Сейчас опубликовано. Корпоративный ИИ: перспектива приложений использует подход, основанный на сценариях использования, чтобы понять развертывание ИИ на предприятии. Книга, предназначенная для стратегов и разработчиков, представляет собой практичную и простую дорожную карту, основанную на примерах использования приложений для ИИ на предприятиях. Авторы (Аджит Джаокар и Чеук Тинг Хо) — специалисты по данным и исследователи искусственного интеллекта, развернувшие приложения искусственного интеллекта для корпоративных доменов. Книга используется в качестве справочника для нового курса Аджита и Чеука по внедрению корпоративного ИИ. Скачать эту электронную книгу (PDF).
Введение
- Машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект
- Процесс науки о данных
- Категории алгоритмов машинного обучения
- Как узнать правила из данных?
- Введение в глубокое обучение
- Какую проблему решает глубокое обучение?
- Как глубокое обучение управляет искусственным интеллектом
Глубокое обучение и нейронные сети
- Перцептроны — искусственный нейрон
- MLP — Как нейронные сети делают прогноз?
- Пространственные соображения — сверточные нейронные сети
- Временные соображения — RNN/LSTM
- Значение глубокого обучения
- Глубокое обучение обеспечивает лучшее представление для понимания мира
- Глубокое изучение универсального аппроксиматора функций
Какие функции ИИ обеспечивает для предприятия?
- Технические возможности ИИ
- Функциональность, обеспечиваемая ИИ в цепочке создания стоимости предприятия
Корпоративные приложения ИИ
- Создание бизнес-кейса для корпоративного ИИ
- Четыре квадранта бизнес-кейса корпоративного ИИ
- Типы проблем с ИИ
Корпоративный ИИ — рекомендации по развертыванию
- Методология развертывания приложений ИИ на предприятии
- DevOps и философия CI/CD
Выводы
Эта книга доступна бесплатно только для членов DSC, здесь.
