科技 类型
可以朗读 语音朗读
198千字 字数
2025-12-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

工业智能化方法论详解，大模型落地实践与未来应用前瞻。

内容简介

本书基于作者团队的多年实践经验，给出了一套经过实践验证的、行之有效的大模型赋能工业应用方法论。

本书共10章：第1~3章系统梳理了工业智能化的需求、大语言模型的技术发展脉络；第4~8章聚焦大语言模型在领域化应用的探索，分析大模型落地工业应用的主要挑战、工业场景中大模型能力的测评策略和方法、深入探讨大语言模型工业实践的具体案例，并升级了企业实施知识工程的方法论；第9~10章探讨了工业智能的前沿技术方向，并展望其在智能工厂的创新应用，为工业智能的未来发展提供前瞻性的思考与方向指引。

目录

  • 版权信息
  • 丛书编委会 COMMITTEE
  • 丛书前言 PREFACE
  • 前言 PREFACE
  • 本书特色与创新
  • 本书读者对象
  • 致谢与展望
  • 第1章 AI驱动的工业创新范式
  • 1.1 传统科研方法的局限性与AI的崛起
  • 1.2 数据密集型科学与AI驱动的创新
  • 1.3 AI推动跨学科研究与复杂系统优化
  • 1.4 生成式AI与创新设计
  • 1.5 科研与创新生态系统的构建
  • 第2章 大模型驱动的工业智能
  • 2.1 工业智能的演进
  • 2.2 语言模型的突破
  • 2.3 基于LLM的工业应用技术路线
  • 第3章 LLM的技术演进路径
  • 3.1 LLM的数学基础
  • 3.2 GPT是LLM工业应用的起点
  • 3.3 DeepSeek类推理模型将机理融入工业LLM
  • 3.4 智能体在工业领域的应用
  • 第4章 LLM为工业应用赋智
  • 4.1 工业软件的智能化需求
  • 4.2 LLM领域化应用的设计
  • 4.3 LLM领域化应用的设计原则
  • 4.4 LLM领域化应用案例
  • 4.5 未来工业软件的发展趋势
  • 第5章 LLM应用于工业领域的挑战
  • 5.1 数据依赖与安全风险
  • 5.2 模型的可解释性与透明度
  • 5.3 工业场景中的计算资源限制
  • 5.4 模型更新与维护的挑战
  • 5.5 工业应用中的伦理与法律问题
  • 第6章 LLM工业应用能力评测
  • 6.1 LLM评测的指标体系
  • 6.2 自动化评测工具与方法
  • 6.3 人类反馈与评测的结合
  • 6.4 分阶段评测策略与实例
  • 6.5 工业应用中的LLM评测挑战
  • 6.6 评测方法的未来趋势
  • 第7章 LLM工业应用实施方法论
  • 7.1 工业应用智能化的企业实施方法论
  • 7.2 可行性研究
  • 7.3 数据处理
  • 7.4 模型训练
  • 7.5 系统部署
  • 7.6 持续优化
  • 第8章 LLM在工业领域的应用案例
  • 8.1 办公应用
  • 8.2 科研应用
  • 8.3 生产应用
  • 第9章 工业智能的未来新技术
  • 9.1 量子计算与大模型
  • 9.2 边缘计算与分布式AI
  • 9.3 新型硬件加速技术
  • 第10章 工业智能的未来方法与新应用
  • 10.1 工业智能的未来方法
  • 10.2 工业智能的新应用
展开全部

评分及书评

尚无评分
目前还没人评分

出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。