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過去的十年見證了人工智能和機器學習(AI/ML)技術的廣泛采用。

然而，由于缺乏對其廣泛實施的監督，導致了有害的結果，而這些結果本可以通過適當的監督避免。在我們認識到AI/ML的真正好處之前，從業者必須了解如何減輕其風險。本書描述了負責任的人工智能，這是一種基于風險管理、網絡安全、數據隱私和應用社會科學的最佳實踐，用于改進AI/ML技術、業務流程和文化能力的整體方法。這是一項雄心勃勃的事業，需要各種各樣的人才、經驗和視角。需要招募數據科學家和非技術監督人員，并授權他們審計和評估高影響力的AI/ML系統。作者Patrick Hall為新一代審計師和評估人員創建了本指南，他們希望讓AI系統更好地為組織、消費者和廣大公眾服務。

• 學習如何創建一個成功的、有影響力的負責任的人工智能實踐
• 獲取采用人工智能技術的現有標準、法律和評估指南
• 看看公司現有的角色是如何演變為包含負責任的人工智能的
• 研究實施負責任人工智能的商業最佳實踐和建議
• 在系統開發的所有階段學習負責任的人工智能的技術方法

如今，機器學習(ML)是人工智能(AI)中最具商業可行性的子學科。ML系統被用于在就業、保釋、假釋、貸款和世界各地的許多其他應用中做出高風險決策。在企業環境中，ML系統用于組織的所有部分——從面向消費者的產品到員工評估、后臺辦公自動化等等。事實上，過去十年帶來了ML技術的廣泛采用。但它也證明了ML會給運營商和消費者帶來風險。不幸的是，就像幾乎所有其他技術一樣，ML可能會失敗——無論是由于無意的誤用還是故意的濫用。截至目前，人工智能事件數據庫伙伴關系擁有超過1000份關于算法歧視、數據隱私侵犯、訓練數據安全漏洞和其他有害故障的公開報告。在組織和公眾能夠意識到這項令人興奮的技術的真正好處之前，必須減輕這些風險。直到今天，這仍然需要人們的行動——不僅僅是技術人員。解決復雜的ML技術帶來的各種風險需要不同的人才、經驗和觀點。這種整合了技術實踐、業務流程和文化能力的整體風險緩解方法，正被稱為負責任的人工智能。

讀完本書，讀者將了解負責任人工智能的文化能力、業務流程和技術實踐。本書分為三個部分，呼應負責任人工智能的每個主要方面。本書的每一部分都進一步分成幾章，討論特定的主題和案例。雖然本書仍在規劃和編寫中，但《面向高風險應用的機器學習》將以介紹這個主題開始，然后進入第1部分。下面是本書的初步提綱。

第1部分:人類的觸覺——負責任的機器學習的文化能力

第一部分針對的是組織文化在更廣泛的負責任人工智能實踐中的重要性。第一部分第一章的計劃涉及呼吁停止快速前進和破壞事物，重點是眾所周知的AI系統故障以及相關的詞匯和案例。第2章將分析消費者保護法、風險管理模型，以及其他指導方針、教訓和案例，這些對人工智能組織和系統中培養問責制很重要。第3章將探討團隊、組織結構和人工智能評估器的概念。第4章將討論人類與AI系統進行有意義交互的重要性，第5章將詳細介紹傳統組織約束之外的重要工作方式，如抗議、數據新聞和白帽黑客。

第2部分:為成功做準備——負責任的機器學習的組織過程關注點

第二部分將介紹負責任的人工智能過程。它將從第6章開始，探索組織策略和過程如何影響人工智能系統的公平性，以及令人吃驚的公平性缺失。第7章將概述人工智能系統的常見隱私和安全政策。第8章將考慮管理在美國部署人工智能的現有和未來法律和法規。第9章將強調AI系統的模型風險管理的重要性，但也指出了一些缺點。最后，第10章的藍圖是討論在未來負責任的人工智能采用的背景下，企業如何聽取過去對社會和環境責任的呼吁。

