Osoby które kupowały "AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie", wybierały także:

• Windows Media Center. Domowe centrum rozrywki 66,67 zÅ‚, (8,00 zÅ‚ -88%)
• Ruby on Rails. Ćwiczenia 18,75 zÅ‚, (3,00 zÅ‚ -84%)
• Efekt piaskownicy. Jak szefować żeby roboty nie zabraÅ‚y ci roboty 59,50 zÅ‚, (11,90 zÅ‚ -80%)
• Przywództwo w Å›wiecie VUCA. Jak być skutecznym liderem w niepewnym Å›rodowisku 58,64 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -78%)
• Scrum. O zwinnym zarzÄ…dzaniu projektami. Wydanie II rozszerzone 58,64 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -78%)

Spis treści

AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie eBook -- spis treści

Przedmowa 11

CZĘŚĆ I. MODEL AI DLA LUDZI I FIRMY

1. Sukces a sztuczna inteligencja 21

• WyÅ›cig po sukces biznesowy 21
• Dlaczego projekty AI upadajÄ…? 24
• Dlaczego projekty AI odnoszÄ… sukces? 25
• Wykorzystanie siÅ‚y AI do zwyciÄ™stwa 27

2. Wprowadzenie do modelu AIPB 29

• Ogólny model innowacji 30
• Pseudokomponent korzyÅ›ci AIPB 31
• IstniejÄ…ce modele i brakujÄ…ce elementy ukÅ‚adanki 33
• KorzyÅ›ci z AIPB 34
• Podsumowanie 40

3. Podstawowe komponenty modelu AIPB 41

• Analogia do agile 41
• Eksperci 44
• Kategorie procesów w modelu AIPB oraz zalecane metody 48
• Kategoria oceny 49
• Kategoria metodologii 52
• Model odwróconej klasy 70
• Podsumowanie 71

4. AI i uczenie maszynowe - przeglÄ…d nietechniczny 73

• Czym jest data science i czym zajmujÄ… siÄ™ specjaliÅ›ci data science? 73
• Definicja uczenia maszynowego i jego charakterystyka 75
• Sposoby uczenia siÄ™ maszyn 77
• Definicja i zagadnienia zwiÄ…zane ze sztucznÄ… inteligencjÄ… 80
• Typy sztucznej inteligencji 81
• Nauka jak u ludzi 84
• Mordercze maszyny i gwiazdy jednego przeboju 85
• Dane napÄ™dzajÄ…ce AI 89
• Uwaga na temat przyczyny i skutku 100
• Podsumowanie 101

5. Rzeczywiste zastosowania i szanse 103

• Szanse dla sztucznej inteligencji 103
• Jak mogÄ™ wykorzystać AI w biznesowej rzeczywistoÅ›ci? 104
• Realne zastosowania i przykÅ‚ady 107
• Podsumowanie 128

CZĘŚĆ II. TWORZENIE WIZJI SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

6. Waga wÅ‚aÅ›ciwych powodów 131

• Zacznij od dlaczego 131
• Kierowanie produktem i perspektywa 133
• Przywództwo i tworzenie wspólnej wizji oraz zrozumienia 133
• Podsumowanie 135

7. Wyznaczanie celów ludziom i firmie 137

• OkreÅ›lenie interesariuszy i ich celów 137
• Cele w podziale na interesariuszy 140
• Podsumowanie 153

8. Co sprawia, że produkty są dobre 155

• Waga kontra satysfakcja 155
• Cztery skÅ‚adniki dobrego produktu 157
• Netflix i to, co liczy siÄ™ najbardziej 169
• Lean i metodologie zwinne 170
• Podsumowanie 172

9. Sztuczna inteligencja w służbie lepszych wrażeń 175

• Definicja wrażeÅ„ 176
• WpÅ‚yw sztucznej inteligencji na ludzkie wrażenia 176
• Interfejsy wrażeÅ„ 186
• Ekonomia doÅ›wiadczeÅ„ 187
• MyÅ›lenie projektowe 188
• Podsumowanie 191

10. Przykład wizji AI 193

• Odczuwanie i postrzeganie czasoprzestrzenne 194
• Smak kierowany sztucznÄ… inteligencjÄ… 195
• Deklaracja wizji w modelu AIPB 197

CZĘŚĆ III. TWORZENIE STRATEGII AI

11. Innowacja naukowa a sukces z AI 201

• Sztuczna inteligencja jako nauka 202
• Model TCPR 205
• Analogia do modelu TCPR 208
• Analogia do zależnoÅ›ci od danych 210
• Podsumowanie 210

12. Gotowość i dojrzałość do AI 213

• Gotowość na AI 214
• DojrzaÅ‚ość do AI 228
• Podsumowanie 234

13. Kluczowe kwestie do rozważenia w kontekście AI 235

• Szum wokóÅ‚ AI kontra rzeczywistość AI 236
• Testowanie ryzykownych zaÅ‚ożeÅ„ 238
• Ocena technicznej wykonalnoÅ›ci 240
• Zdobycie, utrzymanie i przygotowanie talentów 241
• Zbuduj kontra zrób 244
• Ograniczenie odpowiedzialnoÅ›ci 246
• Ograniczenie stronniczoÅ›ci i waga integracji 251
• ZarzÄ…dzanie oczekiwaniami pracowników 252
• ZarzÄ…dzanie oczekiwaniami klienta 253
• Zapewnienie jakoÅ›ci (QA) 254
• Miary sukcesu 256
• Bycie na bieżąco 258
• AI na produkcji 259
• Podsumowanie 259

14. Przykład strategii AI 261

• WstÄ™p do przykÅ‚adu z podcastem 261
• Powtórka z fazy strategii modelu AIPB 262
• Tworzenie strategii rozwiÄ…zania w modelu AIPB 263
• Tworzenie planu w modelu AIPB 264

CZĘŚĆ IV. UWAGI KOŃCOWE

15. Wpływ AI na rynek pracy 271

• AI, przebranżowienie i luki w umiejÄ™tnoÅ›ciach 271
• Luki w umiejÄ™tnoÅ›ciach i nowe stanowiska 273
• UmiejÄ™tnoÅ›ci jutra 276
• PrzyszÅ‚ość automatyzacji, rynku pracy i gospodarki 277
• Podsumowanie 278

16. Przyszłość AI 279

• AI i przywództwo 279
• Czego oczekiwać i na co uważać 282
• Podsumowanie 294

A. Algorytmy AI i uczenia maszynowego 297

• Parametryzowane i nieparametryzowane uczenie maszynowe 298
• Jak uczy siÄ™ model uczenia maszynowego 299
• PrzeglÄ…d biologicznych sieci neuronowych 301
• Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych 303
• Wprowadzenie do uczenia gÅ‚Ä™bokiego 306
• Zastosowania uczenia gÅ‚Ä™bokiego 309
• Podsumowanie 310

B. Proces AI 311

• Model GABDO 311
• OkreÅ›lenie celów 313
• Gromadzenie 316
• Budowanie 317
• Dostarczanie 321
• Optymalizowanie 322
• Podsumowanie 325

C. AI na produkcji 327

• Åšrodowisko produkcyjne kontra Å›rodowisko deweloperskie 327
• Wytwarzanie lokalne i zdalne 329
• Skalowalność produkcji 330
• Uczenie i utrzymanie rozwiÄ…zania 331

Bibliografia 333