《在企业中管理 AI：通过 AI 项目和 MLOps 成功构建可持续的 AI 组织》

交付 AI 项目和构建 AI 组织是企业面临的两大挑战。它们决定了公司在建立人工智能并将人工智能整合到数字化转型中是成功还是失败。本书通过整合组织和服务设计概念、项目管理以及测试和质量保证来应对这两个挑战。它涵盖了经常被忽视的关键主题，例如 MLOps、IT 风险、安全性和合规性以及 AI 道德规范。特别是，这本书展示了如何塑造人工智能项目以及企业中人工智能线组织的能力。它详细阐述了关键的可交付成果和里程碑，通过有效地管理和设定数据科学家、数据工程师和其他 IT 专家的目标，帮助您将愿景变为企业现实。

对于那些刚接触人工智能或在企业环境中接触人工智能的人来说，你会发现这本书是对该领域的系统介绍。您将获得必要的专业知识，与人工智能专家合作并领导他们并指导他们取得成功。时间紧迫的读者将受益于独立的部分，这些部分解释了关键主题，并为下一次团队、项目或管理会议中的讨论提供了插图。阅读本书有助于更好地销售 AI 计划带来的业务优势，并培养围绕 AI 项目范围界定和交付的技能。在组织中构建 AI 解决方案时，你将能够更好地处理关键方面，例如质量保证、安全性和道德规范。

• 阐明 AI 计划的好处并将其出售给高级经理
  
• 确定和管理组织中的 AI 项目
• 为 AI 模型及其在复杂软件解决方案中的集成设置质量保证和测试
• 塑造和管理 AI 交付组织，从而掌握 ML Ops
• 了解并制定底层数据管理基础结构的要求
• 处理与 AI 相关的 IT 安全性、合规性和风险主题，并了解相关的 AI 道德方面

管理数据科学家或希望参与管理 AI 项目的经验丰富的 IT 经理、希望在组织的 AI 计划中担任领导角色并旨在构建 AI 项目和 AI 组织的数据科学家和其他技术专业人员，参与 AI 项目或与 AI 团队合作的任何直线经理和项目经理，这些人都适合阅读本书，并从中获益。