Artificial Intelligence Basics. A Non-Technical Introduction

Contents......Page 3
Foreword......Page 4
Intro......Page 6
1 AI Foundations......Page 10
Alan Turing &the Turing Test......Page 11
Cybernetics......Page 14
The Origin Story......Page 15
Golden Age of AI......Page 17
AI Winter......Page 20
Rise & Fall of Expert Systems......Page 21
Neural Networks & Deep Learning......Page 23
Technological Drivers of Modern AI......Page 24
Structure  of AI......Page 25
Key Takeaways......Page 26
2 Data......Page 27
Data Basics......Page 28
Types of Data......Page 29
Big Data......Page 31
Databases & other Tools......Page 33
Data Process......Page 36
Ethics & Governance......Page 43
More Data Terms & Concepts......Page 44
Conclusion......Page 45
Key Takeaways......Page 46
3 Machine Learning......Page 47
What is Machine Learning?......Page 49
Standard Deviation......Page 50
Bayes Theorem......Page 51
Correlation......Page 52
Feature Extraction......Page 53
What can you do with ML?......Page 54
The ML Process......Page 56
Applying Algorithms......Page 58
Common Types of ML Algorithms......Page 62
Naïve Bayes Classifier (Supervised Learning/Classification)......Page 63
K-Nearest Neighbor (Supervised Learning/Classification)......Page 65
Linear Regression (Supervised Learning/Regression)......Page 66
Decision Tree (Supervised Learning/Regression)......Page 68
Ensemble Modelling (Supervised Learning/Regression)......Page 69
K-Means Clustering (Unsupervised/Clustering)......Page 70
Conclusion......Page 73
Key Takeaways......Page 74
4 Deep Learning......Page 76
Difference btw Deep Learning & Machine Learning......Page 77
What is Deep Learning?......Page 78
The Brain & Deep Learning......Page 79
Artificial Neural Networks (ANNs)......Page 80
Backpropagation......Page 81
Various Neural Networks......Page 83
Deep Learning Applications......Page 87
Deep Learning Hardware......Page 90
When to use Deep Learning?......Page 91
Drawbacks with Deep Learning......Page 93
Key Takeaways......Page 96
5 Robotic Process Automation (RPA)......Page 98
What is RPA?......Page 100
Pros & Cons of RPA......Page 101
What can you expect from RPA?......Page 103
How to implement RPA......Page 104
RPA & AI......Page 107
Conclusion......Page 108
Key Takeaways......Page 109
6 Natural Language Processing (NLP)......Page 110
Challenges of NLP......Page 112
How AI translates Language......Page 113
Voice Recognition......Page 118
NLP in real World......Page 119
Voice Commerce......Page 123
Virtual Assistants......Page 125
Chatbots......Page 126
Conclusion......Page 130
Key Takeaways......Page 131
7 Physical Robots......Page 132
What is Robot?......Page 133
Industrial & Commercial Robots......Page 135
Robots in real World......Page 140
Humanoid & Consumer Robots......Page 142
3 Laws of Robotics......Page 144
Programming Robots for AI......Page 145
Future of Robots......Page 147
Key Takeaways......Page 148
8 Implementation of AI......Page 150
Approaches to implementing AI......Page 151
Steps for AI Implementation......Page 153
Identify Problem to solve......Page 154
Right Tools & Platforms......Page 157
Deploy & monitor the AI System......Page 163
Key Takeaways......Page 165
9 Future of AI......Page 167
Autonomous Cars......Page 168
US vs China......Page 172
Technological Unemployment......Page 173
Weaponization of AI......Page 175
Drug Discovery......Page 176
Government......Page 178
AGI (Artificial General Intelligence)......Page 179
Social Good......Page 180
Key Takeaways......Page 181
AI Resources......Page 183
Glossary......Page 185
Index......Page 191