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從0到1--人工智能賦能商業的秘密

包郵 從0到1--人工智能賦能商業的秘密

出版社:清華大學出版社出版時間:2021-05-01
開本: 32開 頁數: 291
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從0到1--人工智能賦能商業的秘密 版權信息

  • ISBN:9787302577652
  • 條形碼:9787302577652 ; 978-7-302-57765-2
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

從0到1--人工智能賦能商業的秘密 本書特色

人工智能無疑是近年來的新寵,屢屢登上新聞頭條:從先后擊敗人類圍棋冠軍李世石和柯潔的AlphaGo,到魔幻般的DeepFakes換臉。但對于不精通深奧技術的商業人士而言,人工智能究競能做什么?如果你想在投入時間和金錢之前了解人工智能將如何影響自己的業務,那么本書是為你量身定做的。 《從0到1:人工智能賦能商業的秘密》的案例講解清晰,對技術概念的陳述簡明易懂,將讓你體會到人工智能的真正好處。每章都呈現幾個現實世界的案例,討論谷歌和奈飛等公司如何用人工智能重塑企業。本書由簡入繁,呈現人工智能的核心理念,展示人工智能在現實世界中的應用。為幫你做好人工智能轉型準備,本書抽絲剝繭般地講述一個成功的人工智能應用案例,從雇用合適的團隊,再到做出關于資源、風險和費用等方面的科學決策。

從0到1--人工智能賦能商業的秘密 內容簡介

確定人工智能可能從哪些方面幫助企業設計人工智能策略 評估項目范圍和業務影響 利用人工智能來提高轉化率、編排內容以及分析反饋 理解當代人工智能如何運作以及人工智能可以/不可以做什么

