| |||||
Strona główna > opis książki
• polskie
• Zamów informacje o nowościach z wybranego tematu • kontakt |
ALGOKRACJA JAK I DLACZEGO SZTUCZNA INTELIGENCJA ZMIENIA WSZYSTKO?KRÓLEWSKI J. RYBIŃSKI K.wydawnictwo: PWN, 2023, wydanie Icena netto: AlgokracjaJak i dlaczego sztuczna inteligencja zmienia wszystko?Żyjemy w ekstremalnie ciekawych i ambitnych czasach. Jest to moment historii, w którym nigdy tak wiele rzeczy nie było na wyciągnięcie ręki. Jednocześnie żyjemy w czasach, w których nigdy tak wiele zadań nie powierzaliśmy maszynom (…). Technologie pozwalają nam współtworzyć świat, którego jesteśmy częścią, sprawiają, że odgrywamy rolę – parafrazując informatyczne terminy – administratora rzeczywistości zamiast być tylko jej konsumentem. Przyszłość, niezależnie od segmentu, rynku, kraju czy gospodarki, będzie zdominowana przez merytokrację wspieraną przez sztuczną inteligencję. Książka ta z jednej strony jest esejem o możliwościach współczesnego świata biznesu i nauki napędzanego technologiami, ale również ma otwierać oczy i serca na projekty wrażliwe i ważne społecznie. Mówimy o sprawach doniosłych, systemowych, inżynieryjnych i niezmiernie istotnych dla naszej przyszłości (…). Ale ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym wiążą się też pewne ryzyka. Nie bez powodu Steven Hawking powiedział: „Stworzenie sztucznej inteligencji będzie największym osiągnięciem w dziejach ludzkości. Niestety, może to być również jej ostatnie osiągnięcie”.
W XXI wieku kluczowym czynnikiem sukcesu firm i krajów będzie zdolność do wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji. Lektura tej książki pozwoli wielu osobom na zrozumienie, jak działa AI i uczenie maszynowe, gdzie i jak mogą zostać zastosowane, dlaczego ich dalszy rozwój będzie nieuchronnie postępował oraz jak ograniczyć ryzyka przekierowywania coraz większej liczby decyzji algorytmom. I jak żyć i odnosić sukcesy w algokracji. (Ze wstępu Autorów). O Autorach Wstęp, czyli dlaczego napisaliśmy tę książkę 1. Jak to działa Podstawowe pojęcia Uczenie maszynowe 2. Podstawowe modele data science Regresja liniowa pomaga w wyborze wina Drzewa decyzyjne pozwalające ocenić ryzyko kredytowe Jakie lekcje powinien wyciągnąć dyrektor marketingu z nalotów aliantów podczas II wojny światowej Naiwny klasyfikator Bayesa uwalnia nas od spamu Uczenie maszynowe nienadzorowane 3. Głębokie uczenie maszynowe Jak sztuczna inteligencja powstrzymała złodziei papieru toaletowego w Chinach Dlaczego dopiero teraz nastąpił rozwój sztucznej inteligencji Jak działają algorytmy głębokiego uczenia się - przykład uczenia nadzorowanego Jak stosować głębokie uczenie się w praktyce 4. Czy komputer może działać jak ludzki mózg, czyli uczenie ze wzmocnieniem Jak ludzki mózg stosuje mechanizm nagród w procesie uczenia się Nagrody, czyli o tym, jak działają algorytmy uczenia ze wzmocnieniem Eksploracja versus eksploatacja i Q-uczenie się Zastosowania algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem 5. Jak komputer nauczył się rozumieć ludzką mowę, czyli gra w 300 pytań Od cyfr, przez kompilatory, do rozumienia języka naturalnego Jak słowa stają się wektorami liczb, które komputer rozumie Zastosowania biznesowe 6. Jak przeczytaliśmy ze zrozumieniem 180 tysięcy artykułów o nowych technologiach w kilka minut 7. Internet rzeczy i uczenie maszynowe Rolls-Royce, doskonałość produkcji i obsługi dzięki big data science Jak rzeźnik wykorzystał internet rzeczy i uczenie maszynowe do budowy siły marki i wzrostu sprzedaży Przyszłość IoT 8. Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę i rynek pracy Prognozy wpływu sztucznej inteligencji na rynek pracy 9. Czy Chiny wyprzedzą Stany Zjednoczone w obszarze sztucznej inteligencji Sztuczna inteligencja została uznana w Chinach za kluczową technologię przyszłości Dane jako paliwo napędzające rozwój sztucznej inteligencji Najbardziej konkurencyjny na świecie ekosystem start-upów 10. System scoringu społecznego w Chinach, czyli jak powstaje algokracja - nowy system społeczno-polityczny oparty na big data i sztucznej inteligencji Bardziej egalitarne społeczeństwo Promowanie moralnie pożądanych postaw Wzrost transparentności życia publicznego i społecznego Wolność w algokracji Główne ryzyko algokracji, czyli informatyczny demiurg 11. Czy i kiedy pojawi się superinteligencja Typy sztucznej inteligencji Scenariusze dla świata rządzonego przez sztuczną superinteligencję Inteligencja zespołowa Sztuczna inteligencja i płynna demokracja 12. Jakie zagrożenia niesie ze sobą uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja Uczenie maszynowe powiększa nierówności rasowe i płci Ocena parametryczna nauczycieli oparta na big data eliminuje wspaniałych pedagogów Algorytmy promują niemoralne zachowania na wielką skalę Algorytmy napędzają kryzys w szkolnictwie wyższym Co z tego wynika 13. Wolność - czyli o tym, jaki będzie główny wpływ sztucznej inteligencji na modele biznesowe i na człowieka Zdolność do budowania piaskownicy i zgodnego bawienia się w niej z innymi Umiejętność tworzenia i stosowania modeli XaaS Apifikacja kultury korporacyjnej 14. Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Funkcje wewnętrzne i administracyjne Zarządzanie zasobami ludzkimi Analityka biznesowa Rozwój oprogramowania Marketing Nowe modele biznesowe Firmy rozwijające sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w Polsce 15. Big data. Dlaczego inwestycja w infrastrukturę AI jest kluczowa Fundamenty Kluczowe wyzwania architektury ekosystemu big data Umysł człowieka a infrastruktura AI Podstawowe elementy nowoczesnej architektury infrastruktury big data i AI Kluczowe założenia w przygotowaniu odpowiedniej infrastruktury danych 16. Ucieczka w przyszłość - jak automatycznie modelować dane behawioralne Jakich rezultatów powinniśmy wymagać od nowoczesnej architektury dla rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji Nienadzorowane uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym na dużą skalę Kultura MLOps Praca nad budową modelu AI, jego trenowanie i ewaluacja Narzędzia automatyzujące pracę data scientistów Systemy czasu rzeczywistego i ich ograniczenia Kluczowe kompetencje zespołu data science stanowiące wewnętrzny "know-how" Odkrywanie nowych zastosowań biznesowych AI 17. Internet zdecentralizowany a sztuczna inteligencja 18. Wywiady z ekspertami Deep tech. CPT-3. AGI. Kiedy AI przekroczy możliwości człowieka Rozmowa ze sztuczną inteligencją stworzoną przez OpenAI. Dzisiaj w firmach obowiązuje zasada "przede wszystkim klient" (client first). Jutro najważniejszą zasadą będzie "przede wszystkim dane" (data first). Rozmowa z Jackiem Dąbrowskim, Chief AI Officer, Synerise O tym, jak internet rzeczy zwiększa efektywność firm i satysfakcję klientów, ale także prowadzi do powstania pokolenia D. Rozmowa z Aleksandrem Poniewierskim, partnerem i globalnym leaderem internetu rzeczy w EY Zakończenie Appendix: Najciekawsze przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w praktyce Lista zawodów, które znikną z powodu rozszerzania się wpływu sztucznej inteligencji Lista rysunków, tabel i wykresów Spis organizacji zajmujących się AI na świecie Najważniejsze konferencje AI na świecie Literatura O partnerze wydania 288 stron, Format: 16.5x23.5cm, oprawa twarda
Po otrzymaniu zamówienia poinformujemy pocztą e-mail lub telefonicznie, |
