了解AI和机器学习概念以建立您的AI领导力大脑信任

该博客是Building AI Leadership Brain Trust Blog Series的延续，该 博客系列的 目标读者是董事会董事和CEO，以提高他们的谨慎职责，以开发更强大的AI技能和能力，以确保其AI计划取得持续的成果。

我的前两个博客关注AI专业人士在科学学科中具有一定基础作为设计和开发AI模型和生产过程的基石的重要性，并探讨了计算科学的价值，复杂性科学的丰富性以及物理学对理解科学的价值。将不同学科整合到复杂的AI程序中的重要性-成功获得投资回报(ROI)的关键。

该博客讨论了关键AI和机器学习(ML)术语，每位董事和首席执行官都必须知道这些术语，以保持相关性并提高他们的谨慎职责。如果您想在责任心和责任方面有一个良好的开端，建议您在这里阅读我以前的博客。

在“大脑信任系列”中，我确定了50多种技能，以帮助致力于致力于提高AI素养的组织发展人才。最近的几个博客一直在讨论技术技能的相关性。要查看第一个博客中介绍的完整的AI Brain Trust框架 ，请参考此处。

当前，我们专注于AI Brain Trust框架中的技术技能，以推进关键的AI和机器学习术语。

技术能力：

1.研究方法素养

2.敏捷方法素养

3.以用户为中心的设计素养

4.数据分析素养

5.数字素养(云，SaaS，计算机等)

6.数学素养

7.统计素养

8.科学(计算科学，复杂性科学，物理)素养

9.人工智能(AI)和机器学习(ML)素养

10，可持续发展素养

了解关键AI术语

AI领域是一个深度丰富的领域，包括许多领域，包括统计方法，计算智能和传统的符号AI。AI中使用了许多工具，包括搜索和数学优化版本，人工神经网络以及基于统计，概率和经济学的方法。

因此，我只想回答三个关键的基本概念：什么是AI?什么是算法?什么是AI模型?我将在接下来的两个博客中继续定义其他关键的AI概念和定义，我相信每位CEO或董事必须掌握基本的AI熟练水平。毕竟，如果您不了解我们这一生中最重要的破坏者之一的基础知识，该如何领导。

我总是对高管说，学习并保持相关性永远不会太晚，您必须要对数字化转型更加敏锐，而AI不仅是各国竞争的基石，也是企业重新思考其商业模式的基石。

首先要确保您可以定义什么是人工智能?用最简单的术语来说，人工智能是对机器中人类智能的计算机模拟，该机器被编程为像人类一样思考并模仿人类行为。典型的AI分析其环境并采取使成功机会最大化的行动。

约翰·麦卡锡(John McCarthy)于1956年举行了有关该主题的第一次学术会议，首次对AI进行了定义。然后五年后，艾伦·图灵(Alan Turing)写了一篇论文，论述了机器能够模拟人类和做智能事情的能力的概念。

人工智能并不是新生事物-只是现在到了世界各地的人工智能时代，这是由于结构化和非结构化数据量激增，更重要的是计算能力可以处理数据并产生见解，几乎不可能事先产生。

有关AI历史的更多信息：请参阅：《福布斯》资深撰稿人Gil Press出色地总结了AI，因此，如果您是历史爱好者，建议您在此处阅读他的博客。您会发现许多AI的定义，但将AI提炼为基本根源，建议您在此处阅读其他更详细的定义。

第二个最重要的概念reg：AI是要了解什么是算法?

算法是计算或其他问题解决操作(尤其是计算机)要遵循的过程或一组规则。Wikipedia将算法定义为“用于计算的分步过程。算法用于计算，数据处理和自动推理。” 无论您是否意识到，算法在我们生活中的任何地方都变得越来越普遍。

算法的目标是解决特定的挑战或问题，通常将其定义为一系列规则或步骤。算法通过“ and”，“ or”或“ not”语句告诉计算机下一步要做什么。

算法为AI系统提供指令，并且没有一组算法，AI无法执行功能(结果)。

在AI方面，我们使用机器学习一词来描述一种算法或一系列算法执行一种软件功能，该功能使软件可以更新并自动学习，而无需程序员。机器学习算法被馈送到数据集中以执行特定任务并解决问题，而无需进行编程。实际上有数百种AI算法，并且此博客定义了许多最流行的聚类算法类型，值得一读。

人工智能需要大量数据，因此它可以找到模式，然后根据要分析的数据建立预测。

确保您理解的AI的第三个关键概念是什么是AI模型?AI / ML模型是一种数学算法，使用数据和专家输入对“算法”进行“训练”，以复制专家在提供相同信息时将做出的决策。人工智能通常分为两种类型的AI-窄(或弱)AI和普通AI(也称为AGI或强AI)。

福布斯撰稿人汤姆·陶利(Tom Taulli)写了一篇出色的文章，介绍了如何构建AI模型，该模型提供了实用的步骤观点，可以使这一点更加深入。在这里看他的著作。

请参阅此博客参考，以获取有关基本AI术语的更多信息，以及一些简单的学习可视化效果，以使您的AI学习更加轻松有趣。

董事会董事和首席执行官要求评估他们在人工智能方面的才能深度吗?

1.)您拥有多少本大学的人工智能学士学位，硕士学位或博士学位的资源?

2.)您公司中正在进行多少项目在使用内部AI资源还是外部资源?

3.)您的资源平衡是否与现代化人才基础的战略愿景保持一致?

4.)多少位董事或C-Suite拥有AI或机器学习学科的专业知识?

结论

我认为董事会和首席执行官需要了解AI基础知识，并确保他们了解自己在AI和机器学习学科中的才能深度，但是正如本系列文章所讨论的那样，要有效地使用AI还要具备许多其他技能和能力有效地。请继续关注简化的更有用的AI概念，以增加您的AI知识和词汇量。

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