Python 人工智能实战：智能工业_python在工业上的应用

1.背景介绍

物联网、云计算、大数据等新兴技术正在席卷各行各业，特别是在智能制造、智能运输、智能供应链管理、智能医疗健康管理等领域，越来越多的人工智能(AI)及机器学习（ML）模型被应用到实际生产环节中，并取得了令人惊艳的成果。而这其中有一些模型却非常具有实用价值，如无人驾驶汽车、自动驾驶汽车、疫情防控预警系统、智能分拣中心、仓储配送优化等。本文将基于这些真正可应用于现实生产中的AI和ML模型进行深入剖析和实践讲解，从基础算法到实际案例，带领读者一起探索并实现一系列有意义的智能工业应用。

2.核心概念与联系

2.1 概念介绍

人工智能(Artificial Intelligence)，也称为AI，指由人或机产生的可以模仿自然界行为的机器智能。它与人类所独有的能力相对比，包括学习、推理、问题解决、创造力等能力，具有哲学、心理学、逻辑学、计算机科学、经济学、数学、生物学等多个学科的综合性知识体系，涉及面广，主要研究如何让机器具有智能、理解并操纵人的语言、感知和思维。

机器学习(Machine Learning)，也称为ML，是人工智能的一种子分支，它研究通过数据来发现模式并改善性能的过程。简单来说，机器学习就是通过已有的数据集，利用算法提取特征和规律，然后应用到新的输入数据上，最终达到预测新数据的目的。机器学习系统会不断更新、调整、完善自己的模型，以更好地适应新的情况。

深度学习(Deep Learning)，是一种机器学习的子分支，是建立在神经网络技术之上的高级学习方法。通过深度学习&