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出版者:机械工业出版社

作者:余世维

出品人:

页数:169

译者:

出版时间:2007-6

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787111216360

丛书系列:

图书标签:

• 余世维
• 管理
• 职业化
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• 团队管理
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• 执行力
• 沟通技巧
• 协作能力
• 目标设定
• 组织效能
• 工作流程
• 绩效评估

《深度学习在现代企业中的应用实践》 书籍简介 在当今数据驱动的商业环境中，人工智能，特别是深度学习技术，已不再是遥不可及的未来概念，而是驱动企业创新与竞争力的核心引擎。《深度学习在现代企业中的应用实践》一书，旨在为企业决策者、技术负责人以及希望深入理解并落地深度学习解决方案的工程师提供一份详尽、实用的路线图和操作指南。 本书的核心目标是消除理论与实践之间的鸿沟，聚焦于深度学习模型如何被有效地整合到企业级的实际业务流程中，并产生可量化的商业价值。我们不探讨晦涩的数学推导，而是将重点放在“如何做”和“为什么这么做”，确保读者能够快速掌握关键技术栈，并将其转化为切实的业务成果。 第一部分：奠定基础——深度学习在商业语境下的重构 本部分首先对深度学习的关键技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和Transformer），进行了高度精炼的介绍。但这并非传统的学术综述，而是以企业应用场景为导向的视角进行阐述。 1.1 商业驱动的数据策略： 我们深入分析了数据在深度学习模型中的核心地位。企业应如何构建高效、合规的数据收集、清洗和标注流程？本书提供了针对非结构化数据（文本、图像、语音）的工业级预处理框架，强调数据治理在模型性能中的决定性作用。内容涵盖了数据脱敏技术在保护隐私与模型训练之间的平衡艺术。 1.2 模型选择的商业逻辑： 针对不同的业务痛点——无论是提升客户服务效率、优化供应链预测，还是增强网络安全防御——本书详细对比了不同网络架构的适用性、训练成本和推理速度。例如，在需要极低延迟的实时推荐系统中，轻量化模型（如MobileNet系列）的选择逻辑，与在需要高精度语义理解的长文本分析任务中采用大型预训练模型（LLMs）的策略差异，被置于具体的成本-效益分析之下。 1.3 算力基础设施的权衡艺术： 深度学习的落地，离不开强大的算力支持。本书深入探讨了云端GPU集群、本地私有化部署以及边缘计算设备在不同业务场景下的优劣势。重点分析了资源弹性伸缩（Elastic Scaling）策略，确保企业能够在高峰期和低谷期高效利用计算资源，避免不必要的资本支出。 第二部分：核心应用场景的深度剖析与实战 本部分是本书的精华，通过多个行业案例，展示了深度学习如何解决现实世界中的复杂问题。 2.1 客户体验的智能化升级（自然语言处理）： 本书详细剖析了多模态情感分析的构建流程。