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野村直之

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 書中第二章提到的【查全率】(r...
轉載自博客來  尚可  2020/01/03
書中第二章提到的【查全率】(recall) 的定義和 Coursera Stanford U. 的吳恩達教授 (Prof. Andrew Ng) 不同, 但【準確率】(precision) 是相同的, 這一點讀者在閱讀整本書時, 要再花一點時間調適.
AI 導入起手式:人工智慧扭轉企業未來
$ 164 ~ 490
AI 導入起手式:人工智慧扭轉企業未來
作者:野村直之 / 譯者:陳令嫻 
出版社:旗標科技股份有限公司
出版日期:2019-02-22
語言:繁體書   
點我評分 1 則評論 圖書介紹8 查價格、看圖書介紹
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活
圖書名稱:AI 導入起手式:人工智慧扭轉企業未來

【AI 權威領進門,破除你對 AI 的疑惑和迷思!】

本書作者野村直之先生,是日本產業界的 AI 導入教父,曾在美國麻省理工學院 AI 研究所與「AI 之父」馬文.閔斯基 (Marvin Minsky) 及語言學家諾姆.杭士基 (Noam Chomsky) 密切交流。他創立的 Metadata 公司已協助許多企業活用大數據分析、社群媒體與 AI 技術來解決問題。
野村先生將以自己為各大企業導入 AI 的豐富經驗為基礎,指出企業導入 AI 時所需的準備工作、可能面對的問題與解決方案、員工所需的訓練等。想要讓你的企業迎頭趕上 AI 時代,本書是最貼近實務的一本!

【破除不切實際的科幻想像,導入 AI,讓你的公司走在時代尖端 !】
(以下摘自本書序)
「據說 AI 會搶走人類的工作!」聽到這種說法,許多人並未對機器產生恐懼或反感,反而還產生過度的期待。因此,當 AI 的表現不符期待,就會馬上陷入幻滅:「原來 AI 什麼也不會嘛」、「買了也無法立刻派上用場」、「若不把貴重的大量資料提供給開發商就不能用」、「結果 AI 根本幫不上忙,一點用也沒有」等等。

無論是過度期待 AI,還是不明白 AI 的實際情況與實力而失望,這些聲音其實都是誤解了 AI 。究竟該怎麼做才能消弭各種誤會,促使企業正確地導入 AI 呢?我認為,導入 AI 的目標,是藉由 AI 提升ROI (投資報酬率)、以健全的方式提升效率,促進勞工去從事更有意義、更有趣與更有價值的工作,讓大家工作得更幸福。

我在上一本拙作《AI 改變工作的未來》(日本經濟新聞出版社出版) 中,曾談過到各類 AI 的本質與今後發展的方向;本書則是想對今後可能導入 AI 的人解釋 AI 的本質,說明正確活用時必須注意的重點。


本書特色 :

【想成為下一個獨角獸企業?導入 AI 就是捷徑!】
大家都說 AI 時代來了!身為企業主,想迎頭趕上,但是既期待又怕受傷害?
該怎麼做才能成為 AI 公司?本書將告訴你詳細的導入方法!

【我想要導入 AI、提升 ROI (投資報酬率)!】
想學 AI,很多書只告訴你「什麼是人工智慧」?太慢了!
本書將教你如何為公司導入 AI、改造企業體制、迎向未來!

【AI 時代,人類應該去做「AI 做不到的事情」】
別怕「AI 搶走人類的工作」!AI 時代,人類應該去從事更有價值的工作! 本書將指引你新時代的新方向。

作者簡介:

野村 直之

Metadata 公司董事長/九州大學理學博士/日本法政大學研究所創新管理研究科兼任教師

1962年生,1984年畢業於東京大學工學院,2002年取得九州大學理學博士學位。曾在日本NEC C&C研究所、JustSystems 公司、法政大學、日本理光集團等單位服務,之後出任法政大學研究所客座教授。

2005 年創立 Metadata 公司,為企業提供大數據分析、活用社群媒體與活用 AI 的解決方案,同時也擔任美國麻省理工學院 AI 研究所客座研究員 (Visiting Scientist)。在麻省理工學院時期,曾與「AI 之父」馬文.閔斯基 (Marvin Minsky) 同屬一個研究室,並與麻省理工學院的語言學家諾姆.杭士基 (Noam Chomsky) 交流討論。

野村先生曾參與研究如何活用協助深度學習的 ImageNet 基礎——WordNet,並參與開發由日本第五代電腦開發機構 (ICOT) 分立出來的知識庫。在開發各類軟體之餘,他仍持續關心 AI 在產業、生活、行政與教育等社會領域活用的方法。著有《AI 改變工作的未來》 (日本經濟新聞出版社)。

譯者簡介:

陳令嫻

輔仁大學日文系學士,東京學藝大學國文系碩士。喜歡閱讀、旅行與陶瓷器,希望有一天能搭時光穿越機回到古代用宋代青瓷喝杯茶。譯有《面對父母老去的勇氣》、《中年之後成功的居家改造》、《最貧困女子》和《平松洋子的廚房道具》等。

聯絡信箱:reikan0412@hotmail.com

目錄
第 1 章 當前 AI 的能力 
第 2 章 活用深度學習的基本流程
第 3 章 目標準確率的評估與開發經驗談
第 4 章 以實例說明導入 AI 的現況
第 5 章 導入 AI 的人才需具備的能力
第 6 章 今後 將 AI 導入產業的注意事項
圖書評論 -   評分:
 書中第二章提到的【查全率】(r...
轉載自博客來  尚可  2020/01/03
書中第二章提到的【查全率】(recall) 的定義和 Coursera Stanford U. 的吳恩達教授 (Prof. Andrew Ng) 不同,   但【準確率】(precision) 是相同的, 這一點讀者在閱讀整本書時, 要再花一點時間調適.
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