The Evolution of Technology: From Mechanical Machines to Cognitive Computing Artificial Intelligence AI has come a long way since its inception in the early 20th century when computer scientists like Alan Turing and Marvin Minsky began exploring the possibility of creating machines that could think like humans Today AI has become an integral part of our daily lives from virtual assistants like Siri and Alexa to selfdriving cars and medical diagnosis AI technologies are transforming businesses across industries and sectors and changing the way we live work and interact with each other However as AI becomes more pervasive in our lives it is essential for managers to understand its potential applications limitations and ethical implications. Understanding the Basics of AI: Key Concepts Technologies and Applications To harness the power of AI effectively managers need to comprehend its fundamental concepts technologies and applications This book provides a detailed overview of AI basics starting with machine learning algorithms that enable computers to learn from data without being explicitly programmed These algorithms include supervised and unsupervised learning reinforcement learning deep learning and neural networks Each of these techniques has unique strengths and weaknesses and can be applied to various business challenges depending on the nature of the problem at hand For instance supervised learning is useful for predicting customer churn or fraud detection while unsupervised learning helps identify patterns in large datasets that may not be immediately apparent to human analysts Deep learning is particularly effective in image and speech recognition tasks.

Эволюция технологий: от механических машин к когнитивным вычислениям Искусственный интеллект ИИ прошел долгий путь с момента своего появления в начале 20-го века, когда компьютерщики, такие как Алан Тьюринг и Марвин Мински, начали изучать возможность создания машин, которые могли бы мыслить как люди Сегодня ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни от виртуальных помощников, таких как ri и Alexa, до Технологии искусственного интеллекта для самостоятельного вождения автомобилей и медицинской диагностики трансформируют бизнес в разных отраслях и секторах и изменяют то, как мы живем, работая и взаимодействуя друг с другом. Однако, поскольку искусственный интеллект становится все более распространенным в нашей жизни, для менеджеров важно понимать его потенциальные ограничения применения и этические последствия. Понимание основ ИИ: ключевые концепции Технологии и приложения Чтобы эффективно использовать возможности ИИ, менеджерам необходимо понимать его фундаментальные концепции технологии и приложения. В этой книге представлен подробный обзор основ ИИ, начиная с алгоритмов машинного обучения, которые позволяют компьютерам учиться на данных без явного программирования. Эти алгоритмы включают в себя контролируемое и неконтролируемое обучение применяется к различным бизнес-задачам в зависимости от характера рассматриваемой проблемы. Например, обучение с учителем полезно для прогнозирования оттока клиентов или обнаружения мошенничества, в то время как обучение без учителя помогает идентифицировать закономерности в больших наборах данных, которые могут быть не сразу очевидны для человеческих аналитиков. Глубокое обучение особенно эффективно в задачах распознавания изображений и речи.

Évolution de la technologie : des machines mécaniques au calcul cognitif L'intelligence artificielle a parcouru un long chemin depuis son apparition au début du 20ème siècle, lorsque des informaticiens comme Alan Turing et Marvin Minski ont commencé à étudier la possibilité de créer des machines, qui pourraient penser en tant qu'êtres humains Aujourd'hui, l'IA est devenue une partie intégrante de notre vie quotidienne à partir d'assistants virtuels, comme ri et Alexa, les technologies d'intelligence artificielle pour l'auto-conduite et le diagnostic médical transforment les entreprises dans différents secteurs et secteurs et changent notre façon de vivre en travaillant et en interagissant les uns avec les autres. Cependant, comme l'intelligence artificielle est de plus en plus répandue dans nos vies, il est important pour les gestionnaires de comprendre ses limites potentielles d'application et ses conséquences éthiques. Comprendre les bases de l'IA : concepts clés Technologies et applications Pour exploiter efficacement les capacités de l'IA, les gestionnaires doivent comprendre ses concepts fondamentaux de technologie et d'application. Ce livre donne un aperçu détaillé des bases de l'IA, en commençant par les algorithmes d'apprentissage automatique qui permettent aux ordinateurs d'apprendre des données sans programmation explicite. Ces algorithmes comprennent un apprentissage supervisé et non supervisé appliqué à différentes tâches commerciales selon la nature du problème en question. Par exemple, la formation avec un enseignant est utile pour prédire les sorties de clients ou détecter les fraudes, tandis que la formation sans enseignant aide à identifier des schémas dans de grands ensembles de données qui ne sont peut-être pas immédiatement évidents pour les analystes humains. L'apprentissage profond est particulièrement efficace dans les tâches de reconnaissance d'image et de parole.

