圖解IT大全:掌握數位科技趨勢,透視未來商業模式的148個關鍵

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齋藤昌義
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具体描述

一圖看懂最新IT趨勢
以超過150幅插圖和解說,完整掌握IT常識

  認識數位轉型,看透未來的商業模式
  UI和UX、雲端、零信任、敏捷開發、區塊鏈、Web3、元宇宙、etc

  在現代社會,就算不會自己製作數位服務,至少也要知道如何運用它們,
  否則就很難擁有舒適的生活,這就是我們現在所處的時代。
  更別說如果你是一個從商者,被公司或客戶要求使用「數位工具」的話,
  那就更不能不具備數位科技的常識了。

  設計系統、寫程式、架網路等工作,只要交給擁有專業技能的從業者就行了。
  然而,如果連IT供應商的提案和報價是否合理、自己用的科技是否合適、
  有無法充分發揮出這些科技的價值等最基本的常識都不知道,就無法做好工作。

  本書以淺顯易懂的文字,搭配豐富圖表,
  為不具備專業知識的讀者系統性地整理了「數位素養」所需的知識。
  即便是IT行業的從業者,也存在因為跟不上最新出現的新名詞而困擾的人。
  對於這樣的讀者,相信本書能幫助你整理和瀏覽當前最新的常識。
  而對社會新鮮人和新進員工而言,
  本書將是能讓你系統性地學會在工作現場需要用到的各種最新IT知識的完美教科書。
 
