Sztuczna inteligencja we współczesnych organizacjach (EPUB) Chełm

Inteligentne, autonomiczne i samouczące się systemy są z jednej strony przedmiotem zaawansowanych badań, z drugiej zaczynają znajdować zastosowania w biznesie. Oparte głównie o metody tzw. nauczania ze wzmocnieniem (ang. Reinforcement Learning, RL) są fundamentem nie tylko Przemysłu 4.0, ale też współczesnych rynków finansowych czy marketingu internetowego. Istnieje coraz więcej udanych wdrożeń takich systemów, ale wciąż niewiele z nich zapewnia rzeczywistą wartość biznesową. Zrozumienie podstaw ich działania oraz sposobów, na jakie mogą generować wartość, pomoże nie tylko wspierać już realizowane inicjatywy sztucznej inteligencji, ale także projektować nowe tak, by zwiększać przewagę konkurencyjną. Głównym celem publikacji jest przedstawienie tych nowoczesnych i wyrafinowanych metod menedżerom i ekspertom z zakresu zarządzania. Autor, na podstawie dogłębnych badań ponad 100 projektów, przedstawia podstawowe zasady leżące u podstaw systemów autonomicznych, ich zastosowania w różnych branżach, wpływ na modele generowania wartości, firmy oraz rynki. Książka pomoże liderom w racjonalnym sformułowaniu uzasadnienia biznesowego dla samouczących się produktów czy usług, decydentom i inwestorom w ocenie potencjału biznesowego nowych autonomicznych projektów, a przedstawiciele środowisk naukowych znajdą w niej inspirację do przyszłych badań. Publikacja podejmuje ważną tematykę zastosowań sztucznej inteligencji w zarządzaniu. Obszar ten nie doczekał się jeszcze w Polsce zwartych opracowań adresowanych do menedżerów i studentów. Praca może wypełnić tę lukę informacyjną na rynku polskim. Prof. dr hab. Jerzy Korczak Spis treści: Okładka Strona tytułowa Strona redakcyjna Spis treści WPROWADZENIE NOTA BIBLIOGRAFICZNA UCZENIE MASZYNOWE Podstawowe pojęcia i koncepcje Inteligencja maszyn Uczenie maszynowe a programowanie Metody nauczania maszynowego Nauczanie ze wzmocnieniem jako fundament systemów autonomicznych Agent, jego otoczenie, działania, obserwacje i nagrody Uczenie się przez interakcje Kluczowe metody i algorytmy nauczania ze wzmocnieniem Wyzwania Samouczące się, autonomiczne systemy we współczesnym świecie Podsumowanie WPŁYW SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH NA TECHNOLOGIE, PROCESY I BRANŻE Technologie leżące u podstaw systemów autonomicznych Wprowadzenie Zmysły, percepcja i świadomość sytuacyjna Komunikacja Trenowanie, uczenie się i symulacje Cyberbezpieczeństwo Zarządzanie flotą Platformy do tworzenia kompleksowych rozwiązań Zastosowania systemów samouczących się w kluczowych procesach biznesowych Zarządzanie aktywami Produkcja Logistyka Marketing i sprzedaż Technologie informatyczne i komunikacyjne Podsumowanie Potencjalny wpływ na branże Produkcja, budownictwo i branża samochodowa Transport Rolnictwo Sektor wydobywczy i energetyczny Marketing Handel detaliczny Ubezpieczenia, usługi finansowe i bankowość Opieka zdrowotna Sektor publiczny Podsumowanie AUTONOMICZNE, SAMOUCZĄCE SIĘ SYSTEMY W GENEROWANIU WARTOŚCI Praktyczne aspekty i dobre praktyki wdrożeń systemów autonomicznych Inicjacja Wdrożenie Utrwalenie zmiany Korzyści z wdrożeń systemów inteligentnych Generowanie przychodów Redukcja kosztów Minimalizacja ryzyka Model generowania wartości Generowanie wartości przez systemy SI AiR Management: metoda projektowania uzasadnienia biznesowego oraz strategii wdrożeń systemów autonomicznych TRENDY ROZWOJU Możliwy wpływ technologii autonomicznych na organizacje, rynki i ludzi Rozproszona SI Sieci poznawcze Nowe kompetencje Wpływ SI na rolę człowieka w organizacji Horyzonty badań i inspiracje na przyszłość Badania podstawowe Badania stosowane Zarządzanie i nauki o społeczeństwie PODSUMOWANIE ZAŁĄCZNIK BIBLIOGRAFIA O AUTORZE PRZYPISY