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| 編輯推薦： |
《工业4.0》作者乌尔里希·森德勒新作，新工业化场景下的人工智能应用指南。
·解读人工智能正在开启的新工业化时代及其发展趋势；
·详细介绍人工智能技术在新工业化场景下的具体应用模式与方法；
·具体展示西门子、达索系统、ABB、OWL等企业和机构在工业人工智能前沿领域研究与实践的一手资料；
·让读者看到，哪些人工智能技术、在什么工业流程和场景下，如何切实提升工业生产效率；
·为正在探索数字化、智能化转型的制造类工业企业提供指导和前沿案例借鉴。
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| 內容簡介： |
人工智能技术在工业领域的应用目前还处于起步阶段，有着非常大的发展空间，但也面临着很多现实问题，一些工业企业和研究机构，已经做出了很多有价值的尝试和探索。
《工业人工智能 发展趋势、应用场景与前沿案例》是《工业4.0》一书的作者乌尔里希·森德勒的又一部力作。全书对工业人工智能做了科学严谨的定义，系统分析了人工智能技术正在全球开启的新工业化进程，列举了人工智能技术在工业领域中的一系列应用场景，介绍了正在蓬勃发展的工业平台、制造业互联网等新的商业模式。此外，本书还收录了西门子、ABB、达索系统、亚琛工业大学工程工具实验室等企业和科研机构在工业人工智能领域实战应用与科研成果的一手资料，为还在摸索中前进的国内企业提供了企业的核心经验与方法。
《工业人工智能 发展趋势、应用场景与前沿案例》适合政府决策者、国内制造业企业的中高层管理者、工业人工智能理论与应用方面的人员参考阅读。
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| 關於作者： |
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[德]乌尔里希·森德勒 （Ulrich Sendler） 德国海尔布隆大学精密仪器工程学硕士； 工业技术应用领域的技术分析师和作家； 费尔达芬工业峰会的发起人和组织者； 2014年，主编并出版《工业4.0》，将“工业4.0”的概念推向全球。
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| 目錄：
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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）
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