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工业人工智能——发展趋势、应用场景与前沿案例 - (德)乌尔里希·森德勒(Ulrich Sendler)

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11.3 流程知识与数据科学的整合

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2024-04-30 11:29:50

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封面
版权信息
内容提要
推荐序一工业发展与人工智能技术的结合点
推荐序二工业自动化、信息化与工业人工智能
中文版序
前言
第一章什么是工业人工智能
- 1.1 本书主题
- 1.2 工业人工智能的特性
- 1.3 工业人工智能的理论与实践
第二章人工智能简史
- 2.1 概念解读：自然智能与人工智能
- 2.2专家系统，人工智能的强与弱
- 2.3 人工神经网络
第三章新工业化史
- 3.1 德国：从自动化技术到工业4.0
- 3.2 美国：硅谷与工业互联网
- 3.3 中国制造令人刮目相看
第四章人工智能技术的现状
- 4.1 数据科学
- 4.2 机器如何学习
- 4.3 人工神经网络：适用网络结构的选择
- 4.4 机器学习什么
第五章工业人工智能的价值与挑战
- 5.1 为什么需要工业人工智能，在哪些方面需要它
- 5.2 位于云端、边缘云和芯片上的人工智能
- 5.3 安全第一
- 5.4 关于伦理的问题
第六章工业平台
- 6.1 新兴生态系统
- 6.2 B2B平台
- 6.3工业平台的各个层面
- 6.4 平台社区
第七章正在进入工业领域的人工智能技术
- 7.1 点击工进行算法训练，而不是负责任地使用人工智能
- 7.2 工业领域正等待工业人工智能重要代表的闪亮出场
第八章 ABB——从工业自动化到工业自主化
- 8.1 ABB Ability工业平台
- 8.2 设备运营的例子
- 8.3 机器人应用的例子
- 8.4 数据和人工智能系统的归属权
- 8.5 安全性绝对优先
- 8.6 来自欧洲的可信赖人工智能
- 8.7 工业客户面临的挑战
第九章达索系统：一个连贯的数据链
- 9.1 从CAD软件到整体解决方案
- 9.2 发现并再利用
- 9.3 了解背景关系，提供解决方案
- 9.4 实验室里的人工智能
- 9.5 应用案例与数据获取
第十章 OWL：中型企业的人工智能联合组织
- 10.1 人工智能产品创造的黄页电话簿
- 10.2 可信赖的数据空间
- 10.3 人工智能工程解决方案的应用商店
- 10.4 可自行配置的工业应用
第十一章西门子公司——数字化的先驱
- 11.1 经验是创新的基础
- 11.2 从科研项目到投入生产
- 11.3 流程知识与数据科学的整合
- 11.4 工业云平台MindSphere
- 11.5 西门子作为人工智能先驱所承担的责任
第十二章亚琛工业大学的基准研究：企业成功引入人工智能系统的关键要素
- 12.1 研究重点
- 12.2 研究过程
- 12.3 问卷设计
- 12.4 研究评估
- 12.5 案例研究和公司访问
- 12.6 成功要素
- 12.7 前沿实践案例：杜尔系统
- 12.8 前沿实践案例：空中客车
- 12.9 前沿实践案例：3M德国有限公司
第十三章制造业互联网（IoP）[1]

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