好的,这是一份不包含您提供书名的图书简介,旨在详细介绍一本关注深度学习、自然语言处理与未来商业应用的书籍。 --- 书名:《智能觉醒:深度学习驱动下的新一代人机交互与商业重塑》 核心简介: 在信息爆炸与计算能力飞速迭代的今天,人工智能已不再是科幻小说的情节,而是重塑产业格局的核心驱动力。本书《智能觉醒:深度学习驱动下的新一代人机交互与商业重塑》,聚焦于当前最前沿的深度学习技术,特别是大型语言模型(LLMs)、生成式AI以及跨模态学习的最新进展。我们不仅深入剖析了这些技术背后的数学原理与工程实现,更重要的是,它提供了一份清晰的路线图,指导读者如何将这些“黑箱”技术转化为实际的商业价值和创新的用户体验。 本书旨在为技术开发者、产品经理、战略规划师以及对未来科技趋势敏感的商业决策者提供一份全面的指南。它避免了浮夸的口号,转而采用严谨的逻辑和大量的案例分析,揭示智能系统如何从根本上改变我们处理信息、设计产品和运营业务的方式。 第一部分:深度学习的基石与前沿突破 本部分将为读者打下坚实的理论基础,并迅速切入当前的焦点领域。我们将从神经网络的基础结构出发,逐步深入到卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)及其演进——长短期记忆网络(LSTMs)。然而,本书的重点不在于复述教科书内容,而是强调 Transformer 架构的革命性意义。 1.1 Transformer 的核心奥秘:自注意力机制的威力 我们将详细拆解自注意力机制(Self-Attention Mechanism),阐释它如何克服了传统序列模型在长距离依赖捕获上的瓶颈。这部分内容将配有详尽的数学推导图解,帮助读者理解“权重分配”背后的逻辑,而非仅仅停留在API调用层面。 1.2 大型语言模型(LLMs)的崛起与规模效应 我们将探讨 GPT 系列、BERT 等标志性模型的演化路径,重点分析“预训练-微调”(Pre-training and Fine-tuning)范式的成功要素。本书将引入“涌现能力”(Emergent Abilities)的概念,解释为何模型规模的扩大不仅仅是线性的性能提升,而可能带来全新的、不可预测的功能。同时,我们也会审视模型对齐(Alignment)的挑战,包括RLHF(基于人类反馈的强化学习)的最新进展与局限性。 1.3 跨模态智能:融合感知与理解 未来的AI系统不再局限于单一的数据类型。本章将深入研究视觉语言模型(VLMs)如 CLIP、DALL-E 等如何通过联合嵌入空间(Joint Embedding Space)实现文本到图像、图像到文本的无缝转换。这部分内容对于理解下一代搜索引擎、内容创作工具的构建至关重要。 第二部分:人机交互的范式转移 智能系统的最终价值体现在它如何与人类协作。《智能觉醒》用了大量篇幅来探讨深度学习如何重塑用户体验的各个维度。 2.1 从命令式到意图驱动:对话式界面的精细打磨 本书分析了构建高可靠性、上下文感知的对话系统的关键技术,包括状态跟踪、实体识别与槽位填充的深度优化。我们将重点讨论“情境记忆”(Contextual Memory)在保持长时间对话连贯性中的作用,以及如何设计灵活的“多轮交互策略”,避免传统机器人在复杂任务中的僵硬表现。 2.2 赋能创作:生成式AI在内容生产中的角色 生成式模型不仅能写文章、作曲、绘图,它们正在成为“智能副驾驶”。我们讨论了如何通过提示工程(Prompt Engineering)的高级技术,如思维链(Chain-of-Thought, CoT)和自我反思(Self-Refinement),来引导模型产出更高质量、更具创意的成果。此外,本书也将探讨如何通过控制生成过程的随机性与确定性,实现品牌声音的一致性输出。 2.3 个性化与适应性:“千人千面”的系统设计 深度学习使得系统能够实时、动态地适应个体用户。我们探讨了基于强化学习和深度迁移学习的推荐系统和用户界面动态调整机制。关键在于如何平衡模型的泛化能力与对特定用户“小数据”的快速学习能力,确保推荐的精准性而不陷入“信息茧房”。 第三部分:智能驱动下的商业重塑与战略应对 技术只有落地才能产生价值。本部分是本书的实践核心,指导读者将技术洞察转化为可执行的商业战略。 3.1 流程自动化升级:从规则到决策智能 我们将剖析智能体(Agents)的概念,即能够自主规划、执行多步骤任务的AI系统。在金融风控、供应链优化、客户服务自动化等领域,智能体如何通过集成LLMs和传统决策模型,实现超越传统RPA(机器人流程自动化)的复杂决策能力。我们将通过供应链的“需求预测与动态调配”案例,展示智能体如何实时应对市场波动。 3.2 数据货币化与模型即服务(MaaS) 随着模型成本的降低和能力的增强,企业需要重新思考数据资产的价值。本书讨论了联邦学习(Federated Learning)在保护隐私的同时,如何汇聚多方数据训练更强大的模型。同时,我们将深入探讨构建和部署“模型即服务”的架构挑战,包括模型量化、推理优化以及API层的安全与速率限制。 3.3 伦理、监管与可持续性:负责任的AI部署 技术狂飙突进的背后,是日益凸显的伦理责任。本书严肃探讨了AI决策中的偏见(Bias)检测与缓解策略,特别是针对训练数据和模型输出可能带来的社会不公问题。我们还将分析全球范围内(如欧盟AI法案)的监管动向,帮助企业在创新与合规之间找到平衡点,确保AI系统的透明度、可解释性(XAI)和长期可持续性。 结语:迈向通用人工智能的路径 本书的终极目标是为读者描绘一个清晰的蓝图:理解当前智能技术的边界,预见下一波技术浪潮的到来,并为企业在即将到来的“智能原生”时代中抢占先机,提供必要的工具箱和战略思维框架。它不是一本关于“如何使用ChatGPT”的速成手册,而是一部关于“如何构建下一个改变世界的智能系统”的深度指南。 ---

著者信息

作者簡介

齋藤昌義(Saito Masanori)


  NetCommerce株式會社代表取締役。

  1982年進入日本IBM營業部門,負責一部分上市電子相關企業的業務。後轉任營業企劃部門,直到離職。

  1995年創立NetCommerce株式會社,就任代表取締役。從事產學合作事業、扶植新創企業、為大型IT解決方案供應商謀劃經營戰略、協助營業組織的改革、人才培育和商業教練、客戶企業的資訊系統企劃和戰略謀劃等工作。IT從業者組成的救災志工團體「一般社團法人 資訊支援救難隊」代表理事。

