人工智能技術與應用(案例版)(簡體書)
商品資訊
系列名:化學工業出版社“十四五”普通高等教育規劃教材.高等院校智能製造人才培養系列教材
ISBN13:9787122464040
出版社:化學工業出版社
作者:儀登利
出版日:2025/01/01
裝訂/頁數:平裝/278頁
規格:24cm*17cm (高/寬)
版次:一版
商品簡介
為了適應人工智能技術的快速發展,實現智能製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,使讀者更輕鬆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製造工程、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。
序
人工智能是當前全球最熱門的話題之一,是21世紀引領世界未來科技領域發展和生活方式轉變的風向標。人工智能技術正在改變傳統的製造業,從蒸汽機的發明引爆第一次工業革命以來,製造業已經歷機械化、電氣自動化和數字化三個階段,正進入以智能化為代表的工業4.0發展階段。2017年,國務院發布《新一代人工智能發展規劃》並首次將人工智能寫入政府工作報告。2018年,發布《高等學校人工智能創新行動計劃》,提出高校未來將形成“人工智能 X”的復合專業培養新模式,並引導高校不斷提升人工智能領域科技創新、人才培養和服務國家需求能力,為我國人工智能發展提供戰略支持。中國已發展成為製造大國,正在向製造強國邁進,製造業正在加速轉型升級,我們要把握本輪製造業網絡化、智能化發展機遇,充分認識其緊迫性和重要性。
隨著人工智能、大數據、物聯網、云計算等新興科技的發展,全球製造業開始進入新一輪變革浪潮,對智能製造人才的需求也急劇增加。高校智能製造工程專業人才培養模式和知識體系的完善,急需智能製造系列教材來提供有效保障。《人工智能技術與應用(案例版)》面向應用型人才培養模式,根據企業人才需求,以邁進人工智能領域的學習路徑為切入點,按照人工智能產業鏈條進行課程內容設計,從案例導入、應用理解、概念原理闡述到應用場景,順序引導讀者逐步深入理解人工智能技術與應用。本書切入日常生活與工作場景,利用高效的Python代碼進行人工智能算法實現,讓讀者可從中學到一些核心的人工智能+應用的開發技術,包括人臉識別、車牌號碼識別、疾病預測、氣象數據分析、情感分析等,使讀者能夠邊學邊用,通過案例加深對人工智能的應用和算法的理解。
本書的順利撰寫得到了遼寧工業大學杜鵬老師、冶金自動化研究設計院裝備材料研究設計所邊巖所長、沈陽新松機器人自動化股份有限公司徐濤經理、遼寧嘉華機器人有限公司張純紅董事長,以及營口理工學院白春聰、鄒健老師,孫宏偉、遲爽、宋一平、許美靜、林磊、湯侯雨、李星儀、王巍翰等同學的支持與幫助,在此一並表示感謝。
本書配有課件、習題參考答案、拓展閱讀等資源,可掃描書中二維碼獲取。
由於作者水平有限,書中難免存在不足及疏漏之處,懇請讀者給予指正,以便及時增補。
編者
目次
第一篇 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 3
1.1 人工智能在我們身邊 4
1.1.1 智能手機 4
1.1.2 智能家居 6
1.1.3 聊天機器人 8
1.2 人工智能的概念 9
1.2.1 人工智能基本概念 9
1.2.2 人工智能的內涵與外延 11
1.3 人工智能發展歷程 13
1.3.1 人工智能起源與發展 14
1.3.2 人工智能主要學派 23
1.4 人工智能應用開發 24
1.4.1 人工智能應用開發流程 25
1.4.2 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 31
2.1 知識與知識表示 31
2.1.1 知識概述 31
2.1.2 知識表示概述 32
2.2 謂詞邏輯表示法 33
2.3 產生式表示法 35
2.3.1 產生式表示的含義 35
2.3.2 產生式表示的基本方法 35
2.3.3 產生式系統 36
2.4 知識圖譜 36
2.4.1 知識圖譜概念 36
2.4.2 知識圖譜起源與發展 37
2.4.3 知識圖譜的構建 39
2.4.4 知識圖譜特點 41
2.4.5 知識圖譜的應用 41
2.4.6 知識圖譜前景與挑戰 43
2.5 產生式知識表示案例 43
2.5.1 案例描述 43
2.5.2 建立產生式系統 44
2.5.3 推理過程 45
2.5.4 案例實踐——基於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 50
3.1 搜索概述 50
3.2 盲目搜索 51
3.2.1 深度優先搜索 52
3.2.2 寬度優先搜索 52
3.2.3 回溯搜索 53
3.3 啟發式搜索 54
3.3.1 爬山算法 54
3.3.2 A算法與A*算法 55
3.3.3 模擬退火算法 55
3.4 推理 57
3.4.1 推理概述 57
3.4.2 演繹推理 60
3.4.3 歸納推理 60
3.5 八數碼狀態搜索案例 61
3.5.1 案例描述 61
3.5.2 分析搜索過程 61
3.5.3 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 人工智能在製造業的應用 66
本章思維導圖 66
本章學習目標 67
4.1 智能製造概述 68
4.1.1 製造業概述 68
4.1.2 智能製造概念 70
4.2 智能製造產業綜述 71
4.2.1 “AI 製造業”的意義 71
4.2.2 “AI 製造業”產業綜述 73
4.2.3 智能工廠內涵與基本架構 74
4.2.4 “AI 製造業”未來趨勢 76
4.3 人工智能的典型產品——機器人 77
4.3.1 機器人的定義 77
4.3.2 機器人的分類 77
4.3.3 機器人的主要特徵及應用 79
