Practical AI for Business Leaders, Product Managers, and Entrepreneurs

Abstract

This book is a technical guidebook for the business leader or anyone responsible for leading AI-related initiatives in their organization. The book can also be used as a foundation to explore the ethical implications of AI. Each topic is framed as a triad: concept, theory, and practice. The practice chapters provide code in Python to implement the models discussed in the case study. With this book, readers will learn the technical foundations of machine learning and deep learning, how to apply the core technical concepts to solve business problems, the different methods used to evaluate AI models, how to understand model development as a tradeoff between accuracy and generalization, how to represent the computational aspects of AI using vectors and matrices, how to express the models in Python by using machine learning libraries such as scikit-learn, statsmodels, and keras.

Используемые программы Adobe Acrobat

Книга представляет собой техническое руководство для бизнес-лидеров или тех, кто в своей организации отвечает за реализацию инициатив, связанных с искусственным интеллектом (ИИ). Книга также может быть использована в качестве основы для изучения этических аспектов ИИ. Каждая тема представлена в виде триады: концепция, теория и практика. Практические главы содержат код на Python для реализации моделей, рассмотренных в кейс-стади. Из этой книги читатели узнают о технических основах машинного и глубокого обучения, о том, как применять основные технические концепции для решения бизнес-задач, о различных методах, используемых для оценки моделей ИИ, о разработке моделей как компромиссе между точностью и обобщением, а также о том, как представлять вычислительные аспекты ИИ с помощью векторов и матриц и как выразить модели на Python с помощью библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn, statsmodels и keras.