Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w biznesie: Bezsensowny przewodnik po technologiach opartych na danych

Opinie czytelników

Książka jest wysoko ceniona za praktyczny wgląd w sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, dzięki czemu złożone tematy są dostępne zarówno dla czytelników technicznych, jak i nietechnicznych. Służy jako zwięzłe wprowadzenie, przydatne dla profesjonalistów biznesowych, którzy chcą wdrożyć systemy sztucznej inteligencji bez zagłębiania się w szczegóły techniczne. Książka jest jednak krytykowana za brak głębi w przykładach i przyszłych perspektywach ewolucji sztucznej inteligencji.

** Praktyczny poradnik, który jest łatwy do przeczytania i zrozumienia. ** Szybka lektura (około 2 godzin), która rozjaśnia koncepcje sztucznej inteligencji. ** Przystępny język, który rozkłada złożone tematy. ** Doskonały zarówno dla odbiorców technicznych, jak i nietechnicznych. ** Zawiera cenne wskazówki dotyczące wdrażania sztucznej inteligencji w biznesie. ** Zawiera listę kontrolną dla udanych projektów AI.

** Ograniczona szczegółowość przykładów, głównie dobrze znanych aplikacji biznesowych. ** Nie zawiera podstaw matematycznych, co dla niektórych może być wadą. ** Niektórzy czytelnicy oczekiwali szerszego spojrzenia na przyszły rozwój sztucznej inteligencji.

(na podstawie 33 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Artificial Intelligence and Machine Learning for Business: A No-Nonsense Guide to Data Driven Technologies

Zawartość książki:

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe są obecnie głównymi narzędziami biznesowymi. Są one stosowane w wielu branżach w celu zwiększenia zysków, obniżenia kosztów, ratowania życia i poprawy doświadczeń klientów. W związku z tym organizacje, które rozumieją te narzędzia i wiedzą, jak z nich korzystać, odnoszą korzyści kosztem swoich rywali.

Książka Artificial Intelligence and Machine Learning for Business przecina techniczny żargon, który jest często kojarzony z tymi tematami. Zapewnia proste i zwięzłe wprowadzenie dla menedżerów i ludzi biznesu.

Koncentruje się w dużej mierze na praktycznym zastosowaniu i na tym, jak współpracować ze specjalistami technicznymi (naukowcami zajmującymi się danymi), aby zmaksymalizować korzyści płynące z tych technologii.