소장정보
서가번호 | 등록번호 | 청구기호 | 소장처 | 대출가능여부 | 대출정보 | |
---|---|---|---|---|---|---|
0027413 | 325.1 정225ㅇ | 농림축산식품부 자료실 | 대출가능 |
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008180518s2018 ulka 000a kor
020 ▼a9791160503975▼g03320▼c\16500
056 ▼a325.1▼26
090 ▼a325.1▼b정225ㅇ
1001 ▼a정도희
24500▼a인공지능 시대의 비즈니스 전략▼b누가 AI 환경을 지배할 것인가!▼d정도희 지음
260 ▼a서울▼b더퀘스트▼b길벗▼c2018
300 ▼a251 p.▼b천연색삽화▼c21 cm
653 ▼a인공지능▼a경영 전략
9500 ▼b\16500
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
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