목차정보
|
서명 : 인공지능 시대의 비즈니스 전략 : 누가 AI 환경을 지배할 것인가! 서문 : 인공지능 in 비즈니스 인공지능보다 더 중요한 것 = 7 관점의 변화가 반드시 필요하다 = 12 인공지능의 진짜 의미 = 14 인공지능 시대에 나는 어떻게 해야 하나 = 16 인공지능 활용에 필요한 세 가지 = 21 1부 도구의 이해 1장 인공지능이란 무엇인가 명확한 정의가 없는 인공지능 = 35 어떻게 받아들여야 하나 = 39 인공지능의 구성 요소 = 42 데이터 드리븐 비즈니스 = 46 핵심은 머신러닝 = 47 2장 머신러닝이란 무엇인가 머신러닝이 바꾼 컴퓨터 사용법 = 51 스스로 학습한다는 의미에 대한 오해 = 53 지도 학습으로 예측하기 = 56 비지도 학습으로 이해하기 = 64 강화 학습으로 원하는 대로 만들기 = 71 콘텐츠 생성으로 발전 중인 머신러닝 = 73 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 = 75 3장 도구로서의 인공지능 머신러닝이 하는 데이터 분석 = 83 분석을 프로세스 안으로 = 90 어디에나 쓸 수 있는 예측 = 91 예측으로 하는 진정한 개인화 = 97 시각 인지력의 활용 = 100 콘텐츠 생성에 활용 = 103 인간의 말로 일하게 하기 = 109 미래 예측 = 112 머신러닝의 활용처 = 114 4장 오해 속의 빅데이터 빅데이터는 SNS 분석이 아니다 = 119 불필요하고 해로운 빅데이터 = 122 대상이 아닌 수단으로서의 빅데이터 = 124 2부 경영의 변화 5장 왜 변화가 필요한가 뒤에 숨겨진 과정들 = 131 두뇌 한계를 뛰어넘기 위한 도구 = 135 결국은 변화 관리 = 139 인공지능 시대의 인간의 역할 = 142 6장 경영의 변화 충돌하는 이해관계의 조정 = 145 조직 구조와 프로세스의 변경 = 147 구체적인 계획은 오히려 방해가 된다 = 151 다른 것을 시도할 여유 = 155 원활한 협업을 위한 조건 = 157 근본적 변화는 하향식으로만 가능하다 = 159 GE의 트랜스포메이션 사례 = 161 7장 일하는 방식의 변화 기회는 일상 속에 있다 = 173 이벤트가 아닌 일상으로 = 177 기술이 선두에서 이끌어야 한다 = 179 공부하고 따라 해서 역량 키우기 = 181 실패, 시행착오, 갈등은 좋은 신호 = 184 3부 실질적 실행 8장 데이터 활용의 단계 데이터는 분석하는 것이 아니라 활용하는 것 = 189 반드시 거쳐야 하는 단계 = 191 1단계 데이터 파악 : 구체적으로 = 193 2단계 파일럿 프로젝트 : 데이터 분석하면 실패 = 197 3단계 데이터 수집과 저장 : 원시 데이터를 한곳에 = 200 4단계 본격적 데이터 활용 및 성숙 = 205 5단계 비즈니스 확장 및 신규 비즈니스 개발 = 208 9장 현실적인 이슈 데이터 전문 조직의 구성 = 211 데이터 활용의 현실 = 213 IT 조직의 일이 아니다 = 215 데이터 관련 직종 = 220 데이터 전문가 채용과 취업 = 225 머신러닝 운영의 새로운 문제들 = 230 10장 데이터 분석 데이터 분석이 뒤처진 이유 = 237 모호한 데이터 분석 = 238 기술적 분석 = 241 탐색적 분석 = 244 진정한 데이터 활용 = 246 감사의 글 = 249 |
