雅书

当AI“应用”泛滥于社会各层面和话语各语境时，“思维”级的追根溯源对于甄别种种混淆十分必要。而从数据到价值的“炼金”之旅，不单是以技术端的演进和商业端的优化打底的“工具理性”考量，因源于资源分配结构的深度调整，文化的兼容性、替代成本的可接受性等等亦不能回避。AI成长的“哲学”之路（人与机器的关系及该等关系中的再定位等），已然启程……

还行，讲得挺面面俱到的，帮助科研工作者或者学生来认识行业大局、AI落地应用，是很有帮助的。

一份不错的AI落地/实战说明书。

对大众、文科生十分有好的一本AI科普读物。逻辑清晰，文字轻松，没有堆砌佶屈聱牙生僻专用名词与概念，也没有一大堆看不懂的公示和数据。梳理了一套自己的逻辑，从什么是AI，AI思维的核心，背后逻辑，具体落地，问题和不足，未来发展等等出发，告诉读者AI到底是个啥，能给我们日常带来什么帮助，已经融入到生活的哪些领域中去。尤其是如何作用于商业、工业这部分，十分有意义。另外，我终于知道深度学习是神马了，也终于明白其实我们早已献身AI事业（兴趣推荐、打标等等这些都是深度学习的一部分）

看过机器学习，再看这本AI思维，一个从技术、算法角度，一个从实用、业务应用角度，结合起来就很好了。从产品经理或者企业创新管理人来说，本书更好理解。总体来说，还是一切为了偷懒。少人工处理数据，少干反复的事，少干烧脑的事。。。感觉在越来越多有AI介入的领域，个体信息被炸的越干空间就越小，越被机器所主导，结果好像是顶级人才在不停创造AI，有钱人在投资他们，没钱的人就在干机器干不了的其他事然后每一分钱在没收到的时候已经被预测到花在哪里了，一生可能都被预测完了

部分过于技术内容未完全理解，重点记住的应该是AI底层逻辑，不同领域的AI模型

ai思维要素，大数据，模型，算力，业务模式。分类模型是数学基础，泛化能力是模型核心。 最高效率，最大产量，最少时间，最低成本 优化业务带来的价值 1优化可以帮助企业降低生产成本，提高企业运作效率，缩短生产和服务的交付周期 2可以帮助企业提高资源利用率，向客户提供更加优质，灵活且准确的服务。 3.可以帮助企业实现精准营销，提升销量，扩大产品和企业知名度和影响力。 4.可以帮助企业减少库存，降低管理风险。

写得很好呀咋没人看。看到Chapter 4开始觉得没必要细读，对于非相关行业有点太深了

作者很博学，但就是书的排版不用心，有很多细节要靠自己发现。

从标题来看有点「成功学」，实际还是比较深入浅出地讲了为什么要用 AI、关键技术点，和行业里面的一些最佳实践，语言也很精炼。 碍于受众和篇幅没有讲得很深，算是一本很不错的科普书了。

AI只能做到的是降本增效的效果，其他功能有待开发，个人看法仅供参考

超出预期，非常友好的AI扫盲书，智能时代AI书籍汗牛充栋，浅显点的什么都没讲，专业点的很难读下去，这一本刚刚好…… （No.0299） （2024-05-04）

前四章还可以，讲了AI的底层逻辑和原理，有点子干货。 从第五章开始变水，概念性的东西来回倒腾。

对Ai技术进行了深入浅出的科普

对我友好的一本AI科普书，适合我的需求，高屋建瓴地搭建了AI商业架构，具体的具体业务中见

原理多，细节少。

文笔不舒服，略过

书籍结构比较凌乱，内容实在是有太多重复的，尤其是关于AI的实战案例，很多例子本意可能是为了解释AI的运用场景，然而相似的例子在不同章节多次引用，但是每个案例又说的非常概括，反而画蛇添足。“千人千面”一词估计全书用了快10次，有的内容感觉就是比较基础的数据分析，其实和AI关系并不大。AI中台搭建必要性的提倡更是有些舍本逐末，只考虑了大企业的组织架构，而完全忽视小规模企业是不可能存在这样一个独立部分的，反而不如仅从技术职能上说清楚AI模块需要相对独立而又依赖更好。

从底层逻辑到算法，到各行业的实战应用，是同类书里价值很高的一本

通熟易懂，相关知识面比较全，但理论并没有太陌生。总结AI就是数据收集，建模，学习，预测。 人工智能在新零售，物联网，金融业的应用已经比较广泛和成熟了，侧重个性化推荐，数据采集分析和风险预测。但在工业4.0的应用才刚起步，侧重提高优化生产和提高效率，感觉这一块的路还很长，很多传统制造业或者非标定制化的制造业，如何运用人工智能来给自己创造额外的效益，还需要思考。