На нашем сайте вы можете читать онлайн «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Бизнес-книги, Корпоративная культура. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Автор
Дата выхода
10 ноября 2020
Краткое содержание книги Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Томас Дэвенпорт) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы.
Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее.
Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботов и роботизированную автоматизацию процессов. И приводит примеры как успешного, так и неудачного использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др.
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
org/news/periodic-table-of-ai).]. Далее приведена таблица, в которой перечисляются семь ключевых технологий, дается краткое описание каждой из них, а также называются сферы их применения и типичные функции.
Я также опишу, насколько распространена каждая из технологий в мире бизнеса. Я работаю со многими компаниями и прежде всего являюсь профессором в бизнес-школе, но также занимаю должность старшего советника по стратегии и аналитике в Deloitte, что предполагает оказание консалтинговых услуг по вопросам искусственного интеллекта.
Ниже приведена таблица, в которой подробнее описывается каждая из технологий и сфера ее применения.
Статистическое машинное обучение
Машинное обучение – это техника автоматической подгонки моделей к данным и «обучения» посредством тренировки моделей данными. Машинное обучение представляет собой одну из самых распространенных форм ИИ: в проведенном в 2017 г. опросе Deloitte 58 % из 250 «осведомленных о когнитивных технологиях» руководителей, компании которых уже внедряли ИИ, ответили, что в их бизнесе используется машинное обучение. Эта техника лежит в основе многих решений в сфере искусственного интеллекта и имеет множество вариантов.
Более сложную форму машинного обучения представляет собой нейронная сеть – доступная с 1960-х гг. технология, которая используется для категоризации, например для выявления мошенничества в сфере кредитных операций. Она рассматривает каждую задачу как совокупность входящих и исходящих данных, а также переменных или «функций» различного веса, которые связывают входящие данные с исходящими.
Наиболее сложные формы машинного обучения предполагают глубокое обучение, или построение моделей нейронных сетей, имеющих множество уровней функций и переменных, предсказывающих результаты.
Мнения
Еще нет комментариев о книге Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!
Похожие книги
