人工智能与商业机遇 套装六册/字化和人工智能的时代 Kindle版+多看精排版下载

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&nb32 表达感激好处多sp;   《深度学习:智能时代的核心驱动力量》内容简介: 全球科技巨头纷纷拥抱深度学习,自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo,背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机,不再被动按照指令运转,而是像自然进化的生命那样,开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者,亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者,利用大数据和不断增强的计算能力,终于在神经网络算法上取得重大突破,实现了人工智能井喷式的发展。
作为深度学习领域的通识作品,本书以恢弘的笔触,通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用,首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升,并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。\”
《暗知识:机器认知如何颠覆商业和社会》内容简介:
AlphaGo战胜了世界围棋冠军,但无论是聂卫平还是设计AlphaGo的谷歌工程师都无法理解AlphaGo为什么这样走棋,这就是人工智能中令人困惑  研究人员把这位“被选中”的受试者连上扫描仪,给他看一组成对出现的立体图像,然后问他哪几对相同,哪几对不同。但是在他回答之前,工作人员会告诉他,另一个房间里的“受试者们”都已经看过了这些图像,并且选出了正确答案。有时候,那一组人会故意给出错误答案,为的是看看这位受试者是否会屈从社会压力。尽管绝大多数“被选中”的受试者明知那一组人给出的答案不对劲儿,但他们还是认同了大多数人的意见——这个概率占到了40%。的“不可解释性”问题。作者从这个问题出发,发现了一类全新的知识——“暗知识”。
一直以来人类的知识可以分为两类:“明知识”和“默知识”。明知识就是那些可以用  请人们考虑一下对“将来的自己”负有的道德责任感,这么一个小小的举动,就能在很大程度上影响到退休储蓄。财务顾问、人力资源经理和政策制定者应该很青睐这个做法。可是,有没有什么更好的办法,能让人们更加意识到“为了将来的自己好”的重要性呢?答案是有的:给他们看一张未来的照片,让他们看看自己将来会长成什么样儿。语言、文字或公式清晰表达和描述的知识。默知识则是个人在感觉上能把握但无法清晰描述的知识,也即我们常说的“只可意会,不可言传”的那类知识。今天,人工智能突然发掘出了  但反驳观点是,这个实验只是测量了书面申请受到的影响。找工作的时候,不管求职信写得多么天花乱坠,也不大可能只凭一封信就得拿到工作机会。研究人员考虑到了这一点。由于找工作时一般都要面试,他们设计了另一个实验:受试者要参加一个15分钟的面试,来申请就读商学院。人类既无法感受又无法表达和描述的暗知识—隐藏在海量数据中的万事万物间的关系。 本书介绍了机器学习五大流派从数据中挖掘暗知识的方法以及各自适用的领域,尤其是神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用最广泛的几种形态。同时着重讨论了暗知识对商业和社会的直接影响,比如哪些行业将面临机器认知的颠覆,在不同行业里有哪些投资机会和陷阱。本书最后介绍  身为研究“影响与说服”的理论与实践的行为科学家,我们常常感到惊异有加:只需对要传达的信息做一点儿非常不起眼的改变,竟然就能带来那么显著的成效,而且,这些改变所需的时间、精力或金钱又是那么的少。在整本书中,我们会详尽地指出你应该做出哪些细微的改变,并如何有策略且符合伦理地运用它们,好让你不必诉诸成本高昂的方法(奖励、折扣、返现、惩罚等等)或动用宝贵的时间和资源,就能大幅度地提高你影响他人的能力。了目前还没有商业化的,但可能更深刻影响我们的一些神奇的人工智能应用,以及人工智能会在多大程度上取代人的工作,造成哪些社会问题,如何让下一代做好准备等。\”
《智能商业》内容简介:
《智能商业》由马云作序推荐。《智能商业》是阿里巴巴集团前总参谋长曾鸣,对互联网时代的重要趋势做出革命性解读的作品,披露了其对于未来商业模式的思考和判断。 2006年,曾鸣教  当然,这就引出了另一个问题。哪一个承诺更容易落实为行动呢?是宽泛的,还是具体的?授加入阿里巴巴集团,参与阿里巴巴集团及各重要业务线,如支付宝、阿里云计算、菜鸟等的发展,被业界称为阿里的“军师”。
