- ISBN:9787111767442
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:312
- 出版时间:2025-01-01
- 条形码:9787111767442 ; 978-7-111-76744-2
本书特色
(1)话题前沿:本书践行“新质生产力”,内容前沿又有引领作用,能有效指导制造业从业者在AI时代的学习与发展。(2)作者权威:作者是上市公司的智能化研发负责人,主导推进制造领域的数字化与智能化转型,长期专注于人工智能融合工业应用。先后就职于通信、教育、地产、制造等行业的世界500强企业,拥有丰富的智能化落地经验,主导千万级规模项目。(3)内容落地:本书详细介绍了大模型从数据处理、模型训练到部署压缩的完整构建路径,结合多个实际案例,提供大模型技术在智能制造、智能设备等领域的落地方案,具有很强的实践指导意义。(4)通俗易懂:本书表达风格简单直接,从制造视角看AI大模型,贴近生产者语境。将复杂的AI算法放在行业场景下,转化为简单的工作原理描述,符合读者需求。
内容简介
在智能制造和数字化转型的背景下,这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人,基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下:(1)基础篇首先,探讨大模型在制造业中的应用与价值,使读者对二者的关联建立基本认知。然后,介绍大模型的发展历程、核心概念和Transformer架构原理。之后,深入讨论大模型构建路径,包括数据处理、分词、词嵌入和训练等关键步骤。同时,指出预训练模型的局限性,并提出相应的优化策略,如指令微调和混合专家模型。此外,本篇还涉及多模态大模型与AIGC技术,以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。(2)应用篇首先,介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法,包括8种适用情形、垂直领域微调技术和RAG(检索增强生成)技术。然后,围绕AIAgent,介绍其内部原理、应用案例、与RPA(机器人流程自动化)的关系以及实战工具LangChain的使用方法。接着,详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术(如蒸馏、量化、剪枝等)以及软硬件适配策略。并且,通过两个实践案例,展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用,涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。*后,综合全书内容,对大模型的技术与应用进行梳理和总结,并且对其未来发展趋势进行深入思考和展望。
目录
作者简介
郭秉义上市公司的智能化研发负责人,主导推进制造领域的数字化与智能化转型,长期专注于人工智能融合工业应用。先后就职于通信、教育、地产、制造等行业的世界500强企业,拥有丰富的智能化落地经验,主导千万级规模项目。华南理工大学博士,加拿大不列颠哥伦比亚大学联合培养博士。热衷于专业内容输出,致力于打破专业知识的壁垒,为零基础读者提供清晰、易于理解的业务与技术知识。
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