简介：今天，首席执行官注意到与您分享人工智能初创公司的创作方式。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
音乐家，化学家和物理学家可以为企业的人工智能团队带来什么灵感？人们需要很多人来了解人工智能的一系列技能和角色，包括非技术技能和角色，这将促进人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，这也取决于数据科学和机器学习。这是因为该公司有效的人工智能部署需要建立一个全面的团队，包括来自各种背景和技能的人员，以及非技术角色。
NESS数字工程公司首席技术官Moshekranc表示：“任何人工智能计划都需要IT专家和行业专家的组合。IT专家了解机器学习工具包：哪种算法系列最有可能解决特定问题？如何调整特定问题？使用它来利用结果的特定算法，以使结果的准确性以及行业专家的知识带来了特定的知识领域：哪些数据源可用？机器学习算法？没有行业专家的投入，IT专家可能无法回答这些问题“”
因此，结论是人工智能的成功确实取决于团队，而不是任何个人或角色。
执行副总裁兼首席信息官兼首席信息官基思·柯林斯（Keith Collins）说：“建立了有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，团队合作将获胜。
人工智能才能的四种核心类型
柯林斯认为，人工智能团队需要四种核心类型：
?了解业务流程对于建立真实场景和宝贵结果很重要。
?理解分析技术的人员，例如机器学习，统计，预测和优化，并正确使用它们。
?了解数据的来源，质量以及如何维持安全性和信任。
?了解如何通过结果实现人工智能架构师。
柯林斯指出，像其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐，化学，物理和其他学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的互动系统中理解科学的过程和思考。他们通常擅长建立批判性思维技能和良好实验所需的应用机器学习结果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值很广：例如，它可以帮助公司更好地应对人工智能BIAS。这对于解决业务问题（包括最大和困难的问题）也很重要，这可能是公司首先制定制定的原因之一。人工智能策略。
高级数据科学家兼物联网实践的权威杰夫·麦吉希（Jeff McGehee）说：“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题很重要。多样性与生活经验有关。专业背景对于大多数人的生活经验都很重要，它可以增加人工智能项目的维度，并为寻找创新解决方案提供新的观点。”
麦格希还指出，建立人工智能或其他不同团队需要企业的积极努力，也需要作为招聘和就业实践的一部分。企业将发现，多样性的实现可能不是可行的团队建设策略。
考虑到这一点，我们需要了解一系列对人工智能团队（包括非技术角色）有价值的专家和角色。
1.现场专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪种术语，他们需要了解他们对企业人工智能计划的重要性。
麦格希说：“人工智能系统的开发需要 - 深入了解系统操作领域。专家开发人工智能系统很少成为系统实际领域的专家。行业的专家可以提供关键见解，以使其能够使人有所了解，以使其能够做出能力，使您能够做出专家人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness Kranc指出，这些专家可以解决针对企业和策略的领域问题。
他说，行业中的专家类型取决于要解决的问题。没有必要的见解是收入和运营效率还是供应链管理，行业专家需要回答以下问题：
?哪些见解最有价值？
?可以将在行业领域收集的数据用作见解的基础吗？
?意见有意义吗？
以下将引入一些特定的行业领域，但首先了解人工智能团队中的其他关键角色。
2.数据科学家
Jane.AI的人工智能研究与开发总监Dave Costenaro说，这是人工智能团队在新项目中工作的三个关键需求中的第一个。它的示例项目包括聊天代理，计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说：“数据科学家具有各种背景，例如统计，工程，计算机科学，心理学，哲学，音乐等，通常都有强烈的好奇心，迫使他们在系统中找到和使用模式，例如它们，例如作为您可以为人工智能项目提供的东西，确定它可以做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说：“程序员已经通过标准化代码获得了想法，模型，数据科学家的算法以及与适当的用户，设备，API等的对话，并成功地将其转化为现实。”
