yangbupang的博客

行业发展十分迅速，我们不应该去对抗，或者一心求着去快速赶超或者制造行业标准，获取我们拥抱行业标准，才会更快更好的实现价值；（1）机器学习项目的关键步骤：示例1：以亚马逊的语音助手 Echo/Alexa为例。①思考要任务化，而非岗位化，例如呼叫中心的具体任务，或者放射科的具体任务；③所以AI项目团队是跨领域的项目团队，既要有AI专家，又要有领域专家；（4）数据科学项目的关键步骤：示例2：以工厂手工线体为例。①收集数据：例如，加班时间，需要的温度，灼烧的时间等。其中，a和b针对的是现有的业务，c是针对新业务；

(1)可以见下方的韦恩图，AI 是最大的概念，包括 机器学习，以及其他的工具，另外机器学习又包括深度学习，目前大多数把深度学习理解为神经网络，概念大差不差可约等于，同时，机器学习又不仅只有深度学习，还有其他工具；(2)深度学习推动神经网络发展：深度学习的发展为神经网络带来了新的算法、架构和训练方法，如反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等，使得神经网络能够处理更复杂的任务，性能得到显著提升。(2)数据科学和AI的概念，这两个是有交集的概念，目前具体谁包括谁，这个目前没有定论；（4）制定人工智能战略。

AI分为两种 ANI 和 AGI（1）ANI（artificial narrow intelligence）:狭义人工智能，主要是 做输入输出，例如，语音识别，自动驾驶，网页搜索，智能农场或者工厂等；（2）AGI（artificial general intelligence）：广义人工智能，可以做一切人可以做的任何事情；什么是AI？（学习大纲）-机器学习-数据-怎么做一个AI的公司？-机器学习什么能做，什么不能做？-可选：深度学习的直觉性解释。

将原因横向和纵向都列出来，横向是纵向的原因是 -1，是结果是1，说不清的为0，然后求和做平均。1、混乱是阶梯，唯有阶梯真实存在，攀爬才是生活的全部。远因：改善后能从根本上解决问题的原因。过渡因：深度迷惑我们的原因。问题：冰山漏出水面的部分。最高分是表象，负分是原因。

不满足状态 +处境+场景+。（4）满足 和 不满足，《自私的基因》，情绪，给人存在感是一种慈悲。（8）好的东西，要让用户有优越感–产品设计原因，和人建立关系也是如此。（13）状态和需求不是一样的，例如，饥饿、孤独是状态，不是需求。（3）人与人不同，愿我们能够完整地看到别人，与人真正的链接。（3）生理体验10%，心理体验90%，人的体验是心理体验。（6）自卑，自卑的反面并不是自信，自卑是优越感缺失。（15）爽点 是一个长期的不满足，突然被满足了。（1）合理的部分是理性，不合理的部分是人性。