什么是AI？AI轉(zhuǎn)型指南

去年12月份， 吳恩達發(fā)布了一份《AI轉(zhuǎn)型指南》報告，旨在為企業(yè)CEO們提供一份企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的建議，搜集了眾多CEO們最的關(guān)心問題并在報告中回答。

就在上個月，繼這份報告發(fā)出后，他的新課“AI for Everyone”也上線了。

新課于2月28號發(fā)布，這是一門設(shè)定四周學完的課程。但是，課程發(fā)布不到一周， 就已經(jīng)有一批熱粉迅速刷完了課程，甚至出了攻略。連吳恩達也在推特上驚嘆，同學們學的太快了。

文摘菌也很好奇，躍躍欲試的想聽一聽這個號稱“每個人都能聽懂”的AI課程，到底講了什么。在一個周五的下午，我們霸占了公司的一個會議室，決定通過一個內(nèi)訓挑戰(zhàn)，來一起聽課。沒想到編輯部的同學們僅僅用一下午四個小時聽完了吳恩達的這個課程！

當然，一方面編輯部的各位還是有一定的AI基礎(chǔ)，所以大家在理解課程上基本沒有問題；另一方面，為了趕時間，大家也跳過了所有的練習部分，只單純看視頻記筆記，馬拉松一般迅速刷完了這門課。

課程的分為四章，每小節(jié)視頻大概在10分鐘以內(nèi)，繼續(xù)播放，根本停不下來。

既然是 for everyone, 我們也在事后采訪了剛?cè)肼毼恼庉嫴恳恢艿腁I萌新，作為一個純文科生，她表示不僅聽懂了，而且對人工智能的認識大為加深。

我們也整合了大家的筆記，列出了這門課中的精華內(nèi)容，沒有時間刷課的同學們拿好不謝，一起看看我們一下午都經(jīng)歷了什么吧！

什么是AI？

第一章主要介紹了與AI相關(guān)的一些概念， 例如機器學習， 數(shù)據(jù)科學，深度學習以及其他的一些工具，對于入門小白來說通俗易懂，這都6102年了，不懂點AI如何撩妹！

敲黑板，記筆記啦

AI大致分為ANI（狹義人工智能）與AGI（廣義人工智能）。 會下棋的人工智能機器人目前應(yīng)該還屬于ANI， 美劇西部世界里那些讓人恐懼的機器人才是AGI， 從ANI到AGI還需較長時間的發(fā)展。

機器學習就是學習A到B的映射， A是輸入， B是輸出。機器學習最后產(chǎn)出的是軟件，數(shù)據(jù)科學是從數(shù)據(jù)中得到啟發(fā)或者結(jié)論。

數(shù)據(jù)多并不意味著數(shù)據(jù)的價值大！數(shù)據(jù)收集應(yīng)與AI團隊即使聯(lián)系，以便確定有價值的數(shù)據(jù)來改變數(shù)據(jù)收集策略。

深度學習是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的代名詞，主要受到大腦的啟發(fā)，但其內(nèi)部的運行與大腦工作方式無關(guān)， 簡單來說就是一些大型復雜的數(shù)學公式。

AI無法通過少量數(shù)據(jù)來學習復雜的任務(wù)。例如， 簡單為打招呼， 叫車，自行車轉(zhuǎn)彎等人類一秒可以辨識的手勢，AI目前還無法理解。

最后，祭出吳恩達老師這張經(jīng)典的AI關(guān)系圖，簡潔明了，不能更形象了！

創(chuàng)建AI項目

第二章主要講了如何利用AI選擇和建立有價值的項目，機器項目與數(shù)據(jù)科學項目的去唄。這一章或許可以給一些有想法的技術(shù)人員或AI創(chuàng)業(yè)者帶來啟發(fā)。

關(guān)注吳恩達老師動態(tài)的讀者可能也發(fā)現(xiàn)了，這部分內(nèi)容吳恩達在近幾次的講座中都有提及，大家可以戳文摘菌之前的報道了解詳情。

https://mp.weixin.qq.com/s/yKdvUCRQwF-62M06e28bDw

機器學習和數(shù)據(jù)科學的工作流程：

機器學習的主要步驟為：收集數(shù)據(jù)、訓練模型、部署模型；而數(shù)據(jù)科學是：收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、建議修改。

