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AIGC驅動工業智能設備(系統設計與行業實踐)/智能系統與技術叢書

作者：劉冰|責編:孫海亮
出版社：機械工業
ISBN：9787111772309

出版日期：2025/02/01
裝幀：平裝
頁數：263

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書從基礎入手，深入講解AI技術的基本概念和原理。通過通俗易懂的講解和示例，幫助讀者建立堅實的理論基礎，為後續章節的深入學習打下良好基礎。
本書詳細介紹AIGC技術在實際應用過程中的各種功能設計和實現方法。內容涵蓋演算法選擇、模型訓練、系統集成等各個環節，通過豐富的技術細節和設計策略，幫助讀者全面掌握AIGC技術的應用要點。

作者介紹

劉冰|責編:孫海亮
劉冰，畢業於重慶郵電大學。深圳市壹倍科技有限公司圖像演算法工程師&演算法研發組組長，主要從事精密類視覺系統、深度學習應用、商業數據分析、專家系統設計等相關的研究與工作。

前言
第一部分  AI與AIGC基礎知識
  第1章  從AI到AIGC
    1.1  AIGC技術概述
    1.2  AIGC在智能設備中的應用場景
  第2章  AI技術基礎
    2.1  機器學習
      2.1.1  機器學習原理
      2.1.2  監督學習
      2.1.3  半監督學習
      2.1.4  無監督學習
    2.2  深度學習
      2.2.1  深度學習原理
      2.2.2  神經網路原理
      2.2.3  深度學習框架
    2.3  常用的演算法
      2.3.1  監督演算法
      2.3.2  無監督演算法
      2.3.3  半監督演算法
  第3章  深度學習的訓練與數據集製作
    3.1  深度學習的訓練原理
      3.1.1  模型訓練過程中的學習原理
      3.1.2  不同場景選擇不同的訓練方式
      3.1.3  針對特定環境選擇設備
    3.2  如何製作數據集
      3.2.1  工業數據的相似性
      3.2.2  圖像類數據的處理
      3.2.3  非圖像類數據的處理
    3.3  如何進行模型調整與結果評估
      3.3.1  結合應用場景與需求平衡模型性能
      3.3.2  什麼樣的模型是合格的
      3.3.3  如何調整使模型趨於合格
  第4章  多模態數據處理
    4.1  如何融合不同信息源的信息
      4.1.1  不同類型的感測器數據融合
      4.1.2  感測器數據與圖像數據融合
      4.1.3  不同視覺端的圖像融合
    4.2  如何利用不同信息源的數據學習目標知識
      4.2.1  對不同信息源數據進行主成分分析
      4.2.2  對各信息源知識進行相關性分析
      4.2.3  多模態學習原理
    4.3  多模態感知案例拆解
      4.3.1  案例場景描述
      4.3.2  需求分析
      4.3.3  數據處理
      4.3.4  主成分提取與相關性分析
      4.3.5  實現模型學習的過程
……
第二部分  智能設備上的AIGC系統設計
第三部分　AIGC在關鍵工業領域的應用

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