Evolución de la tecnología: de las máquinas mecánicas a la computación cognitiva La inteligencia artificial IA ha recorrido un largo camino desde su aparición a principios del siglo XX, cuando informáticos como Alan Turing y Marvin Minsky comenzaron a explorar la posibilidad de crear máquinas, que podrían pensar como personas Hoy la IA se ha convertido en una parte integral de nuestra vida diaria de los asistentes virtuales, como ri y Alexa, antes de la Tecnología de Inteligencia Artificial para auto-conducción de automóviles y diagnóstico médico transforman el negocio en diferentes industrias y sectores y cambian la forma en que vivimos, trabajando e interactuando entre nosotros. n embargo, a medida que la inteligencia artificial se vuelve cada vez más común en nuestras vidas, es importante que los gerentes entiendan sus potenciales limitaciones de aplicación y consecuencias éticas. Comprender los fundamentos de la IA: conceptos clave Tecnologías y aplicaciones Para aprovechar eficazmente las capacidades de la IA, los gerentes necesitan entender sus conceptos fundamentales de tecnología y aplicaciones. Este libro ofrece una visión general detallada de los fundamentos de la IA, comenzando con algoritmos de aprendizaje automático que permiten a las computadoras aprender de los datos sin programación explícita. Estos algoritmos incluyen el aprendizaje controlado e incontrolado aplicado a diferentes tareas empresariales dependiendo de la naturaleza del problema en cuestión. Por ejemplo, aprender con un profesor es útil para predecir salidas de clientes o detectar fraudes, mientras que aprender sin un profesor ayuda a identificar patrones en grandes conjuntos de datos que pueden no ser inmediatamente evidentes para los analistas humanos. aprendizaje profundo es particularmente efectivo en las tareas de reconocimiento de imágenes y voz.

Die Evolution der Technologie: Von mechanischen Maschinen zum kognitiven Computing Künstliche Intelligenz KI hat seit ihrer Einführung im frühen 20. Jahrhundert einen langen Weg zurückgelegt, als Informatiker wie Alan Turing und Marvin Minsky begannen, die Möglichkeit zu untersuchen, Maschinen zu bauen, die wie Menschen denken könnten Heute ist KI von virtuellen Assistenten zu einem festen Bestandteil unseres Alltags geworden, wie ri und Alexa, vor AI-Technologien für selbstfahrende Autos und medizinische Diagnose transformieren Unternehmen in verschiedenen Branchen und Sektoren und verändern die Art und Weise, wie wir leben, indem wir arbeiten und miteinander interagieren. Da künstliche Intelligenz in unserem ben jedoch immer häufiger vorkommt, ist es für Manager wichtig, ihre potenziellen Anwendungsbeschränkungen und ethischen Implikationen zu verstehen. Die Grundlagen der KI verstehen: Schlüsselkonzepte Technologien und Anwendungen Um die Möglichkeiten der KI effektiv zu nutzen, müssen Manager ihre grundlegenden Technologie- und Anwendungskonzepte verstehen. Dieses Buch bietet einen detaillierten Überblick über die Grundlagen der KI, beginnend mit Algorithmen für maschinelles rnen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, ohne explizit zu programmieren. Diese Algorithmen beinhalten kontrolliertes und unkontrolliertes rnen, das auf verschiedene Geschäftsprobleme angewendet wird, abhängig von der Art des betreffenden Problems. Zum Beispiel ist das rnen mit einem hrer nützlich, um Kundenabflüsse vorherzusagen oder Betrug zu erkennen, während das rnen ohne hrer dazu beiträgt, Muster in großen Datensätzen zu identifizieren, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht sofort offensichtlich sind. Deep arning ist besonders effektiv bei Bild- und Spracherkennungsaufgaben.