第三部分: 增強人類信任和理解的技術方法

第三部分的議程涵蓋了負責任人工智能的新興技術生態系統。第11章將介紹實驗設計的重要科學，以及當代數據科學家如何在很大程度上忽視了它。第12章將總結提高人工智能透明度的兩種主要技術:可解釋的機器學習模型和事后可解釋的人工智能(XAI)。第13章計劃深入探討機器學習模型的偏差測試和補救的世界，并應該解決傳統的和緊急的方法。第14章將介紹ML算法和AI系統的安全性，第15章將結束第3部分，廣泛討論AI系統的安全性和性能測試，有時也稱為模型調試。

通過人工智能實現工業4.0的路線圖

本書介紹了關于人工智能應用于工業4.0的主要方面的全面和最新的技術解決方案。 工業4.0的愿景已經被討論了相當長的一段時間，現在的技術已經足夠成熟，可以將這一愿景變成一個偉大的現實。第四次工業革命，又稱工業4.0，涉及到將技術支持的更具深度和決定性的自動化注入制造過程和活動。幾種信息和通信技術正在集成和用于實現制造過程的加速和增強。本書探索和教育了區塊鏈技術、人工智能、制造業供應鏈、加密貨幣的最新進展，以及它們對實現工業4.0目標的關鍵影響。因此，本書為決策者實現這種轉換提供了一個概念框架和路線圖。

//www.wiley.com/en-ae/A+Roadmap+for+Enabling+Industry+4+0+by+Artificial+Intelligence-p-9781119905127

第一章是一個系統的文獻回顧，介紹工業4.0如何由于數字化和人工智能(AI)的多方面專長而取得顯著成功。 第二章首先概述了工業4.0的演進，工業4.0推動了制造業和其他相關行業的數字化轉型。接下來，本章闡述了云計算如何在經濟上支持大規模物聯網。 第三章討論了供應鏈在制造業中的重要性，尤其是在我們日常生活中最重要的行業之一的快速消費品行業。它為在這些行業的供應鏈中使用該技術提供了一個框架。 第四章提供了一個全面的框架，以加速有關工業4.0的供應鏈決策。 第五章簡要介紹物聯網和深度學習模型。隨后，詳細描述了面向工業應用的物聯網中深度學習方法的部署情況; 第六章試圖展示區塊鏈技術的一些功能，這些功能可以廣泛應用于各種環境。 第七章的目的是確定可以用于識別值的方法，根據數據集中的因素，并糾正缺失的數據值，這可以用于以后更好地分析數據。 第八章介紹了信息物理系統生態系統中人工智能技術的出現所導致的新穎隱私問題。然后討論了緩解這些問題的措施。 第九章回顧了大多數基于物聯網的環境應用，用于智能環境、農業以及空氣、土壤和水的智能環境監測。 第十章逐層概述了許多物聯網保護威脅或問題和對策。 第十一章回顧了工業4.0帶來的所有機遇和實施工業4.0所涉及的挑戰。 第十二章討論了工業4.0的制造技術及其各種機遇和挑戰。 第十三章描述了工業4.0的本質及其主要目標和基本特征。 第十四章提出了利用殘差數字系統提高可解釋人工智能多媒體加密標準的方法，以提高安全性。 第十五章和第十六章恰當地完成了本書的重點是“工業4.0中加密貨幣交易的市場趨勢”和區塊鏈及其在工業4.0中的應用。

這本書清楚地解釋了數字孿生技術的基本原理及其應用和各種工業現實例子。數字孿生基本上是指任何物體或產品以數字形式復制的模型。數字孿生有許多優點，因為它可以保持與正在復制的原始對象或產品的連接，并接收實時數據。因此，在產品或對象中可能遇到的障礙和問題在實際發生之前就可以知道，這有助于防止可能發生的錯誤和重大損失。數字孿生技術的各種功能使其成為一個強大的工具，可以有效地促進醫療保健、汽車和建筑行業等各個部門的發展。雖然這項技術已經進入各個部門，但還沒有得到必要的宣傳，以提高這些行業對其潛力的認識。因此，對數字孿生技術的更好理解是至關重要的，以促進增長，并將其應用于各個行業，從而迎來轉型。因此，這本書的設計是一個有用的資源，為那些想成為熟悉數字孿生技術。

