面向行业应用的人工智能

●序言
执行摘要
致谢
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章简介
1.1人工智能：是奇迹还是海市蜃楼
1.2人工智能从寒冬到重生
1.3伴随风险与挑战而来的巨大机遇
1.4人工智能定义
1.5白皮书范围
1.6白皮书概述
第二章人工智能需求
2.1自然资源短缺
2.2气候变化
2.3人口趋势
2.4经济政策
2.5服务和产品定制
第三章人工智能的赋能者与驱动力
3.1人工智能赋能者
3.1.1计算力提升
3.1.2数据可用性
3.1.3改进的算法
3.2人工智能驱动者
3.2.1云计算和边缘计算
3.2.2物联网
3.2.3大数据
3.2.4消费者接受度
第四章人工智能
4.1机器学习类别
4.1.1监督学习
4.1.2无监督学习
4.1.3强化学习
4.2当前的机器学统
4.2.1计算机视觉
4.2.2异常检测
4.2.3时间序列分析
4.2.4自然语言处理
4.2.5推荐系统
4.3机器学习算法
4.3.1决策树
4.3.2支持向量机
4.3.3朴素贝叶斯
4.3.4尼近邻
4.3.5后均值
4.3.6隐马尔科夫模型
4.3.7人工神经网络
4.3.8卷积神经网络
4.3.9循环神经网络
第五章人工智能的部署
5.1智能家居中的人工智能
5.1.1智能电视控制系统
5.1.2浴室白助服务系统
5.1.3智能食品识别系统
5.1.4智能家居的挑战
5.2智能制造中的人工智能
5.2.1预测性维护
5.2.2协作机器人
5.2.3质量控制
5.2.4智能制造的挑战
5.3智能交通和汽车行业的人工智能
5.3.1自动驾驶
5.3.2交通管理
5.3.3交通机器人
5.3.4智能交通面临的挑战
5.4智能能源中的人工智能
5.4.1电网管理和运营
5.4.2消费者参与和服务
5.4.3集成智能能源平台
5.4.4智能能源挑战
第六章人工智能技术带来的改变
6.1社会和经济挑战
6.1.1决策方式的改变
6.1.2先进供应链运营
6.2数据相关的挑战
6.2.1选择训练数据
6.2.2标准化数据
6.3算法相关挑战
6.3.1鲁棒性
6.3.2迁移学习
6.3.3可解释性
6.3.4目标函数
6.4基础设施相关的挑战
6.4.1硬件瓶颈
6.4.2平台和框架的缺乏
6.5可靠性挑战
6.5.1信任
6.5.2隐私
6.5.3安全
6.6法律法规相关的挑战
6.6.1责任
6.6.2隐私
6.6.3伦理
第七章人工智能的标准化差距
7.1人工智能的标准化活动
7.1.1ISO/IECJTC1
7.1.2IEC
7.1.3ISO
7.1.4ITU
7.1.5IEEE
7.1.6ETSI
7.1.7中国的标准化活动
7.1.8美国的标准化活动
7.1.9欧洲人工智能联盟
7.1.10联盟和其他组织
7.2标准化差距
7.2.1统一的数据模型和语义
7.2.2基于数据模型的通用本体
7.2.3人工智能算法的验证
7.2.4人工智能基础设施的基准和评估
第八章结论与建议
8.1行业建议
8.2监管建议
8.3IEC及其委员会建议
附录A未来发展
A.1生物学启发的人工智能
A.2人类/人工智能交互
A.3人工智能支持的数字孪生
A.4自动机器学习
参考文献