自主AI设计 方法与实践
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作者(美)肯斯·安德森 著 杜凯欣 等 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111756699
出版时间2024-07
装帧平装
开本16开
定价99元
货号1203302803
上书时间2024-11-22
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
序1
前言3
导论：正确地运用大脑（为什么我们需要自主AI）13
第一部分当自动化不起作用时
第1章机器有时会做出错误的决策31
第2章追寻更类人的决策52
2.1增强人类智能53
2.2人类如何做出决策和掌握技能54
2.2.1人类根据感知采取行动56
2.2.2人类在直觉和实践中建立复杂的关联56
2.2.3人类为复杂任务制定抽象策略56
2.2.4一种新型的AI正在流行61
2.3自主AI的强大力量65
2.3.1自主AI能够做出更类人的决策66
2.3.2自主AI感知，然后行动66
2.3.3感知和行动的区别67
2.3.4当事物发生变化时，自主AI进行学习并适应变化68
2.3.5自主AI可以识别模式68
2.3.6自主AI参考经验进行推断69
……
内容摘要
早期基于规则的人工智能表现出了引人入胜的决策能力，但缺乏感知能力，也不会学习。如今的人工智能具备了机器学习感知和深度强化学习能力，可以针对特定任务执行超人的决策。本书告诉你如何将早期人工智能的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来，在现实世界中做出稳健的决策。
作者Kence Anderson通过具体示例、最基本的理论和经过验证的架构框架，展示了如何教授自主人工智能明确的技能和策略。你将了解何时以及如何使用和组合各种人工智能架构设计模式，以及如何设计高级人工智能，而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及工业流程管理工程师都可以使用本书中的方法来设计自主人工智能。
本书探讨了：
自动决策、自主决策和人类决策之间的区别和局限性。
自主人工智能在实时决策方面的独特优势，以及使用案例。
如何利用模块化组件设计自主人工智能系统并记录设计。
主编推荐
早期基于规则的人工智能表现出了引人入胜的决策能力，但缺乏感知能力，也不会学习。如今的人工智能具备了机器学习感知和深度强化学习能力，可以针对特定任务执行超人的决策。本书告诉你如何将早期人工智能的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来，在现实世界中做出稳健的决策。
作者Kence Anderson通过具体示例、最基本的理论和经过验证的架构框架，展示了如何教授自主人工智能明确的技能和策略。你将了解何时以及如何使用和组合各种人工智能架构设计模式，以及如何设计高级人工智能，而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及工业流程管理工程师都可以使用本书中的方法来设计自主人工智能。
本书探讨了：
? 自动决策、自主决策和人类决策之间的区别和局限性。
? 自主人工智能在实时决策方面的独特优势，以及使用案例。
? 如何利用模块化组件设计自主人工智能系统并记录设计。
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