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数字时代的企业进化:机器智能+人类智能=无限创新 版权信息
- ISBN：9787111635239
- 条形码：9787111635239 ; 978-7-111-63523-9
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数字时代的企业进化:机器智能+人类智能=无限创新 本书特色
本书创新性地提出了“数学型公司”的概念，并从分析智能时代的复杂性开始，引领读者理解在数学型公司模型下，如何更好地将人类智慧与机器智能融合起来以发挥叹为观止的效用。在这一转变过程中，要突破传统观念和思维，学会在数据和算法驱动下思考；利用新的技术强化组织，使其达到新的水平；制定更富有创新性的战略，并获得优异的表现。书中内容丰富、领域各异的案例，有助于读者与自己企业和组织的实际需求建立关联、引发思考，更加深刻地理解数字化转型的本质。 本书适合希望进行和正在进行数字化转型的企业决策者、管理者阅读，也适合有兴趣从事数字化转型相关工作的技术人员阅读，从事数字化转型的研究者也能从本书中获益。
数字时代的企业进化:机器智能+人类智能=无限创新 内容简介
读者对象： ·正在或希望进行数字化转型的企业决策者、管理者 ·从事数字化转型相关工作的技术人员 ·数字化转型的研究者 提出数字时代的企业进化目标——数学型公司，即以数据和算法助力商业决策和企业管理，使企业洞悉数字世界的无穷价值。 探讨人类智能与机器智能的关系，以及如何将二者完美融合，助力企业在数字时代华丽转身。 福特、默克、洲际酒店集团、葛兰素史克等知名公司精彩的数字化转型实践，提供了良好的数学型公司范本。
数字时代的企业进化:机器智能+人类智能=无限创新 目录
译者序
前言
作者简介
第1章 隐藏的世界：掌握未知细节 / 1
复杂性：新的宝藏 / 5
跨越门槛 / 9
施展人机协作的威力 / 13
重构你的模型 / 17
爬梯子的科学 / 19
第2章 非凡的联盟:数字与大脑灰质的融合 / 23
人类不会离去 / 28
理解与表达 / 30
感知细节和模式 / 32
数字处理 / 35
记忆 / 38
记录和整理 / 39
机器不会创造，人类可以 / 40
想象 / 40
创造 / 43
推理 / 44
构建问题解决方案 / 48
生命的火花 / 49
第3章 不可能的问题:打破自我禁锢的枷锁 / 51
摆脱框架 / 54
发现真相 / 58
走近开放的非典型数据 / 61
改进评判方式 / 64
直觉的地位 / 67
这一切背后的科学原理 / 71
第4章 不可能的技术：不是旧时代的热机 / 75
新的数据矿藏 / 78
数据获取 / 79
数据存储 / 83
拥抱数据准备过程 / 86
初次分析 / 88
拥抱发现的工具 / 88
拥抱学习的工具 / 91
随后的分析 / 93
用机器学习来预测 / 93
模拟和优化 / 95
看见和行动 / 97
基础设施 / 98
从优先级开始 / 100
第5章 不可能的战略：新的大事物诞生 / 101
评估你的生态系统 / 106
不可能的问题 / 110
不可能的解决方案 / 115
实验 / 118
周期中的魔法 / 120
第6章 传播力量：梦想成真的时刻 / 123
推销愿景 / 127
点燃机器智能文化 / 131
错误的力量 / 132
百家争鸣 / 134
用数据驱动的方式讲故事 / 136
点燃才能 / 140
第7章 好的，坏的，爆发：不可能战略的道德处理 / 145
机器智能领域的道德问题是什么 / 149
开启透明度之门 / 155
确认政策 / 158
展示交换条件 / 160
展示公平 / 161
尊重你邻居的隐私 / 162
保护秘密和隔离 / 163
保护匿名和匿名表达 / 165
保护数据所有权 / 166
保持对数据的控制 / 166
把数据作为财产来保护 / 167
个人数据安全 / 169
广阔的道德世界 / 170
需要一个机构 / 172
第8章 不可能的解决方案：回应社会的老大难问题 / 173
开放数据 / 178
为公益调整战略 / 183
用于公益善举的数据 / 185
共创辉煌 / 193
后记：谈谈反直觉 / 197
致谢 / 201
展开全部
数字时代的企业进化:机器智能+人类智能=无限创新 作者简介
乔希·沙利文（Josh Sullivan）
美国知名咨询公司博思艾伦的合伙人，创建和领导该公司的数据科学团队，致力于向企业领导者展示数据科学如何解决复杂的组织问题。他与数百家财富五百强公司以及政府机构合作，通过采用数学公司的原则来帮助它们重塑组织以获得商业成功。他关注数据科学驱动的组织的未来，他和他的团队为各类大型企业建立了先进的数据科学项目，其中包括解决数据科学问题的全新方法。
安吉拉·朱塔弗恩（Angela Zutavern）
博思艾伦咨询公司副总裁，是数学型公司理念下的领导力、转型和创新方面的专家。她主导的机器智能和数据科学战略已帮助数百个企业和组织获得竞争优势。她的工作还涉及深度学习和量子机器学习领域。她热衷于利用数据科学来推进社会公益，帮助创建了通过机器智能来解决全球问题的首个世界级竞赛——Data Science Bowl。她还积极致力于倡导女性参与数据科学工作，也是ICE基金会的董事会成员。乔希·沙利文（Josh Sullivan）
美国知名咨询公司博思艾伦的合伙人，创建和领导该公司的数据科学团队，致力于向企业领导者展示数据科学如何解决复杂的组织问题。他与数百家财富五百强公司以及政府机构合作，通过采用数学公司的原则来帮助它们重塑组织以获得商业成功。他关注数据科学驱动的组织的未来，他和他的团队为各类大型企业建立了先进的数据科学项目，其中包括解决数据科学问题的全新方法。
安吉拉·朱塔弗恩（Angela Zutavern）
博思艾伦咨询公司副总裁，是数学型公司理念下的领导力、转型和创新方面的专家。她主导的机器智能和数据科学战略已帮助数百个企业和组织获得竞争优势。她的工作还涉及深度学习和量子机器学习领域。她热衷于利用数据科学来推进社会公益，帮助创建了通过机器智能来解决全球问题的首个世界级竞赛——Data Science Bowl。她还积极致力于倡导女性参与数据科学工作，也是ICE基金会的董事会成员。
◆译者简介 ◆
冯雷(Ray Feng)
Pivotal中国常务董事(Managing Director)兼研发中心总经理。Pivotal中国成立至今，主持了近十亿人民币投资的中国运营和研发体系。作为Pivotal全球产品关键领导人，为Pivotal公司的数字化理念建立及其对应的Cloud Foundry和Greenplum产品提供战略输入。拥有多项云计算专利。
冯瑜
逢博物联网技术创始人兼首席设计师，拥有十余年的软件产品交互设计经验，“数字化三部曲”及开源大数据平台Greenplum中文社区的重要贡献者，擅长从终端用户的角度提供数字化转型的业务模型及产品架构，实现效率与审美的融合。
钟春来
北京大学理学博士，有丰富的大数据处理和分析的实践经验，擅长使用 Greenplum 分析型云数据库来构建大数据应用平台解决方案。目前致力于推动大数据和人工智能技术的在金融行业的深度应用，改造和创新业务模式。
金剑虹
Greenplum大数据品台源码的早期贡献者，拥有近20年金融行业系统研发经验，热衷于开源云平台和大数据平台的研究与应用，参与过多项利用机器学习、人工智能技术的银行数字化转型项目。
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