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包郵 人工智能技術與應用(案例版)

出版社:化學工業出版社出版時間:2025-01-01
開本: 16開 頁數: 296
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人工智能技術與應用(案例版) 版權信息

人工智能技術與應用(案例版) 內容簡介

為了適應人工智能技術的快速發展,實現智能制造應用型人才的培養,本書以案例方式呈現人工智能技術及其應用。本書分為人工智能技術基礎篇和人工智能應用案例分析篇。人工智能技術基礎篇主要介紹人工智能的起源與發展等基本內容,知識表示及知識圖譜、搜索及推理等基本技術;人工智能應用案例分析篇從智能工業機器人、智能語音機器人、智能汽車、智能醫療機器人、智能農業機器人、智能服務機器人等人工智能在各領域應用的典型案例入手,分析其應用場景中使用的機器學習、深度學習、神經網絡、自然語言處理等人工智能技術,使讀者更輕松快速地掌握人工智能技術與應用。
本書可作為高等院校智能制造工程、智能科學與技術、機械電子工程、機器人工程、人工智能等專業的教材,也可供相關工程技術人員和其他自學者參考。

人工智能技術與應用(案例版) 目錄

**篇 人工智能技術基礎第1章 緒論 2本章思維導圖 2本章學習目標 31.1 人工智能在我們身邊 41.1.1 智能手機 41.1.2 智能家居 61.1.3 聊天機器人 81.2 人工智能的概念 91.2.1 人工智能基本概念 91.2.2 人工智能的內涵與外延 111.3 人工智能發展歷程 131.3.1 人工智能起源與發展 141.3.2 人工智能主要學派 23**篇 人工智能技術基礎第1章 緒論 2本章思維導圖 2本章學習目標 31.1 人工智能在我們身邊 41.1.1 智能手機 41.1.2 智能家居 61.1.3 聊天機器人 81.2 人工智能的概念 91.2.1 人工智能基本概念 91.2.2 人工智能的內涵與外延 111.3 人工智能發展歷程 131.3.1 人工智能起源與發展 141.3.2 人工智能主要學派 231.4 人工智能應用開發 241.4.1 人工智能應用開發流程 251.4.2 人工智能開發環境 26本章小結 29思考題 29習題 29 第2章 知識表示與知識圖譜 30本章思維導圖 30本章學習目標 312.1 知識與知識表示 312.1.1 知識概述 312.1.2 知識表示概述 322.2 謂詞邏輯表示法 332.3 產生式表示法 352.3.1 產生式表示的含義 352.3.2 產生式表示的基本方法 352.3.3 產生式系統 362.4 知識圖譜 362.4.1 知識圖譜概念 362.4.2 知識圖譜起源與發展 372.4.3 知識圖譜的構建 392.4.4 知識圖譜特點 412.4.5 知識圖譜的應用 412.4.6 知識圖譜前景與挑戰 432.5 產生式知識表示案例 432.5.1 案例描述 432.5.2 建立產生式系統 442.5.3 推理過程 452.5.4 案例實踐——基于Python實現動物識別 45本章小結 47思考題 47習題 47 第3章 搜索與推理 49本章思維導圖 49本章學習目標 503.1 搜索概述 503.2 盲目搜索 513.2.1 深度優先搜索 523.2.2 寬度優先搜索 523.2.3 回溯搜索 533.3 啟發式搜索 543.3.1 爬山算法 543.3.2 A算法與A*算法 553.3.3 模擬退火算法 553.4 推理 573.4.1 推理概述 573.4.2 演繹推理 603.4.3 歸納推理 603.5 八數碼狀態搜索案例 613.5.1 案例描述 613.5.2 分析搜索過程 613.5.3 案例實踐——使用Python解決八數碼難題 62本章小結 63思考題 63習題 63 第二篇 人工智能應用案例分析第4章 人工智能在制造業的應用 66本章思維導圖 66本章學習目標 674.1 智能制造概述 684.1.1 制造業概述 684.1.2 智能制造概念 704.2 智能制造產業綜述 714.2.1 “AI 制造業”的意義 714.2.2 “AI 制造業”產業綜述 734.2.3 智能工廠內涵與基本架構 744.2.4 “AI 制造業”未來趨勢 764.3 人工智能的典型產品——機器人 774.3.1 機器人的定義 774.3.2 機器人的分類 774.3.3 機器人的主要特征及應用 794.3.4 人工智能和機器人 814.3.5 智能機器人 834.4 人工智能在制造業的應用案例 844.4.1 預防性維修 844.4.2 數字孿生在工廠的應用 864.4.3 焊縫檢測 87本章小結 88思考題 88習題 88 第5章 智能工業機器人 90本章思維導圖 90本章學習目標 915.1 工業機器人概述 925.1.1 工業機器人概念 925.1.2 工業機器人發展歷程 925.1.3 工業機器人組成 945.1.4 工業機器人核心部件及產業鏈 965.1.5 工業機器人分類 975.1.6 具身智能工業機器人概念與原理 1005.2 