早期基于规则的人工智能表现出了有趣的决策能力，但缺乏感知能力，也不会学习。如今，拥有机器学习感知和深度强化学习能力的人工智能，可以对特定任务执行超人般的决策。这本书向您展示了如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术相结合，在现实世界中做出可靠的决策。
使用具体的例子，最小的理论，和一个经过验证的架构框架，作者Kence Anderson展示了如何教自主AI明确的技能和策略。您将学习何时以及如何使用和结合各种AI架构设计模式，以及如何在不需要操纵神经网络或机器学习算法的情况下设计高级AI。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可以使用本书中的方法论来设计自主AI。
这本书探讨:
自动化、自主和人类决策的区别和局限性
自主AI在实时决策方面的独特优势，具有用例
如何从模块化组件设计一个自主的AI并记录你的设计
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