科技 类型
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84千字 字数
2024-09-03 发行日期
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主编推荐语

工业人工智能入门宝典，技术解析与案例并重，适合多层次读者。

内容简介

本书以人工智能技术在工业中的应用为出发点，系统、深入地阐述了工业人工智能的关键技术，并给出了大量的应用案例。

全书共5章，包括绪论、数据分析与数据挖掘工具、机器学习、深度学习和工业人工智能面临的挑战。

本书可作为相关专业的本科生及研究生学习工业人工智能的入门教材，也可作为专业技术人员了解工业人工智能的培训教材和参考书，还可作为对工业人工智能感兴趣的各界人士的普及性读物。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪 论
  • 1.1 人工智能的内涵及发展
  • 1.2 工业人工智能的内涵及发展
  • 1.3 工业人工智能的算法功能和典型应用
  • 1.4 工业人工智能的知识体系
  • 1.5 工业人工智能的关键技术
  • 第2章 数据分析与数据挖掘工具
  • 2.1 工业大数据的特点
  • 2.2 工业大数据挖掘的定义及过程
  • 2.3 工业数据的特征分析
  • 2.4 工业数据的预处理
  • 2.5 假设检验
  • 2.6 多变量分析模型
  • 2.7 最大似然估计
  • 2.8 关联分析
  • 2.9 数据分析系统的体系架构
  • 第3章 机器学习
  • 3.1 人类的思考过程与机器学习的过程
  • 3.2 机器学习的知识体系
  • 3.3 Python语言的优势
  • 3.4 工业人工智能的有监督学习算法
  • 3.5 工业人工智能的无监督学习算法
  • 3.6 机器学习的主要挑战及应对方法
  • 第4章 深度学习
  • 4.1 深度学习的核心
  • 4.2 深度学习的常用网络：卷积神经网络
  • 4.3 深度学习的常用网络：循环神经网络
  • 4.4 深度学习的常用网络：受限玻尔兹曼机
  • 4.5 深度学习的常用网络：深度置信网络
  • 4.6 深度学习的常用框架
  • 第5章 工业人工智能面临的挑战
  • 5.1 工业人工智能带来的变革
  • 5.2 工业人工智能面临的挑战
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。