數字孿生技術的各種功能使其成為一個強大的工具，可以有效地促進醫療保健、汽車和建筑行業等不同部門的發展。雖然這項技術已經進入了各個領域，但不幸的是，它還沒有得到必要的曝光，以提高人們對其在這些行業中的潛力的認識。因此，需要更好地理解數字孿生技術，促進其在不同行業的應用，以幫助其發展。如果在諸如醫療保健、汽車等工業部門適當地實施，它不僅會給這些部門帶來巨大的好處，而且會給它們帶來巨大的積極轉變。因此，這本書的設計是一個有用的資源，為那些想成為熟悉數字孿生技術。簡要地說，它解釋了數字孿生的基本原理，以及它的應用和各種其他方面。下面是對每一章所涵蓋的信息的簡要描述。

使用Python進行文本分析:一個面向研究的指南是一個使用Python代碼進行文本挖掘的快速和全面的參考。本書的主要目標是為讀者提供將各種機器學習和深度學習技術應用于文本數據的知識。這本書被組織成八章，以一種有組織的和漸進的方式呈現主題。

//benthambooks.com/book/9789815049602/

主要特點:

向讀者介紹Python編程和數據處理 -向讀者介紹自然語言處理(NLP)的初步知識 -包括使用預定義的python庫和數據集進行數據分析和可視化 -教授如何用Python編寫文本挖掘程序 -包括文本分類和聚類技術 -向讀者介紹用于文本分析的不同類型的神經網絡 -包括高級分析技術，如模糊邏輯和深度學習技術 -以簡化和結構化的方式解釋概念，這對學習者來說是理想的 -包括進一步閱讀的參考資料 對于學習數據科學和計算機科學課程的學生，以及希望從事需要應用文本挖掘和NLP技術的人工智能項目的研究人員和分析師來說，《使用Python進行文本分析:面向研究的指南》是一本理想的指南。

目的

1.《兵棋推演手冊》的目的是為兵棋推演提供背景和指導。它的設計主要是為了介紹這個主題；它不是一本詳細的手冊或從業人員的技術指南。

內涵

2.最近的作戰挑戰促使人們重新關注兵棋推演在國防決策和創新中可以發揮的作用。世界各國都在進行兵棋推演，并對自己的兵棋推演能力進行投資。《兵棋推演手冊》旨在解釋兵棋推演對各級國防部門的重要性。

范圍

3.《兵棋推演手冊》描述了如何利用兵棋推演來探討國家戰略、戰略、作戰和戰術層面以及所有領域和環境中的問題。它討論了如何將兵棋推演應用于教育和培訓、規劃和行政決策。

受眾

4.《兵棋推演手冊》面向所有國防人員，特別是將兵棋推演作為其職責一部分的人員、兵棋推演發起人以及負責設計和執行兵棋推演的人員。次要受眾是其他政府部門、相關非政府組織和私營部門的成員，國防人員可能會與他們合作。