4.3.4 人工智能和機器人 81
4.3.5 智能機器人 83
4.4 人工智能在製造業的應用案例 84
4.4.1 預防性維修 84
4.4.2 數字孿生在工廠的應用 86
4.4.3 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 91
5.1 工業機器人概述 92
5.1.1 工業機器人概念 92
5.1.2 工業機器人發展歷程 92
5.1.3 工業機器人組成 94
5.1.4 工業機器人核心部件及產業鏈 96
5.1.5 工業機器人分類 97
5.1.6 具身智能工業機器人概念與原理 100
5.2 智能工業機器人的應用 101
5.2.1 智能工業機器人在裝配生產在線的應用 102
5.2.2 智能工業機器人在焊接生產在線的應用 103
5.2.3 智能工業機器人在搬運生產在線的應用 105
5.2.4 工業機器人系統應用案例 105
5.3 智能技術——機器視覺 109
5.3.1 機器視覺概述 109
5.3.2 機器視覺原理 115
5.4 機器視覺案例實踐 118
5.4.1 案例實踐——形位識別 118
5.4.2 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 132
6.1 智能語音機器人概述 132
6.1.1 智能語音機器人概念 132
6.1.2 智能語音機器人分類 133
6.2 智能語音機器人的應用 134
6.2.1 智能語音機器人在生活上的應用 135
6.2.2 智能語音機器人在生產上的應用 135
6.3 智能技術——語音識別 137
6.3.1 語音識別概述 137
6.3.2 語音識別系統 140
6.4 語音識別應用案例 144
6.4.1 案例實踐——語音打開記事本 144
6.4.2 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 149
7.1 智能汽車概述 150
7.1.1 智能汽車概念 150
7.1.2 智能汽車組成 152
7.1.3 智能汽車起源與發展 156
7.1.4 智能汽車的挑戰與未來 158
7.2 自動駕駛車輛的應用 158
7.2.1 自動駕駛分級 159
7.2.2 自動駕駛車輛在智能交通中的應用 160
7.2.3 自動駕駛車輛在國防安全領域的應用 162
7.3 智能技術——機器學習 163
7.3.1 機器學習基本概念 163
7.3.2 機器學習發展歷程 165
7.3.3 機器學習類型 168
7.3.4 機器學習過程 169
7.4 線性回歸 170
7.4.1 線性回歸概念 170
7.4.2 線性回歸基本思想 170
7.4.3 線性回歸的應用 172
7.5 聚類 172
7.5.1 聚類基本概念 172
7.5.2 聚類基本過程 173
7.6 關聯分析 173
7.7 支持向量機 174
7.8 決策樹 175
7.9 機器學習應用案例 176
7.9.1 案例實踐——車牌號碼識別 176
7.9.2 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 183
8.1 智能醫療機器人概述 184
8.1.1 智能醫療機器人概念 184
8.1.2 智能醫療機器人類型 184
8.1.3 AI在醫療領域的應用 186
8.1.4 AI在醫療領域面臨的挑戰 190
8.2 智能醫療機器人的應用 191
8.2.1 手術機器人 191
8.2.2 康復機器人 194
8.3 智能技術——深度學習 198
8.3.1 深度學習概述 198
8.3.2 深度學習的起源與發展 200
8.3.3 深度學習分類 202
8.3.4 深度學習應用場景 202
8.3.5 深度學習訓練過程 203
8.4 深度學習應用案例 205
8.4.1 案例實踐——病毒感染動態顯示 205
8.4.2 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 213
9.1 智能農業機器人概述 213
9.1.1 智能農業機器人概念 213
9.1.2 智能農業機器人發展歷程 214
9.1.3 智能農業機器人關鍵技術及特點 215
9.1.4 智能農業機器人類型 217
9.1.5 AI在農業領域面臨的挑戰 218
9.2 人工智能在農業領域的應用 219
9.2.1 人工智能助農領域 220
9.2.2 采摘機器人 224
9.2.3 無人駕駛農業機器人 227
9.3 智能技術——神經網絡 231
9.3.1 神經網絡概述 231
9.3.2 BP模型和M-P模型 235
9.4 神經網絡應用案例 238
9.4.1 案例實踐——顏色識別 238
9.4.2 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 249
10.1 智能服務機器人概述 250
10.1.1 智能服務機器人概念 250
10.1.2 智能服務機器人類型及特點 250
10.1.3 智能服務機器人技術特點 251
10.1.4 智能服務機器人的發展 252
10.2 智能服務機器人的應用 254
10.2.1 智能餐飲服務機器人 254
10.2.2 智能物流服務機器人 256
10.3 智能技術——自然語言處理 261
10.3.1 自然語言處理概述 261
10.3.2 NLP常見任務 267
10.3.3 NLP典型應用 268
10.4 自然語言處理應用案例 270
10.4.1 案例實踐——情感分析 270
10.4.2 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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