AI重新定义企业——从微软等真实案例中学习电子书

O’Reilly Media.Inc.介绍

推荐序一

推荐序二

推荐序三

推荐序四：数智化转型从建立认知开始

译者序

前言

AI英雄：Julián

第1章 AI组织的定义

1.1 AI的兴起

1.2 AI的能力

1.2.1 学习

1.2.2 感知

1.2.3 认知

1.3 AI能力备忘单

1.4 AI组织

AI英雄：Kriti

第2章 技术改造：将AI引入每一个应用

2.1 理解你的应用集

2.2 利用AI进行软件变革的方法

2.3 将AI融入应用程序

2.3.1 创建更迷人的应用程序

2.3.2 创建更有效的应用程序

2.4 用对话式AI界面创建新的应用

2.5 对话式AI的策略方法

2.5.1 万能机器人

2.5.2 全渠道机器人

AI英雄：Athina

第3章 业务转型：将AI融入每个业务流程

3.1 业务部门转型

3.2 识别和评估用例

3.3 典型的AI用例

3.4 横向流程

3.4.1 市场营销

3.4.2 销售

3.4.3 财务

3.4.4 人力资源

3.4.5 IT和软件开发

3.4.6 客户服务

3.5 纵向流程

3.5.1 制造业

3.5.2 金融服务

3.5.3 零售

3.5.4 公共部门

3.5.5 医疗保健

AI英雄：Tanya

第4章 人员转型：将AI带给每位员工

4.1 公民数据科学家的诞生

4.2 知识大众化

4.3 AI消费大众化

4.4 AI创造大众化

4.5 AI大众化实践

4.6 管理影子AI

AI英雄：Chema

第5章 合作文化：组织团队

5.1 从项目到产品再到平台

5.2 平台方法架构团队MLOps

5.3 创建AI团队

5.3.1 AI团队应该向谁汇报

5.3.2 自建还是外购

第6章 数据文化：利用你的数据资产

6.1 应用技术

6.1.1 操作型数据存储

6.1.2 数据仓库

6.1.3 数据湖

6.1.4 知识图

6.2 整合数据资产：数据中心

6.3 数据驱动文化

AI英雄：Cristian

第7章 人才文化：提升组织能力

7.1 技术部门的技能

7.2 业务部门的技能

7.3 所有员工的技能

7.4 人才发展策略

7.4.1 技术培训

7.4.2 业务培训

7.5 AI组织的招聘

AI英雄：Cathy

第8章 伦理文化：负责任的AI

8.1 负责任的AI原则

8.1.1 公平

8.1.2 可靠和安全

8.1.3 隐私和保障

8.1.4 包容

8.1.5 透明

8.1.6 负责

8.2 负责任AI的开发生命周期

8.2.1 定义

8.2.2 开发

8.2.3 运维

8.3 负责任AI的生命周期实践

第9章 AI英雄们

附录A 业务领袖的AI速成课程

A.1 创建你的第一个Python应用程序

A.1.1 安装开发环境

A.1.2 Python基础知识

A.1.3 更多内容

A.2 使用你的第一个AI服务

A.2.1 配置服务

A.2.2 基于Python的消费者服务

A.2.3 使用文本分析服务

A.2.4 更多内容

A.3 创建你的第一个机器人

A.3.1 创建你的第一个LUIS服务

A.3.2 添加意图

A.3.3 新增实体

A.3.4 测试和发布你的服务

A.3.5 使用Python中的服务

A.3.6 更多内容

A.4 创建你的第一个机器学习模型

A.4.1 基本概念

A.4.2 线性回归

A.4.3 多元线性回归

A.4.4 梯度下降

A.4.5 分类模型

A.4.6 其他机器学习算法

A.5 创建你的第一个人工神经网络模型

A.5.1 人工神经网络与大脑

A.5.2 人工神经网络如何工作

A.5.3 用KERAS和TENSORFLOW创建一个神经网络

A.5.4 更多神经网络架构

A.6 强化学习

A.6.1 CartPole的例子

A.6.2 Q-Learning算法

A.6.3 深度Q-Learning

A.6.4 更多内容

作者简介

译者简介

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