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内容説明
コロナに打ち勝ち、ビジネスを継続していくには、生産性を向上させ、より少ない時間、より少ない人員で、物を作り売る体制が必要です。また、コロナ禍で変わっていく顧客ニーズを的確につかみ、それに合った商品・サービス作りも重要です。ＩＴでデータを作り、ＡＩでそれを活用する。この仕組みをいち早く作り、生産性向上を図り、お客様に情報を提供する。中小企業の皆さま、本書を参考に、ぜひアフターコロナに向けた取組みを始めてください！
目次
第１章 ＡＩで変わる中小企業
第２章 ＡＩでできることを知る
第３章 中小企業のＡＩ活用事例
第４章 ＡＩの基礎知識
第５章 ＡＩシステム導入プロセス
第６章 ＡＩ時代の中小企業の取組み
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
mazda
13
これまで勘と経験に頼って事業を行うことが一般的だったと思いますが、技術進歩の速さとデータ量の増大に直面し、立ち行かなくなっているが今の企業の立ち位置だと思います。このような背景のもと、機械学習による自動化はもはや避けられない状況です。Pythonは特に機械学習と相性がよく、膨大なライブラリを使うことが可能であり、さらにGPUの性能向上も追随したため、誰でも機械学習ができる環境が整いつつあります。人手不足に悩む中小企業ほど、このような技術を活用して、大手と張り合って行く必要があるのかも知れません。2021/02/25
セナゾー
0
大手はITやAIの導入が進んでいるが、労働生産性が近年横ばいで人手不足が加速する中小企業こそ、AI導入により経営課題の解決を図れるという要旨の本。手段としてのAIをどう活用することでどんな課題が解決できるかが書かれていて、AI開発者にとっても勉強になる本です2021/03/10
Go Extreme
0
レガシーデータ 中小企業のAI：データ化なし できることがわからず 導入方法がわからず 人材不足 コスト的な課題 AI：学習データと運用データ API 線形回帰・ランダムフォレスト・ニューラルネットワーク Al 導入・活用・概念実証・AIシステム構築・AI基礎技術・研究 論理的に記述できる判断・分析・予測→画像識別・言語識別・音声識別・予測分析・制御/生成等 フレーム間題 Python：ツールを呼び出す→データを読み込む→学習させる 機械学習 アルゴリズム 特徴量 過学習 一気通貫処理 PoC 再学習2020/09/03
