AIGC驱动工业智能设备：系统设计与行业实践

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内容简介

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

2.2 深度学习

2.3 常用的算法

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

3.2 如何制作数据集

3.3 如何进行模型调整与结果评估

第4章 多模态数据处理

4.1 如何融合不同信息源的信息

4.2 如何利用不同信息源的数据学习目标知识

4.3 多模态感知案例拆解

第二部分 智能设备上的AIGC系统设计

第5章 AIGC系统的功能框架设计

5.1 如何设计AIGC功能框架

5.2 如何处理各种数据

5.3 如何处理中文文本信息

5.4 如何生成任务

第6章 AIGC系统的迭代学习逻辑

6.1 系统学习过程中如何进行知识融合

6.2 系统学习过程中如何进行自适应调整

6.3 用户如何参与系统学习

第7章 AIGC系统整体设计

7.1 如何设计数据传输链路

7.2 如何设计功能模块

7.3 如何设计系统业务逻辑

7.4 如何保障系统的安全

7.5 形成完整的AIGC系统

第三部分 AIGC在关键工业领域的应用

第8章 AIGC在传感技术中的应用

8.1 传感技术与AIGC融合应用的场景

8.2 传感技术与AIGC融合应用的实现

8.3 案例分析：AIGC增强设备的感知能力

第9章 AIGC在机器视觉中的应用

9.1 机器视觉与AIGC融合应用的场景

9.2 机器视觉与AIGC融合应用的实现

9.3 案例分析：AIGC给机器视觉带来的改变

第10章 AIGC在工业应用中的未来挑战

10.1 不确定性问题

10.2 技术成本问题

10.3 可能的发展趋势

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