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AIGC驅動工業智能設備:系統設計與行業實踐:system design and industry practices
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AIGC驅動工業智能設備:系統設計與行業實踐:system design and industry practices 版權信息
- ISBN：9787111772309
- 條形碼：9787111772309 ; 978-7-111-77230-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
AIGC驅動工業智能設備:系統設計與行業實踐:system design and industry practices 本書特色
1.簡單易懂：將復雜抽象的原理，以通俗易懂的語言和貼近生活的小案例進行講解，降低學習門檻。2.實際性：所有應用與案例均源自真實的行業需求，系統設計過程緊貼實際工作場景，具備很強的落地性。3.前瞻性：在AIGC工業應用尚處于發展初期的背景下，本書結合行業特性與技術趨勢，提供具有前瞻視角的解決方案。
AIGC驅動工業智能設備:系統設計與行業實踐:system design and industry practices 內容簡介
（1）AI與AIGC基礎知識：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，為后續章節的深入學習打下良好基礎。（2）智能設備上的AIGC系統設計：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。（3）AIGC關鍵工業領域的應用：深入剖析具體的案例，展示AIGC技術在不同工業領域中的實際應用。通過分析成功應用案例中的挑戰和解決方案，提供實戰經驗，便于讀者在實際工作中更好地應用AIGC技術。
AIGC驅動工業智能設備:系統設計與行業實踐:system design and industry practicesAIGC驅動工業智能設備:系統設計與行業實踐:system design and industry practices 前言
前 言
為何寫作本書
人工智能生成內容（AIGC）技術，作為當前科技發展的前沿領域，展現出廣闊的前景和多樣化的應用場景。AIGC技術通過深度學習和自然語言處理等人工智能手段，自動生成高質量的文本、圖像、音頻、視頻等內容。這項技術不僅在內容創作領域引起了廣泛關注，還在多個行業中展示了其強大的應用潛力。
（1）AIGC技術前景
提升內容生產效率：AIGC技術能夠顯著提高內容創作的速度和質量，從而大幅減少人工創作的時間和成本。這對于媒體、廣告、娛樂等行業尤為重要，能夠滿足日益增長的內容需求。
個性化內容定制：通過分析用戶數據，AIGC技術可以生成高度個性化的內容，滿足用戶的特定需求和偏好。例如，在電商平臺上，AIGC可以為不同用戶生成個性化的商品描述和推薦。
AIGC驅動工業智能設備:系統設計與行業實踐:system design and industry practices 目錄
目 錄
前言
**部分 AI與AIGC基礎知識
第1章 從AI到AIGC 2
1.1 AIGC技術概述 2
1.2 AIGC在智能設備中的應用場景 3
第2章 AI技術基礎 5
2.1 機器學習 5
2.1.1 機器學習原理 5
2.1.2 監督學習 11
2.1.3 半監督學習 12
2.1.4 無監督學習 13
2.2 深度學習 14
2.2.1 深度學習原理 14
2.2.2 神經網絡原理 19
2.2.3 深度學習框架 24
2.3 常用的算法 27
2.3.1 監督算法 27
2.3.2 無監督算法 29
2.3.3 半監督算法 31
第3章 深度學習的訓練與數據集制作 32
3.1 深度學習的訓練原理 32
3.1.1 模型訓練過程中的學習原理 33
3.1.2 不同場景選擇不同的訓練方式 35
3.1.3 針對特定環境選擇設備 40
3.2 如何制作數據集 44
3.2.1 工業數據的相似性 44
3.2.2 圖像類數據的處理 54
3.2.3 非圖像類數據的處理 59
3.3 如何進行模型調整與結果評估 64
3.3.1 結合應用場景與需求平衡模型性能 64
3.3.2 什么樣的模型是合格的 65
3.3.3 如何調整使模型趨于合格 66
第4章 多模態數據處理 68
4.1 如何融合不同信息源的信息 68
4.1.1 不同類型的傳感器數據融合 69
4.1.2 傳感器數據與圖像數據融合 73
4.1.3 不同視覺端的圖像融合 76
4.2 如何利用不同信息源的數據學習目標知識 77