智能工業機器人的應用 1015.2.1 智能工業機器人在裝配生產線上的應用 1025.2.2 智能工業機器人在焊接生產線上的應用 1035.2.3 智能工業機器人在搬運生產線上的應用 1055.2.4 工業機器人系統應用案例 1055.3 智能技術——機器視覺 1095.3.1 機器視覺概述 1095.3.2 機器視覺原理 1155.4 機器視覺案例實踐 1185.4.1 案例實踐——形位識別 1185.4.2 案例實踐——人臉識別 127本章小結 129思考題 130習題 130 第6章 智能語音機器人 131本章思維導圖 131本章學習目標 1326.1 智能語音機器人概述 1326.1.1 智能語音機器人概念 1326.1.2 智能語音機器人分類 1336.2 智能語音機器人的應用 1346.2.1 智能語音機器人在生活上的應用 1356.2.2 智能語音機器人在生產上的應用 1356.3 智能技術——語音識別 1376.3.1 語音識別概述 1376.3.2 語音識別系統 1406.4 語音識別應用案例 1446.4.1 案例實踐——語音打開記事本 1446.4.2 案例實踐——語音垃圾分類 145本章小結 147思考題 147習題 147 第7章 智能汽車自動駕駛 148本章思維導圖 148本章學習目標 1497.1 智能汽車概述 1507.1.1 智能汽車概念 1507.1.2 智能汽車組成 1527.1.3 智能汽車起源與發展 1567.1.4 智能汽車的挑戰與未來 1587.2 自動駕駛車輛的應用 1587.2.1 自動駕駛分級 1597.2.2 自動駕駛車輛在智能交通中的應用 1607.2.3 自動駕駛車輛在國防安全領域的應用 1627.3 智能技術——機器學習 1637.3.1 機器學習基本概念 1637.3.2 機器學習發展歷程 1657.3.3 機器學習類型 1687.3.4 機器學習過程 1697.4 線性回歸 1707.4.1 線性回歸概念 1707.4.2 線性回歸基本思想 1707.4.3 線性回歸的應用 1727.5 聚類 1727.5.1 聚類基本概念 1727.5.2 聚類基本過程 1737.6 關聯分析 1737.7 支持向量機 1747.8 決策樹 1757.9 機器學習應用案例 1767.9.1 案例實踐——車牌號碼識別 1767.9.2 案例實踐——疲勞預警系統 178本章小結 180思考題 181習題 181 第8章 智能醫療機器人 182本章思維導圖 182本章學習目標 1838.1 智能醫療機器人概述 1848.1.1 智能醫療機器人概念 1848.1.2 智能醫療機器人類型 1848.1.3 AI在醫療領域的應用 1868.1.4 AI在醫療領域面臨的挑戰 1908.2 智能醫療機器人的應用 1918.2.1 手術機器人 1918.2.2 康復機器人 1948.3 智能技術——深度學習 1988.3.1 深度學習概述 1988.3.2 深度學習的起源與發展 2008.3.3 深度學習分類 2028.3.4 深度學習應用場景 2028.3.5 深度學習訓練過程 2038.4 深度學習應用案例 2058.4.1 案例實踐——病毒感染動態顯示 2058.4.2 案例實踐——疾病預測 207本章小結 210思考題 211習題 211 第9章 智能農業機器人 212本章思維導圖 212本章學習目標 2139.1 智能農業機器人概述 2139.1.1 智能農業機器人概念 2139.1.2 智能農業機器人發展歷程 2149.1.3 智能農業機器人關鍵技術及特點 2159.1.4 智能農業機器人類型 2179.1.5 AI在農業領域面臨的挑戰 2189.2 人工智能在農業領域的應用 2199.2.1 人工智能助農領域 2209.2.2 采摘機器人 2249.2.3 無人駕駛農業機器人 2279.3 智能技術——神經網絡 2319.3.1 神經網絡概述 2319.3.2 BP模型和M-P模型 2359.4 神經網絡應用案例 2389.4.1 案例實踐——顏色識別 2389.4.2 案例實踐——農業氣象數據分析 242本章小結 246思考題 246習題 246 第10章 智能服務機器人 248本章思維導圖 248本章學習目標 24910.1 智能服務機器人概述 25010.1.1 智能服務機器人概念 25010.1.2 智能服務機器人類型及特點 25010.1.3 智能服務機器人技術特點 25110.1.4 智能服務機器人的發展 25210.2 智能服務機器人的應用 25410.2.1 智能餐飲服務機器人 25410.2.2 智能物流服務機器人 25610.3 智能技術——自然語言處理 26110.3.1 自然語言處理概述 26110.3.2 NLP常見任務 26710.3.3 NLP典型應用 26810.4 自然語言處理應用案例 27010.4.1 案例實踐——情感分析 27010.4.2 案例實踐——獲取音樂榜單信息 273本章小結 275思考題 276習題 276 參考文獻 277
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