4.产品设计师
Costenaro说，三个关键需求的最终结果也说明了人工智能团队非技术知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术，设计，工程，管理，心理学和哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5.人工智能伦理科学家和社会学家
人工智能伦理学科学家和社会学家可能在某些部门（尤其是医疗服务或政府部门）中发挥至关重要的作用，但在广泛的情况下，它似乎变得越来越重要。
麦格希说：“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们以及代表团体是否得到公平对待。如果系统的准确性前所未有，但没有预期的社会影响，那么一定可能有可能。失败。”
6.律师
麦格希说，在这个新兴领域，他还看到了法律专业知识的独立和相关需求。并且更多地了解人工智能在工业中的应用，预计将引入更多的法律。一项宝贵的财富。”
由于该行业的专家非常重要，因为Kranc和McGehee精心阐述，有必要在某些行业领域（包括技术和非技术领域）研究特定示例。这些领域应是人工智能团队建设的一部分，具体关于企业的具体目标和用例。
Jane.ai的Costenaro指出：“由于人工智能通常只是一层丰富了现有商业用例的一层，因此过去支持此用例的团队成员仍然很有价值。出于相同的原因，这也是必不可少的原因。”，”
Costenaro提供了可能具有宝贵人工智能的人工智能贡献者的五个角色示例，并解释了如何调整和增强在人工智能环境中的现有角色。
7.高管和战略家
Costenaro说：“企业高管领导层将需要考虑通过人工智能可以自动化和改进哪些业务模型，并权衡以下团队的新机会和风险，例如数据隐私，人类计算机的交互等。”“
8. IT主管
不要对非技术字符的价值感到困惑：没有它，公司的人工智能策略就不会太远。Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果您正在积累并存储一个问题大量用于模型培训的数据，您将如何确保数据的隐私和安全性？此外，它将如何存储并将其从服务器提供到客户的设备，以快速而可靠地提供从服务器提供设备客户的设备。
Costenaro补充说，这还将促进DevOps专业人员的持续增长和云本地技术（例如容器和安排）专业知识人员的所有权。IT部门有机会使用人工智能工具（例如Chat Robots）来简化内部服务。
9.人力资源负责人
Costenaro说：“与此类似，人力资源部也有许多机会为客户提供人工智能工具，例如聊天机器人，以提高效率。”
此外，人力资源似乎是人工智能在评估组织中影响的重要参与者，这与麦格希的角色（例如伦理学家和律师）没有什么不同。
10.营销和销售负责人
正如KRANC指出的那样，如果企业的人工智能计划与收入有关，则应考虑增加销售和营销领域的专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要使用销售自动化工具和机器人流程自动化（RPA）和其他技术来增强其现有技能和流程。
11.操作专家
在整个IT部门，运营和DEVOPS专业人员都有特定的专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列出了以下问题使用专业知识：在哪里使用专业知识：
?哪些可以自动化和改进？
?如果使用机器学习模型，您将如何创建一个新的数据收集过程来继续培训和改进这些模型？
?我们可以从开源存储库中获得准备模型和/或数据集以获得巨大的第一机会吗？第三方供应商提供的API服务会考虑一些任务和用例吗？
尽管人工智能可以解决一些主要问题，但肯定会带来新的挑战。这是多元化团队的基本原因。
麦格希说。“背景和个性不同的人员会注意不同的项目细节和限制，这很有用，因为它改善了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的总体方法。”
Wu Enda说，本指南是由他在Google的大脑，百度实验室和降落AI的多年经验完成的，这是对CEO在企业发展中最关心的问题的回应，即如何高度启动公司的人工智能项目并意识到人工智能的转变，吴恩达（Wu Enda）提供了“五步路线图”。
让我们看一下。
第一步。执行飞行员项目以获得关键成员的动力。
