北京
本书全面介绍人工智能基础理论及其在能源矿业领域应用，旨在帮助石油工程和采矿工程专业本科生掌握人工智能的基本概念、原理及其在能源行业的实际应用。内容涵盖人工智能的基础理论，包括机器学习、深度学习等，并结合石油工程和采矿工程领域的实际案例，深入探讨人工智能在能源勘探、开采、生产和管理等多个方面的应用。
人工智能已成为新一轮国际竞争的焦点和经济发展的新引擎，各领域纷纷加码人工智能技术的创新投入并逐渐深化其在各行业的创新应用。目前，人工智能与深部能源开采的融合仍处于初级阶段，相关教材鲜有出现。本书从人工智能基础理论出发，介绍机器学习算法和相关数学模型，详细介绍人工智能理论在非常规油气资源开采及矿产资源开发中的应用，涵盖深部储层精细刻画、智能监测、施工优化、安全预警等多个领域。
本书针对能源矿业领域人工智能应用问题，进行了相关基础理论、建模方法和实例的详细介绍。与其他人工智能书籍侧重代码原理不同，本书侧重人工智能的工程应用。本书的具体特色如下：①基础理论与实例并重。书中既详细全面地介绍人工智能算法基础理论，又提供能源领域多个方面的应用实例。本书既可作为人工智能初学者的学习教程，又可作为有一定人工智能基础的读者的工程参考书。②实例详解思路清晰。本书中的实例部分，不但提供人工智能解决问题的过程，而且从工程意义、工程问题的传统解决办法以及人工智能方法在该实例上的优势等方面多角度帮助读者理解书中实例。③工程案例全面。本书涉及能源行业多个方面，每个工程问题都配有具体代码，可为初学者提供大量练习案例，方便读者快速提升人工智能水平。
本书主要内容
第1章
对机器学习的理论基础进行概述，介绍机器学习基本流程，以监督学习、无监督学习和半监督学习为分类标准，概述各个模型的数学原理和代码。
第2章
对深度学习的内容进行详细的描述和介绍，为方便读者理解，以深度学习模型为例，将其拆分为多个模块，对每个模块进行深度剖析和讲解，对卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络、自编码器等多种深度学习方法进行概述。
第3章
研究机器学习方法在油气勘探开发中的应用，以石油勘探开发的历程为主线，重点描述机器学习在油气勘探开发不同阶段中的优势，并对工程中所应用代码进行详细的剖析和介绍。
第4章
对机器学习在智能矿山开采中的应用进行研究，主要介绍人工智能方法较常规方法在矿山开采中的技术优势，较为详细地对人工智能代码进行剖析和介绍。
第5章
扩展机器学习在新领域的应用。
机器学习主流算法汇总
皮尔逊相关性热图代码运行结果
本书特色在于理论与实践相结合，注重培养学生的实际应用能力，适合 作为石油工程和采矿工程专业本科生的参考书。
本文摘编自《人工智能基础理论与应用—能源矿业领域》（汤继周 李玉伟 陈胜男 编著. 北京：科学出版社，2024.6）一书“前言”，有删减修改，标题为编者所加。
地球为你而转！
欢迎关注：赛杰奥（sci_geo）
科学出版社地球科学订阅号
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
