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本書揭示了人類決策的局限性，探討了如何使用人工智能(AI)來優化決策，以提高業務結果和效率，以及展望了決策智能(DI)可以對社會做出的重大貢獻和它可能提出的道德挑戰。 //www.routledge.com/Decision-Intelligence-Human-Machine-Integration-for-Decision-Making-Human-Machine/OCallaghan/p/book/9781032384108 從用于設計自主智能代理的理論和概念，到支持DI系統的技術，以及公司使用決策構建模塊構建DI解決方案的方式，使企業能夠使AI民主化，本書提出了一個令人印象深刻的框架，以整合人工智能和人類智能，以實現不同類型的商業決策的成功。 本書充滿了DI應用的案例研究，以及對該技術的社會影響的更廣泛的討論，《決策智能:用于決策的人機集成》吸引了人工智能和數據科學的學生以及考慮采用DI的企業。 想象一下，你正在做人生中最重要的決定之一，需要對信息進行徹底的分析。不幸的是，你沒有時間收集所有數據并進行深入研究。相反，你可以根據朋友的建議在手機上安裝一個價格合理的應用程序。該應用程序允許你用自然語言提出問題，并使用高度復雜的人工智能模型，根據對大量數據的分析提供快速答案。當你問一個問題時，該應用程序確定哪些數據最相關，收集數據，選擇合適的模型和分析類型，執行分析，做出預測，評估結果，最后以簡要報告、可操作的見解和建議的形式為你提供答案。你現在可以利用大數據和人工智能的力量，以最有效的方式做出最優的決策，而不是僅僅基于直覺做出重要的決策。這聽起來像是科幻小說的情節，但事實并非如此。幫助我們更好更快地做出決定的前沿技術系統今天正在成為現實——這一新興學科被稱為決策智能(DI)。在很大程度上，DI是人工智能的應用，以提高決策的質量和準確性，同時使決策過程更有效。本書的目的是幫助讀者了解DI這一新興學科。他們將探討與個人和組織決策有關的各種概念，包括人類和機器智能體如何做決策，在構建依賴注入系統時使用了什么技術、工具和技術，如何為采用依賴注入做好組織準備，以及如何利用依賴注入做出道德上最優的決策。本書基于對多個領域的數百份研究和文獻的分析，其中包括決策科學、行為科學、管理決策、博弈論、系統思維、決策支持系統、決策建模、商業智能、行為經濟學、人工智能和機器學習等。

物聯網(IoT)已經從一個新奇的事物(看!我的手機連到我的燈上!)，我們每天都依賴于一個主流的技術框架來完成許多任務。這個修訂和更新的版本報告了這個快速發展的網絡世界的最新發展，連接設備、物體和人正在改變我們的生活和工作方式。 商業和技術作家塞繆爾·格林加德帶我們參觀了物聯網，描述了智能燈泡、觸發地震警報的手機傳感器、通過完全沉浸式虛擬現實環境將用戶連接到商業博覽會的3D耳機等等。他對構建和管理物聯網的技術進行了清晰的解釋，并研究了目前越來越多的消費設備，從智能門鎖到增強現實試衣間。格林加德還展示了物聯網如何成為第四次工業革命的一部分，這場革命正在通過智能制造、端到端供應鏈可見性、集成人工智能等方式改變業務。他考慮了與物聯網相關的風險，包括對言論自由的威脅、日益加劇的不平等以及網絡犯罪的增加。最后，他展望了超連接世界的未來，以及它對人類和人類互動的意義。 //mitpress.mit.edu/9780262542623/the-internet-of-things/

《人工智能與工業4.0》探討了區塊鏈技術和人工智能(AI)的最新進展，以及它們對實現工業4.0目標的關鍵影響。這本書探討了人工智能在工業中的應用，包括物聯網(IoT)和工業物聯網(IIoT)技術。本章探討了人工智能(機器學習、智慧城市、醫療保健、社會5.0等)在工業4.0時代的眾多潛在應用。這本書是研究人員和研究生在計算機科學研究和發展人工智能和工業物聯網有用的資源。

介紹了物聯網領域廣泛的機器學習、計算機視覺和數字雙胞胎應用， 探討了深度學習和認知計算工具如何能夠處理大量數據集，精確和全面的風險預測，并提供建議的行動。

工業4.0和5G技術中的人工智能

為商業、商業和工業領域的應用問題探索創新和增值的解決方案

隨著人工智能(AI)技術創新的步伐不斷加快，識別嵌入關鍵決策過程的適當AI能力對建立競爭優勢從未像現在這樣關鍵。可以配置新的和新興的分析工具和技術，以優化業務價值，改變組織獲得洞察力的方式，并顯著改善整個企業的決策過程。

