AI戰(zhàn)略：企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

第 一部分 人工智能簡介 1
第 一章　制造業(yè)的一場革命 2
四次工業(yè)革命的影響 3
人工智能的神話和現(xiàn)實 5
數(shù)據(jù)和算法的良性循環(huán) 5
正在進行的革命——為什么是現(xiàn)在 6
人工智能：你的競爭優(yōu)勢 10
注釋 11
第二章　人工智能是什么，它是怎樣工作的 13
狹義人工智能的發(fā)展 14
第 一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15
機器學習 16
監(jiān)督式、非監(jiān)督式和半監(jiān)督式學習 22
讓數(shù)據(jù)更有效 25
語義推理 26
人工智能的應用 30
注釋 31

第二部分　企業(yè)中的人工智能 33
第三章　電子商務(wù)和零售業(yè)中的人工智能 34
數(shù)字廣告 35
市場營銷與用戶獲取 36
交叉銷售、向上銷售和忠誠度 40
企業(yè)與企業(yè)之間的客戶智能 42
動態(tài)定價與供應鏈優(yōu)化 43
數(shù)字助理和客戶參與度 45
注釋 49
第四章　金融服務(wù)中的人工智能 50
反洗錢 51
貸款及信用風險 53
預測性服務(wù)和建議 54
算法和自動交易 56
投資研究和市場見解 58
自動化業(yè)務(wù)操作 61
注釋 62
第五章　能源和制造業(yè)中的人工智能 64
優(yōu)化工廠運行和資產(chǎn)維護 66
自動化的生產(chǎn)生命周期 68
供應鏈優(yōu)化 69
庫存管理和物流配送 70
電力預測和需求響應 71
石油開采 73
能源交易 75
注釋 76
第六章　醫(yī)療保健中的人工智能 77
藥物研發(fā) 78
臨床試驗 79
疾病診斷 80
為臨終關(guān)懷做準備 82
住院護理 84
注釋 86

第三部分　建立企業(yè)的 AI 能力 89
第七章　發(fā)展AI戰(zhàn)略 90
互聯(lián)智能系統(tǒng)的目標 91
AI落地的挑戰(zhàn) 92
AI戰(zhàn)略組件 95
制定AI戰(zhàn)略的步驟 96
另外的一些組裝工作 98
注釋 102
第八章　AI生命周期 103
用例定義 104
收集、評估和補救數(shù)據(jù) 107
選擇和訓練模型 113
管理模型 119
測試、部署和激活模型 121
總結(jié) 125
第九章　構(gòu)建完美的人工智能引擎 126
AI平臺與AI應用 127
AI平臺架構(gòu)應該做什么 127
一些重要的考慮因素 132
AI平臺架構(gòu)的主要功能組件 137
注釋 141
第十章　管理模型風險 142
管理模型風險 144
減少模型的風險 145
模型風險辦公室 154
注釋 155
第十一章　激活組織能力 157
協(xié)調(diào)利益相關(guān)者 158
組織規(guī)模 158
AI 卓越中心 160
標準和項目管理 161
組建項目執(zhí)行團隊 164
招聘與人才管理 166
數(shù)據(jù)素養(yǎng)、實驗及數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策 168
總結(jié) 170
注釋 170

第四部分　深入研究AI架構(gòu)和建模 171
第十二章　體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)模式 172
AI平臺架構(gòu) 173
技術(shù)模式 178
總結(jié) 188
第十三章　AI建模過程 189
定義用例與AI任務(wù) 190
選擇所需數(shù)據(jù) 191
創(chuàng)建Notebook環(huán)境并導入數(shù)據(jù) 192
清洗并準備數(shù)據(jù) 194
利用探索性數(shù)據(jù)分析來理解數(shù)據(jù) 196
特征工程 201
創(chuàng)建與選擇模型 203
注釋 210

第五部分　展望未來 211
第十四章　未來的社會、工作與AI 212
AI與社會的未來 213
AI與工作的未來 214
監(jiān)管數(shù)據(jù)與人工智能 216
AI的未來：不斷進步的AI技術(shù) 218
這僅僅是開始 223
注釋 223