結構

5.《兵棋推演手冊》由四章和兩個附件組成。

• 第1章--介紹兵棋推演，簡要介紹了兵棋推演的歷史，并解釋了其效用和關鍵術語及定義。

• 第2章--兵棋推演的基本原理，介紹了有效兵棋推演的準則以及關鍵人員的作用和責任。

• 第3章--兵棋推演的類型、變體和背景討論了兵棋推演的不同變體以及如何分類。

• 第4章--兵棋推演過程描述了提供兵棋推演所需的步驟，從設計到執行再到總結經驗。

• 附件A包含了最近的案例研究，說明兵棋推演是如何被應用于國防問題的。

• 附件B提供了建議的進一步閱讀和與兵棋推演有關的機構的鏈接。

區塊鏈:物聯網原理及應用涵蓋了區塊鏈及其在物聯網中的應用的各個方面。本書主要介紹了區塊鏈及其功能，以及用于構建區塊鏈網絡的核心技術。章節的逐步流動追溯了區塊鏈從加密貨幣到區塊鏈技術平臺和應用程序的歷史，這些平臺和應用程序由于其易用性、增加的安全性和透明度而被全球主流金融和工業領域采用。

專注于區塊鏈在物聯網領域的應用 * 關注區塊鏈作為一個數據存儲庫 * 大多數關于區塊鏈的書籍都涉及比特幣和加密貨幣。這本書還將涵蓋區塊鏈在其他領域，如醫療保健、供應鏈管理等 * 涵蓋共識算法如PAROX, RAFT等及其應用 * 這本書主要針對計算機科學和IT的畢業生和研究人員。

//www.routledge.com/Blockchain-Principles-and-Applications-in-IoT/Chakraborty-Ghosh-Balas-Elngar/p/book/9781032068060#:~:text=Blockchain%3A%20Principles%20and%20Applications%20in%20IoT%20covers%20all%20the%20aspects,to%20build%20the%20Blockchain%20network.

過去幾十年見證了先進技術的快速發展和應用，導致了第四次工業革命。近年來，信息和通信技術的發展促使工業過程中加入智能，以推動持續改進、知識遷移和基于數據的決策。物聯網(IoT)是用于使工業組織快速自動化和數字化傳統業務流程的主要技術之一。收集的大量數據可以提供人工智能(AI)、大數據分析(Big data Analytics)和決策支持系統(Decision Support Systems, DSS)提供的實時分析解決方案，從而實現最優的工業運營。基于物聯網的現代技術，工業過程各個階段的數據收集、轉換和存儲過程變得更加簡單和高效，推動了大數據時代的到來。人工智能算法為開發物聯網中產生的豐富數據提供了強大的工具。通過從大數據中提取有用的信息和特征，人工智能算法可以智能高效地執行監控和優化生產過程等復雜任務。為了將人類的知識與上述結果相結合，將決策支持系統集成在一起，幫助管理者在工作中做出更好的決策。

在大數據時代，DSS對組織來說已經變得至關重要。機器學習是人工智能的一個子領域，是處理和分析大數據的一個有用的方法，與數據指令和人類驅動分析相結合的DSS。DSS應用程序可用于大量不同的領域，如進行操作決策、醫療診斷和預測性維護。關于決策支持系統的開發和應用，文獻中有大量的研究。在這本書中，章節以這樣一種方式提出，以探索機器學習和決策支持系統的概率圖模型的每一個重要方面。本書介紹了DSS的最新研究進展、新方法和技術，以及機器學習和概率圖模型的應用，這是從大數據中有效提取知識和解釋決策的非常強大的技術。本書致力于促進科學交流，思想和經驗在DSS應用領域。研究人員和從業人員都將受益于這本書，以提高對機器學習、概率圖模型的理解，特別是他們在不確定性決策環境下的DSS中的使用。在各個領域的真實案例研究與指導和這些研究的實際應用的建議，介紹在每一章。討論目前的研究、趨勢、未來的方向、機會等，使其適合初學者和年輕的研究人員。

本書介紹了工業4.0的新興技術。它描述了制造業自動化和數據交換的增長趨勢，重點關注物聯網(IoT)、工業物聯網(IIoT)、網絡物理系統(CPS)、智能工廠、云計算、認知計算和人工智能。

工業4.0是一套技術變革，旨在創建一個在制造過程中引入的連貫框架。對工業4.0的一個簡單定義是“將物聯網、云計算、網絡物理系統(CPS)和認知計算應用到制造和服務環境中”。制造業的自動化和互聯互通并不是什么新鮮事。實體到數字(采取實體行動并將其轉化為數字記錄)和數字到數字(使用人工智能分享見解)多年來也一直是制造業的一部分。

