本书围绕AI在典型工程领域的应用实践，将机器学习理论融入具体应用场景中，力图通过构建场景化教学案例创新机器学习技术人才培养模式。内容上本书采用理论结合实践的模式，选择国民生产5个典型领域的真实工程案例为对象，即“AI+科学计算”、“AI+加工制造”、“AI+智能运维”、“AI+后市场服务”和“AI+环境感知”，选择其中的力学问题偏微分方程求解、滚动轴承故障检测和故障预测、刀具磨损状态识别、售后配件库存优化、遥感图像分类、视觉目标检测等典型应用问题，选择合适的理论模型构建教学案例，强化机器学习算法的教学效能。通过案例设计和阐述，不仅向学生讲解机器学习算法的工作原理，同时也展示了相关算法对具体应用问题的支撑作用，提高学生综合应用不同机器学习算法解决工程问题的能力，避免出现原理与实际应用的脱节。

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