基於DeepSeek的工業智能設備實戰：設計、部署與優化

劉冰 AI技術專家，工業智能系統架構師10年深耕人工智能技術，現任某大中型科技企業的 產品與算法經理。長期推動前沿AI技術在工業制造等垂直領域的創新應用與落地。 多個大型精密智能設備制造項目的研發與交付，精通從底層算法到頂層業務與系統架構的完整技術鏈路。擅長覆雜智能系統架構設計，曾帶領團隊將項目交付效率提升40%。研究與實踐領域涵蓋工業智能、機器視覺與控制系統、數據分析等，目前聚焦於高精度視覺檢測系統與工業專家系統。基於深厚的理論功底與豐富的項目經驗，出版《貝葉斯算法與機器學習》《AIGC驅動工業智能設備》等著作。

前言
第1章  從AI到LLM
  1.1  LLM技術概述
  1.2  LLM在工業中的應用場景
第2章  AI技術基礎
  2.1  機器學習
    2.1.1  機器學習原理
    2.1.2  監督學習
    2.1.3  半監督學習
    2.1.4  無監督學習
  2.2  深度學習
    2.2.1  深度學習原理
    2.2.2  神經網路
    2.2.3  深度學習框架
  2.3  常用的演算法
    2.3.1  監督演算法
    2.3.2  無監督演算法
    2.3.3  半監督演算法
第3章  模型訓練與數據集製作
  3.1  基於深度學習的模型訓練原理
    3.1.1  模型訓練過程
    3.1.2  針對不同場景選擇訓練方式
    3.1.3  針對特定環境選擇設備
  3.2  製作數據集
    3.2.1  工業數據的相似性
    3.2.2  圖像類數據的處理
    3.2.3  非圖像類數據的處理
  3.3  模型調整與效果評估
    3.3.1  結合應用場景與需求平衡模型的性能
    3.3.2  什麼樣的工業模型是合格的
    3.3.3  如何使模型趨於合格
第4章  多模態數據處理
  4.1  融合不同信息源的數據
    4.1.1  不同類型感測器數據的融合
    4.1.2  感測器數據與圖像數據的融合
    4.1.3  不同視覺端的圖像數據融合
  4.2  模型從不同信息源學習目標知識
    4.2.1  對不同信息源數據進行主成分分析
    4.2.2  對不同信息源數據進行相關性分析
    4.2.3  多模態學習的原理
  4.3  多模態感知案例分析
    4.3.1  案例場景描述
    4.3.2  需求分析
    4.3.3  數據處理
    4.3.4  主成分提取與相關性分析
    4.3.5  多模態學習的過程
第5章  DeepSeek部署
  5.1  DeepSeek的核心原理
    5.1.1  稀疏註意力機制
    5.1.2  動態計算圖

    5.1.3  多模態融合技術
    5.1.4  自適應學習機制
    5.1.5  知識圖譜
    5.1.6  計算推理能力
  5.2  PC部署
    5.2.1  環境準備
    5.2.2  DeepSeek安裝與配置
  5.3  伺服器部署
    5.3.1  環境準備
    5.3.2  DeepSeek安裝與部署
  5.4  嵌入式部署
  5.5  訓練與微調
    5.5.1  數據準備
    5.5.2  訓練模型
第6章  DeepSeek與智能設備集成
  6.1  數據採集與處理
    6.1.1  不同類型感測器數據的採集方式
    6.1.2  數據傳輸與存儲
  6.2  結合設備資源進行模型優化
    6.2.1  資源環境受限時的模型優化
    6.2.2  動態資源分配
    6.2.3  實時性能監控
  6.3  模型與硬體介面交互
    6.3.1  調用硬體介面
    6.3.2  實時反饋接收
  6.4  複雜任務協同
    6.4.1  複雜任務拆解
    6.4.2  多任務協同
    6.4.3  多設備協同
第7章  垂直智能系統構建
  7.1  數據傳輸鏈路設計
    7.1.1  選擇硬體層面的通信協議
    7.1.2  選擇軟體層面的通信協議
    7.1.3  設計數據鏈路
  7.2  功能模塊設計
    7.2.1  設計硬體相關功能
    7.2.2  設計軟體相關係統功能
    7.2.3  設計人機交互功能
    7.2.4  設計數據存儲功能
  7.3  系統業務邏輯設計
    7.3.1  設計整機概念層的邏輯
    7.3.2  設計整機數據流
    7.3.3  設計各硬體的獨立邏輯
    7.3.4  設計系統內集成邏輯
  7.4  系統安全性設計
    7.4.1  硬體狀態的監控與預測
    7.4.2  面對整機急停的系統響應邏輯
  7.5  構建完整系統
第8章  基於DeepSeek打造知識助手
  8.1  工業視覺缺陷檢測案例分析

    8.1.1  案例背景
    8.1.2  需求拆解
    8.1.3  項目任務拆解
    8.1.4  項目實施註意點
  8.2  知識庫搭建
    8.2.1  數據採集與存儲
    8.2.2  知識表示與存儲設計
    8.2.3  知識庫維護策略
    8.2.4  知識庫設計實例
  8.3  模型訓練
    8.3.1  載入數據集
    8.3.2  訓練模型
  8.4  案例總結
第9章  基於DeepSeek打造智能設備
  9.1  微米級自動化檢測整機設備案例分析
    9.1.1  案例背景
    9.1.2  需求拆解
    9.1.3  項目任務拆解
  9.2  系統架構設計
    9.2.1  硬體架構設計
    9.2.2  軟體架構設計
    9.2.3  系統集成設計
  9.3  知識庫搭建
    9.3.1  數據採集與清洗
    9.3.2  知識表示與存儲設計
    9.3.3  知識庫維護策略
  9.4  系統穩定性保障設計
    9.4.1  硬體監控機制設計
    9.4.2  軟體監控機制設計
    9.4.3  交互介面監控機制設計
  9.5  交互與反饋機制設計
    9.5.1  交互機制設計
    9.5.2  反饋機制設計
  9.6  案例總結
第10章  未來的挑戰與趨勢
  10.1  不確定性挑戰
  10.2  技術成本挑戰
  10.3  未來的發展趨勢預測