Algokracja

• Kategorie:
  1. Ebooki i Audiobooki »
  2. Ekonomia, zarządzanie, marketing
• Język wydania: polski
• ISBN: 978-83-01-23019-7
• ISBN druku: 978-83-01-22875-0
• Liczba stron: 288
• Sposób dostarczenia produktu elektronicznego
  Produkty elektroniczne takie jak Ebooki czy Audiobooki są udostępniane online po uprzednim opłaceniu (PayU, BLIK) na stronie Twoje konto > Biblioteka.

  Pliki można pobrać zazwyczaj w ciągu kilku-kilkunastu minut po uzyskaniu poprawnej autoryzacji płatności, choć w przypadku niektórych publikacji elektronicznych czas oczekiwania może być nieco dłuższy.

  Sprzedaż terytorialna towarów elektronicznych jest regulowana wyłącznie ograniczeniami terytorialnymi licencji konkretnych produktów.
• Ważne informacje techniczne
• Minimalne wymagania sprzętowe:
  • procesor: architektura x86 1GHz lub odpowiedniki w pozostałych architekturach
  • Pamięć operacyjna: 512MB
  • Monitor i karta graficzna: zgodny ze standardem XGA, minimalna rozdzielczość 1024x768 16bit
  • Dysk twardy: dowolny obsługujący system operacyjny z minimalnie 100MB wolnego miejsca
  • Mysz lub inny manipulator + klawiatura
  • Karta sieciowa/modem: umożliwiająca dostęp do sieci Internet z prędkością 512kb/s
• Minimalne wymagania oprogramowania:
  • System Operacyjny: System MS Windows 95 i wyżej, Linux z X.ORG, MacOS 9 lub wyżej, najnowsze systemy mobilne: Android, iPhone, SymbianOS, Windows Mobile
  • Przeglądarka internetowa: Internet Explorer 7 lub wyżej, Opera 9 i wyżej, FireFox 2 i wyżej, Chrome 1.0 i wyżej, Safari 5
  • Przeglądarka z obsługą ciasteczek i włączoną obsługą JavaScript
  • Zalecany plugin Flash Player w wersji 10.0 lub wyżej.
• Informacja o formatach plików:
  • PDF - format polecany do czytania na laptopach oraz komputerach stacjonarnych.
  • EPUB - format pliku, który umożliwia czytanie książek elektronicznych na urządzeniach z mniejszymi ekranami (np. e-czytnik lub smartfon), dając możliwość dopasowania tekstu do wielkości urządzenia i preferencji użytkownika.
  • MOBI - format zapisu firmy Mobipocket, który można pobrać na dowolne urządzenie elektroniczne (np.e-czytnik Kindle) z zainstalowanym programem (np. MobiPocket Reader) pozwalającym czytać pliki MOBI.
  • Audiobooki w formacie MP3 - format pliku, przeznaczony do odsłuchu nagrań audio.
• Rodzaje zabezpieczeń plików:
  • Watermark - (znak wodny) to zaszyfrowana informacja o użytkowniku, który zakupił produkt. Dzięki temu łatwo jest zidentyfikować użytkownika, który rozpowszechnił produkt w sposób niezgodny z prawem.
  • Brak zabezpieczenia - część oferowanych w naszym sklepie plików nie posiada zabezpieczeń. Zazwyczaj tego typu pliki można pobierać ograniczoną ilość razy, określaną przez dostawcę publikacji elektronicznych. W przypadku zbyt dużej ilości pobrań plików na stronie WWW pojawia się stosowny komunikat.

