Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa - Helion
Autor: Daniel Vaughan
ISBN: 978-83-283-7346-4
okładka: miękka
Data wydania: 2020-12-01
Księgarnia: Helion
Cena książki: 44,25 zł (poprzednio: 59,00 zł)
Oszczędzasz: 25% (-14,75 zł)
ISBN: 978-83-283-7346-4
okładka: miękka
Data wydania: 2020-12-01
Księgarnia: Helion
Cena książki: 44,25 zł (poprzednio: 59,00 zł)
Oszczędzasz: 25% (-14,75 zł)
Osoby które kupowały "Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa", wybierały także:
- Windows Media Center. Domowe centrum rozrywki 66,67 zł, (8,00 zł -88%)
- Ruby on Rails. Ćwiczenia 18,75 zł, (3,00 zł -84%)
- DevOps w praktyce. Kurs video. Jenkins, Ansible, Terraform i Docker 190,00 zł, (39,90 zł -79%)
- Przywództwo w świecie VUCA. Jak być skutecznym liderem w niepewnym środowisku 58,64 zł, (12,90 zł -78%)
- Scrum. O zwinnym zarządzaniu projektami. Wydanie II rozszerzone 58,64 zł, (12,90 zł -78%)
Spis treści
Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa -- spis treści
Wprowadzenie 5
1. Myślenie analityczne i przedsiębiorstwa sterowane sztuczną inteligencją 11
- Czym jest sztuczna inteligencja? 12
- Dlaczego wspóÅ‚czesna AI nie speÅ‚ni pokÅ‚adanych w niej nadziei? 13
- Jak się tutaj znaleźliśmy? 13
- Historia niespełnionych oczekiwań 17
- Umiejętności analityczne w nowoczesnym, sterowanym sztuczną inteligencją przedsiębiorstwie 18
- GÅ‚ówne wnioski 18
- Dodatkowe materiały 19
2. Wprowadzenie do myślenia analitycznego 21
- Pytania deskryptywne, predykcyjne i normatywne 21
- Pytania biznesowe i KPI 25
- Anatomia decyzji: prosty rozkład 27
- Wprowadzenie do przyczynowości 30
- Niepewność 37
- GÅ‚ówne wnioski 41
- Dodatkowe materiały 42
3. Zadawanie właściwych pytań biznesowych 43
- Od celów do pytaÅ„ biznesowych 43
- Pytania deskryptywne, predykcyjne i normatywne 45
- Zawsze zaczynaj od pytania biznesowego i działaj wstecz 45
- Dalsza dekonstrukcja pytań biznesowych 46
- Nauka zadawania pytaÅ„ biznesowych: przykÅ‚ady typowych przypadków użycia 49
- GÅ‚ówne wnioski 60
- Dodatkowe materiały 61
4. Działania, dźwignie i decyzje 63
- Co jest przekładalne na działania? 63
- Dźwignie fizyczne 64
- Dźwignie ludzkie 65
- Przypadki użycia - powtórka 76
- GÅ‚ówne wnioski 79
- Dodatkowe materiały 80
5. Od działań do konsekwencji: nauka upraszczania 81
- Dlaczego musimy upraszczać? 82
- Ćwiczenie zmysłu analitycznego: powitajmy Fermiego 83
- Powtórka przykÅ‚adów z rozdziaÅ‚u 3. 92
- GÅ‚ówne wnioski 99
- Dodatkowe materiały 99
6. Niepewność 101
- Z czego bierze się niepewność? 102
- Kwantyfikacja niepewności 102
- Podejmowanie decyzji w warunkach pewności 107
- Podejmowanie prostych decyzji w warunkach niepewności 109
- Decyzje w warunkach niepewności 111
- Normatywne i deskryptywne teorie podejmowania decyzji 115
- Przykładowe paradoksy towarzyszące podejmowaniu decyzji w warunkach niepewności 116
- Teoria w praktyce 120
- Przypadki użycia - powtórka 125
- GÅ‚ówne wnioski 133
- Dodatkowe materiały 133
7. Optymalizacja 137
- Czym jest optymalizacja? 137
- Optymalizacja bez niepewności 143
- Optymalizacja w warunkach niepewności 157
- GÅ‚ówne wnioski 164
- Dodatkowe materiały 164
8. Podsumowanie 167
- Umiejętności analityczne 167
- Sterowane AI przedsiębiorstwo przyszłości 173
- Uwagi końcowe 176
Krótkie wprowadzenie do uczenia maszynowego 177