Wu Enda说，如果该公司有几个AI项目，那么最重要的是一个可以带来很多好处的项目，而是那些有意义的项目。因为这可以帮助首席执行官一开始熟悉AI的思维，而且更多的是有利于说服投资者进一步跟进并允许相关的AI团队获得动力。
当Wu Enda领导Google Brain的Google Brain团队时，语音识别在Google中不是很重要，但他认为该项目非常有意义。因此，他选择了Google Speech Team作为第一个内部客户，最终大大提高Google的语音认可。该项目成功后，Google Brain团队获得了极大的动力。
一旦其他团队开始看到合作的成功，他们就可以吸引更多的内部客户。WuEnda的第二个内部客户是Google Map，它使用深度学习来提高地图数据的质量。”通过这两个成功的合作，我们逐渐建立人工智能项目的发展势头。”
第一步，Wu Enda的具体建议是，首先，必须提前进行全面的评估。在项目开始之前，请成为经验丰富的AI工程师，以对项目进行全面评估，以确保AI项目在技术上应该是可行的。其次，有必要阐明一个目标，以确保项目可以创造业务价值。
第二步是建立内部AI团队。
吴恩达认为，在人工智能时代，许多发展的关键要点是从管理层开始公司的内部AI团队。尽管具有深刻的AI知识的外包团队可以在长期以来迅速帮助该公司在路上。Run，该公司仍然应该拥有自己的AI团队，这将更加有效。此外，如果某些项目仅在公司内部执行，他们还可以帮助公司建立自己的独特竞争优势。
Wu Enda表示，根据不同的技能组合，内部AI团队可以担任公司的首席技术人员，首席信息官或开发总监，甚至直接为专业AI专业的AI官员工作。该团队的核心责任应包括对该团队的支持。整个公司的人工智能力量；帮助不同部门的早期跨域AI项目；完成这些早期项目后，建立重复的流程以继续进行其他有价值的项目，等等。
Wu Enda还建议，许多公司将直接向CEO报告多个业务。但是，与AI团队一起，可以将AI技术集成到不同的部门中，以促进交叉乔布项目的实现。
第三步是为员工进行AI技能培训。
如今，没有公司拥有足够的AI人才储备。未来，AI将改变许多不同的任务。因此，首席执行官应注意公司员工的人工智能技术的种植。对于公司的每个员工，根据相关AI的说法对公司开发的知识，要求专业咨询公司开发代表团的定制课程。
例如，培训高管，让他们首先了解AI可以为企业做些什么，以做出合理的资源分配决策，并与负责AI项目的AI团队合作。负责培训部门的人员允许他们设置指导，分配资源，监视和跟踪AI项目的进度，并根据需要纠正它们以确保成功交付项目。
第四步是制定人工智能策略。
Wu Enda认为，人工智能策略将指导公司在创造价值的同时建立防御性护城河。因为一旦团队开始看到最初的AI项目的成功，并对AI产生了更深入的了解，它可以确定AI可以在哪里创建最大值和关注这些字段。
一些高管认为，人工智能策略的制定应置于第一步。在吴恩达认为，在没有基本经验的情况下，大多数公司都无法制定周到的人工智能策略。此外，该公司的建设“防御性”护城河也将随着人工智能项目的开发而发展。因此，您应该选择一个成熟的策略。
他建议该公司应建立自己的高质量AI资产，这些资产基本上应与该策略一致，也就是说，AI可以使公司能够以新的方式建立自己的独特竞争优势。与Google和Google等领先的技术公司竞争，最好使用人工智能将扎根于特定行业，并努力成为该行业中的领先人工智能公司。”开发独特的人工智能功能将为您提供竞争力优势。由于AI如何影响公司的战略，因此它将取决于行业和特定情况。”
第五步是在内部和外部建立一个良好的通信渠道
Wu Enda提醒人们，人工智能将对公司的业务产生重大影响。如果它影响了公司的主要利益，则应运行沟通过程以确保一致性。作为首席执行官，请考虑以下关系：”
首先，投资者的关系。领先的人工智能公司（例如Google和Baidu）现在变得更加有价值，部分原因是他们的人工智能能力和人工智能对利润产生了影响对利润的影响。对投资者的明确说明，人工智能在您的公司中创造价值，描述公司不断增长的人工智能能力，并最终将制定一项周到的人工智能策略，这将帮助投资者更加客观地评估您的公司
其次，政府关系。对于高级监督行业，例如自动驾驶和医疗保健，公司必须学会说明您项目的价值和收益，这些项目可以带给行业或社会。这是建立信任和善意的重要一步。
第三，对用户的培训可能会给用户带来很大的好处，但要确保适当的营销和培养长期用户关系。
然后吸引和保留才华。为了使人工智能才华的稀缺性，一些强大的公司将对您吸引和保留才能的能力产生重大影响。因此，尝试显示公司AI项目的初步结果，并让优秀的AI工程师提供看到希望。
