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內(nèi)容簡介

　　我們?yōu)槿斯ぶ悄茉O(shè)下的目標，與現(xiàn)實情況之間，其實是有著難以磨滅的差距的。即便制作出了一些試行項目，但是其在現(xiàn)實世界中的運用卻難以為繼，類似的例子不絕于耳。本書致力于讓開始或探討AI（人工智能尤其是機器學習）的導入、但進展不順利的企業(yè)及負責人理解Z初的系統(tǒng)性問題出在哪里，全書旨在傳授能夠成功導入AI的“規(guī)則”。作者把“關(guān)于AI的商業(yè)應(yīng)用的思考方法”總結(jié)為“7條規(guī)則”。書中并未涉及很難的理論和復(fù)雜的數(shù)學公式，在簡單地解說機器學習理論的基礎(chǔ)上，再來解說其在企業(yè)的商業(yè)化應(yīng)用中應(yīng)該掌握的要點。本書是熟練使用AI這一數(shù)字技術(shù)的書。

作者簡介

　　石川聰彥1992年生于神奈川縣橫濱市。在東京大學工學部學校期間創(chuàng)立AIDEMY公司并擔任總裁。2017年開始提供AI商業(yè)設(shè)計服務(wù)，兩年內(nèi)用戶突破5萬人，成為日本Z大的前沿技術(shù)學習服務(wù)供應(yīng)商。隨后，創(chuàng)立AI系統(tǒng)咨詢公司（Aidemy Business），并擔任早稻田大學AI變成實踐課講師，入選“福布斯日本地區(qū)30歲以下商業(yè)領(lǐng)袖”榜單。著有人工智能領(lǐng)域的暢銷書《學習人工智能程序設(shè)計數(shù)學書》。

圖書目錄

章
導入AI失敗九成都是 “隱形損失”! 1
節(jié) 人工智能早就進入了幻滅期 2
第二節(jié) 屢屢遇PoC死，多數(shù)的人都陷入了幻滅 10
第三節(jié) 機器學習工程師和機器學習規(guī)劃師會互相走近對方嗎？ 15
第四節(jié) 早在進入概念驗證階段前，就注定了PoC死這一結(jié)果 23
第五節(jié) 機器學習真正需要的究竟是什么? 26
第六節(jié) 掌握“機器學習商業(yè)模式畫布”概念 34
第七節(jié) 你在運行項目的時候，是否意識到了“制約條件”呢? 41
第八節(jié) 很重要！提前定義好成功的條件 43
第二章
投資回報率Z大化企業(yè)應(yīng)當遵守的七個規(guī)則 47
總則七個規(guī)則讓機器學習的效果Z大化 48
規(guī)則一應(yīng)明確機器學習的投資回報率 51
規(guī)則二應(yīng)把握可用數(shù)據(jù)和不可用數(shù)據(jù) 73
規(guī)則三應(yīng)確定應(yīng)該導入機器學習的領(lǐng)域 92
規(guī)則四應(yīng)提高輸出和輸入的明確度 104
規(guī)則五應(yīng)正確評價機器學習的性能 111
規(guī)則六應(yīng)提高對實際運用的預(yù)想程度 121
規(guī)則七應(yīng)創(chuàng)建利益相關(guān)者共生的生態(tài)系統(tǒng) 134
第三章
從人工智能項目的三個實例來看企劃書的金科玉律 143
導語符合機器學習項目七個規(guī)則的企劃書大公開 144
案例— A公司使用機器學習實現(xiàn)了工廠機器設(shè)備的檢測 146
案例二 B公司使用機器學習實現(xiàn)了不合格產(chǎn)品的檢測 157
案例三 C公司使用機器學習實現(xiàn)了自動推薦商品 164
第四章
未來的企業(yè)與人工智能的應(yīng)用 173
節(jié) 自動機器學習(Auto ML)與數(shù)據(jù)機器人(Data Robot)的登場，讓機器學習迎來變革期 174
第二節(jié) 作為企業(yè)，重要的是“獲取數(shù)據(jù)的覺悟” 179
第三節(jié) 增加公司內(nèi)部機器學習人才的處方箋 182
后記 185