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面向行業(yè)應(yīng)用的人工智能

出版社：中國電力出版社出版時間：2020-03-01
開本： 大16開 頁數(shù)： 96
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面向行業(yè)應(yīng)用的人工智能 版權(quán)信息

面向行業(yè)應(yīng)用的人工智能 本書特色

這本書來自于對于IEC WSB（國際電工委員會市場戰(zhàn)略局）的白皮書《Artificialintelligence across industries》的翻譯，并獲得對方的授權(quán)。當(dāng)前人工智能技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展迅猛，對于該領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識、發(fā)展需求、驅(qū)動因素、技術(shù)內(nèi)涵，應(yīng)用等方面市場尚缺少較為完整的介紹。因此本書的出版將進一步普吉人工智能技術(shù)應(yīng)用及標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展等知識和信息，滿足相關(guān)從業(yè)人員科學(xué)技術(shù)研究和知識獲取的需要。白皮書主要介紹了人工智能發(fā)展的必要性、人工智能近年來發(fā)展迅猛的推動因素，常見的人工智能技術(shù)，人工智能的應(yīng)用部署，當(dāng)前人工智能技術(shù)面對的挑戰(zhàn)，人工智能標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)情況以及*后的結(jié)論及建議。

面向行業(yè)應(yīng)用的人工智能 內(nèi)容簡介

這本書來自于對于IEC WSB(國際電工委員會市場戰(zhàn)略局)的白皮書《Artificialintelligence across industries》的翻譯，并獲得對方的授權(quán)。當(dāng)前人工智能技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展迅猛，對于該領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識、發(fā)展需求、驅(qū)動因素、技術(shù)內(nèi)涵，應(yīng)用等方面市場尚缺少較為完整的介紹。因此本書的出版將進一步普吉人工智能技術(shù)應(yīng)用及標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展等知識和信息，滿足相關(guān)從業(yè)人員科學(xué)技術(shù)研究和知識獲取的需要。白皮書主要介紹了人工智能發(fā)展的必要性、人工智能近年來發(fā)展迅猛的推動因素，常見的人工智能技術(shù)，人工智能的應(yīng)用部署，當(dāng)前人工智能技術(shù)面對的挑戰(zhàn)，人工智能標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)情況以及*后的結(jié)論及建議。