  Więcej informacji o publikacjach elektronicznych

O Autorach     9
Wstęp, czyli dlaczego napisaliśmy tę książkę     11
1. Jak to działa     23
	Podstawowe pojęcia     23
	Uczenie maszynowe     26
2. Podstawowe modele data science     31
	Regresja liniowa pomaga w wyborze wina     31
	Drzewa decyzyjne pozwalające ocenić ryzyko kredytowe     45
	Jakie lekcje powinien wyciągnąć dyrektor marketingu z nalotów aliantów podczas II wojny światowej     51
	Naiwny klasyfikator Bayesa uwalnia nas od spamu     56
	Uczenie maszynowe nienadzorowane     58
3. Głębokie uczenie maszynowe     65
	Jak sztuczna inteligencja powstrzymała złodziei papieru toaletowego w Chinach     66
	Dlaczego dopiero teraz nastąpił rozwój sztucznej inteligencji     67
	Jak działają algorytmy głębokiego uczenia się – przykład uczenia nadzorowanego     68
	Jak stosować głębokie uczenie się w praktyce     74
4. Czy komputer może działać jak ludzki mózg, czyli uczenie ze wzmocnieniem     79
	Jak ludzki mózg stosuje mechanizm nagród w procesie uczenia się     79
	Nagrody, czyli o tym, jak działają algorytmy uczenia ze wzmocnieniem     81
	Eksploracja versus eksploatacja i Q-uczenie się     84
	Zastosowania algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem     88
5. Jak komputer nauczył się rozumieć ludzką mowę, czyli gra w 300 pytań     91
	Od cyfr, przez kompilatory, do rozumienia języka naturalnego     91
	Jak słowa stają się wektorami liczb, które komputer rozumie     93
	Zastosowania biznesowe     96
6. Jak przeczytaliśmy ze zrozumieniem 180 tysięcy artykułów o nowych technologiach w kilka minut     99
7. Internet rzeczy i uczenie maszynowe     105
	Rolls-Royce, doskonałość produkcji i obsługi dzięki big data science     105
	Jak rzeźnik wykorzystał internet rzeczy i uczenie maszynowe do budowy siły marki i wzrostu sprzedaży     107
	Przyszłość IoT     108
8. Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę i rynek pracy     111
	Prognozy wpływu sztucznej inteligencji na rynek pracy     111
9. Czy Chiny wyprzedzą Stany Zjednoczone w obszarze sztucznej inteligencji     137
	Sztuczna inteligencja została uznana w Chinach za kluczową technologię przyszłości     138
	Dane jako paliwo napędzające rozwój sztucznej inteligencji     140
	Najbardziej konkurencyjny na świecie ekosystem start-upów     140
10. System scoringu społecznego w Chinach, czyli jak powstaje algokracja – nowy system społeczno-polityczny oparty na big data i sztucznej inteligencji     143
	Bardziej egalitarne społeczeństwo     149
	Promowanie moralnie pożądanych postaw     149
	Wzrost transparentności życia publicznego i społecznego     150
	Wolność w algokracji     151
	Główne ryzyko algokracji, czyli informatyczny demiurg     152
11. Czy i kiedy pojawi się superinteligencja     155
	Typy sztucznej inteligencji     155
	Scenariusze dla świata rządzonego przez sztuczną superinteligencję     159
	Inteligencja zespołowa     161
	Sztuczna inteligencja i płynna demokracja     171
12. Jakie zagrożenia niesie ze sobą uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja     175
	Uczenie maszynowe powiększa nierówności rasowe i płci     176
	Ocena parametryczna nauczycieli oparta na big data eliminuje wspaniałych pedagogów     178
	Algorytmy promują niemoralne zachowania na wielką skalę     179
	Algorytmy napędzają kryzys w szkolnictwie wyższym     180
	Co z tego wynika     181
13. Wolność – czyli o tym, jaki będzie główny wpływ sztucznej inteligencji na modele biznesowe i na człowieka     183
	Zdolność do budowania piaskownicy i zgodnego bawienia się w niej z innymi     186
	Umiejętność tworzenia i stosowania modeli XaaS     189
	Apifikacja kultury korporacyjnej     190
14. Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego     195
	Funkcje wewnętrzne i administracyjne     196
	Zarządzanie zasobami ludzkimi     200
	Analityka biznesowa     201
	Rozwój oprogramowania     203
	Marketing     203
	Nowe modele biznesowe     214
	Firmy rozwijające sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w Polsce     215
15. Big data. Dlaczego inwestycja w infrastrukturę AI jest kluczowa     219
	Fundamenty     219
	Kluczowe wyzwania architektury ekosystemu big data     222
	Umysł człowieka a infrastruktura AI     224
	Podstawowe elementy nowoczesnej architektury infrastruktury big data i AI     228
	Kluczowe założenia w przygotowaniu odpowiedniej infrastruktury danych     230
16. Ucieczka w przyszłość – jak automatycznie modelować dane behawioralne     233
	Jakich rezultatów powinniśmy wymagać od nowoczesnej architektury dla rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji     233
	Nienadzorowane uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym na dużą skalę     235
	Kultura MLOps     237
	Praca nad budową modelu AI, jego trenowanie i ewaluacja     238
	Narzędzia automatyzujące pracę data scientistów     240
	Systemy czasu rzeczywistego i ich ograniczenia     241
	Kluczowe kompetencje zespołu data science stanowiące wewnętrzny „know-how”     241
	Odkrywanie nowych zastosowań biznesowych AI     242
17. Internet zdecentralizowany a sztuczna inteligencja     243
18. Wywiady z ekspertami     249
	Deep tech. GPT-3. AGI. Kiedy AI przekroczy możliwości człowieka. Rozmowa ze sztuczną inteligencją stworzoną przez OpenAI.     249
	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     253
	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     258
Zakończenie     269
Appendix: Najciekawsze przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w praktyce     273
Lista zawodów, które znikną z powodu rozszerzania się wpływu sztucznej inteligencji     281
Lista rysunków, tabel i wykresów     283
Spis organizacji zajmujących się AI na świecie     287
Najważniejsze konferencje AI na świecie     289
Literatura     291
O partnerze wydania     297