“一图胜千言”，10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI。
1. 分析的演进
分析是发现、解释和交流数据中有意义的模式，以及将这些模式应用于有效决策的过程。换句话说，分析可以理解为组织内数据和有效决策之间的连接组织。特别是在有记录的信息丰富的领域，分析依赖于同时应用统计、计算机编程和运筹学来量化性能。
组织可以对业务数据应用分析来描述、预测和改进业务性能。具体来说，区域内分析包括预测分析、规范的分析，企业决策管理、描述性分析、认知分析，大数据分析，零售分析、供应链分析、存储分类和库存单位优化、营销优化和营销组合建模、网络分析,调用分析、语音分析，销售队伍规模和优化，价格和促销建模、预测科学、信用风险分析和欺诈行为分析。
由于分析需要大量的计算，用于分析的算法和软件利用了计算机科学、统计学和数学中最流行的方法。
2. 数据科学的未来
人们普遍认为，由于先进的工具，未来的数据科学项目将扩展到新的高度，需要更多的人类专家来非常有效地处理高度复杂的任务。然而，据麦肯锡全球研究所(MGI)称，仅在美国，未来10年就将出现约25万名数据科学家的严重短缺。问题是机器是否能够实现技术、工具、流程和最终用户之间的无缝协作。
自动化工具和助手可以帮助人类思维更快、更准确地完成任务，但机器永远无法取代人类的思维。解决问题的核心是智力思维，这是任何机器，无论多么复杂，都无法复制的。
3. 机器学习工作流程
4. 深度学习工作流程
5. 深度学习持续集成和交付
6. 剖析聊天机器人
7. 人工智能面临的五大伦理挑战
人工智能伦理是机器人和其他人工智能生物特有的技术伦理的一部分。它通常分为机器人伦理(roboethics)和机器伦理(machine ethics)，前者关注人类在设计、构建、使用和对待人工智能生物时的道德行为，后者关注人工道德行为者(AMAs)的道德行为。
8. NLP / NLU技术栈
自然语言处理(NLP)是计算机科学、信息工程和人工智能的一个子领域，涉及计算机与人类(自然)语言的交互，特别是如何编写计算机程序来处理和分析大量的自然语言数据。
自然语言处理的挑战通常包括语音识别、自然语言理解和自然语言生成。
9. 状态监视/预测维护解决方案体系结构
10. 营销中的人工智能
原文地址：https://www.aisoma.de/10-useful-ai-ml-slides/
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