Czy technologie sztucznej inteligencji speÅ‚niÄ… obietnicÄ™ wielkiego sukcesu? Dotychczas stosunkowo niewielu przedsiÄ™biorstwom udaÅ‚o siÄ™ dokonać przeÅ‚omu dziÄ™ki modelom biznesowym opartym na nowych technologiach. Niepowodzenia te można różnie tÅ‚umaczyć. CzÄ™sto problemem jest brak umiejÄ™tnoÅ›ci analitycznych, a przecież rozwój przedsiÄ™biorstwa zależy od jakoÅ›ci decyzji, a nie samego wykorzystywania danych lub technologii predykcyjnych. Okazuje siÄ™ jednak, że lepsze decyzje można podejmować dziÄ™ki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i dostÄ™pnych danych.

Oto praktyczny przewodnik po wypróbowanej kompleksowej metodzie uÅ‚atwiajÄ…cej przekÅ‚adanie decyzji biznesowych na Å‚atwe w realizacji, normatywne rozwiÄ…zania, oparte na danych i sztucznej inteligencji. Badacze danych, analitycy i menedżerowie znajdÄ… tu techniki uÅ‚atwiajÄ…ce zadawanie wÅ‚aÅ›ciwych pytaÅ„ i generowanie wartoÅ›ci z wykorzystaniem nowoczesnych technologii AI i reguÅ‚ decyzyjnych. Przedstawiono szczegóÅ‚y procesu decyzyjnego, poczÄ…wszy od pożądanych konsekwencji lub wyników, aby nastÄ™pnie cofnąć siÄ™ do kwestii dziaÅ‚aÅ„, które można podjąć, i skoÅ„czyć na omówieniu problemów oraz szans pojawiajÄ…cych siÄ™ w wyniku wpÅ‚yniÄ™cia na niepewność i przyczynowość. Opisano też, jak formuÅ‚ować i rozwiÄ…zywać problemy normatywne.

Dzięki tej książce dowiesz się, jak:

• przeksztaÅ‚cać pytania biznesowe w normatywne rozwiÄ…zania
• rozkÅ‚adać decyzje biznesowe na etapy i stosować do nich różne metody analityczne
• zrozumieć i zaakceptować niepewność w procesie decyzyjnym
• optymalizować decyzje za pomocÄ… predykcyjnych i normatywnych metod analizy
• generować znaczne wartoÅ›ci za pomocÄ… technologii opartych na AI i danych

Opieraj swoje decyzje na technikach analizy danych!

Osoby które kupowały "Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa", wybierały także:

• NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w j 149,00 zÅ‚, (59,60 zÅ‚ -60%)
• Web scraping. Kurs video. Zautomatyzowane pozyskiwanie danych z sieci 139,00 zÅ‚, (55,60 zÅ‚ -60%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego 199,00 zÅ‚, (79,60 zÅ‚ -60%)
• Microsoft Excel. Kurs video. Wykresy i wizualizacja danych 199,00 zÅ‚, (89,55 zÅ‚ -55%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych 149,00 zÅ‚, (67,05 zÅ‚ -55%)

Spis treści

Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją. Wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa eBook -- 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 siÄ™ tutaj znaleźliÅ›my? 13
• Historia niespeÅ‚nionych oczekiwaÅ„ 17
• UmiejÄ™tnoÅ›ci analityczne w nowoczesnym, sterowanym sztucznÄ… inteligencjÄ… przedsiÄ™biorstwie 18
• GÅ‚ówne wnioski 18
• Dodatkowe materiaÅ‚y 19

2. Wprowadzenie do myślenia analitycznego 21

• Pytania deskryptywne, predykcyjne i normatywne 21
• Pytania biznesowe i KPI 25
• Anatomia decyzji: prosty rozkÅ‚ad 27
• Wprowadzenie do przyczynowoÅ›ci 30
• Niepewność 37
• GÅ‚ówne wnioski 41
• Dodatkowe materiaÅ‚y 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 dziaÅ‚aj wstecz 45
• Dalsza dekonstrukcja pytaÅ„ biznesowych 46
• Nauka zadawania pytaÅ„ biznesowych: przykÅ‚ady typowych przypadków użycia 49
• GÅ‚ówne wnioski 60
• Dodatkowe materiaÅ‚y 61

4. Działania, dźwignie i decyzje 63

• Co jest przekÅ‚adalne na dziaÅ‚ania? 63
• Dźwignie fizyczne 64
• Dźwignie ludzkie 65
• Przypadki użycia - powtórka 76
• GÅ‚ówne wnioski 79
• Dodatkowe materiaÅ‚y 80

5. Od działań do konsekwencji: nauka upraszczania 81

• Dlaczego musimy upraszczać? 82
• Ćwiczenie zmysÅ‚u analitycznego: powitajmy Fermiego 83
• Powtórka przykÅ‚adów z rozdziaÅ‚u 3. 92
• GÅ‚ówne wnioski 99
• Dodatkowe materiaÅ‚y 99

6. Niepewność 101

• Z czego bierze siÄ™ niepewność? 102
• Kwantyfikacja niepewnoÅ›ci 102
• Podejmowanie decyzji w warunkach pewnoÅ›ci 107
• Podejmowanie prostych decyzji w warunkach niepewnoÅ›ci 109
• Decyzje w warunkach niepewnoÅ›ci 111
• Normatywne i deskryptywne teorie podejmowania decyzji 115
• PrzykÅ‚adowe paradoksy towarzyszÄ…ce podejmowaniu decyzji w warunkach niepewnoÅ›ci 116
• Teoria w praktyce 120
• Przypadki użycia - powtórka 125
• GÅ‚ówne wnioski 133
• Dodatkowe materiaÅ‚y 133

7. Optymalizacja 137

• Czym jest optymalizacja? 137
• Optymalizacja bez niepewnoÅ›ci 143
• Optymalizacja w warunkach niepewnoÅ›ci 157
• GÅ‚ówne wnioski 164
• Dodatkowe materiaÅ‚y 164

8. Podsumowanie 167

• UmiejÄ™tnoÅ›ci analityczne 167
• Sterowane AI przedsiÄ™biorstwo przyszÅ‚oÅ›ci 173
• Uwagi koÅ„cowe 176

Krótkie wprowadzenie do uczenia maszynowego 177