  著有《讓未來眷顧你的技術(未来を味方にする技術)》、《系統整合重生戰略(システムインテグレーション再生の戦略)》、《系統整合崩壞(システムインテグレーション崩壊)》(皆由技術評論社出版)等作,以及眾多雜誌文章、採訪、講義、演講等等。

图书目录

第1章    因新冠疫情加速的社會變化和IT趨勢    13
■企業如何適應日益複雜的社會    16
■VUCA時代需要的價值觀        18
■為什麼非得「數位」不可    20
■今非昔比的競爭原理    22
■「服務為王」時代的商業結構    26

第2章    搞懂最新IT趨勢所需的數位和IT基礎知識    29
■數位與IT    32
■數位化的目的與兩個定義    34
■IT與數位的關係    36
■兩種數位化:流程數位化與模式數位化    38
■為什麼非數位化不可?    40
■如何實現層次化和抽象化    42
■解構/重構/強化    44
■「創新」和「發明」的不同    46
■創新與數位化    48
■UI和UX是什麼?    50
■UI與UX的關係    52
■被選入數位漩渦的商業世界    54

第3章    為商業帶來變革的數位轉型    57
■數位轉型是什麼    60
■數位轉型的3種解釋        64
□【Column】數位轉型與企業目的    67
■網宇實體系統和數位轉型    68
■支撐數位轉型的科技大三角    70
■數位轉型的機制    74
■數位轉型是「數位力」和「人類能力」的結合    76
■數位化和數位轉型的差異    78
■數位轉型的實踐    80
■數位轉型為何困難    82
□【專欄】自然界和商業界的生態系統大不相同    84

第4章    支撐數位轉型的IT基礎設施    85
■資訊系統的3層結構與基礎設施    88
■虛擬化的真正意義    90
■虛擬化的3個種類    92
■「軟體化」是什麼    94
■軟體化的基礎設施    96
■軟體化與雲端運算    98
■伺服器的歷史演變    100
■伺服器虛擬化    102
■「伺服器虛擬化」的三大好處    104
■伺服器虛擬化與容器    106
■容器管理軟體/容器引擎    108
■不用選擇執行場所就能輕鬆增減處理能力的容器    110
■以一元化方式管理容器的容器編排平台——Kubernetes    112
■虛擬化的種類    114

第5章    已成為新時代電腦使用常識的雲端運算    117
■從「自家發電模式」到「發電廠模式」    120
■雲端是系統資源的網路商城    122
■如何理解雲端的性價比    124
■雲端問世的歷史背景    126
□【專欄】雲端帶來的本質性變化    131
■從資訊系統的現狀理解雲端為何備受期待    132
■雲端的起源與定義    134
■雲端的定義:服務模式    136
■多樣化的雲端服務分類    138
■雲端的定義:部署模式    140
■公有雲和私有雲組合而成的「混合雲」    142
■組合多個公有雲實現最佳服務的多重雲    144
■雲端不可缺少的5項特徵    148
■雲端帶來的3個價值        150
■公有雲的短處    153
■雲端運算的商業模式    154
■公有雲就是將安全策略委外管理    156
■日美商業文化的差異與雲端    158
■雲端優先原則    160
■將自有系統轉移到公有雲上的關鍵點    162
■被雲端吸收的IT商務    164

第6章    適應數位化社會不可或缺的伺服器安全    167
■安全性的分類和威脅    170
■資訊安全的3要素與7要素    172
□【專欄】PPAP    175
■風險管理的概念    176
□【專欄】惡意軟體    179
■防範非法存取的基本策略——存取控制    180
■驗證方法與多重要素驗證    182
■無密碼驗證和FIDO2        184
■驗證同盟與單一登入    186
■網路衛生    188
■「邊界防禦」式安全策略的潰堤與零信任網路    190
■動態政策    192
■零信任安全策略    194
□【專欄】勒索軟體    196
■對抗網路攻擊的核心組織:CSIRT        198

