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内容大纲
本书从基础入手，深入讲解AI技术的基本概念和原理。通过通俗易懂的讲解和示例，帮助读者建立坚实的理论基础，为后续章节的深入学习打下良好基础。
本书详细介绍AIGC技术在实际应用过程中的各种功能设计和实现方法。内容涵盖算法选择、模型训练、系统集成等各个环节，通过丰富的技术细节和设计策略，帮助读者全面掌握AIGC技术的应用要点。 -
作者介绍
刘冰，毕业于重庆邮电大学。深圳市壹倍科技有限公司图像算法工程师&算法研发组组长，主要从事精密类视觉系统、深度学习应用、商业数据分析、专家系统设计等相关的研究与工作。 -
目录
前言
第一部分 AI与AIGC基础知识
第1章 从AI到AIGC
1.1 AIGC技术概述
1.2 AIGC在智能设备中的应用场景
第2章 AI技术基础
2.1 机器学习
2.1.1 机器学习原理
2.1.2 监督学习
2.1.3 半监督学习
2.1.4 无监督学习
2.2 深度学习
2.2.1 深度学习原理
2.2.2 神经网络原理
2.2.3 深度学习框架
2.3 常用的算法
2.3.1 监督算法
2.3.2 无监督算法
2.3.3 半监督算法
第3章 深度学习的训练与数据集制作
3.1 深度学习的训练原理
3.1.1 模型训练过程中的学习原理
3.1.2 不同场景选择不同的训练方式
3.1.3 针对特定环境选择设备
3.2 如何制作数据集
3.2.1 工业数据的相似性
3.2.2 图像类数据的处理
3.2.3 非图像类数据的处理
3.3 如何进行模型调整与结果评估
3.3.1 结合应用场景与需求平衡模型性能
3.3.2 什么样的模型是合格的
3.3.3 如何调整使模型趋于合格
第4章 多模态数据处理
4.1 如何融合不同信息源的信息
4.1.1 不同类型的传感器数据融合
4.1.2 传感器数据与图像数据融合
4.1.3 不同视觉端的图像融合
4.2 如何利用不同信息源的数据学习目标知识
4.2.1 对不同信息源数据进行主成分分析
4.2.2 对各信息源知识进行相关性分析
4.2.3 多模态学习原理
4.3 多模态感知案例拆解
4.3.1 案例场景描述
4.3.2 需求分析
4.3.3 数据处理
4.3.4 主成分提取与相关性分析
4.3.5 实现模型学习的过程
……
第二部分 智能设备上的AIGC系统设计
第三部分 AIGC在关键工业领域的应用
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