AI is the new electricity

  1. AI能做什么?
  2. 做AI产品要注意什么?
  3. 怎样成为真正的AI公司?
  4. 给AI领导者的建议

吴恩达老师这节课,主要讲了这四部分内容:

AI能做什么?

现在,监督学习、迁移学习、非监督学习、强化学习这四类算法所创造的经济效益是递减的。

机器学习依靠结构化数据,比非结构化数据创造了更多的经济效益。

做AI产品要注意什么?

公司的壁垒不再是算法,而是数据。

要培养机器学习工程师,我推荐的流程是:上(deeplearning.ai的)机器学习课程来打基础,然后读论文并复现其中的结果,另外,还要通过参加人工智能
的会议来巩固自己的基础。

怎样成为真正的AI公司?

商场 + 网站 ≠ 互联网公司

互联网公司是如何定义的呢?不是看你有没有网站,而是看做不做A/B测试、能不能快速迭代、是否由工程师和产品经理来做决策。

传统科技公司 + 机器学习/神经网络 ≠ AI公司

我认为,AI公司倾向于策略性地获取数据。很多公司有很多数据仓库,很分散,如果工程师想把这些数据放在一起来做点什么,可能需要和50个不同的人来沟通。

第二点是比较战术性的,你可能现在就可以开始施行:AI公司通常有统一的数据仓库。很多公司有很多数据仓库,很分散,如果工程师想把这些数据放在一起来做点什么,可能需要和50个不同的人来沟通。

另外,普遍的自动化和新的职位描述也是AI公司的重要特征。在AI公司里,产品经理在和工程师沟通的时候,需要学会运用数据,要求精确的反馈。

给AI领导者的建议

时间好像不够了,给高管的建议嘛,欢迎阅读我给《哈佛商业评论》写的文章。

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