4.2.1 對不同信息源數據進行主成分分析 77
4.2.2 對各信息源知識進行相關性分析 81
4.2.3 多模態學習原理 85
4.3 多模態感知案例拆解 89
4.3.1 案例場景描述 89
4.3.2 需求分析 90
4.3.3 數據處理 92
4.3.4 主成分提取與相關性分析 94
4.3.5 實現模型學習的過程 97
第二部分 智能設備上的AIGC系統設計
第5章 AIGC系統的功能框架設計 102
5.1 如何設計AIGC功能框架 102
5.1.1 設計功能輸入與輸出 102
5.1.2 設計功能的數據流 111
5.1.3 制定功能接口規范 114
5.1.4 結合硬件環境預留功能節點 118
5.2 如何處理各種數據 119
5.2.1 數據的特點 119
5.2.2 結合硬件環境選擇數據處理技術 122
5.3 如何處理中文文本信息 125
5.3.1 語義分析 125
5.3.2 術語庫設計 131
5.4 如何生成任務 134
5.4.1 選擇策略 135
5.4.2 文本生成的標準設計 137
第6章 AIGC系統的迭代學習邏輯 141
6.1 系統學習過程中如何進行知識融合 141
6.1.1 了解知識融合的作用 141
6.1.2 基于統計方式的知識融合 142
6.1.3 基于深度學習方式的知識融合 146
6.2 系統學習過程中如何進行自適應調整 150
6.2.1 自適應調整的策略 150
6.2.2 對話模型的自適應調整 156
6.2.3 數據分析模型的自適應調整 159
6.2.4 視覺模型的自適應調整 167
6.3 用戶如何參與系統學習 172
第7章 AIGC系統整體設計 174
7.1 如何設計數據傳輸鏈路 174
7.1.1 硬件層面的通信協議選擇 174
7.1.2 軟件層面的通信協議選擇 175
7.1.3 數據鏈路設計 176
7.2 如何設計功能模塊 178
7.2.1 硬件相關功能設計 178
7.2.2 軟件相關功能設計 181
7.2.3 人機交互功能設計 184
7.2.4 數據存儲功能設計 186
7.3 如何設計系統業務邏輯 189
7.3.1 整機概念層邏輯設計 189
7.3.2 整機數據流設計 191
7.3.3 硬件控制邏輯設計 193
7.3.4 系統的集成邏輯設計 196
7.4 如何保障系統的安全 197
7.4.1 硬件狀態監控與預測 197
7.4.2 整機急停的系統響應邏輯 199
7.5 形成完整的AIGC系統 202
第三部分 AIGC在關鍵工業領域的應用
第8章 AIGC在傳感技術中的應用 206
8.1 傳感技術與AIGC融合應用的場景 206
8.1.1 工業自動化 206
8.1.2 過程控制 211
8.1.3 質量控制 213
8.1.4 設備維護 216
8.2 傳感技術與AIGC融合應用的實現 216
8.2.1 系統集成與優化 217
8.2.2 實時性與可靠性 222
8.3 案例分析：AIGC增強設備的感知能力 223
8.3.1 案例背景 223
8.3.2 方案介紹 225
第9章 AIGC在機器視覺中的應用 235
9.1 機器視覺與AIGC融合應用的場景 235
9.1.1 傳統的機器視覺 235
9.1.2 AI技術推動的機器視覺 239
9.1.3 AIGC在現階段機器視覺中的應用 241
9.2 機器視覺與AIGC融合應用的實現 242
9.2.1 圖像生成與編輯 242
9.2.2 圖像處理與增強 244
9.3 案例分析：AIGC給機器視覺帶來的改變 245
9.3.1 案例背景 245
9.3.2 方案介紹 249
第10章 AIGC在工業應用中的未來挑戰 258
10.1 不確定性問題 258
10.2 技術成本問題 260
10.3 可能的發展趨勢 261
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AIGC驅動工業智能設備:系統設計與行業實踐:system design and industry practices 作者簡介
劉冰
深圳市壹倍科技有限公司研發部算法負責人，10年深耕人工智能技術的行業應用，擁有豐富的實戰經驗。參與主導了7個千萬級預算的大型智能設備制造項目、智慧城市建設項目，全面負責智能系統技術架構設計與團隊管理，推動交付效率提升40%，成功幫助客戶生產產能提升1倍，創造營收數千萬。
帶領團隊專注于人工智能技術在多種行業的應用與落地。長期深耕工業智能、機器人視覺與控制系統、數據分析、互聯網人工智能領域。目前主要聚焦于精密視覺系統和專家系統的研究與開發。
在底層的算法研究與應用方面積累了深厚經驗，成果顯著，曾出版專業著作《貝葉斯算法與機器學習》。
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