《工業4.0和5G技術中的人工智能》運用進化和群體智能、數學規劃、多目標優化等前沿智能優化方法，幫助讀者解決現實世界中的技術工程優化問題。來自該領域領先專家的貢獻，展示了在大數據分析、智能制造、可再生能源、智能城市、機器人和物聯網(IoT)等多個領域實施新人工智能技術的理論和實踐方面的原創研究。

重點關注智能制造、智能生產、創新城市和5G網絡等技術和工程部門。

提供了策略來解決商業、經濟、金融和行業中的優化問題的見解，其中不確定性是一個因素。

提供在不同應用程序和混合技術系統中實現元啟發式的指導。

描述各種使用混合元啟發式優化算法的AI方法，包括用于創新研究的元搜索引擎和用于性能測量的超啟發式算法。

工業4.0和5G技術中的人工智能是IT專家、行業專業人士、管理人員和高管、研究人員、科學家、工程師和高級學生的寶貴資源，是創新計算、不確定性管理和優化方法的最新參考。

//www.wiley.com/en-us/Artificial+Intelligence+in+Industry+4+0+and+5G+Technology-p-9781119798781#:~:text=Artificial%20Intelligence%20in%20Industry%204.0%20and%205G%20Technology%20helps%20readers,cutting%2Dedge%20intelligent%20optimization%20methods.

工業人工智能(AI)是人工智能在工業應用中的應用，是第四次工業革命中價值創造的主要貢獻者。人工智能正被嵌入到廣泛的應用程序中，幫助組織實現重大利益，并使它們能夠轉變向市場傳遞價值的方式。本文檔為基于人工智能的工業物聯網系統的開發、訓練、文檔編制、通信、集成、部署和操作提供指導和幫助。它針對來自It和操作技術(OT)的決策者，來自多個學科的業務和技術人員，包括業務決策者、產品經理、系統工程師、用例設計師、系統架構師、組件架構師、開發人員、集成商和系統操作員。

該文檔是圍繞IIC的工業互聯網參考體系結構中的體系結構觀點構建的，即業務、使用、功能和實現觀點。該文件討論了推動人工智能采用的商業、商業和價值創造方面的考慮。它還詳細闡述了人工智能的使用引起的擔憂，工業中的用例，以及與之相關的倫理、隱私、偏見、安全、勞工影響和社會問題。在技術方面，該文檔描述了與AI相關的架構、功能和數據考慮因素，并討論了各種實現考慮因素，如性能、可靠性、數據屬性和安全性。人工智能的應用預計將在該行業加速。考慮到快速增長的計算能力、更廣泛的可用于訓練的數據以及日益復雜的算法，人工智能技術將繼續發展。當前的IT標準和最佳實踐必須不斷發展，以解決人工智能本身的獨特特點，以及與工業物聯網系統的安全性、可靠性和彈性相關的具體考慮。此外，組織在人工智能方面的日益成熟將幫助他們認識到它的利遠大于弊。人工智能標準生態系統也將繼續發展，例如ISO/IEC JTC 1/SC42正在進行的標準工作，為JTC 1、IEC和ISO委員會制定人工智能標準提供指導。基于這些趨勢，毫無疑問，人工智能將繼續推動最先進的技術和功能的可能性，因此，被認為是合理的事情也將不斷發展。對技術的態度和企業對其使用的期望也將繼續發展。在未來，我們可以預期人工智能技術的使用將成為規范，而不是例外，鑒于這種技術的社會效益，“不使用人工智能”最終可能成為不負責任的做法。

工業人工智能 (AI) 是人工智能在工業中的應用，是第四次工業革命中價值創造的主要貢獻者。人工智能正被嵌入到廣泛的應用程序中，幫助組織獲得顯著的利益，并使他們能夠改變向市場提供價值的方式。

? 本文檔為支持人工智能的工業物聯網系統的開發、培訓、文檔編制、通信、集成、部署和操作提供指導和幫助。它面向來自 IT 和運營技術 (OT)、來自多個學科的業務和技術的決策者，包括業務決策者、產品經理、系統工程師、用例設計師、系統架構師、組件架構師、開發人員、集成商和系統操作員。

該文檔圍繞 IIC 工業互聯網參考架構中的架構觀點構建，即業務、使用、功能和實施觀點。該文件討論了推動人工智能采用的商業和價值創造考慮因素。它還詳細闡述了人工智能的使用、工業用例以及與之相關的道德、隱私、偏見、安全、勞工影響和社會問題。在技術方面，該文檔描述了與 AI 相關的架構、功能和數據注意事項，并討論了各種實施注意事項，例如性能、可靠性、數據屬性和安全性?。