從0到1--人工智能賦能商業的秘密 目錄

目 錄




第I部分 理解人工智能

第1 章 人工智能概況 3

1.1 當代人工智能發展之路 4

1.2 人工智能革命的引擎:機器學習 7

1.3 人工智能究竟是什么? 9

1.4 教學方法 12

1.5 本章小結 13

第2 章 將人工智能應用于核心業務數據 15

2.1 在核心業務數據領域布局人工智能 16

2.2 在核心業務數據中使用人工智能 18

2.2.1 房地產市場示例 18

2.2.2 為FutureHouse賦予人工智能 21

2.2.3 機器學習的優勢 26

2.2.4 將人工智能應用于通用核心業務數據 28

2.3 案例研究 30

2.3.1 谷歌如何利用人工智能削減能源開支 30

2.3.2 Square如何利用人工智能向小企業貸款數十億美元 35

2.3.3 案例研究課程 39

2.4 評估性能和風險 40

2.5 本章小結 43

第3 章 將人工智能應用于營銷 45

3.1 為什么要用人工智能進行銷售和營銷? 45

3.2 預測客戶流失 47

3.3 利用人工智能提高轉化率和追加銷售 52

3.4 執行自動化客戶細分 55

3.4.1 無監督學習(或聚類) 56

3.4.2 用于客戶細分的無監督學習 61

3.5 衡量性能 64

3.5.1 分類算法 64

3.5.2 聚類算法 68

3.6 將機器學習標準與業務結果和風險聯系起來 69

3.7 案例研究 72

3.7.1 改進目標定位的人工智能:Opower 72

3.7.2 運用人工智能預測客戶需求:Target 78

3.8 本章小結 81

第4 章 將人工智能應用于媒體 83

4.1 用計算機視覺改進產品 84

4.2 將人工智能應用于圖像分類 88

4.3 使用小數據集的遷移學習 93

4.4 人臉識別:教計算機識別人類 95

4.5 使用內容生成和風格遷移 98

4.6 注意事項 101

4.7 人工智能在音頻領域的應用 102

4.8 案例研究:運用深度學習優化農業 104

4.8.1 案例問題 108

4.8.2 案例討論 108

4.9 本章小結 110

第5 章 將人工智能應用于自然語言 111

5.1 自然語言理解的魅力 112

5.2 分解NLP:衡量復雜性 113

5.3 將NLP功能應用于企業 117

5.3.1 情感分析 121

5.3.2 從情感分析到文本分類 124

5.3.3 NLP分類項目范圍界定 128

5.3.4 文檔檢索 130

5.3.5 自然對話 132

5.3.6 設計克服技術限制的產品 136

5.4 案例研究:Translated 138

5.4.1 案例問題 142

5.4.2 案例討論 143

5.5 本章小結 145

第6 章 將人工智能應用于內容管理和社區建設 147

6.1 選擇的詛咒 148

6.2 使用推薦系統驅動參與度 148

6.2.1 基于內容的系統超越簡單特征 153

6.2.2 特征和相似性的限制 156

6.3 群體智慧:協同過濾 157

6.4 推薦錯誤 160

6.5 案例分析:Netflix每年節省10億美元 162

6.5.1 Netflix的推薦系統 162

6.5.2 推薦系統和用戶體驗 165

6.5.3 推薦的業務價值 166

6.5.4 案例問題 167

6.5.5 案例討論 167

6.6 本章小結 168

第Ⅱ部分 構建人工智能

第7 章 準備好尋找人工智能機會 173

7.1 不要被炒作所迷惑:業務驅動的人工智能創新 174

7.2 創造:尋找人工智能機會 179

7.3 優先級:評估人工智能項目 183

7.4 驗證:分析風險 187

7.5 解構人工智能產品 191

7.6 將人工智能項目翻譯成機器學習友好型術語 196

7.7 練習 201

7.7.1 提高客戶定位 202

7.7.2 工業過程自動化 204

7.7.3 幫助客戶選擇內容 205

7.8 本章小結 207

第8 章 設置——準備數據、技術和人員 209

8.1 數據策略 210

8.1.1 我從哪里得到數據? 211

8.1.2 我需要多少數據? 217

8.2 數據質量 221

8.3 招募人工智能團隊 225

8.4 本章小結 230

第9 章 實踐——人工智能實施策略 231

9.1 購買或構建人工智能 231

9.1.1 “購買”選項:一站式解決方案 233

9.1.2 “借用”選項:機器學習平臺 235

9.1.3 “構建”選項:大干一場 237

9.2 使用精益戰略 239

9.2.1 從購買解決方案開始 241

9.2.2 使用借用解決方案 243

9.2.3 自己動手:構建解決方案 244

9.3 理解人工智能的良性循環 246

9.4 管理人工智能項目 252

9.5 當人工智能失敗時 254

9.5.1 Anki 255

9.5.2 Lighthouse AI 255

9.5.3 應用于腫瘤治療的IBM Watson 256

9.5.4 情感日記 258

9.5.5 憤怒的電話 259

9.5.6 銷售業績不佳 260

9.6 本章小結 261

第10 章 人工智能的未來 263

10.1 人工智能如何威脅社會 264

10.1.1 偏見與公平 264

10.1.2 人工智能與就業 267

10.1.3 人工智能過濾器氣泡 270

10.1.4 當人工智能失敗時:邊角案例和對抗攻擊 272

10.1.5 當人工看起來真實時:人工智能生成的虛假內容 274

10.2 人工智能在社會中的機遇 275

10.2.1 技術民主化 275

10.2.2 可擴展性 277

10.3 人工智能在工業領域的機遇 278

10.3.1 社交媒體網絡 279

10.3.2 醫療健康 280

10.3.3 能源 284

10.3.4 制造業 285

10.3.5 金融 287

10.3.6 教育 288

10.4 通用人工智能 289

10.5 結語 290

10.6 本章小結 291


展開全部

從0到1--人工智能賦能商業的秘密 作者簡介

Gianluca Mauro是一名企業家、工程師,是專注于提供人工智能培訓和咨詢的AI Academy公司的聯合創始人。Gianluca熱衷于通過寫作以及在全球各地舉辦講座和主題演講(受眾包括企業高管乃至高中生),來傳播人工智能技術。 Nicolò Valigi是蘋果公司的機器學習工程師,是AI Academy公司的聯合創始人。Nicolò目前致力于研究自動駕駛汽車和無人機的算法,以迎接機器人革命的

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