''

Teknolojinin Evrimi: Mekanik Makinelerden Bilişsel Bilişime Yapay Zeka, 20. yüzyılın başlarındaki başlangıcından bu yana uzun bir yol kat etti. Alan Turing ve Marvin Minsky gibi bilgisayar bilimcileri makine yaratma olasılığını araştırmaya başladığında, İnsanlar gibi düşünebilen Bugün AI, sanal asistanlardan günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi, Ri ve Alexa gibi, kendi kendini süren otomobiller ve tıbbi teşhis için AI teknolojisinden önce, endüstriler ve sektörler arasındaki işletmeleri dönüştürüyor ve yaşama, çalışma ve birbirimizle etkileşim kurma şeklimizi değiştiriyor. Bununla birlikte, yapay zeka hayatımızda daha yaygın hale geldikçe, yöneticilerin potansiyel uygulama sınırlamalarını ve etik etkilerini anlamaları önemlidir. YZ'nin temellerini anlamak: temel kavramlar Teknolojiler ve uygulamalar YZ'nin yeteneklerini etkin bir şekilde kullanmak için, yöneticilerin temel teknoloji ve uygulama kavramlarını anlamaları gerekir. Bu kitap, bilgisayarların açık programlama olmadan verilerden öğrenmelerini sağlayan makine öğrenme algoritmalarından başlayarak AI'nın temelleri hakkında ayrıntılı bir genel bakış sunar. Bu algoritmalar, söz konusu sorunun niteliğine bağlı olarak farklı iş görevlerine uygulanan denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi içerir. Örneğin, denetimli öğrenme, müşteri kaybını tahmin etmek veya sahtekarlığı tespit etmek için yararlıdır; denetimsiz öğrenme, insan analistleri tarafından hemen görülmeyebilecek büyük veri kümelerindeki kalıpları belirlemeye yardımcı olur. Derin öğrenme özellikle görüntü ve konuşma tanıma görevlerinde etkilidir.

تطور التكنولوجيا: من الآلات الميكانيكية إلى الذكاء الاصطناعي للحوسبة المعرفية قد قطع شوطًا طويلاً منذ إنشائه في أوائل القرن العشرين، عندما بدأ علماء الكمبيوتر مثل آلان تورينج ومارفن مينسكي في استكشاف إمكانية إنشاء آلات، الذين يمكنهم التفكير مثل البشر اليوم أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية من مساعدين افتراضيين، مثل ri و Alexa، قبل أن تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي للسيارات ذاتية القيادة والتشخيص الطبي على تحويل الأعمال عبر الصناعات والقطاعات وتغيير الطريقة التي نعيش بها ونعمل ونتفاعل مع بعضنا البعض. ومع ذلك، نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر انتشارًا في حياتنا، فمن المهم للمديرين فهم قيود التطبيق المحتملة والآثار الأخلاقية. فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي: المفاهيم الرئيسية التقنيات والتطبيقات من أجل الاستخدام الفعال لقدرات الذكاء الاصطناعي، يحتاج المديرون إلى فهم مفاهيمه الأساسية للتكنولوجيا والتطبيقات. يقدم هذا الكتاب لمحة عامة مفصلة عن أساسيات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من خوارزميات التعلم الآلي التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة. تشمل هذه الخوارزميات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف المطبق على مهام العمل المختلفة اعتمادًا على طبيعة المشكلة المعنية. على سبيل المثال، التعلم الخاضع للإشراف مفيد للتنبؤ باضطراب العميل أو اكتشاف الاحتيال، بينما يساعد التعلم غير الخاضع للإشراف في تحديد الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة التي قد لا تكون واضحة على الفور للمحللين البشريين. التعلم العميق فعال بشكل خاص في مهام التعرف على الصورة والكلام.