人工智能的采用將在行業中加速。鑒于計算能力的快速增長、可用于訓練的數據的更廣泛可用性以及算法的日益復雜，人工智能技術將繼續發展。當前的 IT 標準和最佳實踐必須不斷發展，以解決 AI 本身的獨特特征以及與 IIoT 系統的安全性、可靠性和彈性相關的具體考慮因素。此外，人工智能技術的日益成熟將幫助人們認識到它的好處遠遠超過它的風險。 AI 標準生態系統也將繼續發展，例如 ISO/IEC JTC 1/SC42 正在進行的標準工作，為 JTC 1、IEC 和 ISO 委員會制定 AI 標準提供指導。

基于這些趨勢，毫無疑問，人工智能將繼續推動技術和功能上的可能性，因此預期合理的事情將同樣發展。對技術的態度和對其使用的商業期望也將繼續發展。

未來，我們可以期待使用人工智能技術成為常態，而不是例外，考慮到這項技術的社會效益，“不使用人工智能”最終可能會成為不負責任的做法。

將你的模型投入生產是機器學習的基本挑戰。MLOps提供了一組經過驗證的原則，旨在以可靠和自動化的方式解決這個問題。這本精深的指南將帶您了解什么是MLOps(以及它與DevOps的區別)，并向您展示如何將其付諸實踐，以操作您的機器學習模型。

當前和有抱負的機器學習工程師——或者任何熟悉數據科學和Python的人——將在MLOps工具和方法(以及AutoML和監視和日志)中建立一個基礎，然后學習如何在AWS、微軟Azure和谷歌云中實現它們。你的機器學習系統運行得越快，你就能越快地專注于你試圖解決的業務問題。這本書給了你一個良好的開端。

//www.oreilly.com/library/view/practical-mlops/9781098103002/

您將發現如何: 將DevOps最佳實踐應用到機器學習中 建立并維護生產機器學習系統 監控、儀器、負荷測試和操作機器學習系統 為給定的機器學習任務選擇正確的MLOps工具 在各種平臺和設備上運行機器學習模型，包括手機和專用硬件

我們設計了這本書，讓你可以把每一章作為一個獨立的部分來閱讀，這樣可以給你立即的幫助。在每一章的結尾都有討論問題，旨在激發批判性思維和技術練習，以提高你對材料的理解。這些討論問題和練習也非常適合在數據科學、計算機科學或MBA課程的課堂上使用，也適合有動機的學習者。最后一章包含了幾個案例研究，有助于作為MLOps專家構建工作組合。這本書共分為12章，我們將在接下來的章節中進一步細分。在本書的最后，有一個附錄，其中收集了一些有價值的實現MLOps的資源。

前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實踐。所涉及的項目之一是如何建立持續集成和持續交付。另一個關鍵的話題是改善，也就是在所有方面持續改進的想法。關于云計算有三章，涵蓋了AWS、Azure和GCP。Alfredo是微軟開發人員的擁護者，他是Azure平臺上MLOps的理想知識來源。同樣地，Noah花了數年時間讓學生接受云計算方面的培訓，并與谷歌、AWS和Azure的教育部門合作。這些章節是熟悉基于云的MLOps的好方法。其他章節涵蓋MLOps的關鍵技術領域，包括AutoML，包含‐ers，邊緣計算和模型可移植性。這些主題包含了許多具有積極吸引力的前沿新興技術。最后，在最后一章中，Noah講述了他在一家社交媒體初創公司的真實案例研究，以及他們在做MLOps時面臨的挑戰。

機器學習已經成為近年來最流行的話題之一。我們今天看到的機器學習的應用只是冰山一角。機器學習革命才剛剛開始。它正在成為所有現代電子設備不可分割的一部分。在自動化領域的應用，如汽車、安全和監視、增強現實、智能家居、零售自動化和醫療保健，還不多。機器人技術也正在崛起，主宰自動化世界。機器學習在機器人領域的未來應用仍未被普通讀者發現。因此，我們正在努力編寫這本關于機器學習在機器人技術上的未來應用的編輯書籍，其中幾個應用已經包含在單獨的章節中。這本書的內容是技術性的。它試圖覆蓋機器學習的所有可能的應用領域。這本書將提供未來的愿景在未探索的領域的應用機器人使用機器學習。本書中提出的觀點得到了原始研究結果的支持。本章在這里提供了所有必要的理論和數學計算的深入研究。對于外行人和開發人員來說，它將是完美的，因為它將結合高級材料和介紹性材料，形成一個論點，說明機器學習在未來可以實現什么。它將詳細介紹未來的應用領域及其方法。因此，本書將極大地有利于學術界、研究人員和行業項目管理者開發他們的新項目，從而造福人類。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-0598-7#about