最后，内部交流。因为当今的社会仍然缺乏对人工智能的了解，尤其是普遍的人工智能已经超过了，人们有恐惧，不确定性和对AI的怀疑。许多员工也担心他们的工作将被人工智能取代。，明确的内部沟通不仅可以解释AI的发展策略，还可以解决此类员工的问题，这将减少公司不愿意在公司内采用人工智能技术的障碍。
首先，罗杰斯大学人力资源管理系的副教授杰西卡·迈特诺（Jessica Methot）认为，工作场所的友谊确实存在。在一项研究中，她提到这种涉及双重身份的人际交流是“多样化的关系”。精英每日更直接。如果您每天与同事一起工作，一起吃饭并一起聊天。实际上，您已经是非常亲密的朋友。
其次，研究还证明了工作场所的友谊很有价值。发表在“人格与社会心理学公告”杂志上的论文分析了26个工作场所工作的研究。结果表明，如果团队成员是朋友，表现将比那些不是朋友的人更好。另一个研究说，有40％的初创公司来自朋友合作伙伴。
此外，工作场所友谊还可以提高员工的工作满意度，减轻员工的压力，并带来信任和归属感。
但是，尽管工作场所的友谊是良好的，但它并不容易维持。主要困难是朋友属于社会规范，需要无条件的支持。工作场所属于市场规格。一般来说，不允许情感上的事情。这场冲突将使工作场所的友谊看起来不那么令人愉悦。
那么您如何处理工作场所的友谊？文章整合了一些观点并提供了一些建议。首先是私下朋友相处，并保持合理的工作距离。第二是提前讨论良好的原则。例如，如果意见存在差异，您是否想坦率地表达反对派？或可以共享哪些信息，无法在工作中共享哪些信息。这可以避免矛盾并减轻心理负担。三分之二，在同一层面保持友谊相对容易，而且很难与上级保持友谊。如果您觉得自己做得不好，可以撤退。第四个是，即使友谊很长一段时间不担心，“长期友谊”也很健谈。发展方向，个性和价值观以及职业计划可能会影响。
人类发展经历了蒸汽技术革命，电力技术革命，计算机和信息技术革命以及人工智能，虚拟现实和可控制的核浓度的第四次工业革命。
人工智能也是如此。新的技术变化使AI成为打破无数企业家的局势的趋势。
底部越多，就越有开发空间
人工智能的技术发展可以分为三个层次，它们是基本层，技术层和应用层
其中，应用层是人工智能行业的扩展。它集成了一种或多种类型的人工智能基本应用技术，并为特定的应用程序场景形成软件和硬件产品或解决方案。
基本层主要是为了加强某些基础架构，包括传感器，芯片，云计算服务，数据服务平台和网络运营商。它也是最高价值，并建立了生态的基础。大公司经常长时间进行战略布局。
在基本的计算能力，数据，通用算法，框架和技术布局中，收集了许多开发人员和用户，这基本上是士兵的一个地方。
上述三个级别的工业规模约为2018年的557亿元，2019年为1,078亿元，2020年为1600亿元。预计今年为2.19亿元人民币，增长率约为30％-355555.5555.55555.5555亿元。％。
启动越多，您需要突破单点的越多
凭借其保佑我国家的政策和政府布局的能力，中国已成为该国人工智能应用中最领先和活跃的国家之一。越来越多的资本涌入了这条热道。
根据统计数据，就人工智能领域而言，最多的投资集中在核心技术层和某些应用层上。
其中，机器人/智能硬件，数据服务和计算机视觉占据了一半的山脉。他们在三个级别上被“食用”。它们不仅在行业中，而且数据几乎垄断了，没有公司可以抓住所有机会。因此，您可以注意大公司的忽视。
研究表明，有81％的受访者承认，使用数据培训人工智能的过程比他们的预期更加困难，这表明创业公司在数据方面仍然可以有前途。有发展的余地，甚至更多的优势。
数据：基金会也是机会
在人工智能战争的过程中，远见，听力，语义识别和其他能力几乎已成为标准。为了使机器越来越“智能”，需要大量的标签数据来提高机器学习的准确性。
尽管数据是AI的基础，但它也是AI技术开发的首要任务。标记数据的准确性直接影响算法模型训练和产品速度的性能。
在AI时代，可以说质量和效率是对AI领域的普遍追求。当实施各个行业正在加速时，数据审查是确保数据质量和效率共存的质量和效率的必要工作。
数据审查AI的意义
一方面，无论是人为标记的数据，还是机器标记的数据，不同的项目都有不同的困难。标记过程中将存在偏差。
另一方面，在数据审核过程中，审核员可以根据项目标记项目的要求介绍项目的错误检查规则，并进一步确保提高标记数据的准确性
总体而言，数据审查的存在是更好地提高数据标记的效率，质量和安全性。
AI数据的质量已成为人工智能行业发展的痛苦点。数据审查不仅向上游企业传递了高精确标记数据，而且还可以在不同的情况下AI的应用程序，从而进一步加速了智能时代的出现。
我相信AI数据审核数据服务行业将您加入，这将进一步促进人工智能行业的实施并加速未来。
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