アルゴリズムとは何ですか？
定義されたアルゴリズム
操作の特定のルール、出力結果として最終的な状態に応じて自動化されたプロセス、
アルゴリズムの実装
数学のレベル、プログラムレベル、物理層
AIアルゴリズム
AIアルゴリズムの定義
、データ駆動型のアルゴリズムを学習します
AIアルゴリズムの核心
機械学習アルゴリズム
AIは、人類の未来を形作る方法（批判的思考と問題を見て）
（病気を予測、早期発見・マシン）人間の健康を再定義
社会生活の支配（マシンガイド社会生活）
空の工場と大衆娯楽（マシン・交換の労働者）
（マシン・交換の意思決定の下で）国の政府または消えます
最も人気のあるキャリアの賢者になる（ぼやけ人間意志や機械の意志）
ペットは、人間のAI（人工知能人間は強いルールだった）になります
現在の業界分析の影響に関するAI
すなわち顧客データ、製品データ
全体としての製品は、AIアルゴリズムとして見ることができます
AIアルゴリズムのコア技術
AIアルゴリズムの周囲の補助アプリケーション（インテリジェント顧客サービスシステム、ビジネスデータ分析、マッピング知識労働者[マップ]に変換経験）
（ドーパミン回路の使用を習得）推薦アルゴリズム
主な産業：
医学：医療用画像処理、医薬品開発、意思決定支援、電子カルテ、年金
金融：オート調査レポート、自動化された取引、ポートフォリオ管理、与信管理
アルゴリズムは完全に合理的です
アルゴリズムは、より複雑な（高次元）の問題を扱います
いつでもアルゴリズムを学びます
業種：AI-支援設計、知的、適応ロボットの組立ライン、故障検出機器
交通：自動操縦
セキュリティ：スマートセキュリティ
農業：衛星予測、罰金肥料、農業インテリジェンス、価格予想（農業科学技術会社：プロスペラ、良いグリッドの世界）
教育：脳科学の管理、ゲームの行使、個人的な評価、個別指導
産業エコロジー
データ注釈データクリーニング、基本的な機能の分析、モデリングと解析
私たちは、AIの時代を準備するにはどうすればよいです
仕事を増やします
データラベル部門、モデルのエンジニア、AIプロダクトマネージャー
職業削減
トラック運転手、アナリストの簡単な数、パラリーガル
AI時代のどの仕事より簡単に
シニアカウンセラー：より困難それは人々の代替に対処するためであります
AIの時代、どのように準備します
1、会社のデータレイアウトを行います
2、専門的能力（専門的能力、置き換えることは困難である優れたコミュニケータ）を増加させるための学習計画を策定
リーディングエッジに係合する3、AIの基礎を学び、努力
4、そして少し長く生きるために努力
推奨ブックス
AIの基礎、Life3.0、究極のアルゴリズム