SPIS TREŚCI
Wprowadzenie 5
1. Myślenie analityczne i przedsiębiorstwa sterowane sztuczną inteligencją 11
- Czym jest sztuczna inteligencja? 12
- Dlaczego współczesna AI nie spełni pokładanych w niej nadziei? 13
- Jak się tutaj znaleźliśmy? 13
- Historia niespełnionych oczekiwań 17
- Umiejętności analityczne w nowoczesnym, sterowanym sztuczną inteligencją przedsiębiorstwie 18
- Główne wnioski 18
- Dodatkowe materiały 19
2. Wprowadzenie do myślenia analitycznego 21
- Pytania deskryptywne, predykcyjne i normatywne 21
- Pytania biznesowe i KPI 25
- Anatomia decyzji: prosty rozkład 27
- Wprowadzenie do przyczynowości 30
- Niepewność 37
- Główne wnioski 41
- Dodatkowe materiały 42
3. Zadawanie właściwych pytań biznesowych 43
- Od celów do pytań biznesowych 43
- Pytania deskryptywne, predykcyjne i normatywne 45
- Zawsze zaczynaj od pytania biznesowego i działaj wstecz 45
- Dalsza dekonstrukcja pytań biznesowych 46
- Nauka zadawania pytań biznesowych: przykłady typowych przypadków użycia 49
- Główne wnioski 60
- Dodatkowe materiały 61
4. Działania, dźwignie i decyzje 63
- Co jest przekładalne na działania? 63
- Dźwignie fizyczne 64
- Dźwignie ludzkie 65
- Przypadki użycia – powtórka 76
- Główne wnioski 79
- Dodatkowe materiały 80
5. Od działań do konsekwencji: nauka upraszczania 81
- Dlaczego musimy upraszczać? 82
- Ćwiczenie zmysłu analitycznego: powitajmy Fermiego 83
- Powtórka przykładów z rozdziału 3. 92
- Główne wnioski 99
- Dodatkowe materiały 99
6. Niepewność 101
- Z czego bierze się niepewność? 102
- Kwantyfikacja niepewności 102
- Podejmowanie decyzji w warunkach pewności 107
- Podejmowanie prostych decyzji w warunkach niepewności 109
- Decyzje w warunkach niepewności 111
- Normatywne i deskryptywne teorie podejmowania decyzji 115
- Przykładowe paradoksy towarzyszące podejmowaniu decyzji w warunkach niepewności 116
- Teoria w praktyce 120
- Przypadki użycia – powtórka 125
- Główne wnioski 133
- Dodatkowe materiały 133
7. Optymalizacja 137
- Czym jest optymalizacja? 137
- Optymalizacja bez niepewności 143
- Optymalizacja w warunkach niepewności 157
- Główne wnioski 164
- Dodatkowe materiały 164
8. Podsumowanie 167
- Umiejętności analityczne 167
- Sterowane AI przedsiębiorstwo przyszłości 173
- Uwagi końcowe 176
Krótkie wprowadzenie do uczenia maszynowego 177
Opinie
Na razie nie ma opinii o produkcie.