Combo PDCA Chuyên Nghiệp và Deep Learning – Cuộc Cách Mạng Học Sâu ( Tặng Kèm Sổ Tay Xươn

Combo PDCA Chuyên Nghiệp và Deep Learning – Cuộc Cách Mạng Học Sâu ( Tặng Kèm Sổ Tay Xương Rồng)

Bản đặc biệt tặng kèm sổ tay xương rồng, mẫu ngẫu nhiên ( 1 trong 4 mẫu như hình ) và số lượng có hạn.

PDCA Chuyên Nghiệp

PDCA là các chữ cái đầu tiên của một chuỗi hoạt động cần thiết để vận hành doanh nghiệp, đó là “Plan ‒ Lên kế hoạch, Do – Thực hiện, Check – Kiểm chứng kết quả, Action – Sửa chữa, cải thiện cách làm, lối tư duy để tiến bộ hơn”. Việc tiến hành quy trình này một cách liên tục được gọi là “lặp lại Chu trình PDCA”.

Câu đầu tiên trong buổi toạn đàm với công chúng năm 2002 của Hiroshi Okuda ‒ nguyên Chủ tịch Tập đoàn Toyota là: “Tôi có thể làm ở bất cứ công ty nào bởi tôi luôn lặp lại Chu trình PDCA.”

Mặc dù đây là chu trình quen thuộc, gần gũi, có vẻ ai cũng biết và là cách tư duy căn bản nhất trong kinh doanh, nhưng hầu như không thực sự được áp dụng. Thực tế từ việc quan sát các doanh nghiệp trên toàn thế giới cho thấy, ngoại trừ nhóm các doanh nghiệp hàng đầu luôn phát triển một cách vững chắc trong sự biến đổi không ngừng của thị trường, các doanh nghiệp khác không thể tiến hành “lặp lại Chu trình PDCA” trong tổ chức của mình. Dù có kêu gọi “lặp lại Chu trình PDCA”, nhưng họ lại không đưa ra chỉ thị, chỉ đạo chính xác, kết quả là không tạo thành những hành động căn bản nhất.

Chu trình PDCA còn được gọi là chu trình quản trị (Management Circle). Đúng như câu nói của nguyên Chủ tịch Hiroshi Okuda, hiểu đúng ý nghĩa của PDCA và có thể lặp lại chu trình này một cách chính xác và triệt để trong doanh nghiệp nghĩa là có thể kinh doanh ở bất cứ công ty nào. Đây là năng lực bắt buộc cần thiết đối với những nhà kinh doanh chuyên nghiệp cũng như những người đang hướng đến mục tiêu kinh doanh chuyên nghiệp. Lặp lại Chu trình PDCA là kỹ thuật mà mỗi cá nhân cần nắm được để nâng cao năng lực bản thân. Kỹ thuật lặp lại chu trình ở các mức độ và phạm vi (khoảng thời gian cho một vòng quay hay phạm vi của tổ chức) của lãnh đạo sẽ tạo nên sự khác biệt trong năng lực thực hiện của doanh nghiệp.

Cuốn sách PDCA chuyên nghiệp này nhắm vào điểm cốt lõi trong NĂNG LỰC THỰC HIỆN của doanh nghiệp cũng như cá nhân với những nội dung sau:

“Bản chất PDCA là gì?”

“PDCA cần có quan hệ như thế nào với chiến lược doanh nghiệp?”

“Vận dụng nhuần nhuyễn PDCA như thế nào?”

“Doanh nghiệp sẽ ra sao nếu không lặp lại Chu trình PDCA?”

“Các bước để cá nhân, người quản lý cũng như tổ chức có được khả năng lặp lại Chu trình PDCA?

PDCA chuyên nghiệp viết về ý nghĩa bản chất của PDCA và tập hợp phương pháp luận thực tiễn được đúc rút từ trải nghiệm của tác giả Masato Inada ở Toyota, kinh nghiệm khi xem xét thực trạng của nhiều doanh nghiệp khi làm ở McKinsey, và thực tế thực thi chỉ thị lập chiến lược và xúc tiến cải cách doanh nghiệp giúp hoàn thiện hơn Chu trình PDCA.

Deep Learning – Cuộc Cách Mạng Học Sâu

Nếu bạn sử dụng chức năng nhận diện giọng nói trên điện thoại Android hoặc phần mềm dịch thuật của Google (Google Translate) trên Internet, khi đó bạn đang giao tiếp với mạng nơ-ron (neural networks), một mạng lưới được huấn luyện bởi deep learning (học sâu). Mặc dù có khoảng cách lớn giữa thực tế và các bộ phim mà chúng ta được xem. Nhưng ngay cả những nhà văn khoa học viễn tưởng giàu trí tưởng tượng nhất cũng không thể đoán trước được các tác động cuối cùng của học sâu và trí tuệ nhân tạo đối với thế giới này.

Cuộc sống trên Trái đất tràn ngập những điều bí ẩn, nhưng có lẽ bí ẩn lớn nhất là bản chất của trí thông minh. Bản chất trí thông minh có nhiều dạng, từ thông minh của vi khuẩn cho tới trí thông minh phức tạp của con người, mỗi trí thông minh đều thích nghi một cách phù hợp trong tự nhiên. Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ có nhiều dạng, thể hiện từng đặc điểm riêng của nó. Khi trí thông minh máy móc (machine intelligence) đã dựa vào mạng nơ-ron, nó có thể đưa ra một khuôn khổ khái niệm mới cho trí thông minh sinh học.

Cuộc cách mạng học sâu chính là sách chỉ dẫn cho quá khứ, hiện tại và tương lai của học sâu. Cuốn sách không phải lịch sử bao quát trong lĩnh vực này, mà là quan điểm cá nhân về những tiến bộ mang tính đột phá và được hình thành bởi cộng đồng các nhà nghiên cứu.

Phần I cung cấp động lực hình thành nên học sâu và kiến thức nền tảng cần thiết để hiểu nguồn gốc của học sâu; Phần II giải thích các thuật toán học tập trong một số kiến trúc mạng nơ-ron khác nhau; và phần III giúp bạn khám phá tác động của học sâu lên cuộc sống của chúng ta và những tác động trong tương lai. Tuy nhiên, nhà triết học Yogi Berra đến từ New York đã từng cho rằng: “Tật khó để có thể đưa ra những dự đoán, đặc biệt là dự đoán về tương lai.” Nội dung của tám chương tiếp theo cung cấp thông tin nền tảng kỹ thuật trong câu chuyện; mở đầu của ba phần nói về những sự kiện trong câu chuyện và chúng kéo dài tới hơn 60 năm.