第7章    用資料串起萬事萬物的IoT和5G    201
■IoT的2種解釋        204
■IoT創造價值的2種迴圈        206
■IoT改變社會的2個典範轉移        208
■數位雙生:現實世界的最佳化    210
■數位雙生:連接不同服務創造新價值    212
■產品服務化:轉移產品的價值    214
■產品服務化:運作機制    216
■IoT的3層構造        218
■IoT平台    220
■IoT安全    222
■Intel和Arm        224
■超分散的時代    226
□【專欄】摩爾定律    229
■5G(第五代移動通訊系統):3個特徵        230
■5G(第五代移動通訊系統):區域型5G    232
■5G(第五代移動通訊系統):網路切片        234
■5G(第五代移動通訊系統):NEF        236
■CASE對汽車產業的衝擊        238
□【專欄】梅特卡夫定律    241

第8章    用於理解和適應複雜社會的 AI 和資料科學    243
■人工智慧(AI)與通用人工智慧(AGI)    246
■弱AI與強AI    248
■各時代被冠以AI之名的技術        250
■基於規則的系統(專家系統)與機器學習    252
■AI能做到的事    254
■機器學習是什麼    256
■學習與推論    258
■學習與推論的正確配置    260
■機器學習的學習方法    262
■神經網路和深度學習    264
■深度學習受到關注的理由    266
■深度學習的2個難題        268
■AI、機器學習、神經網路、深度學習之間的關係        270
■從「自動化」到「自主化」的發展    272
■人工智慧的適用領域    274
■無條件基本收入    276
■能自主行駛的汽車    278
■用對話操作機器的聊天機器人    280
■智慧音箱    282
■AI雲端服務    284
■AI時代需要的人類能力    286
■AI的必要性    288
■資料科學    292
■「資訊」的3個分類:Data、Information、Intelligence        294
■資料科學家    296
■資料應用的實踐流程    298

第9章    開發與應用的壓倒性速度化    301
■盡可能不動手地做出IT服務    304
■不開發的技術    306
□【專欄】技術負債    309
■敏捷開發:積極接受規格變更    310
■敏捷開發:以商業成果為目的    312
■敏捷開發:盡可能不做且迅速回應變化    314
■系統的工作負荷與生命期    316
■實現開發與運維的協調和協同的DevOps    318
■幫組織實現壓倒性速度的DevOps和容器組合    320
■不可變基礎設施與基礎設施即程式碼    322
■實現靈敏應對變化的微服務架構    324
■無伺服器運算和FaaS    326
■讓開發者專注於應用程式開發的雲端原生    328
■讓系統開發工作更靠近商務前線的無程式碼/低程式碼開發    330
■RPA:PC操作的自動化工具    332
■RPA:課題、限制,以及解決方法        334
■可提高應用程式附加價值的API經濟    336
■嵌入式金融的可能性    338
■系統開發和雲端服務的角色分工    340
■未來的運維技術人員與SRE    342

第10章    當下最應關注的科技    345
■大幅改變IT與人互動方式的VR、AR、MR        346
■不依賴第三方機構也能確保交易公正性的區塊鏈    348
■區塊鏈的原理    350
■區塊鏈與應用程式    352
■數位貨幣    354
■力圖打造自主分散式網際網路的Web3        356
■Web3時代的組織型態DAO(分散式自治組織)        358
■為數位資料賦予資產價值的NFT(非同質化代幣)    360
■電腦的新型態:神經型態電腦    362
■我們需要量子電腦的理由    364
■量子電腦與古典電腦    368
■3種量子電腦    370
■量子電腦這麼快的原因    372

○結語    374

图书序言

  • ISBN:9786263791381
  • 規格:平裝 / 384頁 / 14.8 x 21 x 2.4 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读

前言

  現在人每天都會看到「數位化」和「數位轉型」等掛著「數位」兩個字的詞彙。當然,我們大可以以不變應萬變,淡然接受這時代就是這樣。但是,你真的認為自己這樣就可以了嗎?

  舉個例子,請問你答得出以下問題嗎?

  問題1:請問「數位」和「IT(或ICT)」有什麼不同,兩者又有什麼關係?