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機器學習是現代戰爭系統的關鍵組成部分。本文探討了人工智能的 7 個關鍵軍事應用。

機器學習已成為現代戰爭的重要組成部分，也是我（Nicholas Abell）作為陸軍退伍軍人和數據科學家的主要興趣點。與傳統系統相比，配備人工智能/機器學習的軍事系統能夠更有效地處理大量數據。此外，人工智能由于其固有的計算和決策能力，提高了作戰系統的自我控制、自我調節和自我驅動能力。

人工智能/機器學習幾乎被部署在所有軍事應用中，軍事研究機構增加研發資金有望進一步推動人工智能驅動系統在軍事領域的應用。

例如，美國國防部 (DoD) 的國防高級研究計劃局 (DARPA) 正在資助一種機器人潛艇系統的開發，該系統預計將用于從探測水下水雷到參與反潛行動的各種應用。此外，美國國防部在 2017 財年在人工智能、大數據和云計算方面的總體支出為 74 億美元。預計到 2025 年，軍事 ML 解決方案的市場規模將達到 190 億美元。

以下是機器學習將在未來幾年證明其重要性的七種主要軍事應用。

1. 作戰平臺

來自全球不同國家的國防軍隊正在將人工智能嵌入陸地、海軍、空中和太空平臺上使用的武器和其他系統中。

在基于這些平臺的系統中使用人工智能，可以開發出更少依賴人工輸入的高效作戰系統。它還增加了協同作用，提高了作戰系統的性能，同時需要更少的維護。人工智能還有望使自主和高速武器能夠進行協作攻擊。

2. 網絡安全

軍事系統通常容易受到網絡攻擊，這可能導致機密軍事信息丟失和軍事系統損壞。然而，配備人工智能的系統可以自主保護網絡、計算機、程序和數據免受任何未經授權的訪問。

此外，支持人工智能的網絡安全系統可以記錄網絡攻擊的模式，并開發反擊工具來應對它們。

3. 物流運輸

人工智能有望在軍事后勤和運輸中發揮關鍵作用。貨物、彈藥、武器和部隊的有效運輸是成功軍事行動的重要組成部分。

將人工智能與軍事運輸相結合可以降低運輸成本并減少人力工作負荷。它還使軍用艦隊能夠輕松檢測異常并快速預測組件故障。最近，美國陸軍與 IBM 合作，使用其 Watson 人工智能平臺來幫助預先識別 Stryker 戰車的維護問題。

4. 目標識別

正在開發人工智能技術以提高復雜戰斗環境中目標識別的準確性。這些技術使國防軍隊能夠通過分析報告、文檔、新聞提要和其他形式的非結構化信息來深入了解潛在的作戰領域。此外，目標識別系統中的人工智能提高了這些系統識別目標位置的能力。

支持人工智能的目標識別系統能力包括基于概率的敵人行為預測、天氣和環境條件匯總、潛在供應線瓶頸或漏洞的預測和標記、任務方法評估以及建議的緩解策略。機器學習還用于從獲得的數據中學習、跟蹤和發現目標。

例如，DARPA 的競爭環境中的目標識別和適應 (TRACE) 計劃使用機器學習技術在合成孔徑雷達 (SAR) 圖像的幫助下自動定位和識別目標。

5. 戰場醫療

在戰區，人工智能可以與機器人手術系統 (RSS) 和機器人地面平臺 (RGP) 集成，以提供遠程手術支持和疏散活動。美國尤其參與了 RSS、RGP 和其他各種用于戰場醫療保健的系統開發。在困難條件下，配備人工智能的系統可以挖掘士兵的病歷并協助進行復雜的診斷。

