书籍摘要

《Enterprise AI in the Cloud: A Practical Guide to Deploying End- to- End Machine Learning and ChatGPT™ Solutions》是由Rabi Jay撰写的一本全面且实用的企业级人工智能（AI）部署指南。本书由John Wiley & Sons, Inc.于2024年出版，旨在为读者提供从理论到实践的全方位指导，帮助企业和个人在云计算环境中成功部署和扩展机器学习（ML）和生成式人工智能（Gen AI）解决方案。

作者简介

Rabi Jay是一位拥有超过15年经验的数字化转型专家，专注于零售、航空航天和软件技术等行业。他拥有AWS机器学习、Azure、ITIL和SAP等众多认证，是企业云和AI领域的权威。Rabi Jay不仅在技术实施方面经验丰富，还通过其LinkedIn通讯和播客《Enterprise AI Transformation》分享行业前沿见解。

内容概述

本书内容丰富，涵盖了从AI战略规划到模型部署和监控的全过程，适合不同层次的读者，包括数据科学家、IT领导者、学生和企业战略家。全书分为九大部分，逐步引导读者完成企业级AI的部署和转型。

第一部分：引言

开篇介绍了企业如何通过云计算技术实现AI转型，并通过美国政府、Capital One和Netflix等成功案例展示了AI在企业中的实际应用。

第二部分：AI战略规划与评估

深入探讨了企业实施AI过程中可能面临的挑战，包括技术、数据、伦理和战略层面的问题。作者提出了一个系统的AI战略规划方法，帮助读者制定清晰的AI愿景和业务目标。

第三部分：规划与启动试点项目

指导读者如何识别AI/ML项目的用例，评估AI/ML平台和服务，并启动试点项目。这一部分强调了从概念验证到实际部署的关键步骤。

第四部分：团队建设与治理

讨论了如何通过组织变革管理来赋能员工，包括建立跨职能团队、培养AI技能和促进团队协作。这一部分还涉及如何通过有效的团队治理确保AI项目的成功。

第五部分：基础设施搭建与运营管理

详细介绍了如何搭建企业级AI云平台基础设施，包括选择合适的云服务提供商、设置数据湖、实现自动化和可扩展性。这一部分为技术团队提供了实用的操作指南。

第六部分：数据处理与建模

深入探讨了数据处理、特征工程和模型选择等关键技术环节。作者提供了丰富的实践案例，帮助读者理解如何在云环境中高效处理数据并训练模型。

第七部分：模型部署与监控

讲解了如何将训练好的模型部署到生产环境中，并持续监控模型性能。这一部分还涉及模型治理和伦理问题，确保AI系统的公平性和透明性。

第八部分：AI规模化与转型

探讨了如何通过建立AI成熟度框架、AI卓越中心（CoE）和AI运营模型来实现企业级AI的规模化转型。这一部分为企业的长期AI战略提供了清晰的路线图。

第九部分：AI的演变与成熟

展望了生成式AI的未来发展方向，如ChatGPT，并提供了如何在企业中实施生成式AI的具体建议。这一部分还讨论了如何持续创新和扩展AI应用。

适用读者

本书适合以下几类读者：

• 数据科学家和AI团队：希望了解如何在云环境中扩展AI/ML模型的专业人士。
• IT领导者和技术团队：负责部署和管理AI系统的IT经理、云架构师和系统管理员。
• 学生和学术界人士：对AI的实际应用感兴趣的计算机科学、数据科学和商业专业学生。
• 咨询师和顾问：为客户提供AI实施建议的专业人士。
• 企业战略家和C级高管：希望了解AI对企业战略和业务流程的影响的高层管理者。

特色与价值

本书不仅提供了全面的AI部署方法论，还结合了实际案例和实用工具。通过详细的步骤、模板和练习，读者可以将书中的知识直接应用于实际项目中。此外，书中还讨论了AI伦理和治理等重要问题，确保读者在实施AI时能够遵循最佳实践。

总之，《Enterprise AI in the Cloud: A Practical Guide to Deploying End- to- End Machine Learning and ChatGPT™ Solutions》是一本全面、实用且前瞻性的AI指南，适合所有希望在企业中成功实施AI的读者。