  問題2:現在很多企業都在由上而下推動「數位轉型」,請問你認為數位轉型應該做什麼呢?

  問題3:過去也發生過好幾波被稱為「IT化」和「數位化」的產業改革,請問它們跟「數位轉型」有什麼不同呢?

  在現代社會,不會造車或造火車沒關係,但如果連怎麼搭車都不知道,生活就會遇到很多不便。同理,就算不會自己製作數位服務,至少也要知道如何運用它們,否則就很難擁有舒適的生活,這就是我們現在所處的時代。更別說如果你是一個從商者,被公司或客戶要求使用「數位工具」的話,那就更不能不具備數位科技的常識了。

  設計系統、寫程式、架網路等工作,只要交給擁有專業技能的從業者就行了。然而,如果連IT供應商的提案和報價是否合理、自己用的科技是否合適、有無法充分發揮出這些科技的價值等最基本的常識都不知道,就無法做好工作。

  用「數位素養」提升你的商業能力。

  本書正式為此而誕生的。原本,「素養(literacy)」一詞指的是「閱讀理解」能力。而這裡引申為「正確理解,並懂得加以應用的能力」。因此,「數位素養」的意思是正確理解數位工具的本質、價值、角色,並能將之用於自己的工作或事業中的能力。絕對不是要你掌握系統開發的知識或技能。

  具體來說,則是要你能夠做到以下幾點。

  ❖理解數位科技的必要性和重要性,以及其價值與角色。

  ❖能在工作或事業中應用數位科技。

  ❖懂得規劃或檢討如何將數位科技應用在工作或事業中,跟專家討論或下達指示,並驗證成果。

  本書以淺顯易懂的文字,搭配豐富圖表,為不具備專業知識的讀者系統性地整理了上述「數位素養」所需的知識。

  即便是IT行業的從業者,也存在因為跟不上最新出現的新名詞而困擾的人。對於這樣的讀者,相信本書能幫助你整理和瀏覽當前最新的常識。

  而對社會新鮮人和新進員工而言,本書將是一本能讓你系統性地學會在工作現場需要用到的各種最新IT知識的完美教科書。

  如果你想要深入理解此領域中的各項科技,建議閱讀相關的專門書籍。因為本書的功能不是幫你「深入理解」,而是「廣泛認識」。同時,也希望提供各位讀者一個思考如何將數位科技應用在工作上的契機。

  本書的初版在2015年發行。在這7年間,本書又配合科技和商界環境的改變做了多次修訂,如今已來到第4版。7年的時間在科技界就跟「太古」一樣遙遠。尤其是在2020年2月第3版發行後不久,日本馬上就在「新冠疫情」風暴下發布了第一次「緊急事態宣言」。以此為契機,IT趨勢的時鐘也一口氣加速轉動。

  比如,許多公司都在此次疫情下將電腦從自有設備換成雲端設備、用遠距辦公的方式進行線上會議、改用電子支付或電子化工作流以避免身體接觸、開始在線上簽署電子契約等等,雖然上述技術早在新冠疫情之前就已經受到關注,但新冠疫情卻推動它們在短時間內一下子普吉。

  面對上述的社會變化,企業如果不去適應,就會失去很多商機,並流失優秀的人才。出於這樣的危機感,日本企業開始熱切關注用數位科技為商業模式帶來變革的「數位轉型」。

  本書也嗅到了這樣的時代變化,為讀者更新了新的關鍵字和相關內容。同時又保留了舊版所用的「用一個對開頁介紹一個關鍵名詞」的基本結構,依照以下三大方針做了增補和修正。

  ●以數位轉型為核心,串起各種科技名詞
  數位轉型是一個扮演未來商業模式地基角色的重要概念。本書將鉅細彌遺地深入講解數位轉型的本質,並介紹其背後的科技和現代商業的關係。

  ●在俯瞰整體的同時認識個別技術
  本書除了個別介紹每個關鍵字外,也會講解各科技所屬類別(比如雲端、IoT、AI等等)的整體面貌,使讀者能夠「在俯瞰整體的同時認識個別技術」。

