數據機器人(Data Robot)的登場，讓機器學習迎來變革期 174
第二節 作為企業， 重要的是“獲取數據的覺悟” 179
第三節 增加公司內部機器學習人才的處方箋 182
后記 185
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AI商業化 作者簡介
石川聰彥 1992年生于神奈川縣橫濱市。在東京大學工學部學校期間創立AIDEMY公司并擔任總裁。2017年開始提供AI商業設計服務，兩年內用戶突破5萬人，成為日本Z大的前沿技術學習服務供應商。隨后，創立AI系統咨詢公司（Aidemy Business），并擔任早稻田大學AI變成實踐課講師，入選“福布斯日本地區30歲以下商業領袖”榜單。著有人工智能領域的暢銷書《學習人工智能程序設計必備數學書》。
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