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工業人工智能 (AI) 是人工智能在工業中的應用，是第四次工業革命中價值創造的主要貢獻者。人工智能正被嵌入到廣泛的應用程序中，幫助組織獲得顯著的利益，并使他們能夠改變向市場提供價值的方式。

? 本文檔為支持人工智能的工業物聯網系統的開發、培訓、文檔編制、通信、集成、部署和操作提供指導和幫助。它面向來自 IT 和運營技術 (OT)、來自多個學科的業務和技術的決策者，包括業務決策者、產品經理、系統工程師、用例設計師、系統架構師、組件架構師、開發人員、集成商和系統操作員。

該文檔圍繞 IIC 工業互聯網參考架構中的架構觀點構建，即業務、使用、功能和實施觀點。該文件討論了推動人工智能采用的商業和價值創造考慮因素。它還詳細闡述了人工智能的使用、工業用例以及與之相關的道德、隱私、偏見、安全、勞工影響和社會問題。在技術方面，該文檔描述了與 AI 相關的架構、功能和數據注意事項，并討論了各種實施注意事項，例如性能、可靠性、數據屬性和安全性?。

人工智能的采用將在行業中加速。鑒于計算能力的快速增長、可用于訓練的數據的更廣泛可用性以及算法的日益復雜，人工智能技術將繼續發展。當前的 IT 標準和最佳實踐必須不斷發展，以解決 AI 本身的獨特特征以及與 IIoT 系統的安全性、可靠性和彈性相關的具體考慮因素。此外，人工智能技術的日益成熟將幫助人們認識到它的好處遠遠超過它的風險。 AI 標準生態系統也將繼續發展，例如 ISO/IEC JTC 1/SC42 正在進行的標準工作，為 JTC 1、IEC 和 ISO 委員會制定 AI 標準提供指導。

基于這些趨勢，毫無疑問，人工智能將繼續推動技術和功能上的可能性，因此預期合理的事情將同樣發展。對技術的態度和對其使用的商業期望也將繼續發展。

未來，我們可以期待使用人工智能技術成為常態，而不是例外，考慮到這項技術的社會效益，“不使用人工智能”最終可能會成為不負責任的做法。

本章涵蓋：

• 闡述數據科學家為什么要使用機器學習
• 介紹機器學習中最重要的Python庫
• 討論模型構建的過程
• 機器學習技術的使用
• 親身體臉機器學習

你知道計算機是如何通過學習,進而保護你免受惡意攻擊的嗎？計算機能過濾掉60%以上的電干郵件,并隨著時間的推移,通過不斷的自我學習來更好地保護你你能讓計算機精確地識別圖片中的人物嗎？通過對所有的可能性進行編碼去識別一個人也許是可行的.但卻是不切實際的,你很快會發現這種可能性幾乎是無止境的如果要做到這一點，你需要在工具箱中增加一項新的技能一機器學習,這就是本章的主題

這本教材是基于我自2018年以來在克萊頓大學(Creighton University)教授的一門量子計算入門課程。從一開始，我就用LaTeX寫了所有的課堂筆記和作業問題，現在每個人都可以使用。

//www.thomaswong.net/

這本書是為那些對量子計算感興趣，但可能還沒有準備好學習高級書籍或課程的新人準備的。這本書的唯一前提是三角學，也稱為微積分基礎。除此之外，你不需要學習高等數學，也不需要有編程經驗。所以，如果你是一名高級高中生或剛開始上大學的學生，這本教科書就是為你準備的。

也就是說，這本書不僅僅是量子計算的概念概述。我將教授可能缺失的數學和編程技能。既然你有興趣把量子計算作為一種潛在的職業，我想讓你掌握更多高級主題所需的技能。

如果你更高級，特別是如果你已經學過線性代數，那么你可能會覺得這本書太初級了。要想從數學上更嚴謹地介紹量子信息科學，我建議你參考邁克爾·尼爾森(Michael Nielsen)和艾薩克·莊(Isaac Chuang)的《量子計算和量子信息》(quantum Computation and quantum information)，這兩本書被親切地稱為“邁克和艾克”(Mike and Ike)，就像有嚼勁的水果糖一樣。它是標準的高級文本，有充分的理由。

我希望這本書能幫助你意識到你可以做到，你可以理解量子計算。我希望它能激勵你們更深入地學習量子計算，我希望你們中的一些人甚至會選擇量子計算作為職業。如果是這樣，我期待著與你們共事，并從你們的發現中學習。

