人工智能基础
智能制造专家与人工智能专家鼎力合作:从智能制造视角学习人工智能,用人工智能技术赋能智能制造。

作者:赵海燕、吴潮潮、朱道也

丛书名:智能制造系列教材

定价:49元

印次:1-1

ISBN:9787302676355

出版日期:2024.12.01

印刷日期:2024.12.27

图书责编:刘杨

图书分类:教材

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当今世界,人工智能的发展正以惊人的速度席卷全球,成为引领科技创新、提升人民生活品质的核心引擎之一。同时,它还以前所未有的力度赋能制造业,推动其向智能制造的崭新阶段迈进。本书是面向智能制造相关专业的人工智能基础教材,全书共分9章,涵盖了简明数学基础、核心算法架构、典型应用案例,涉及群智能算法、机器学习、深度学习、人工智能大模型等重要内容。本书由智能制造专家与人工智能专家合作编写,既保证了知识体系上符合人工智能领域的科学性,又在具体知识点的展开上具有智能制造领域应用目标导向。 本书可作为智能制造专业的教材,也可作为机械类、材料类、电气类、电子信息类以及其他相关专业学生学习人工智能课程的教材。

赵海燕,男,清华大学机械工程系长聘教授,博士生导师,长期从事成形制造过程建模与仿真的理论和方法、人工智能在先进制造技术中的应用等方面的研究。

前言 人工智能(artificial intelligence, AI)的发展如此迅速,必将深刻改变 人类社会的方方面面。新一代人工智能与先进制造深度融合形成的智能制造技术,正在成为新一轮工业革命的核心驱动力,并推动世界各国将智能制造的发展上升为国家战略。因此,学习和掌握人工智能领域的一些基本理论与方法,对于智能制造相关专业学生与科技工作者的综合发展是十分有益的。然而,人工智能是一个大领域,全方位地探索这一领域也许较为困难且缺乏一定针对性。 基于此,本书旨在为人工智能学科基础知识和智能制造学科应用需求之间构建桥梁,力求既保证知识体系上符合人工智能领域的科学性,又在具体知识点的展开上具有智能制造领域思维特点和应用目标导向。本书首先介绍人工智能的基本定义、发展历史、主要应用等方面,然后从人工智能所需的数学基础、群智能算法讲起,随后着重介绍目前人工智能的研究主流——机器学习和深度学习,最后介绍目前发展最为迅猛的人工智能大模型。 作为“智能制造系列教材”之一,本书面向对人工智能的基本理论和概念缺乏深入了解的学生 和工程技术人员,方便他们快速学习人工智能相关知识并应用到智能制造等学科的科研和工程中。在各部分知识点的介绍中,我们适当以智能制造相关内容为切入点,旨在为智能制造相关专业的学生、老师和从业者提供参考。 本书的内容由浅入深,理论与实际相结合,构建了基础理论与典型应用的完善体系, 共分为9章。第1章给出人工智能的基本定义、发展历程及主要应用; 第2章 概述人工智能的数学基础; 第3章讨论群智能算法; 第4章介绍机器学习; 第5章...

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第1章绪论

1.1人工智能的基本定义

1.1.1人工智能的概念与特征

1.1.2人工智能的学科体系

1.2人工智能发展历程简介

1.2.1人工智能的主要发展阶段

1.2.2人工智能的三大学派

1.2.3人工智能发展战略规划

1.3人工智能的主要应用方向

1.4本章小结

习题

参考文献

第2章数学基础

2.1逻辑基础

2.1.1知识表示

2.1.2推理方法

2.2计算基础

2.2.1计算复杂性

2.2.2线性代数

2.2.3微积分

2.3概率基础

2.3.1不确定性的量化

2.3.2概率推理基础

2.4本章小结

习题

参考文献

第3章群智能算法

3.1群智能算法概述

3.2遗传算法

3.2.1遗传算法的基本原理

3.2.2遗传算法的一般步骤

3.3粒子群优化算法

3.4蚁群算法

3.5本章小结

习题

参考文献

第4章机器学习

4.1机器学习概述

4.2线性回归

4.3支持向量机

4.3.1支持向量与间隔

4.3.2对偶问题与核函数

4.4决策树

4.5随机森林

4.6本章小结

习题

参考文献

第5章人工神经网络

5.1人工神经网络概述

5.2神经元模型

5.3多层感知机

5.3.1多层感知机模型

5.3.2神经网络的表达能力与近似理论

5.3.3反向传播算法

5.4多层感知机的改进

5.4.1提高训练效率

5.4.2过拟合与正则化

5.4.3深度网络训练

5.5本章小结

习题

参考文献

第6章卷积神经网络

6.1卷积神经网络概述

6.2卷积神经...

本书可作为智能制造、机械类、材料类、电气类、电子信息科学类以及其他智能制造相关专业的本科生学习人工智能课程的教材。