例如，IBM 的 Watson 研究團隊與美國退伍軍人管理局合作開發了一種稱為電子病歷分析器 (EMRA) 的臨床推理原型。這項初步技術旨在使用機器學習技術來處理患者的電子病歷，并自動識別和排列他們最嚴重的健康問題。

6. 戰斗模擬與訓練

模擬與訓練是一個多學科領域，它將系統工程、軟件工程和計算機科學結合起來構建計算機模型，使士兵熟悉在軍事行動中部署的各種作戰系統。美國正在越來越多地投資于模擬和訓練應用。

美國海軍和陸軍都在進行戰爭分析，啟動了幾個傳感器模擬程序項目。美國海軍已經招募了 Leidos、SAIC、AECOM 和 Orbital ATK 等公司來支持他們的計劃，而美國陸軍的計劃得到了包括 SAIC、CACI、Torch Technologies 和 Millennium Engineering 在內的公司的支持。

7. 威脅監控和態勢感知

威脅監控和態勢感知在很大程度上依賴于情報、監視和偵察 (ISR) 工作。ISR 行動用于獲取和處理信息以支持一系列軍事活動。

用于執行 ISR 任務的無人系統既可以遠程操作，也可以按照預先定義的路線發送。為這些系統配備人工智能有助于防御人員進行威脅監控，從而提高他們的態勢感知能力。

具有集成 AI 的無人駕駛飛行器 (UAV) - 也稱為無人機 - 可以巡邏邊境地區，識別潛在威脅，并將有關這些威脅的信息傳輸給響應團隊。因此，使用無人機可以加強軍事基地的安全，并提高軍事人員在戰斗中或偏遠地區的安全性和效率。

結論

人工智能在軍事技術硬件和軟件的大規模采用，向我們展示了現代戰爭中令人難以置信和可怕的范式轉變。毫不奇怪，世界上最大的軍隊比其他任何事情都更加關注這項技術，而這場技術競賽的獲勝者可能會比美國在研制原子彈后擁有更多的全球影響力。 （作者：Nicholas Abell，美國陸軍退伍軍人）

這本書向你展示了如何建立實時圖像處理系統，一直到家庭自動化。了解如何開發一個基于32位ARM處理器的系統，通過語音命令實現完全控制

實時圖像處理系統被廣泛應用于各種應用中，如交通監控系統、醫學圖像處理和生物特征安全系統。在使用深度神經網絡的實時物聯網成像中，您將學習如何使用Java和OpenCV的包裝器來利用最佳的DNN模型來檢測圖像中的對象。在為遠程編程準備Visual Studio代碼時，仔細看看Java腳本是如何在Raspberry Pi上工作的。您還將獲得有關圖像和視頻腳本的見解。作者Nicolas Modrzyk向您展示了如何使用Rhasspy語音平臺來添加一個強大的語音助手，并從您的計算機上完全運行和控制您的Raspberry Pi。

為了讓您的語音意圖為家庭自動化做好準備，您將探索Java如何連接到MQTT并處理參數化的Rhasspy語音命令。有了語音控制系統，您就可以在選定的環境中執行簡單的任務，比如檢測貓、人和咖啡壺。隱私和自由是至關重要的，因此優先考慮使用開源軟件和設備上的語音環境，在這種環境中，您可以完全控制您的數據和視頻流。你的語音指令是你自己的，而且只是你自己的。

隨著物聯網和機器學習的發展，前沿的圖像處理系統提供了完整的過程自動化。這本實用的書教你建立這樣一個系統，給你完全的控制與最小的努力。

你會學到什么：

• 通過創建OpenCV過濾器顯示掌握
• 執行YOLO DNN模型進行圖像檢測
• 在Raspberry Pi 4上應用最好的Java腳本
• 為實時遠程編程準備設置
• 使用Rhasspy語音平臺來處理語音命令和增強您的家庭自動化設置

這本書是寫給誰的: 工程師和愛好者希望使用他們喜歡的JVM在Raspberry Pi上運行對象檢測和網絡