這本教材源于我在克萊頓大學(Creighton University)教授的一門介紹性特別主題課程，我感謝每一個班級的學生分享開發和完善課程內容的過程。我還必須感謝那些在正式和非正式的角色中教我量子計算的人。沒有你，我不可能做到。

我的目標是撰寫一本既可以作為教程又能夠參考的書。這本書最初是為我在Mount St. Mary大學的編程入門課上的學生準備的大約30頁筆記。這些學生中大多數沒有編程經驗，這促使我改進方法。我省略了很多技術細節，有時我過度簡化了事情。其中一些細節在書的后面被補充，盡管其他細節從未被補充。但是這本書并不打算涵蓋所有內容，我推薦閱讀其他書籍和Python文檔來填補這些空白。

這本書第一部分的大部分內容都是基礎。前四章非常重要。第五章是有用的，但不是所有的都是關鍵的。第6章(字符串)應該在第7章(列表)之前完成。第8章包含一些更高級的列表主題。雖然這些內容都很有趣，也很有用，但大部分內容都可以跳過。特別是，那一章涵蓋了列表理解，我在書中后面會大量使用。雖然您可以不使用列表理解，但它們提供了一種優雅而有效的做事方式。第9章(while循環)很重要。第10章包含了各種各樣的主題，它們都很有用，但是如果需要的話，可以跳過很多。第一部分的最后四章是關于字典、文本文件、函數和面向對象編程的。

第二部分是關于圖形的，主要是用Tkinter進行GUI編程。您可以很快地使用Tkinter編寫一些很好的程序。例如，第15.7節呈現了一款20行的井字游戲。第二部分的最后一章介紹了一些關于Python圖像庫的內容。

第三部分包含了許多您可以用Python做的有趣的事情。如果你要圍繞這本書組織一個學期的課程，你可能想在第三部分中選擇一些主題來復習。這本書的這一部分也可以作為一個參考或作為一個地方，有興趣和積極的學生學習更多。書中這一部分的所有主題都是我在某一點或另一點上發現有用的東西。雖然這本書是為入門編程課程而設計的，但是對于那些有編程經驗想要學習Python的人來說，這本書也很有用。如果你是這些人中的一員，你應該能夠輕松地讀完前幾章。您應該發現，第2部分對GUI編程進行了簡明而非膚淺的論述。第三部分包含了關于Python特性的信息，這些特性允許您用很少的代碼完成大任務。

這本教科書強調了代數和幾何之間的相互作用，以激發線性代數的研究。矩陣和線性變換被認為是同一枚硬幣的兩面，它們的聯系激發了全書的探究。圍繞著這個界面，作者提供了一個概念上的理解，數學是進一步的理論和應用的核心。繼續學習線性代數的第二門課程，您將會對《高等線性代數與矩陣代數》這本書有更深的了解。

從向量、矩陣和線性變換的介紹開始，這本書的重點是構建這些工具所代表的幾何直觀。線性系統提供了迄今為止看到的思想的強大應用，并導致子空間、線性獨立、基和秩的引入。然后研究集中在矩陣的代數性質，闡明了它們所代表的線性變換的幾何性質。行列式、特征值和特征向量都可以從這種幾何觀點中獲益。在整個過程中，“額外主題”部分以廣泛的思想和應用擴大了核心內容，從線性規劃，到冪迭代和線性遞歸關系。每個部分都有各種層次的練習，包括許多設計用來用電腦程序解決的練習。

這本書是從線性變換和矩陣本身都是有用的對象的角度寫的，但它是兩者之間的聯系，真正打開線性代數的魔法。有時候，當我們想知道一些關于線性變換的東西時，最簡單的方法就是找到一組基然后看對應的矩陣。相反，有許多有趣的矩陣和矩陣運算家族，它們似乎與線性變換無關，但卻可以解釋一些基無關對象的行為。

線性與矩陣代數導論是線性代數的理想入門證明課程。學生被假定已經完成了一到兩門大學水平的數學課程，盡管微積分不是明確的要求。教師將會感激有足夠的機會選擇符合每個教室需求的主題，并通過WeBWorK提供在線作業集。

線性代數是計算和數據科學家的基本工具之一。這本書“高級線性代數:基礎到前沿”(ALAFF)是一個替代傳統高級線性代數的計算研究生課程。重點是數值線性代數，研究理論、算法和計算機算法如何相互作用。這些材料通過將文本、視頻、練習和編程交織在一起來保持學習者的參與性。

