Kence Anderson 著

杜凯欣, 项英英, 黎声, 胡宇彤 等译

出版时间：2024年06月

页数：209

“机器教学是一种用于工业应用的强大的实用人工智能新范例，它通过向人工智能传授数十年来积累的专业知识，使工程师、专业操作人员、创新领导者和企业主能够优化工业流程。”
——Teresa Escrig
微软首席项目经理

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。