Algoritmisering, wen er maar aan!
Leven, werken en geld verdienen met kunstmatige intelligentie
‘Dit algoritme heeft ons 1 miljoen gekost. En toch gaan we het niet gebruiken.’
Data als businessmodel
Organisaties hebben jarenlang veel tijd en geld geïnvesteerd in de digitalisering van processen, wat ze vooral veel data opleverde. Maar toegevoegde waarde voor een klant, of een verschuiving binnen een businessmodel ontstaat pas als deze data op vernieuwende wijze worden ingezet. Data dus niet als bijproduct, maar als nieuw product, of als nieuwe service. Dit kan door het gebruik van algoritmen.
Een verhelderende uitleg over algoritmisering
Algoritmen zijn niet meer weg te denken uit het dagelijks leven, maar we lijken weinig van ze te weten. Toegespitst op verschillende branches beschrijft Jim Stolze op verhelderende wijze hoe algoritmen werken, welke impact ze hebben en welke kansen of bedreigingen ze met zich meebrengen.
- Wat betekent algoritmisering bijvoorbeeld voor een organisatie?
- Hoe combineer je menselijke intelligentie met machine learning?
- Wat zijn de gevolgen voor de arbeidsmarkt?
- En waar ligt de grens eigenlijk?
- In hoeverre zorgt algoritmisering voor maatschappelijke onrust?
- En wat betekent dit voor ethiek, privacy, moraliteit en uiteindelijk: leiderschap?
Voorwoord
Proloog
1 ALGORITMISERING
Domme machines
Slimme modellen
2 MACHINE LEARNING
Leren van data
Praktijk: Bij Netflix
Praktijk: Bij Google
3 VERMIJD DE BLACK BOX
Algorithmic bias
Vooroordelen
Responsible AI
Moraliteit
4 NEURALE NETWERKEN
Hoe werkt het?
Praktijk: Fraudepreventie
5 DEEP LEARNING
Beeldherkenning
Praktijk: In de zorg (1)
Pas op voor de hype
Praktijk: In de zorg (2)
6 GEZICHTSHERKENNING
Camerabeelden
Praktijk: Je gezicht spreekt boekdelen
7 SPRAAKHERKENNING
Natural language processing
Praktijk: De Helpdesk
8 AI IN BEDRIJF
Deep learning op het spoor
Deep learning op de veiling
Algoritmen in de bouw
9 AI BIJ DE OVERHEID
Ambtenaar 3.0
Digitale speurneuzen
Chinese toestanden
10 ROBOTANGST
Autonome wapens
Kan een robot zelf denken?
11 DE TOEKOMST
Mist Nederland de boot?
Waar zit het plafond?
En de arbeidsmarkt?
BRONNEN
‘Must read’ voor ondernemers, beleidsmakers en professionals die concreet aan de slag willen met algoritmen, het gereedschap van de banen van morgen.
Lees de hele recensie door Eelco Kaper op tdme.nl.
Algoritmisering kun je leren
Als je als bedrijf nog spreekt over de digitale revolutie, dan heeft innovatiedeskundige Jim Stolze slecht nieuws voor je. Je loopt hopelijk achter. Inmiddels staat de volgende revolutie namelijk alweer voor de deur: die van de algoritmisering. Hoe kunnen kunstmatige intelligentie en big data ons leven en onze manier van werken veranderen? Wat is het, en wat hebben we eraan? Die vragen beantwoordt Stolze in zijn nieuwe boek Algoritmisering, wen er maar aan!
Hoewel Stolze het een managementboek noemt, leest Algoritmisering, wen er maar aan! als een mix tussen een lesboek en een populairwetenschappelijk verhaal. Schoolse kadertjes met achtergrondinformatie worden afgewisseld met grappige anekdotes - zoals die keer dat Stolze zijn DNA liet digitaliseren en per ongeluk vijftien nieuwe familieleden ontdekte. Daardoor is het boek speels waar andere boeken over hetzelfde onderwerp saai zijn, en neemt Stolze je moeiteloos mee in de complexe wereld van algoritmen. -AH
*** in de Volkskrant voor Algoritmisering, wen er maar aan! van Jim Stolze
'Stolze zinspeelt in zijn boek op een samenwerking tussen mens en kunstmatige intelligentie (AI). Hij komt met voorbeelden die de lezer aan het denken zetten.' – de Volkskrant
Lees de hele boekrecensie door Laurens Verhagen op Volkskrant.nl.
Jim Stolze maakt je in dit boek snel en op een prettige manier bekend met begrippen als AI (kunstmatige intelligentie), algoritmen (“een algoritme is niets ingewikkelds, het is gewoon een stap voor stap procedure om iets voor elkaar te krijgen”), machine learning (“het scannen van patronen en daarin door middel van foutenminimalisatie een volgende stap voorspellen”) en deep learning (“nieuwe intelligente systemen zijn geen kennissystemen maar lerende systemen, waarbij onvoorspelbaarheid vanaf het begin aanwezig is”). Dat doet hij door steeds een korte uitleg van een begrip te combineren met aansprekende voorbeelden. Nog nooit Rubik’s kubus kunnen oplossen? Leer zeven algoritmes uit je hoofd, zoals zoon Max (14) en je kunt het...
Lees de hele boekrecensie door Patrick Davidson op betterday.
Ken je deze boeken al?
50 tinten nee
Spelen!
