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| 編輯推薦： |
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深度学习已经广泛的应用到智能制造的各个方面。本书以智能制造为背景，分别介绍了深度学习在故障诊断、表面缺陷预测、健康状态评估等方面的工作。本书的内容不仅涵盖了深度学习的基本概念和理论，更多的介绍了常见的深度学习模型及其实现方式，以通俗易懂的方式，为读者呈现出深度学习的核心内容。突出为智能制造专业服务的主线，在案例的选取上，摒弃了传统以图像识别、自然语言处理为主的讲解模式，通过选择智能制造及智能制造系统中案例，指导读者更好的了解深度学习的使用方法和技巧。
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| 內容簡介： |
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深度学习已经广泛的应用到智能制造的各个方面。本书以智能制造为背景，分别介绍了深度学习在故障诊断、表面缺陷预测、健康状态评估等方面的工作。本书的内容不仅涵盖了深度学习的基本概念和理论，更多的介绍了常见的深度学习模型及其实现方式，以通俗易懂的方式，为读者呈现出深度学习的核心内容。突出为智能制造专业服务的主线，在案例的选取上，摒弃了传统以图像识别、自然语言处理为主的讲解模式，通过选择智能制造及智能制造系统中案例，指导读者更好的了解深度学习的使用方法和技巧。本书介绍了深度学习的基本概念，常用的深度学习软件等内容。以故障诊断、表面缺陷预测、健康状态评估三个案例为主要内容，介绍了深度学习方法的应用。最后，介绍了自动深度学习方法的基本概念。本书适合于大专或本科院校的学生使用。
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| 關於作者： |
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文龙，博士。主要从事智能制造系统、深度学习、制造大数据分析与优化等研究，以第一/通讯作者发表SCI期刊10余篇，ESI热点论文2篇，ESI高被引论文3篇。出版学术专著1部。主持国家自然科学基金1项，中国博士后科学基金面上项目1项、湖北省科技重大项目课题1项等项目，参与国家级、省部级项目10余项。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1人工智能
1.1.1人工智能的研究范畴
1.1.2人工智能的三大学派
1.2机器学习
1.2.1机器学习的基本概念
1.2.2无监督学习、监督学习与强化学习
1.2.3浅层机器学习
1.3深度学习
1.3.1深度学习的发展历程
1.3.2深度学习的应用
1.4习题
第2章深度学习基础
2.1回归和分类
2.1.1回归模型
2.1.2分类模型
2.2人工神经网络
2.2.1MP神经元模型
2.2.2多层感知机
2.3激活函数
2.4损失函数
2.5批量
2.6正则化
2.7模型评估与验证
2.8习题
第3章常用深度学习框架
3.1TensorFlow
3.2Keras
3.3PyTorch
3.4习题
第4章自编码器及其应用示例
4.1自编码器
4.1.1自编码器的结构
4.1.2自编码器的训练方法
4.1.3自编码器的TensorFlow实现
4.2自编码器的变体
4.2.1稀疏自编码器
4.2.2去噪自编码器
4.2.3收缩自编码器
4.3基于栈式自编码器的故障预测方法
4.3.1栈式自编码器
4.3.2轴承故障诊断应用案例
4.4习题
第5章卷积神经网络及其应用示例
5.1卷积神经网络
5.1.1卷积运算
5.1.2卷积层
5.1.3池化层
5.1.4其他卷积方式
5.2经典卷积神经网络模型
5.2.1LeNet5网络
5.2.2VGG网络
5.2.3Inception V3网络
5.2.4ResNet网络
5.2.5DenseNet网络
5.3基于细粒度模型的工业产品表面缺陷检测方法
5.3.1细粒度图像分类
5.3.2注意力机制
5.3.3基于细粒度的表面缺陷检测方法
5.3.4表面缺陷检测应用案例
5.4习题
第6章循环神经网络及其应用示例
6.1循环神经网络
6.1.1长短期记忆网络
6.1.2门控循环单元网络
6.1.3案例介绍
6.2自动机器学习
6.2.1超参数优化问题
6.2.2超参数优化方法
6.2.3基于自动机器学习的工件质量符合率预测案例
6.3基于超参数优化LSTM的锂电池健康程度评估方法
6.3.1锂电池数据集
6.3.2特征构造与选择
6.3.3基于长短期记忆网络的锂电池健康状态预测方法
6.4习题
参考文献
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| 內容試閱：
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智能制造是《中国制造2025》的主攻方向。深度学习已经在智能制造中得到了广泛的应用，并逐渐向制造过程全生命周期的各个环节渗透和扩展。提到深度学习，很多人都不会陌生，甚至会思考如何借助深度学习的强大功能解决自己面对的各种实际问题。深度学习也正是一门应用性极强的工程技术。但是，深度学习的核心内容不仅包括机器学习的基本概念，还包括网络结构设计、模型训练方法等，具有一定的技术门槛，对初学者来说还具有一定的难度。如何能系统性地了解深度学习的基本原理，又能进行全面实践，这是十分重要的问题，也是本书力图解决的问题。
市面上深度学习的相关书籍很多，大多以深度学习的框架和使用为主，应用场景也多为计算机视觉、图像处理、自然语言处理等方向。本书则面向智能制造领域，面向对深度学习的基本理论和概念缺少深入了解的工程技术人员，以方便他们能更加快速地使用深度学习实现在工程上的科学应用。基于此，本书首先介绍了机器学习/深度学习的基本概念，从人工智能和机器学习的背景和基础理论讲起。然后介绍了当前常用的3种深度学习框架和案例，辅助读者能更快地实现自己的深度学习模型。最后，以3个典型案例介绍了深度学习在智能制造领域的常见应用。
本书源代码
本书的内容由浅入深，理论与实际相结合，其内容共分为6章。第1章介绍了人工智能、机器学习、深度学习的相关背景、发展历程及其关系； 第2章介绍了深度学习的基础概念和相关组成要素； 第3章介绍了TensorFlow、Keras和PyTorch 3种常用的深度学习框架； 第4章采用TensorFlow实现自编码器模型，并在轴承故障诊断上得到应用； 第5章采用PyTorch实现了卷积神经网络模型，并在产品表面缺陷上得到了应用； 第6章采用Keras实现了循环神经网络，并在锂电池的健康程度评估上得到了应用。本书涉及的部分源代码可通过右侧二维码扫描下载。
限于作者水平，书中难免会有不足之处，敬请广大读者和专家批评指正。
作者2022年5月
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