課程中吳教授也給了非常多的例子，說明機器學習與數(shù)據(jù)科學的不同應(yīng)用，從制造業(yè)到農(nóng)業(yè)，從銷售到人力資源 ：例如數(shù)據(jù)科學可分析數(shù)據(jù)來優(yōu)化流程，機器學習可幫助自動刪選簡歷

如何選擇AI項目，吳教授給出了以下幾點需要建議。

頭腦風暴，尋找痛點

沒有大量數(shù)據(jù)也可以建立AI項目

在考慮技術(shù)可行性的同時也要考慮其商業(yè)價值，是否可以降低成本或者提高收益，或者創(chuàng)造出對人類有價值的新產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)科學多位內(nèi)部自建項目，機器學習項目可以考慮自建或者外包。

在本章的選聽課程中，他還介紹了一些常用的機器學習的工具，所以選聽課程彩蛋多多，不要忘記哦！

AI轉(zhuǎn)型指南

第三章主要介紹了他的新書《AI轉(zhuǎn)型指南》中企業(yè)在AI轉(zhuǎn)型中需要考慮和實施的，可以概括為“五步驟路線圖”。明確的回應(yīng)了CEO們在企業(yè)發(fā)展中最關(guān)心的問題——如和高效開啟人工智能項目。

完整版：

https://landing.ai/ai-transformation-playbook/

總結(jié)來說，這五個步驟分別是：

1.執(zhí)行試點項目從而獲得動力

2.建立公司內(nèi)部的AI團隊

3.對員工進行AI技能培訓

4.制定人工智能戰(zhàn)略

5.在公司內(nèi)部和外部建立良好的溝通渠道

詳情請點擊文摘之前的推送：

https://mp.weixin.qq.com/s/7h0qCIuxAUnxF_S0M1xekw

幾個需要留心的重點：

試點AI項目可以設(shè)置為6-12個月，一個小項目的成功比失敗的大項目更能激勵團隊前進。

小型的AI團隊也可以只有一個軟件工程師，或者一個機器學習工程師、數(shù)據(jù)科學家甚至你自己也可以撐起整個項目！

建立一個AI團隊需要以下幾項職能：軟件工程師、機器學習工程師、機器學習科學家、數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等。 CAIO這個角色也是必不可少的。

首席學習官（ CLO －Chief Learning Officer）的工作是成為好的內(nèi)容庫管理者，而不是直接為生產(chǎn)內(nèi)容，然后通過一些制度保障員工完成學習即可。

利用人工智能創(chuàng)建有利于你所在的行業(yè)的優(yōu)勢， 制定獨特并適合自己的項目，形成“AI良性循環(huán)”。

加強AI團隊人才與業(yè)務(wù)、銷售、市場的溝通，共同尋找可行且有價值的項目。

AI與社會發(fā)展

這一章主要討論了AI與倫理， 包括AI的局限性，以及AI與經(jīng)濟發(fā)展和就業(yè)的問題。果然是對每一個人都有影響啊！

主要介紹了以下幾點：

AI的局限性導致的問題包括有偏數(shù)據(jù)會產(chǎn)生有偏AI，AI系統(tǒng)對Adversarial Attacks開放，容易被欺騙，未來公司可能與對抗性攻擊者展開激戰(zhàn)。

不要對即將到來的超級人工智能過于樂觀或者悲觀，和你身邊的朋友一起開始學習AI。

美國和中國在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，但這項技術(shù)并不成熟，各國仍具有同等競爭優(yōu)勢。

根據(jù)麥肯錫的報告，到2030年，AI將取代的工作數(shù)量將達到4億到8億，但同時也可以創(chuàng)造出約5億到9億的新崗位。

看到這，那么恭喜你和小編一起學完“AI for everyone”啦！

那是不可能的！

最后，對這門課程感興趣的同學，可以搜完整版課程。

鏈接：

https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone/home/week/1