工業(yè)人工智能：發(fā)展趨勢(shì)、應(yīng)用場(chǎng)景與前沿案例

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	[德] 烏爾里?！ど吕?著，陳詠梅譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115570710	出版時(shí)間：	2021-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	237	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用目前還處于起步階段，有著非常大的發(fā)展空間，但也面臨著很多現(xiàn)實(shí)問題，一些工業(yè)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)，已經(jīng)做出了很多有價(jià)值的嘗試和探索。《工業(yè)人工智能發(fā)展趨勢(shì)、應(yīng)用場(chǎng)景與前沿案例》是《工業(yè)4.0》一書的作者烏爾里希·森德勒的又一部力作。全書對(duì)工業(yè)人工智能做了科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩x，系統(tǒng)分析了人工智能技術(shù)正在全球開啟的新工業(yè)化進(jìn)程，列舉了人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中的一系列應(yīng)用場(chǎng)景，介紹了正在蓬勃發(fā)展的工業(yè)平臺(tái)、制造業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新的商業(yè)模式。此外，本書還收錄了西門子、ABB、達(dá)索系統(tǒng)、亞琛工業(yè)大學(xué)工程工具實(shí)驗(yàn)室等企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)在工業(yè)人工智能領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)應(yīng)用與科研成果的一手資料，為還在摸索中前進(jìn)的國內(nèi)企業(yè)提供了企業(yè)的核心經(jīng)驗(yàn)與方法?！豆I(yè)人工智能發(fā)展趨勢(shì)、應(yīng)用場(chǎng)景與前沿案例》適合政府決策者、國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)的中高層管理者、工業(yè)人工智能理論與應(yīng)用方面的人員參考閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　[德]烏爾里希.森德勒（Ulrich Sendler）德國海爾布隆大學(xué)精密儀器工程學(xué)碩士；工業(yè)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的技術(shù)分析師和作家；費(fèi)爾達(dá)芬工業(yè)峰會(huì)的發(fā)起人和組織者；2014年，主編并出版《工業(yè)4.0》，將“工業(yè)4.0”的概念推向全球。

圖書目錄

第一章什么是工業(yè)人工智能
1．1　本書主題
1．2　工業(yè)人工智能的特性
1．3　工業(yè)人工智能的理論與實(shí)踐
第二章　人工智能簡(jiǎn)史
2．1　概念解讀：自然智能與人工智能
2．2專家系統(tǒng)，人工智能的強(qiáng)與弱
2．3　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第三章　新工業(yè)化史
3．1　德國：從自動(dòng)化技術(shù)到工業(yè)4．0
3．2　美國：硅谷與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
3．3　中國制造令人刮目相看
第四章　人工智能技術(shù)的現(xiàn)狀
4．1　數(shù)據(jù)科學(xué)
4．2　機(jī)器如何學(xué)習(xí)
4．3　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：適用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇
4．4　機(jī)器學(xué)習(xí)什么
第五章　工業(yè)人工智能的價(jià)值與挑戰(zhàn)
5．1　為什么需要工業(yè)人工智能，在哪些方面需要它
5．2　位于云端、邊緣云和芯片上的人工智能
5．3　安全第一
5．4　關(guān)于倫理的問題
第六章　工業(yè)平臺(tái)
6．1　新興生態(tài)系統(tǒng)
6．2　B2B 平臺(tái)
6．3　工業(yè)平臺(tái)的各個(gè)層面
6．4　平臺(tái)社區(qū)
第七章　正在進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)
7．1　點(diǎn)擊工進(jìn)行算法訓(xùn)練，而不是負(fù)責(zé)任地使用人工智能
7．2　工業(yè)領(lǐng)域正等待工業(yè)人工智能重要代表的閃亮出場(chǎng)
第八章　ABB——從工業(yè)自動(dòng)化到工業(yè)自主化
8．1　ABB Ability 工業(yè)平臺(tái)
8．2　設(shè)備運(yùn)營的例子
8．3　機(jī)器人應(yīng)用的例子
8．4　數(shù)據(jù)和人工智能系統(tǒng)的歸屬權(quán)
8．5　安全性絕對(duì)優(yōu)先
8．6　來自歐洲的可信賴人工智能
8．7　工業(yè)客戶面臨的挑戰(zhàn)
第九章　達(dá)索系統(tǒng)：一個(gè)連貫的數(shù)據(jù)鏈
9．1　從CAD軟件到整體解決方案
9．2　發(fā)現(xiàn)并再利用
9．3　了解背景關(guān)系，提供解決方案
9．4　實(shí)驗(yàn)室里的人工智能
9．5　應(yīng)用案例與數(shù)據(jù)獲取
第十章　OWL：中型企業(yè)的人工智能聯(lián)合組織
10．1　人工智能產(chǎn)品創(chuàng)造的黃頁電話簿
10．2　可信賴的數(shù)據(jù)空間
10．3　人工智能工程解決方案的應(yīng)用商店
10．4　可自行配置的工業(yè)應(yīng)用
第十一章　西門子公司——數(shù)字化的先驅(qū)
11．1　經(jīng)驗(yàn)是創(chuàng)新的基礎(chǔ)
11．2　從科研項(xiàng)目到投入生產(chǎn)
11．3　流程知識(shí)與數(shù)據(jù)科學(xué)的整合
11．4　工業(yè)云平臺(tái)MindSphere
11．5　西門子作為人工智能先驅(qū)所承擔(dān)的責(zé)任
第十二章　亞琛工業(yè)大學(xué)的基準(zhǔn)研究：企業(yè)成功引入人工智能系統(tǒng)的關(guān)鍵
要素
12．1　研究重點(diǎn)
12．2　研究過程
12．3　問卷設(shè)計(jì)
12．4　研究評(píng)估
12．5　案例研究和公司訪問
12．6　成功要素
12．7　前沿實(shí)踐案例：杜爾系統(tǒng)
12．8　前沿實(shí)踐案例：空中客車
12．9　前沿實(shí)踐案例：3M 德國有限公司
第十三章　制造業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（IoP）