内容简介
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。如今的人工智能具备了机器学感知和深度强化学能力,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与深度学能力和控制技术结合起来,在现实世界中做出稳健的决策。作者kenceanderon通过具体示例、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,以及如何设计人工智能,而无须作神经网络或机器学算法。、流程作员、数据科学家、机器学算法专家以及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。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。