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正版现货新书人工智能与智能制造导论(新工科教育系列教材) 9787561878798 编者:张冠伟|

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作者编者:张冠伟|

出版社天津大学

ISBN9787561878798

出版时间2024-11

装帧其他

开本其他

定价49元

货号32282975

上书时间2025-01-07

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 目录
第1章  人工智能概述
  1.1  人工智能的基本概念
  1.2  人工智能的发展历程
  1.3  人工智能的主要学派
  1.4  人工智能的研究领域
  1.5  人工智能与智能制造
  习题
第2章  知识表示与搜索策略
  2.1  知识表示方法
    2.1.1  语义网络表示
    2.1.2  谓词逻辑表示
    2.1.3  框架表示
    2.1.4  本体技术
    2.1.5  知识图谱
  2.2  状态空间表示法
    2.2.1  问题状态描述
    2.2.2  状态图示法
    2.2.3  状态空间问题求解
  2.3  问题求解的搜索策略
    2.3.1  图搜索策略
    2.3.2  无信息搜索
    2.3.3  启发式搜索
  2.4  博弈搜索
    2.4.1  博弈树
    2.4.2  极大/极小过程
    2.4.3  倪胡剪枝
  2.5  产生式系统
    2.5.1  产生式系统组成
    2.5.2  产生式系统推理
  2.6  小结
  习题
第3章  群智能算法和多目标优化方法
  3.1  遗传算法
    3.1.1  遗传算法概述
    3.1.2  遗传算法的构成
    3.1.3  遗传算法的遗传算子
    3.1.4  遗传算法示例
  3.2  蚁群算法
    3.2.1  蚁群算法基本原理
    3.2.2  蚁群算法应用示例
  3.3  粒子群算法
    3.3.1  粒子群算法基本原理
    3.3.2  粒子群算法的实现过程
  3.4  .全局搜索策略
    3.4.1  局部搜索
    3.4.2  模拟退火算法
    3.4.3  禁忌搜索算法
  3.5  模糊推理方法
    3.5.1  模糊集和隶属度
    3.5.2  模糊推理
  3.6  多目标优化方法
    3.6.1  多目标优化算法
    3.6.2  非支配解
    3.6.3  Pareto优化解
    3.6.4  多目标进化优化方法
    3.6.5  多学科设计优化
  3.7  小结
  习题
第4章  机器学习与深度学习
  4.1  机器学习
    4.1.1  机器学习模型
    4.1.2  机器学习系统
  4.2  机器学习方法
    4.2.1  决策树学习
    4.2.2  K-近邻算法
    4.2.3  支持向量机
    4.2.4  贝叶斯学习
    4.2.5  强化学习
    4.2.6  知识发现和数据挖掘
  4.3  人工神经网络与深度学习
    4.3.1  人工神经网络
    4.3.2  卷积神经网络
    4.3.3  生成式对抗网络
    4.3.4  迁移学习
    4.3.5  深度学习的应用
  4.4  小结
  习题
第5章  计算机视觉感知
  5.1  计算机视觉概述
    5.1.1  机器视觉
    5.1.2  计算机视觉
  5.2  图像信息处理基础
    5.2.1  图像处理
    5.2.2  边缘检测
    5.2.3  图像特征提取与匹配
  5.3  基于深度模型的视觉方法
  5.4  计算机视觉应用
    5.4.1  同步定位与地图构建
    5.4.2  计算机视觉应用案例
  5.5  小结
  习题
第6章  自然语言处理
  6.1  自然语言理解的概念
    6.1.1  词法分析
    6.1.2  句法分析
    6.1.3  语义分析
  6.2  机器翻译
    6.2.1  概述
    6.2.2  统计机器翻译
    6.2.3  神经网络机器翻译
  6.3  语音识别
    6.3.1  语音识别原理
    6.3.2  语音识别应用
  6.4  预训练语言模型
    6.4.1  BERT语言模型
    6.4.2  GPT语言模型
    6.4.3  ChatGPT
  6.5  小结
  习题
第7章  智能制造概述
  7.1  智能制造的发展背景
  7.2  智能制造的技术机理
    7.2.1  智能制造的基本范式
    7.2.2  面向智能制造的人-信息-物理系统
  7.3  智能制造的基本组成
    7.3.1  智能制造系统基本组成
    7.3.2  智能制造系统集成
  7.4  智能制造的共性赋能技术
    7.4.1  数字化技术是智能制造的数字躯干
    7.4.2  网络化技术是智能制造的数字神经
  7.41  3智能化技术是智能制造的数字大脑
  7.5  小结
  习题
第8章  人工智能在智能制造中的应用
  8.1  人工智能在智能制造中的应用概述
    8.1.1  人工智能在智能制造中的应用分类
    8.1.2  人工智能在智能制造中的应用实例
  8.2  人工智能在设计辅助决策中的应用
    8.2.1  基于知识图谱的适应性设计辅助决策框架
    8.2.2  面向适应性设计的知识图谱构建
    8.2.3  适应性设计辅助决策生成
  8.3  人工智能在工艺路线优化中的应用
    8.3.1  工艺路线多目标优化模型建立
    8.3.2  基于深度强化学习的工艺路线优化方法
  8.4  人工智能在加工过程监控中的应用
  8.5  人工智能在智能装备中的应用
    8.5.1  智能制造装备
    8.5.2  智能机器人
    8.5.3  基于增强现实的手术导航
  8.6  人工智能在制造服务中的应用
    8.6.1  智能服务的形式
    8.6.2  智能服务的组织
    8.6.3  服务型制造
  8.7  小结
  习题
参考文献

内容摘要
全书共分为8章，第1章为人工智能概述，介绍人工智能的基本概念、发展历程和研究领域等；第2章为知识表示与搜索策略，为读者提供知识表示的常用方法、
知识图谱和问题求解的搜索策略；第3章为群智能算法和多目标优化方法，通过模拟自然界的智能行为和算法以及多目标优化方法，拓宽解决问题的思路；第4章为机器学习与深度学习，这是人工智能中最引人注目的领域之一，介绍机器学习的原
理、应用和局限性；第5章为计算机视觉感知，介绍如
何模仿人类视觉系统，实现对图像和视频的理解与分析；第6章为自然语言处理，介绍如何理解、处理和生成人类语言，了解语言在智能系统中的作用；第7章为智能制造概述，以周济院士等多位院士编写的《智能制造导论》为依据，介绍智能制造的基本概念，了解新一代信息技术（数字化、网络化、智能化技术）作为赋能技
术如何作用于智能制造；第8章为人工智能在智能制造中的应用，引入在国家重点研发计划项目等中的应用案例，介绍人工智能如何在智能制造设计、工艺、制造装备、制造服务等方面发挥作用，推动智能制造的实施应用。