是什么让一家公司擅长人工智能？或许更重要的是，你的公司需要什么才能使用人工智能？我之前曾领导谷歌大脑团队和百度的AI团队，我分别帮助谷歌和百度成为伟大的人工智能公司。
那么，你能为自己的公司做些什么呢？这是我从中学到的关于洗涤互联网崛起的教训，我认为这与我们所有人如何驾驭崛起有关。
让我们来看看。
我们从互联网的兴起中吸取的教训是，如果你选择了最喜欢的购物中心。
所以，我和我的妻子有时会在斯坦福购物中心购物，并为购物中心建立一个网站。
也许在网站上卖东西，这本身并没有把购物中心变成互联网公司。
事实上，几年前我和一家大型零售公司的首席执行官谈话时，他对我说：“嘿Andrew，我有一个网站，我在网站上卖东西。“
亚马逊有一个网站，亚马逊在网站上销售的东西是一回事。
但当然不是，在一个网站的购物中心与一流的互联网公司不同。
那么，如果它不仅仅是你在网站上销售的东西是什么，它定义了互联网公司是什么？我认为一个互联网公司是一家做互联网让你做得很好的公司。
例如，我们参与和普遍的AB测试。
这意味着我们经常抛出两个不同版本的网站，看看哪个更好，因为我们可以。
所以，我们学得更快。
在传统购物中心，很难在两个平行的宇宙中拥有两个购物中心，而且每六分之一或每六个月你都可以改变一些东西。
互联网公司的迭代时间非常短。
您可以每周或甚至每天发货新产品，因为您可以重新设计购物中心，我们每隔几个月就会受到保护。
互联网公司也倾向于将决策从首席执行官推向工程师，以及其他专业规则，如产品经理。
这与传统的购物中心形成鲜明对比。
我们可以让首席执行官决定所有关键决策，然后每个人都做首席执行官所说的。
事实证明，传统模型在互联网时代并不起作用，因为工程师和其他专业角色（如产品经理）对技术，产品和用户做出了足够的了解，从而做出了很好的决策。
所以，这些是互联网公司为确保互联网不太好的事情所做的一些事情。
这是我们从互联网时代学到的一课。
人工智能时代怎么样？我想今天，你可以采取任何公司，并使用一些神经网络或少数深度学习算法。
这本身并没有将陪伴变成AI公司。
相反，是什么让一个伟大的AI公司，有时候是人工智能的第一家公司，你做的事情是你能让你做得很好吗？例如，AI公司非常擅长战略数据的收购。
这就是为什么许多大型消费技术公司可能有三种产品没有货币化，它允许他们获取可以在其他地方货币化的数据。
服务较少的策略团队，我们会故意推出不会为了数据采集而赚钱的产品。
思考如何获取数据是伟大AI公司的关键部分。
AI公司发送统一数据仓库。
如果您有50个不同的副总裁控制50个不同的数据库或50个不同的数据仓库，那么工程师就不可能将数据放到一个地方，以便他们可以连接点和点模式。
因此，许多优秀的人工智能公司已经预先投入将数据整合到单个数据仓库中，以增加团队连接点的几率。
主题当然是上流保证，也适用于欧洲的GDPR等数据监管。
AI公司非常擅长发现自动化机会。
我们非常擅长说，哦！让我们插入监督学习算法，并在这里有一个ATP映射，这样我们就不必让人们完成这些任务，而是我们可以自动化它。
人工智能公司还有许多新的角色，例如MLE或机器学习工程，以及在团队的不同成员之间划分任务的新方法。
因此，对于一家公司来说，擅长人工智能意味着，为公司设计能够做到人工智能使其成为可能做得很好的事情。
现在，对于一个擅长AI的公司来说，确实需要一个流程。
事实上，10年前，谷歌和百度以及像Facebook和微软这样的公司，我不是其中的一员，我们今天的方式并不是很好的AI。
那么，一家公司如何才能擅长人工智能？事实证明，对AI的擅长并不是一个神秘的过程。
相反，有一个系统的过程，许多公司，几乎任何大公司都可以通过它来擅长人工智能。
这是五步AI转型手册，我推荐想要在使用AI时有效的对公司。
我将在这里简要介绍一下这本手册，他们将在下周详细介绍。
第一步是执行试点项目以获得动力。
因此，只需要几个小项目就可以更好地了解AI能做什么或不能做什么，并更好地了解做AI项目的感受。
这可以在内部完成，也可以与外包团队合作。
但最终，你需要做第二步，即内部人工智能团队建设和提供人工智能培训，不仅对工程师而且对管理人员，部门负责人和高管以及他们如何看待人工智能。
在做了这个oras之后你就是这样做了，你对AI是什么有了更好的认识，然后对于很多公司制定人工智能战略很重要。
最后，调整内部和外部通信，以便所有来自员工，客户和投资者的利益相关者都能与您的公司如何驾驭AI的兴起保持一致。
人工智能在软件行业中创造了巨大的价值，并将继续这样做。
它还将在软件行业之外创造巨大价值。
如果你可以帮助你的公司擅长AI，我希望你能在创造很多这个价值方面发挥主导作用。
这是一个视频，你认为它使公司成为一个优秀的人工智能公司，并简要介绍了我的转型手册，我将在稍后的一周内更详细地介绍帮助公司在AI工作的路线图。
如果您有兴趣，还可以在线发布一个人工智能转型手册，其中详细介绍了这五个步骤，您可以在以后的几周内看到更多这些内容。
现在，执行AI项目的挑战之一，例如第一步中的试点项目，就是了解AIcan和不能做什么。
在下一个视频中，我想向您展示并提供一些关于whatAI能做什么和不能做什么的例子，以帮助您更好地选择可能对您的公司有效的项目AI。
那是下一个视频。
讲师：Andrew Ng
课程：https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
