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出版时间:2024-03

出版社:西安电子科技大学出版社

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  • 西安电子科技大学出版社
  • 9787560672304
  • 1-1
  • 522934
  • 68257099-9
  • 平装
  • 16开
  • 2024-03
  • 449
  • 304
  • TP18
  • 无线电电子学、电信技术
  • 本科 高职
内容简介
本书立足服务国家智能制造产业升级的需求,阐述了人工智能的基本概念、术语以及行业的发展态势和生态环境,详细介绍了人工智能在电子信息、通信技术、智能制造、数字商务、数字艺术设计和智能交通这六大常见工业生产领域的应用和实践案例,旨在推动人工智能技术在不同领域的交叉应用,同时普及跨领域的人工智能知识。
本书不仅适用于高校师生,也适合智能产品的设计与运维人员、行业智能化方案的制定与推广人员、智能化产品销售人员参考使用。同时,本书还可以作为社会公众了解人工智能技术的通识读物,帮助大家打开通往人工智能的大门。
目录
第一部分 人工智能应用生态概述

第1章 人工智能技术概述 2
1.1 人工智能的基本概念 2
1.2 人工智能技术的实现 8
1.3 人工智能技术的现状以及未来 13
本章小结 16
思考题 17
第2章 人工智能产业生态 18
2.1 人工智能四要素 18
2.2 人工智能产业生态 35
2.3 AIGC产业生态 39
本章小结 44
思考题 44
第3章 人工智能技术学业向导 45
3.1 人工智能产业人才需求 45
3.2 人工智能复合型人才学业向导 54
本章小结 57
思考题 58


第二部分 人工智能在产业中的应用

第4章 人工智能在电子信息领域中的应用 60
4.1 人工智能在芯片设计及制造方向的应用 60
4.2 人工智能在电子电路设计制造方向的应用 65
4.3 人工智能在电力电子方向上的应用 69
4.4 人工智能在遥控无人机中的应用 72
4.5 人工智能在未来电子信息领域应用的展望 78
本章小结 79
思考题 79
第5章 人工智能在通信技术领域中的应用 80
5.1 人工智能对通信业的影响 80
5.2 人工智能在通信业的应用现状 83
5.3 典型通信技术人工智能应用场景 86
5.4 人工智能助力下通信领域面临的问题与展望 91
本章小结 93
思考题 93
第6章 人工智能在智能制造领域中的应用 94
6.1 人工智能对制造业的影响 94
6.2 人工智能助力下制造业产业链 96
6.3 典型智能制造人工智能应用场景 99
6.4 人工智能助力下制造领域面临的问题与展望 108
本章小结 111
思考题 111
第7章 人工智能在数字商务领域中的应用 112
7.1 人工智能对电子商务的影响 112
7.2 人工智能催生商务领域新模式、新岗位 115
7.3 典型商务领域人工智能应用场景 118
7.4 人工智能助力下商务领域面临的问题与展望 125
本章小结 129
思考题 129
第8章 人工智能在数字艺术设计领域中的应用 130
8.1 传统艺术设计的发展趋势 130
8.2 人工智能对艺术设计的影响 133
8.3 艺术设计典型场景介绍 136
8.4 人工智能时代下艺术设计产业的机遇与挑战 142
本章小结 144
思考题 144
第9章 人工智能在智能交通领域中的应用 145
9.1 人工智能对交通产业的影响 145
9.2 人工智能助力下交通产业链 146
9.3 典型交通领域人工智能应用场景 148
9.4 人工智能助力下交通领域面临的问题与展望 157
本章小结 162
思考题 162


第三部分 人工智能应用实战入门

第10章 人工智能应用开发平台组建 164
10.1 常用开发环境 164
10.2 部署Python开发环境 164
本章小结 177
思考题 177
第11章 电子信息领域中AI的应用——光伏发电量预测实战 178
11.1 光伏发电站发电量预测案例背景 178
11.2 案例实现总体框架流程 179
11.3 案例环境准备 180
11.4 案例数据准备 181
11.5 模型创建 188
11.6 模型调优 193
11.7 发电量预测与导出 197
本章小结 199
思考题 199
第12章 通信技术领域中AI的应用——网络流量异常检测实战 200
12.1 网络流量异常检测业务背景 200
12.2 数据集 201
12.3 Python数据预处理 206
12.4 KNN实现入侵检测算法实现 212
本章小结 215
思考题 216
第13章 智能制造领域中AI的应用——智能分拣实战 217
13.1 智能分拣需求业务背景 217
13.2 视觉分拣系统设计 218
13.3 品类分类算法——基于卷积神经网络的图像分类算法 220
13.4 数据集准备 223
13.5 模型加载和训练 226
13.6 基于迁移学习改进 231
本章小结 233
思考题 233
第14章 电子商务领域中AI的应用——电影推荐实战 234
14.1 电影推荐需求业务背景 234
14.2 电影推荐案例实现总体框架流程 236
14.3 案例数据准备 237
14.4 训练参数优化 243
14.5 模型训练 246
14.6 评估训练模型 248
14.7 训练模型使用 249
本章小结 251
思考题 251
第15章 数字艺术设计领域中AI的应用——绘画风格迁移实战 252
15.1 绘画风格迁移产业的背景 252
15.2 绘画风格迁移的技术方案 253
15.3 项目相关基础知识 256
15.4 特征提取 258
15.5 训练生成图像 262
15.6 输出结果 267
本章小结 268
思考题 269
第16章 智能交通领域中AI的应用——小车自动驾驶实战 270
16.1 自动驾驶产业背景 270
16.2 智能车系统设计 270
16.3 标志物识别算法——YOLO算法简介 272
16.4 数据标注——利用标注数据集 274
16.5 数据集格式转换和划分 279
16.6 YOLOv5模型准备和训练 283
16.7 模型推理 292
本章小结 293
思考题 294
参考文献 295
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