本周，您看到了构建复杂AI产品（如智能扬声器或自动驾驶汽车）的例子。
您还了解了大型AI团队的角色和职责，也许是建立一个大型AI团队的人员，并看到了AItransformation手册，帮助一家伟大的公司成为一家伟大的AI公司。
如果其中一些看似令人生畏，因为其中一些可能需要两到三年才能执行。
如果这些看似令人畏惧，那就没关系，因为更重要的是你能够迈出第一步。
事实上，通过这门课程，你已经迈出了第一步。
所以，我希望你在这个课程之后也能采取同样好的第二步。
因此，在本视频中，我想与您分享一些具体的建议，以便下一步为您的公司为您提供AI。
以下是我要求你采取的一些初步措施。
考虑在公司中与朋友或在工作之外的私人朋友一起学习人工智能，而不是单独行动。
这可能意味着，要求他们在您或您之后接受本课程，或者开始阅读小组阅读一些关于AI的书籍或其他材料。
根据你在本课程中学到的知识，你也将，特别是如果你有工程学的朋友，能够开始创建项目。
没有一个项目不是从小开始并取得成功比从大开始而不成功要好。
许多项目可以由您或您或您的朋友完成。
如果您和/或朋友参加了机器学习的在线课程，那么您就可以开始学习许多可能非常有价值的AI项目。
在公司中，除了提供内部培训以培养内部人才之外，您还可以雇用一些机器学习或数据科学人员来帮助他们。
在公司中，除了提供内部培训以培养内部人才外，您还可以雇用一些机器学习或数据科学人员来帮助他们。 当您准备好变大时，您可能还会尝试让您的公司雇用或指定AI领导者，例如AI副总裁或首席AI官员。
但也许你不需要一个非常高级的人工智能领导者才能雇用一些机器学习或数据科学家让人们更快地前进。
最后，我和许多CEO和董事会讨论了关于转型的问题。
如果您希望您的公司成为更高的AI，您还可以考虑尝试与您的CEO讨论尝试执行AI转换的可能性。
我认为向您的首席执行官或董事会提出的关键问题是，如果您的公司在AI方面表现出色，那么您的公司是否会更有价值和/或更有效。
如果你和他们认为答案是肯定的，那么这可能是公司尝试执行AI转换的一个很好的理由。
这个列表中的不同项目具有不同程度的难以执行，但我希望你能够尽可能地开始，然后从那里开始你的AI工作。
我看到很多人，一些非技术性的技术人员，帮助他们的公司了解AI并开始有效使用。
在这些视频之后，您现在拥有了相同的具体工具。
所以，我希望你能利用它们，帮助你的公司，帮助自己，并帮助他人。
最后，本周我们还有两个关于主要人工智能应用领域以及主要人工智能技术的调查视频。
那么，如果您曾经想过，计算机视觉和自然语言处理这两个术语是什么意思？
或者，什么是强化学习？
或者，什么是无监督学习？
请关注这些视频，因为我们将在接下来的两个视频中教您这些应用领域以及技术。
我们制作这些视频是可选的，因为它们更具技术性，但在观看之后，您将能够更好地与AI工程师沟通。
所以，我希望你看看。
无论哪种方式，感谢您本周观看所有这些视频，并期待在下周的视频中看到您。
讲师：Andrew Ng
课程：https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