《2020技術趨勢報告》(Tech Trends 2020)提出的2020年五大重點趨勢為：

數字孿生：連結現實與數字世界

長期以來，使用虛擬的模型來優化流程、產品或服務的想法并不新鮮。但隨著具有更復雜的仿真和建模能力、更好的互操作性和IoT傳感器以及電力系統可視化的數字化仿真平臺和工具的廣泛使用，使企業逐漸意識到創建更精細、更具動態感的數字化仿真模型成為可能。我們可以看到數字孿生技術能夠在提高生產效率、優化供應鏈、改變預測域維護、有效緩解交通擁堵等領域發揮重要作用。越來越多的企業，特別是那些從產品銷售向產品+服務捆綁銷售轉變的企業，或銷售即服務的企業，正在廣泛應用數字孿生技術。隨著企業能力和成熟度的不斷提升，我們可以預見未來會有更多企業使用數字孿生技術進行流程優化、數據驅動決策，和設計新產品、新服務及業務模型。從長遠來看，要釋放數字孿生技術的全部潛力，需要整合整個生態系統中的所有系統與數據。

架構覺醒

越來越多的技術和首席高管們逐漸意識到，此刻，技術架構領域的科學在戰略上比以往任何時候都更加重要。事實上，為了在被技術創新打亂的市場中保持競爭力，成熟企業就需要不斷改進他們的架構——這個過程可以從改變技術架構師在企業內扮演的角色開始。在接下來的幾個月里，我們期待有更多企業將架構師從傳統象牙塔轉移到新的陣地。這些富有才華但沒有被充分利用的技術人才將通過擔任服務和系統的職責，參與到系統運營當中。這種轉變的目的非常明確：把經驗最豐富的架構師安排到最需要他們的地方，比如，加入設計復雜技術的軟件開發團隊。同時，加大對架構師的人才培養，在整個企業范圍內提升他們的戰略價值，有助于把這一IT崗位的職能演化為數字經濟中的競爭優勢。

技術道德與信任

在不斷變化的趨勢中，先鋒企業越來越意識到，企業內部每一個受技術影響的方面都可能成為取得或失去信任的關鍵。對他們而言，信任更是一個關鍵的企業目標，而不僅是合規或公共關系問題。如今，信任更作為先鋒企業的一個全方位承諾，確保企業內部的技術、流程和人員等各個方面都能夠齊心協力，維持眾多利益相關者所期待的高度信任。企業領導者也開始重新評估他們在產品、服務以及有關數據管理、合作伙伴關系和員工培訓等相關領域的策略是如何構建信任的。CIO們也紛紛強調“技術道德”，并開發出一套工具用來輔助企業：當企業需要引入并使用顛覆性技術時，能夠準確洞察其中的道德困境。同時，那些將企業價值觀和技術道德貫穿整個企業的領導者們正在向世人展示他們“從善”的承諾，這有助于與利益相關者建立長期的互信關系。

人感體驗平臺

越來越多的人工智能（AI）解決方案——將被稱為“情感計算”或“情感AI”——正在重新定義我們感受技術的方式。在接下來的幾個月里，更多的公司將積極響應人們對AI技術日益增長且沒有被滿足的需求，從而更好地了解人類感情并與人類互動。回顧歷史，計算機一直無法將事件與人類的情感或情感因素聯系起來，但這種情況正因創新者目前大規模地將情商(EQ)添加到技術的智商（IQ）中而發生改變。人感體驗平臺就是將人工智能技術、以人為本的設計和目前神經學研究相結合，從而能夠識別人的情緒狀態及背景內容，然后做出適當地響應。事實上，利用人感智能平臺進行認知和大規模使用情感數據的能力確實是企業未來發展的一大重要機遇。

財務與IT的未來

就在技術戰略日漸成為企業業務戰略的核心部分同時，人們對其在改進結果上的要求也有所增加。為了實現這一目標，我們相信會有越來越多的IT和財務領域的領導者將會共同努力，設計靈活的流程與方法，以敏捷速度進行經營管理與創新。無論是為了支持創新、抵御顛覆或實現數字化轉型，IT都需要財務的支持，以便反思并對技術創新進行有效治理，適應敏捷方法，獲得創新資本。同時，避免向支持創新的新型財務、預算和會計流程的過渡一蹴而就。但對于CIO和CFO來說，他們都有強烈的動機去尋找有效資助創新的方法。有些公司已經開始順應這一趨勢，并大力探索未來的各種可能性。他們處于領先地位，而且很可能率先享受到由財務以敏捷的速度資助創新所帶來的競爭優勢。