新數位力：解密數位時代脫穎而出的關鍵

新數位力：解密數位時代脫穎而出的關鍵
2015/10/30

第1章 數位精技(Digital Mastery)是什麼？

- 數位力、領導力

第一篇 打造數位能力

- 許多企業總把數位科技和數位優勢畫上等號，但數位行家關心的不是科技的本身，
而是如何透過科技來創造差異化。

- 藉由數位能力的三大層面創造差別化優勢：

創造撼動人心的客戶體驗

激發核心營運流程的爆發力

業務模式再造

- 業務模式再造的五種典型：

1.產業的再造 2.產品或服務的替換 3.新數位業務誕生 4.重塑價值傳遞模式 5.重設價值主張

第二篇 建立領導能力

第5章 構築數位願景
- 數位願景通常會由以下三個角度中擇一切入：
1. 重新規劃客戶體驗 2.重新設計營運流程 3.重新打造業務模式
第6章 鼓勵企業全員投入
第7章 數位轉型治理
第8章 建立科技領導力
- 科技領導力的關鍵在於結合業務和IT領導人的技能和觀點，讓他們齊力推動轉型。
- 有領導魅力的領袖人才，這個人不但得極富影響力，能在高階主管會議中備受重用，
還要能捲起袖子研讀資料表格、設計分析模型並樂在其中。

第三篇 回到辦公室：給企業領導人的數位轉型指南
第9章 設定數位挑戰
第10章 聚焦投資方向
- 數位投資區分為：1.基礎投資 2.維護型投資 3.投資回報導向型投資 4.前期創新投資
第11章 組織總動員

了解人工智慧的第一本書

了解人工智慧的第一本書
松尾豐
2016/08/11

- Google收購了由多倫多大學教授Geoffrey E. Hinton成立的新創企業DNNResearch
以及英國的DeepMind Technologies。

第一章 何謂人工智慧：專家與社會大眾的認知落差
<與機器競賽>
<皇帝新腦：有關電腦、人腦及物理定律>
(The Emperor's New Mind:Concerning Computer,Minds,and the Laws of Physics)
<人工智慧：現代與方法> (Artificial Intelligence:A Modern Approach)
<創智慧：理解人腦運作，打造智慧機器> (On Intelligence)
第一級：把純粹的控制程式稱為「人工智慧」
第二級：典型的人工智慧
第三級：加入機器學習的人工智慧
第四級：加入深入學習的人工智慧
- 人工智慧研究的分類

第二章 「推論」與「探索」的時代：第一次人工智慧熱潮
- 探索樹、河內塔、機器人的行動規劃

第三章 只要輸入「知識」就會變聰明：第二次人工智慧熱潮
- 專家系統、表達知識、本體論、華生

第四章 「機器學習」悄悄地在擴大地盤：第三次人工智慧熱潮
- 統計自然語言處理(statistical natural language processing)
- 所謂的「學習」就是「分類」，分類方式：
最鄰近法(nearest neighnor)、簡單貝式分類法(Naive Bayes)、決策樹(Decision Tree)、
支援向量機(Support Vector Machine)、神經網路(Neural Network)
- 透過神經網路辨識手寫文字

- 誤差倒傳遞(EBP,error back propagation)：一再重複同樣的流程，以慢慢提升辨識的精準度。
- 學習固然花時間，但預測只要一瞬間

第五章 打破寂靜的「深度學習」：第三次人工智慧熱潮
- 深度學習(deep learning)：電腦可以根據資料，自行創造出特徵量。
- 深度學習與以往的機器學習大不相同的地方有二：
(1)一層層逐漸學習下去
(2)使用了自動編碼器(auto encoder)當成「資料壓縮器」。

- 把有相關性的東西湊成一組，再用它來抽取高層次的特徵量。
- 自動編碼器利用本來應該由老師提供的、相當於正確答案的部分，並輸入原本的資料，藉以預測所輸入的資料本身。而且也會形成各種特徵量。這形同是利用有師學習的方式進行無師學習。
- 增加深度輸入

- 只要預先掌握這個世界上「相關事象」的相關狀況，在學習處理現實問題時，速度就會變快。因為，既然有相關，那麼在背景中，應該隱藏著某種現實的結構在其中才是。
- 深度學習的出現，至少在圖片與聲音的領域中，帶來了讓電腦自動得知
「應該如何根據資料做特徵表達」的可能性。

終章 逐漸轉變的世界：對產業與社會的影響以及戰略
- 十至二十年之後可能消失與留下的職業

- 人才充沛是逆轉王牌：
計算機協會(ACM)、電機電子工程師學會(IEEE)、
國際人工智慧協會(AAAI)、日本人工智慧學會(JSAI)