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本书以具体示例全方位阐释各种自主AI设计模式和实践。
内容简介
本书将介绍如何将早期AI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。
作者使用具体的例子、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AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式，以及如何设计高级AI，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拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
作者简介
作者肯斯·安德森，是微软自主AI应用总监。他率先将自主AI应用于工业领域，并为大型企业设计了150多个自主决策AI系统。
章节目录
版权信息
O'Reilly Media, Inc. 介绍
本书赞誉
序
前言
导论 正确地运用大脑（为什么我们需要自主AI）
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
第2章 追寻更类人的决策
2.1 增强人类智能
2.2 人类如何做出决策和掌握技能
2.3 自主AI的强大力量
2.4 何时应该使用自主AI
2.5 自主AI就像一个聪明、好奇、蹒跚学步的孩子，需要被教导
第二部分 什么是机器教学
第3章 教学是AI及人类最好的学习方式
3.1 同时学习多种技能对人类和AI来说都很困难
3.2 明确地教授技能与策略
3.3 教学使我们能够信任AI
3.4 机器教师的思维模式
3.5 什么是大脑设计
第4章 构建机器教学的模块
4.1 案例：走路很容易被教会，但很难通过自我进化学会
4.2 概念获取知识
4.3 技能是特殊的概念
4.4 大脑是由技能构建的
4.5 功能和策略构成了大脑
4.6 大脑设计的可视化语言
第三部分 如何开展机器教学
第5章 教AI大脑该做什么
5.1 决定AI大脑会采取哪些行动
5.2 触发AI大脑中的行动
5.3 设置决策频率
5.4 处理AI大脑行动的延迟后果
5.5 智能温控器的行动
第6章 为AI大脑设定目标
6.1 总有权衡之道
6.2 设定目标
6.3 目标
6.4 将目标包含在任务代数中
6.5 为智能温控器设定目标
第7章 向AI大脑传授技能
7.1 教学聚焦并引导实践（探索）
7.2 技能可以发展和转变
7.3 技能适应场景
7.4 四种不同复杂度的教学方法
7.5 大师如何使技术大众化
7.6 自主AI的架构层次
7.7 探索自主AI的专家技能获取
7.8 构建AI大脑的步骤
7.9 教授技能时要避免的陷阱
7.10 向AI大脑传授技能的例子：橡胶厂
7.11 智能温控器的大脑设计
第8章 给AI大脑提供信息
8.1 传感器：AI大脑的五种感官
8.2 模拟器：自主AI进行练习的虚拟环境
8.3 智能温控器的传感器变量
第四部分 实用工具箱
第9章 设计真正可以落地的AI大脑
9.1 设计师和建造者协作融洽（在大部分时间里）
9.2 AI大脑设计文档规范
9.3 机器教学平台
9.4 将多种技能连接成模块的平台
9.5 机器教学会带来哪些改变
关于作者
关于封面
自主AI设计：方法与实践是2024年由机械工业出版社出版,作者[美] 肯斯·安德森。
得书感谢您对《自主AI设计：方法与实践》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