我們在不同的設置中使用了這些材料。這是我們在德克薩斯大學奧斯汀分校名為“數值分析:線性代數”的課程的主要資源，該課程由計算機科學、數學、統計和數據科學、機械工程以及計算科學、工程和數學研究生課程提供。這門課程也通過UT-Austin計算機科學碩士在線課程提供“高級線性代數計算”。最后，它是edX平臺上名為“高級線性代數:基礎到前沿”的大規模在線開放課程(MOOC)的基礎。我們希望其他人可以將ALAFF材料重新用于其他學習設置，無論是整體還是部分。

為了退怕學習者，我們采取了傳統的主題的數字線性代數課程，并組織成三部分。正交性，求解線性系統，以及代數特征值問題。

• 第一部分:正交性探討了正交性(包括規范的處理、正交空間、奇異值分解(SVD)和解決線性最小二乘問題)。我們從這些主題開始，因為它們是其他課程的先決知識，學生們經常與高等線性代數并行(甚至在此之前)進行學習。

• 第二部分:求解線性系統集中在所謂的直接和迭代方法，同時也引入了數值穩定性的概念，它量化和限定了在問題的原始陳述中引入的誤差和/或在計算機算法中發生的舍入如何影響計算的正確性。

• 第三部分:代數特征值問題，重點是計算矩陣的特征值和特征向量的理論和實踐。這和對角化矩陣是密切相關的。推廣了求解特征值問題的實用算法，使其可以用于奇異值分解的計算。本部分和本課程以在現代計算機上執行矩陣計算時如何實現高性能的討論結束。

作者：王東，利節，許莎 出版社：清華大學 出版時間：2019-10 ISBN: 978-7-302-53187-6 最新消息：本書配套課件免費公開，詳見鏈接。 地址：

//cslt.riit.tsinghua.edu.cn/news.php?title=News-2020-02-09

作者序 2016年以來，幾乎所有人都在談論人工智能，上至專家巨富，下至平民百姓。然而， 究竟什么是人工智能？人工智能與傳統科學有何區別和聯系？人工智能的歷史沿革和 未來方向？這些問題在很多人腦海里還是模糊的。唯一可以確定的是，人工智能 技術必然會對我們的生活產生深遠的影響，這種影響會象蒸汽機、電、計算機的出現對我們的影 響一樣，成為我們未來生活的一部分。

我是學計算機出身，自1998年以來主要從事語音和語言信號處理工作。這個領域 當然是人工智能的一部分，但絕大多數時候研究者們很少提到AI。原因有很多， 對我而言也許是對歸類法的執著，AI的范圍太廣了，當面帶微笑和別人說` 我是做 AI的'總會有一種心虛的感覺。這種感覺應該是很多一線研究者的潛意識。

僅管對AI這個頭銜有天然排斥，我們和這個古老而年輕的領域依然脫不了干系， 因此當然希望更多年輕人加入到AI研究隊伍中來，特別是從方法論的角度去理解AI， 避免概念上的炒作和空洞化。

基于這一思路，我用了將近兩年時間完成了一本題為《現代機器學習技術導論》的學習筆記[link]， 恰好被利節老師看到。她提出建議：這本書應該讓更多年輕人看到，但當前這個版本是不行的， 需要更通俗和直觀的表達。這個建議得到重慶巴蜀中學許莎老師的贊同，她覺得 應該有一本通俗的讀物，讓高中生甚至初中生理解人工智能，在不增加日常學習 壓力的前提下，滿足他們對新知識的渴求，從一開始就樹立一個正確的概念體系 和科學根基，為以后從事這方面的工作打下基礎。

于是有了這本書。我們的目的只有一個：用淺顯的的語言向年輕人 介紹什么是人工智能，包括：人工智能有哪些主流技術，這些技術從何處來，到哪里去。特別重要的是， 我們希望提供一系列小實驗，讓學生可以自己動手實現一些有趣的人工智能系統， 培養出這一方面的興趣，那就很好了。

在本書的成書過程中，眾多老師和學生提供了熱心幫助。清華大學的朱小燕老師對全書進行了審讀， 周強老師、劉華平老師分別對第四章和第五章進行了審讀。清華大學語音語言實驗室 的蔡云麒博士參與了校訂工作，實習生杜文強、張陽、吳嘉瑤、齊詔娣、于嘉威、 姜修齊、劉逸博、汪洋等參與了實驗樣例設計。最后，清華出版社的劉翰鵬老師在本 書出版過程中付出了大量心血，在此一并致謝！

Fundamentals of Python Programming