  ●關注近未來發展,預測將來的變化
  本書除了「當前的焦點」外,也將追溯其後的發展背景,並探討未來還有哪些科技關鍵字可能成為新的關注焦點,並解讀將來的變化方向。

  ❖即使不懂IT,也能理解當前的IT趨勢和變化的本質。

  ❖能預測IT趨勢將為自己的工作帶來何種變化。

  ❖在面對商界和社會的變化時知道該如何應對。

  希望本書能幫助大家在這個數位科技跟空氣一樣自然的時代,掌握適應時代變化的商業能力。

2022年8月31日
齋藤昌義

用户评价

评分

我个人对这本书中对前沿趋势的梳理速度和广度感到非常满意。它似乎拥有一个敏锐的雷达,总能捕捉到那些正在酝酿中的变革信号,并将其系统化地呈现出来。与其他同类书籍相比,它避免了陷入对某个单一技术的过度钻研,而是着眼于“趋势”和“连接”。阅读过程中,我时常会停下来思考作者提出的那些关于未来工作形态和市场竞争的观点,其中不少观点非常具有启发性,甚至挑战了我一些固有的认知。这种能够激发深度思考的阅读材料,无疑是值得反复品味的,它提供的不仅仅是知识,更是一种思考的工具箱。

评分

这本书带给我最深刻的感受是其强烈的“实战”导向。它不仅仅停留在理论层面,而是大量引用了现实世界中的案例和数据来佐证观点,这让整个阅读过程充满了真实感和紧迫感。作者似乎深知读者需要的是能立即转化为行动力的洞察,因此在阐述完一个概念后,总会紧接着探讨它在当前市场中的具体落地情况和潜在风险点。这种务实至上的态度,使得这本书在众多的行业指南中脱颖而出,它更像是一份为未来商业竞争准备的“作战手册”,指导读者如何在新技术浪潮中定位自己,并确立清晰的行动路径。

评分

说实话,这本书的叙事风格非常平实,没有过多的渲染和夸张,就像一位经验丰富的行业前辈在跟你娓娓道来。它没有试图用华丽的辞藻去包装那些科技名词,而是直接切入核心,用最接地气的语言阐述原理和应用场景。尤其是在讨论商业模式的演变时,作者展现出的那种洞察力令人印象深刻,他似乎总能精准地捕捉到技术变革背后的驱动力,并预判其对现有产业格局的冲击。我发现自己不再是孤立地看待某个技术,而是开始思考它如何与其他领域发生化学反应,形成新的价值链。这种“大局观”的培养,是阅读许多纯粹的技术手册时难以获得的宝贵财富。

评分

这本书的结构安排展现了极高的专业素养。它不是简单地堆砌知识点,而是构建了一个清晰的知识地图。从基础概念的奠定,到具体技术的解析,再到最终对宏观商业影响的评估,每一步都衔接得天衣无缝,过渡自然。我特别欣赏它在处理跨学科内容时的游刃有余,能够在IT的硬核技术和商业战略的柔软性之间找到完美的平衡点。对于我这种需要将技术理解转化为实际业务决策的读者来说,这种结构化的呈现方式,极大地降低了知识吸收的门槛,使得我可以快速地将所学应用于实际工作场景的分析中。

评分

这本书的排版简直是一场视觉盛宴,色彩的运用和图表的精妙结合,让原本枯燥的技术概念变得生动有趣。我特别喜欢它对复杂系统的拆解,那种层层递进的逻辑梳理,就像有人耐心地为你构建知识的骨架,让你在理解宏观框架的同时,也能抓住关键的细节。比如,它在介绍某个新兴技术时,不仅有文字的描述,更有直观的流程图和对比图,这对于我这种偏向视觉学习的读者来说,简直是福音。每一次翻阅,都能发现新的信息点被巧妙地嵌入到已有的知识网络中,这种编排方式极大地提升了我的学习效率和兴趣,让我不再抗拒那些看似晦涩难懂的专业术语。整体设计风格现代而不失严谨,阅读体验非常顺畅。

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