面向行業(yè)應(yīng)用的人工智能 目錄

序言 執(zhí)行摘要 致謝 縮略語表 詞匯表 **章 簡介 1.1 人工智能：是奇跡還是海市蜃樓 1.2 人工智能從寒冬到重生 1.3 伴隨風(fēng)險與挑戰(zhàn)而來的巨大機遇 1.4 人工智能定義 1.5 白皮書范圍 1.6 白皮書概述 第二章 人工智能需求 2.1 自然資源短缺 2.2 氣候變化 2.3 人口趨勢 2.4 經(jīng)濟政策 2.5 服務(wù)和產(chǎn)品定制 第三章 人工智能的賦能者與驅(qū)動力 3.1 人工智能賦能者 3.1.1 計算力提升 3.1.2 數(shù)據(jù)可用性 3.1.3 改進的算法 3.2 人工智能驅(qū)動者 3.2.1 云計算和邊緣計算 3.2.2 物聯(lián)網(wǎng) 3.2.3 大數(shù)據(jù) 3.2.4 消費者接受度 第四章 人工智能內(nèi)涵 4.1 機器學(xué)習(xí)類別 4.1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 4.1.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 4.1.3 強化學(xué)習(xí) 4.2 當(dāng)前的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng) 4.2.1 計算機視覺 4.2.2 異常檢測 4.2.3 時間序列分析 4.2.4 自然語言處理 4.2.5 推薦系統(tǒng) 4.3 機器學(xué)習(xí)算法 4.3.1 決策樹 4.3.2 支持向量機 4.3.3 樸素貝葉斯 4.3.4 尼近鄰 4.3.5 后均值 4.3.6 隱馬爾科夫模型 4.3.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.3.8 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.3.9 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第五章 人工智能的部署 5.1 智能家居中的人工智能 5.1.1 智能電視控制系統(tǒng) 5.1.2 浴室白助服務(wù)系統(tǒng) 5.1.3 智能食品識別系統(tǒng) 5.1.4 智能家居的挑戰(zhàn) 5.2 智能制造中的人工智能 5.2.1 預(yù)測性維護 5.2.2 協(xié)作機器人 5.2.3 質(zhì)量控制 5.2.4 智能制造的挑戰(zhàn) 5.3 智能交通和汽車行業(yè)的人工智能 5.3.1 自動駕駛 5.3.2 交通管理 5.3.3 交通機器人 5.3.4 智能交通面臨的挑戰(zhàn) 5.4 智能能源中的人工智能 5.4.1 電網(wǎng)管理和運營 5.4.2 消費者參與和服務(wù) 5.4.3 集成智能能源平臺 5.4.4 智能能源挑戰(zhàn) 第六章 人工智能技術(shù)帶來的改變 6.1 社會和經(jīng)濟挑戰(zhàn) 6.1.1 決策方式的改變 6.1.2 先進供應(yīng)鏈運營 6.2 數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn) 6.2.1 選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù) 6.2.2 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù) 6.3 算法相關(guān)挑戰(zhàn) 6.3.1 魯棒性 6.3.2 遷移學(xué)習(xí) 6.3.3 可解釋性 6.3.4 目標(biāo)函數(shù) 6.4 基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的挑戰(zhàn) 6.4.1 硬件瓶頸 6.4.2 平臺和框架的缺乏 6.5 可靠性挑戰(zhàn) 6.5.1 信任 6.5.2 隱私 6.5.3 安全 6.6 法律法規(guī)相關(guān)的挑戰(zhàn) 6.6.1 責(zé)任 6.6.2 隱私 6.6.3 倫理 第七章 人工智能的標(biāo)準(zhǔn)化差距 7.1 人工智能的標(biāo)準(zhǔn)化活動 7.1.1 ISO/IECJTC1 7.1.2 IEC 7.1.3 ISO 7.1.4 ITU 7.1.5 IEEE 7.1.6 ETSI 7.1.7 中國的標(biāo)準(zhǔn)化活動 7.1.8 美國的標(biāo)準(zhǔn)化活動 7.1.9 歐洲人工智能聯(lián)盟 7.1.10 聯(lián)盟和其他組織 7.2 標(biāo)準(zhǔn)化差距 7.2.1 統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型和語義 7.2.2 基于數(shù)據(jù)模型的通用本體 7.2.3 人工智能算法的驗證 7.2.4 人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的基準(zhǔn)和評估 第八章 結(jié)論與建議 8.1 行業(yè)建議 8.2 監(jiān)管建議 8.3 IEC及其委員會建議 附錄A 未來發(fā)展 A.1 生物學(xué)啟發(fā)的人工智能 A.2 人類/人工智能交互 A.3 人工智能支持的數(shù)字孿生 A.4 自動機器學(xué)習(xí) 參考文獻(xiàn)
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面向行業(yè)應(yīng)用的人工智能 作者簡介

高昆侖，教授級高級工程師、國網(wǎng)公司科技領(lǐng)軍人才、國務(wù)院政府特殊津貼專家，現(xiàn)任全球能源互聯(lián)網(wǎng)研究院有限公司計算及應(yīng)用研究所所長、國家電網(wǎng)公司電力系統(tǒng)人工智能聯(lián)合實驗室主任、大數(shù)據(jù)算法與分析技術(shù)國家工程實驗室副主任，主持國家重點研發(fā)專項、863等科技課題15項，獲國家科技進步二等獎1項，中國電力科學(xué)技術(shù)等省部級科技一等獎4項。目前重點研究方向為人工智能、大數(shù)據(jù)及高性能計算技術(shù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用。

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