Инвестиции в будущее. Как правильно вложить внутренние ресурсы в развитие технологического стартапа

Оглавление

Дмитрий Мацкевич. Инвестиции в будущее. Как правильно вложить внутренние ресурсы в развитие технологического стартапа

Вступление

Глава 1: Долгий путь от теоретической физики до изучения нейросетей

Глава 2: Основные стереотипы и заблуждения по поводу искусственного интеллекта

Глава 3: Безграничные возможности искусственного интеллекта

Глава 4: Секреты точности обработки документов алгоритмом Dbrain

Глава 5: Советы предпринимателям – как правильно инвестировать ресурсы в свои проекты и не перегореть

Глава 6: Значимость команды и менторов для успешной работы над проектом

Заключение

Отрывок из книги

Инвестиции в будущее: как правильно вложить внутренние ресурсы в развитие технологического стартапа на примере Dbrain

Мой путь в мире технологий начался в 2002 году с МФТИ, где я учился по специальности «Теоретическая физика». Тогда меня интересовала наука, я даже мечтал стать ученым. Со временем приоритеты начали меняться. За первым оконченным высшим образованием последовала Российская экономическая школа, где я изучал финансы и проникся проблемами финансовой сферы. В дальнейшем мои усилия были направлены на их решение.

.....

Бояться чего-то нового, не до конца изученного, – это вполне нормальное явление для человека. Я постоянно слышу об одних и тех же страхах и заблуждениях, связанных с ИИ. Один из главных мифов заключается в том, что уже сейчас можно разработать искусственный интеллект, способный захватить мир. Это утверждение активно развивают киношники в красиво снятых фантастических фильмах и боевиках. В реальности люди просто путают искусственный интеллект с человеческим сознанием. Пока не существует такой машины, которая могла бы думать и анализировать ситуацию, мол, «не хочу работать, пойду захвачу мир».

Многие люди также переоценивают возможности уже разработанных нейросетей. Все внедренные сейчас решения можно считать так называемым «узким интеллектом». То есть, определяется одна задача, на решение которой оптимизируется программа на основе ИИ. Например, на заводе по производству пиццы нужно наладить автоматическую проверку продукции. Для этой задачи можно использовать нейросеть, которая определяет правильность приготовления и наличие всех необходимых ингредиентов. Эта система будет эффективна в рамках одного завода с небольшим ассортиментом товаров. Разработать систему, анализирующую все виды пиццы в мире, гораздо сложнее.

.....