不仅仅是识别文本中的积极或消极情绪，更结合语音语调（如客服通话录音）和面部表情（如视频会议中的客户反馈），形成对客户满意度的全面、实时评估体系。我们提供了构建企业级知识图谱（Knowledge Graph）的方法论，用于驱动智能问答系统，确保回复的准确性和专业性，远超传统基于关键词匹配的机器人。 2.2 供应链与运营的预测性维护： 针对工业物联网（IIoT）场景，本书重点介绍了时序预测模型的应用。如何从海量的传感器数据中提取关键特征，预测设备故障的先兆？我们详细介绍了注意力机制在处理复杂、非线性时间序列中的优势，并给出了一个完整的预测性维护闭环方案：从数据采集、异常检测模型部署，到自动生成维修工单的集成流程。 2.3 风险控制与欺诈检测的动态防御： 在金融和电子商务领域，对抗性攻击和新型欺诈手段层出不穷。本书着重讲解了图神经网络（GNNs）在识别复杂关联网络中的欺诈团伙中的应用。与传统基于规则的系统不同，GNNs能够发现隐藏在多层关系中的潜在风险。此外，我们还探讨了联邦学习（Federated Learning）在跨机构数据共享与模型训练中的隐私保护应用。 第三部分：模型工程化与 MLOps：从实验室到生产线的飞跃 一个高性能的模型只有成功部署并持续迭代，才能产生价值。本部分全面覆盖了机器学习运维（MLOps）的核心实践。 3.1 模型生命周期管理（MLC）： 详细介绍了如何设计一个健壮的模型注册中心、版本控制系统，以及自动化模型训练管道（Pipeline）。我们强调了“可复现性”在企业环境中的重要性，并指导读者如何利用工具链确保任何历史版本的模型都可以被精确重现和审计。 3.2 部署策略与实时推理优化： 书中对比了批处理推理（Batch Inference）与实时在线推理（Online Inference）的架构选择。针对实时性要求高的场景，我们深入介绍了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及使用模型编译工具（如TensorRT或OpenVINO）进行硬件加速的具体步骤，目标是将推理延迟降低到毫秒级别。 3.3 持续监控与漂移应对（Drift Management）： 部署不是终点。企业模型会随着外部环境的变化而性能下降，即“模型漂移”。本书提供了数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的实时检测指标和告警机制。更进一步，我们提供了自动化再训练（Automated Retraining）的触发机制设计，确保模型能够根据新的数据反馈，持续自我优化，保持其业务相关性和准确性。 结语：构建企业级AI的文化与组织保障 《深度学习在现代企业中的应用实践》的最后部分，超越了纯粹的技术范畴，探讨了成功的AI转型所需的组织结构和文化变革。成功的深度学习落地需要技术团队、业务部门和合规部门的紧密协作。本书为构建跨职能的AI卓越中心（CoE）提供了组织蓝图，旨在确保深度学习技术能够真正融入企业的战略执行层面，驱动可持续的业务增长和创新。 通过本书，读者将获得构建、部署和维护企业级深度学习系统的实战知识，从而在竞争激烈的市场中，利用前沿技术实现差异化优势。

