人工智能与商业机遇（套装共6册）(epub+azw3+mobi)

特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence（Terry）Sejnowski），世界十大AI科学家之一，美国四大国家学院（国家科学院、国家医学院、国家工程院、国家艺术与科学学院）在世仅3位的“四院院士”之一，全球AI专业会议NIPS基金会主席。
作为神经网络的先驱，早在1986年，特伦斯就与杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机，把神经网络带入到研究与应用的热潮，将深度学习从边缘课题变成了互联网科技公司仰赖的核心技术，实现了人工智能井喷式的发展。
特伦斯现任美国索尔克生物研究所（美国生命科学领域成果最多的研究机构）计算神经生物学实验室主任，是美国政府注资50亿美元“脑计划”项目（BRAIN，the Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies）领军人物。
特伦斯同时是全球最大在线学习平台Coursera最受欢迎课程《学习如何学习》（Learning how to learn）主理人，通过系统讲解大脑认知的底层知识，让学习者可以改变思维模式，提高学习的能力和效率。目前该课程学习人数已经超过了300万。;王维嘉，中国科技大学学士和硕士，美国斯坦福大学博士。曾在斯坦福大学师从人工智能鼻祖之一、美国国家工程院院士伯纳德·威德罗教授。
在硅谷学习、工作、创业、投资超过30年，拥有十几项美国基础专利，开发了世界上第一台手持互联网终端，是全球移动互联网的布道者和践行者。目前在硅谷专注投资人工智能，每年调研全球上千家高科技创业公司，访问世界顶级大学和研究所。曾受邀在中央电视台、凤凰卫视、中国证监会、深圳市政府等就人工智能进行演讲，反响强烈。
他是硅谷风险投资公司CEG Ventures的创始合伙人，也是中国企业家论坛（亚布力）创始终身理事、中国企业研究所创始理事长、欧美同学会2005委员会共同创始人和第三届理事长、中国企业家环保协会（阿拉善）创始终身会员，以及数字中国共同创始人常务理事。;曾鸣，博士，1991年毕业于复旦大学世界经济系，1998年获得美国伊利诺斯大学（University of Illinois at Urbana-Champaign）国际商务及战略学博士学位。曾鸣博士现任长江商学院教授兼高层管理培训中心学术主任，同时受聘于INSEAD（欧洲工商管理学院，2003年英国《金融时报》全球商学院排名第四）。
作为战略及国际商务方面的专家，曾教授致力于战略创新，战略转型，战略联盟与并购，电子商务，以及国际化战略等方面的深入研究。;维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer Schnberger），生于奥地利萨尔兹堡。获哈佛大学法律学硕士，伦敦政治经济学院国际关系学硕士，奥地利萨尔兹堡大学法律系博士。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院国家公共政策专业副教授、哈佛信息政策监管项目负责人。曾受邀在包括白宫、世界经济论坛、欧盟议会、欧盟委员会、国际电信联盟、谷歌、微软、IBM、德勤、英特尔等许多国际知名机构及企业进行演讲交流。
畅销书作家，作品《大数据时代》一经出版即登上《纽约时报》及《华尔街日报》畅销书榜，同时入选《金融时报》2013年度商业图书、CNN财经年度商业图书。中文版获2013年度CCTV中国好书。;托马斯·拉姆什（Thomas Ramge），他是德国财经刊物brand eins的科技记者。《经济学人》特约编辑。他的著作颇丰，曾获得德国《金融时报》颁发的商业图书奖。;托马斯·科洛波洛斯，“全球企业研究者先锋”之一，哈佛大学、波士顿大学客座教授，德尔福集团（Delphi Group）的创始人。在过去20多年里，他一直致力于商业和趋势研究，并多次受到管理学大家彼得·德鲁克和汤姆·彼得斯的称赞。他认为95后圈层的形成是遵循着社会和科技的发展轨迹，并预见性的提供了95后圈层的6大特点，受到全球媒体的广泛关注。;乔治·阿基利亚斯（George Achillias），数字战略专家，专注于人工智能引领的人机交互生态系统的形成、描述和绘制。他的主要研究方向是机器情感。他与英国富时250指数公司合作，帮助其在区块链世界中找到角色和服务定位。;约翰·P.科特（John P.Kotter），哈佛商学院终身、“领导变革之父”、哈佛商学院松下幸之助教席组织行为学、演讲家、多部畅销书作家。与“现代管理之父”彼得·德鲁克（Peter F.Drucker）、“竞争战略之父”迈克尔·波特（Michael E.Porter）、“颠覆式创新之父”克莱顿·克里斯坦森（Clayton M.Christensen)等管理大师并驾齐驱的知名管理专家。
经常为花旗集团、百事可乐、通用电气等世界公司提供演讲和咨询服务。2008年，被哈佛商业评论中文网评为“对中国当代商业思想和实践有着广泛影响的六位哈佛思想之一”。2001年，被《商业周刊》评为“领导大师人”（Number 1 Leadership Guru）。其作品已被翻译成120多种语言出版，总销量超过200万册。
代表作有《领导变革》《变革之心》《冰山在融化》《紧迫感》《总经理》等。;姜悦兵，暂无译者详情。;李晓霞，暂无译者详情。;周涛，暂无译者详情。;闫丛丛，暂无译者详情。;李谨羽，暂无译者详情。

《深度学习：智能时代的核心驱动力量》内容简介：
全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。
作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。”

《暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会》内容简介：
AlphaGo战胜了世界围棋冠军，但无论是聂卫平还是设计AlphaGo的谷歌工程师都无法理解AlphaGo为什么这样走棋，这就是人工智能中令人困惑的“不可解释性”问题。作者从这个问题出发，发现了一类全新的知识——“暗知识”。
一直以来人类的知识可以分为两类：“明知识”和“默知识”。明知识就是那些可以用语言、文字或公式清晰表达和描述的知识。默知识则是个人在感觉上能把握但无法清晰描述的知识，也即我们常说的“只可意会，不可言传”的那类知识。今天，人工智能突然发掘出了人类既无法感受又无法表达和描述的暗知识—隐藏在海量数据中的万事万物间的关系。 本书介绍了机器学习五大流派从数据中挖掘暗知识的方法以及各自适用的领域，尤其是神经网络的基本工作原理和目前在商业上应用最广泛的几种形态。同时着重讨论了暗知识对商业和社会的直接影响，比如哪些行业将面临机器认知的颠覆，在不同行业里有哪些投资机会和陷阱。本书最后介绍了目前还没有商业化的，但可能更深刻影响我们的一些神奇的人工智能应用，以及人工智能会在多大程度上取代人的工作，造成哪些社会问题，如何让下一代做好准备等。”

《智能商业》内容简介：
《智能商业》由马云作序推荐。《智能商业》是阿里巴巴集团前总参谋长曾鸣，对互联网时代的重要趋势做出革命性解读的作品，披露了其对于未来商业模式的思考和判断。 2006年，曾鸣教授加入阿里巴巴集团，参与阿里巴巴集团及各重要业务线，如支付宝、阿里云计算、菜鸟等的发展，被业界称为阿里的“军师”。
基于在阿里巴巴集团十几年的实践经验，以及对互联网、大数据和人工智能的深入思考，曾鸣教授在《智能商业》中提出了未来30年新的商业模式——智能商业。 在线化、网络化、智能化是智能商业的三个创新方向，纵观当下异军突起的企业，无不是在这三个领域有极大突破。“网络协同”和“数据智能”是新商业生态系统的DNA，在万物互联的时代，只有智能商业的新物种才能生存和发展。 《数据资本时代》内容简介： 当大数据经济进入数据资本时代，我们的经济社会将发生怎样的改变？海量数据市场将引发市场机制的再次复兴；传统公司的重要性会下降；货币资本衰退，银行将面临“风暴”；人类工作和分配正义会受到严峻挑战…… 传统市场将所有信息压缩成一个单一的考量指标——“价格”，并通过货币来传达这一信息。但事实证明，价格和货币只是巧妙的权宜之计。数据作为一种新型润滑脂，将给市场带来巨大的能量。作者认为，赢家是市场，而并非资本。当数据哪怕只是部分地承担了货币的角色时，金融资本就会失去其大部分意义。这一切都将产生巨大影响——不只是对公司和管理者，而且对其他所有市场交易的参与者，包括经理、雇员，还有消费者。 面对如此变局，人类未来应如何选择？ 舍恩伯格认为，未来人类选择的重点是：我们将会选择是否选择。人类将继续保有个人选择的自由，海量数据市场将帮助我们做出更好的选择，但不会从根本上免除我们需要做出选择的责任。

《隐藏的行为：塑造未来的7种无形力量》内容简介：
工业时代模式即将终结，世界正处在颠覆性创新时代的边缘，要实现下一次量子跃迁，人类需要一个截然不同的框架。利用人工智能，我们可以分析隐藏在数字生态圈中的数万亿数据（行为），追踪每一种行为的能力将帮助我们预测个体和集体的未来。 虽然让个体行为“可见”的表述会令人联想到乔治·奥威尔的《1984》，但实际上，一种新的价值将会出现，会从根本上颠覆基本的商业原则。例如，品牌忠诚度这样的概念将会被逆转，因为企业必须找到方法来证明它们对每位消费者的忠诚度。 此外，当世界从全球化过渡到个性化，这并不意味着人们无须再继续提升产品和服务的规模，而是要重新定义规模，把规模化生产变为“规模化创新”。大规模超个性化、需求驱动的出现会帮我们解决那些紧迫且长期存在的问题。 不仅是人类的行为会被捕捉和分析，人工智能驱动的自动驾驶汽车、智能设备和智能机器都将表现出行为。在不久的将来，每个人和每台数字设备都将拥有“数字自我”—— 一个可以与其他数字实体交流、互动、协作的数字孪生体。 行为商业、忠诚品牌、需求驱动、大规模超个性化、数字生态圈、无摩擦关系、自动化这7种无形的力量正塑造着未来，将帮助政府、企业和个体用新的思维方式做出更明智的决策。

《新规则》内容简介：
如何应对大型企业的“大公司病”，以重新审视商业的本质？ 如何才能更有效地让资源在全球范围内共享和分配？ 如何形成互补共赢的全球化共同体，而不是国家与资本的盘剥与霸凌？ 如何在下一轮技术革命到来前，学会与人工智能共生？ 当市场环境发生了激烈变化，当外部竞争者带来了巨大冲击，当陈腐僵化的组织已经无法适应市场变化的节奏，也无法为领导者和个人成长提供支持的时候， 企业管理者和员工应该迅速反应，寻找新的或合适的商业思维来应对变革。 被称为“领导变革之父”的哈佛商学院终身教授约翰·P·科特，在近20年的时间里，观察了115名哈佛商学院MBA毕业生的商业发展路径，并从他们的个人经验中，总结出在全球化竞争市场中应对复杂商业环境的核心变量及规律，包括：非传统的职业路径、创业者的机会、与合作方协同、领导力优于管理、达成交易、跨界学习等。这是商业发展的“新规则”，也是个人如何在时代洪流中逆势转型、做出正确选择的不二法门。