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吴恩达发布《人工智能转型指南》,决战未来10年(3)

2019年02月07日 14:23来源:未知手机版

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课程:

1、基本了解人工智能的商业问题,包括基本技术、数据,以及人工智能能做什么和不能做什么。2、理解人工智能对公司战略的影响。3、针对人工智能在关联行业的应用案例展开研究。

负责实施人工智能项目的部门领导(至少 12 小时培训)

目标:部门领导应该可以为人工智能项目确定方向、分配资源、监控和追踪进度,并按照需要进行修正,以确保项目成功交付。

课程:

1、基本了解人工智能的商业问题,包括基本技术、数据,以及人工智能能做什么和不能做什么。2、基本了解人工智能的技术,包括主要算法种类及其要求。3、基本了解人工智能项目的工作流程、人工智能团队的职责和人工智能团队的管理。

人工智能工程师培训生(至少 100 小时培训)

目标:新培训的人工智能工程师应该可以收集数据、训练人工智能模型,还可以交付具体的人工智能项目。

课程:

1、对机器学习和深度学习有深入的技术理解;基本理解其他人工智能工具。2、理解人工智能和数据系统开发工具的可用性(包括开源工具和第三方工具)。3、能够落实人工智能团队工作流程。4、另外,通过持续教育来学习最新的人工智能技术。

4、制定人工智能战略

人工智能战略可以引导你的公司创造价值,同时也能形成护城河。

一旦团队开始看到初期人工智能项目取得成功,并对人工智能形成更加深刻的理解,你就可以确定人工智能最能创造价值的地方,并将资源集中投放到这些领域。

有的高管认为,应该从一开始就制定人工智能战略。根据我的经验,除非具备一些基本的人工智能经验,否则多数公司都无法制定经过深思熟虑的人工智能战略,而1-3条可以帮助你获得这种经验。

你开发护城河的方式也会随着人工智能技术的发展而进化。以下就是一些值得考虑的方法:

1、开发几个不同的人工智能资产,使之与连贯的战略广泛协调。

人工智能将让企业可以通过新的方式获取独特的竞争优势。迈克尔·波特(Michael Potters)关于商业战略的开创性著作显示,打造防御性业务的一种方式是开发与一项连贯的战略广泛协调的多项不同资产。这样一来,竞争对手就很难同时复制你的所有资产。

2、利用人工智能针对你所在的行业创造优势。

我认为,不应该试图与谷歌这种科技公司在“通用人工智能”领域展开竞争,而是应该努力成为你所在行业的顶尖人工智能公司,通过开发独特的人工智能技术来获得竞争优势。人工智能如何影响你的公司战略与具体的行业和环境有关。

3、设计符合“人工智能良性循环”的战略。

我们在很多行业都会发现,数据不断积累之后,就会形成一项防御性业务。

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例如,谷歌、百度、必应和Yandex等领先的网络搜索引擎都拥有庞大的数据库,使之可以了解用户在搜索某个关键词之后更可能点击什么链接。这些数据可以帮助企业开发更加精准的搜索引擎,帮助其获取更多用户,进而获取更多用户数据。

这种正反馈是竞争对手很难实现的。

数据是人工智能系统的关键资产。因此,很多伟大的人工智能公司也拥有复杂的数据战略。你的数据战略可能应该包含以下关键元素:

战略性数据获取:有用的人工智能系统即可使用100个数据点(小数据),也可以使用1亿个数据点(大数据)。但数据几乎肯定是多多益善。各路人工智能团队都在使用多年的复杂战略获取数据,而具体的数据获取战略则是针对其所在行业和所处环境制定的。例如,谷歌和百度都拥有很多并未变现的免费产品,但他们却可以借此获取数据,然后通过其他渠道变现。统一的数据库:如果你有50个不同的数据库,在50个不同的副总裁或部门负责人的领导下孤立运营,那么工程师或人工智能软件就几乎不可能获取这些数据,也就无法实现“连点成线”的效果。相反,应该考虑将数据集中到一个或至少也应该是位数不多的几个数据库中。识别哪些数据有价值,哪些没有价值:单纯拥有庞大的数据并不必然表明人工智能团队可以从这些数据中获取价值。如果怀有这种想法,失败的概率就会大幅增加。我曾经见过有一些CEO投入过高的资金来收集低价值数据,甚至在收购了一家公司之后才发现目标企业的很多数据根本没有用。在数据获取流程中尽早引入人工智能团队,让其帮助你确定应该优先获取和保存哪些数据,便可避免这种错误。

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