⚙️《工程师的机器学习指南：面向工程应用的物理驱动与可解释AI方法》
将人工智能真正应用于工程领域，从理解开始。
在当今“AI无所不在”的技术语境中，将机器学习应用于现实工程问题，仍是一个充满挑战的课题。本书正是为此而写——它不仅教授你算法，更帮助你理解：如何将学习方法嵌入工程、医学、自然科学乃至商业实际中，构建可信、可解释且受物理规律约束的智能系统。
📖 书籍亮点：
- 融合物理知识的机器学习（Physics-Informed Machine Learning）： 将已知的物理定律与学习模型相结合，提升预测精度、减少训练数据依赖。
- 从不确定性出发，构建更稳健的模型： 学会处理工程中的模型不确定性与噪声干扰，提升系统的鲁棒性。
- 可解释AI（Explainable AI, XAI）实践入门： 让黑盒模型透明化，建立更高的行业信任度与合规性，特别适用于工程、医疗等高风险场景。
- 完整的Python编程示例： 所有方法均配套真实代码，快速上手，便于自主实验与项目集成。
- 覆盖跨学科工程问题： 案例横跨机械、电气、生物医学、气候、材料等多个领域，帮助读者将抽象技术转化为具体成果。
👨🏫 适合对象：
- 工程、自然科学、医学、商业管理等专业本科/研究生学生
- 从事AI建模、数据分析、系统仿真的科研人员与行业工程师
- 专注于AI可解释性、工程数据库设计与算法开发的数据科学家与软件工程师
📌 这是一本连接“理论方法”与“工程实践”的桥梁书籍，为AI在工业界落地提供了扎实的方法论与可执行路径。
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