评分☆☆☆☆☆

我是配合从网上下载的余博士讲座视频看完的这本书。余博士把对职业化的要求总结成四个职业化，并用浅显易懂的四句话进行了概括。职业化的工作技能就是“像个做事的样子” ；职业化的工作形象就是“看起来像那一行的人”；职业化的工作态度就是“用心把事情做好”；职业化的工作...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

最让我眼前一亮的是，这本书没有回避组织层面的系统性问题。很多关于团队的书籍只会聚焦于人际关系的小圈子，但这本书的视角非常宏大，它将团队的职业化置于更广阔的组织文化和企业战略的背景下进行分析。书中关于如何建立“问责文化”的章节，简直是为我们管理层量身定制的教材。它清晰地指出了传统问责机制的弊端，并提出了如何通过流程设计和领导力示范来内化问责机制，让它成为团队的“默认设置”。我尤其喜欢其中关于“反馈循环”的构建，它不是一次性的批评或表扬，而是一个持续、结构化的学习回路，确保团队能够从每一次成功和失败中都汲取经验。这本书的语言风格非常具有穿透力，它不矫饰，不拐弯抹角，直接击中痛点，迫使读者正视现实。对于那些试图从“群体松散”向“精锐部队”转型的组织来说，这本书提供的蓝图是极其宝贵的路线图，它让我们看到了清晰的未来形态。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深项目经理，我阅读了市面上几乎所有关于敏捷、精益和项目管理的书籍，但大多都停留在技术层面。这本书的独特之处在于，它将“人”的因素提升到了与“流程”同等重要的地位，甚至我认为它更强调了人的主观能动性和专业精神对流程优化的最终决定性作用。书中关于“专业主义的内涵”探讨得尤其精彩，它不是指学历或职称，而是一种对卓越结果的执着追求和对自身工作质量的绝对负责。它的文字像是一把精密的尺子，帮助我们量化那些原本难以衡量的“职业素养”。例如，书中对“跨职能沟通的效率瓶颈”的分析，通过一系列详实的图表和案例，展示了信息传递中的冗余和损耗，并给出了直接的优化建议，让我能立刻着手优化我们的跨部门协作平台。这本书的阅读体验是‘痛并快乐着’的，它揭示了我们团队长期以来习以为常的低效和妥协，但同时又给予了我们明确的、可实现的改进方向，让人读完后充满重塑团队的强大动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远远超出了对“团队协作”的范畴，它其实是一本关于高标准、严要求的自我塑造手册。我过去总以为团队的职业化是自上而下的指令，但这本书让我明白了，真正的职业化是从每一个最小单元——每一个成员对自身承诺的兑现开始的。书中对“承诺管理”和“结果导向”的论述极其深刻，它不再用模糊的“尽力而为”来搪塞，而是用清晰的量化指标和时间节点来锚定目标。我感觉作者仿佛是潜伏在各大公司内部多年，对那些隐藏在光鲜外表下的组织病灶了如指掌。阅读过程中，我不断地在反思自己过去犯下的那些“不职业”的错误，比如拖延交付、信息黑箱、相互推诿。它提供了一套自查清单，让我可以系统性地审视自己和周围的同事。这本书的排版和引用资料也非常专业，大量的跨学科研究支撑使得观点更具说服力，读起来非常有分量感，绝对是行业内的重量级作品，不是那种轻松的畅销书可以比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我职业生涯的一扇新窗户！我一直觉得自己在团队合作中总是差那么一点火候，理论知识懂不少，但真到了实操层面，碰到冲突、需要推进复杂项目时，总感觉力不从心。这本书并没有给我一堆空泛的口号，而是深入浅出地剖析了“职业化”这三个字背后的真正含义。它没有停留在表面的流程和工具介绍上，而是花了大量的篇幅去探讨心智模式的转变，这一点太戳我了。特别是关于角色清晰度和责任边界的论述，让我醍醐灌顶。过去我们总是模糊地觉得“大家一起负责”，结果就是大家都不负责。书中提供的框架结构清晰，案例贴合现实职场中常遇到的“灰色地带”，读起来完全没有枯燥感，反而像是跟一位经验丰富、洞察力极强的资深导师面对面交流。看完后，我立刻尝试将书中的某些沟通技巧应用到我的日常会议中，效果立竿见影，团队的效率和士气都有了明显的提升。这本书不愧是为追求卓越的职场人士量身打造的指南，它教会我的不仅是做事的方法，更是如何像一个真正专业的个体那样思考和行动。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这类“团队建设”的书籍是抱着怀疑态度的，市面上太多充斥着陈词滥调和‘鸡汤’了。但这本书的切入点非常犀利，它没有把团队成员塑造成完美无缺的“超人”，而是直面了人性中的弱点、组织结构中的摩擦点。它探讨了在信息不对称、利益诉求不一致的情况下，如何构建一个能够自我修正、持续进步的系统。我特别欣赏作者对于“冲突管理”那一章节的处理方式，它不是简单地倡导“和气为重”，而是将建设性的冲突视为团队成长的催化剂，提供了非常实用的、可操作的辩论和决策机制。这本书的文字风格非常沉稳、逻辑严密，像是在解一道复杂的工程学难题，每一步推导都有理有据，让人信服。对于我们这种处在快速变化行业中的团队来说，稳定比什么都重要，而这本书教给我的，是如何在动态变化中锚定核心的职业准则。它不是一本读完就束之高阁的速食读物，而是需要反复翻阅，并在不同阶段对照自身团队状态去实践的案头书。

评分☆☆☆☆☆

余世维是一个很了不起的人 说话很风趣

评分☆☆☆☆☆

余博士的书一直都很不错

评分☆☆☆☆☆

配合从网上下载的讲座看这本书

评分☆☆☆☆☆

职业化在中国推行不起来的根源，基本不在于人员素养，而是在于规范的市场环境。不过余的理念还是值得一看。

评分☆☆☆☆☆

推荐~