基于在阿里巴巴集团十几年的实践经验,以及对互联网、大数据和人工智能的深入思考,曾鸣教授在《智能商业》中提出了未来30年新的商业模式——智能商业。 在线化、网络化、智能化是智能商业的三个创新方向,纵观当下异军突起的企业,无不是在这三个领域有极大突破。“网络协同”和“数据智能”是新商业生态系统的DNA,在万物互联的时代,只有智能商业的新物种才能生存和发展。 《数据资本时代》内容简介: 当大数据经济进入数据资本时代,我们的经济社会将发生怎样的改变?海量数据市场将引发市场机制的再次复兴;传统公司的重要性会下降;货币资本衰退,银行将面临“风暴”;人类工作和分配正义会受到严峻挑战…… 传统市场将所有信息压缩成一个单一的考量指标——“价格”,并通过货币来传达这一信息。但事实证明,价格和货币只是巧妙的权宜之计。数据作为一种新型润滑脂,将给市场带来巨大的能量。作者认为,赢家是市场,而并非资本。当数据哪怕只是部分地承担了货币的角色时,金融资本就会失去其大部分意义。这一切都将产生巨大影响——不只是对公司和管理者,而且对其他所有市场交易的参与者,包括经理、雇员,还有消费者。 面对如此变局,人类未来应如何选择? 舍恩伯格认为,未来人类选择的重点是:我们将会选择是否选择。人类将继续保有个人选择的自由,海量数据市场将帮助我们做出更好的选择,但不会从根本上免除我们需要做出选择的责任。
《隐藏的行为:塑造未来的7种无形力量》内容简介:
工业时代模式即将终结,世界正处在颠覆性创新时代的边缘,要实现下一次量子跃迁,人类需要一个截然不同的框架。利用人工智能,我们可以分析隐藏在数字生态圈中的数万亿数据(行为),追踪每一种行为的能力将帮助我们预测个体和集体的  2013年10月,台湾公平贸易委员会(Fair Trade Commission)对三星公司(Samsung Corporation)处以1000万新台币(约合三十五万美元)的罚款,惩处该公司雇佣他人在社交媒体和网络上发表评论,攻击老对手HTC并推荐自家产品的行为[1]。未来。 虽然让个体行为“可见”的表述会令人联想到乔治·奥威尔的《1984》,但实际上,一种新的价值将会出现,会从根本上颠覆基本的商业原则。例如,品牌忠诚度这样的概念将会被逆转,因为企业必须找到方法来证明它们对每位消费者的忠诚度。 此外,当世界从全球化过渡到个性化,这并不意味着人们无须再继续提升产品和服务的规模,而是要重新定义规模,把规模化生产变为“规模化创新”。大规模超个性化、需求驱动的出现会帮我们解决那些紧迫且长期存在的问题。 不仅是人类的行为会被捕捉和分析,人工智能驱动的自动驾驶汽车、智能设备和智能机器都将表现出行为。在不久的将来,每个人和每台数字设备都将拥有“数字自我”——   人们认识到“逐步升级的承诺”很容易导致糟糕的结果,并且有可能损失金钱和资源,因此许多人会想些办法来减弱它的影响。最常见的一个方法就是让一个人做出谈判决策,再让另一个人去负责执行谈判。例如,一家公司想买一套新的电脑软件系统,那么管理层可以委派一个决策人负责挑选这个新系统,一旦决定做好,就派另一个人去负责购买谈判。这个方法的用意是,把决策者和谈判者的角色分开,承诺升级以及财务上的风险就可以规避了。一个可以与其他数字实体交流、互动、协作的数字孪生体。 行为商业、忠诚品牌、需求驱动、大规模超个性化、数字生态圈、无摩擦关系、自动化这7种无形的力量正塑造着未来,将帮助政府、企业和个体用新的思维方式  乍一看,把消费者的注意力从一个精确的价格尾数(例如0.99美元)转移到整数(例如1.00美元),这对购买决定的影响大概只有一丁点儿。毕竟差异只有区区一美分而已。虽然老话说“积少成多”,但如今一美分也实在太不起眼了,消费者压根儿就不会在意吧[1]。做出更明智的决策。
《新规则》内容简介:
如何应对大型企业的“大公司病”,以重新审视商业的本质? 如何才能更有效地让资源在全球范围内共享和分配? 如何形成互补共赢的全球化共同体,而不是国家与资本的盘剥与霸凌? 如何在下一轮技术革命到来前,学会与人工智能共生? 当市场环境发生了激烈变化,当外部竞争者带来了巨大冲击,当陈腐僵化的组织已经无法适应市场变化的节奏,也无法为领导者和个人成长提供支持的时候, 企业管理者和员工应该迅速反应,寻找新的或合适的商业思维来应对变革。 被称为“领导变革之父”的哈佛商学院终身教授约翰·P·科特,在近20年的时间里,观察了115名哈佛商学院MBA毕业生的商业发展路径,并从他们的个人经验中,总结出在全球化竞争市场中应对复杂商业环  为何有些说服策略不能组合使用的第三个原因是,方法用得越多,意图就越明显。有时候,当你把一堆不显眼的小策略放在一起的时候,那种不显山露水的微妙感觉就没有了,说服的意图变得更加露骨,对方就更容易拒绝你。境的核心变量及规律,包括:非传统的职业路径、创业者的机会、与合作方协同、领导力优于管理、达成交易、跨界学习等。这是商业发展的“新规则”,也是个人如何在时代洪流中逆势转型、做出正确选择的不二法门。 电子书阅读指南:本站所有电子书都可以通过手机或电脑阅读。mobi、epub和azw3版手机可以通过“静读天下”和“多看阅读”等进行管理和阅读,电脑可以使用“MobipocketReader”和“calibre”进行管理和阅读。最近微软edge不再支持epub格式电子书,请使用“SumatraPDF”和“AlReader”。
   
       
  在行为科学家本杰明·沙伊贝翰(Benjamin Scheibehenne)、贾塔·玛塔(Jutta Mata)和彼得·托德(Peter Todd)所做的一组研究中,受试者在1分~4分的范围内对118项事物进行了评估打分,1分是完全不喜欢,4分是非常喜欢。此外,这些人还需要预测一位自己的熟人对这些事物会如何打分。有些受试者只能选择认识时间比较短的人(平均相识年数是2年);另外一些需要选择认识时间长得多的人(平均相识年数为10年以上)。   除了一个重要差异之外,“化整为零版”网页跟标准版的模样完全相同。员工们被问到愿意为40名学生捐多少钱之前,需要先假设一下,如果只帮助一个学生,他们愿意捐多少。

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