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AI3.0:人工智能落地的商業邏輯(簡體書)
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AI3.0:人工智能落地的商業邏輯(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次

商品簡介

現在,已經無須再像幾年前一樣向人們普及人工智慧的概念。技術的落地應用揭開了人工智慧神秘的面紗,但人工智慧如何商業化、如何與產業應用高效結合,仍然是業介面臨的艱巨挑戰。

人工智慧就是未來全球化競爭的順風車,不管你是否相信,人工智慧技術的發展速度已經超過了企業的適應程度。而在新一輪的科技浪潮中,要想在全球競爭中保有一席之地,企業家需要弄清楚:

人工智慧能為企業成長、行業發展創造哪些價值?

全球資本在向哪些人工智慧領域流動?

行業內人才該如何培養?

企業如何抓住集運,踩准行業變革的節奏?

……

這些,才是相關企業應該關注的重點和未來發展的重心。在本書中,前IBM大資料和分析業務全球負責人、新興市場大資料中心總經理王曉梅結合其在大資料分析與人工智慧領域20多年的資深經驗與獨到見解,並配以豐富精彩的業界案例,深入解析人工智慧落地的方方面面,聚焦“行業+人工智慧”的現在與未來,以期能為中國的產業創新帶來新的思考和推力。

 

 

作者簡介

王曉梅

知盛集團 創始人/全球首席執行官

前IBM大資料和分析業務全球負責人

前IBM新興市場大資料中心總經理

中國人工智慧和大資料百人會專家委員

The Open Group認證IT專家

 

王曉梅被同行譽為“遠見卓識的思想者和領導者”,她專注於前沿科技的趨勢洞察和前瞻性思考,至今已行遍全球100多個國家,積累了豐富的創新成果:2004年主導跨國團隊完成中國首例TPC-H測試,並奪得當年全球同類別測試測試第一名;2009年在IBM多倫多實驗室成功落地大資料軟硬體一體機研發工程;2012年領導建立IBM大資料中心,該中心支援大資料和分析在包括新興市場在內的100多個國家的實踐落地;2014年領導設計IBM全球大資料分析與架構體系,以及IBM大資料和分析人才認證體系,這些體系已成為全球大資料分析領域的行業標準和人才培養標準;2017年,創造性地構建了“高度業務價值驅動的資料運營閉環體系”,切實推動資料價值在行業的落地研發與應用。

眾多世界著名媒體都曾將她作為封面人物進行報導。她撰寫過數本暢銷全球的大資料分析和資料管理書籍,包括《實戰大資料》、Understanding DB2等。

 

名人/編輯推薦

深耕人工智能領域的現在與未來――科技時代的匠心之作
安德魯·達克曼(Andrew Duckman)
北美健康醫療領先投資機構Bloom Burton & CO董事、總經理
作為加拿大生命科學和健康醫療領域的大型投資和諮詢機構,我常年關注在產業與科技的結合所帶來的推動力量。曉梅中所探討的圍繞數據分析及人工智能所帶來的對於醫藥、醫療保險及健康管理等的創新變革非常值得借鑒和思考,也是投資界最關注的話題之一。
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傑西·黃(Jessie Huang)
加拿大豐業銀行 亞太區負責人
曉梅是我認識的非常具有才華的女性企業家。我們在金融、投資等多個領域有過合作和探討。曉梅不僅僅是大數據分析及人工智能領域的專家,她還在金融、電信、政府、製造業、醫療等領域都涉足很深。紮根行業幾十年,她的見解和洞察總是非常犀利和獨到。
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董峰
英國思克萊德大學計算機和信息科學系教授
人工智能研究組學術帶頭人
人工智能是一個跨時代的話題。目前學術界非常關注新一代人工智能與人類的關係。很多學者正在積極探索未來人工智能如何和人類進行交互,以及如何建立人工智能與人類的互信關係。曉梅在本書裡也特別談到了一個學術界正在深入研究的最前沿的課題,也就是人類與機器的深度融合,讓人工智能更好地幫助人類解決問題、解釋問題,使我們能夠更深入地瞭解這個世界,最終幫助人類實現更多的夢想。本書值得好好閱讀,無論是商界還是學術界。

目次

【目錄】

推薦序一 匠心決定成敗

推薦序二 一位AI行業的思想者和夢想家

自序 創想不止,精進成長

01 當機器有了智慧

第一節 我眼中的AI

第二節 AI——最熟悉的陌生人

第三節 AI成為國際競爭的重要砝碼

02 AI 變革世界:“一切堅固的都煙消雲散了”

第一節 資料“永動機”

第二節 AI重塑生產力與生產關係

第三節 資本追逐

第四節 AI讓世界更民主

03 人工智慧時代的全球行業變革

第一節 百歲人生不是夢

第二節 顛覆傳媒行業

——資料分析和AI成為主要橋樑

第三節 掘金汽車產業

——未來汽車的三大技術及兩大趨勢

第四節 創造金融新時代

04 企業如何抓緊AI紅利

第一節 人工智慧變革企業的核心是資料

第二節 建立資料戰略

第三節 如何開啟AI之旅

第四節 企業AI之旅的保障體系

05 下一個20 年,AI走向何方

第一節 AI倫理大討論

第二節 AI時代,你的隱私如何保護

第三節 未來:人類與機器深度融合

 

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