人工智能工程应用实例： 发动机排放数据学习及预测
适用人群：主要是面向对人工智能与机器学习技术在工程中的实际应用感兴趣的各行业相关工程人员。
人工智能和机器学习是当前最热门和前沿的领域，作为工程人员我们更关心如何将人工智能的相应技术与工程实践相结合。本次将介绍我们在这方面进行的一些尝试。
随着环保意识的加强,汽车排放法规愈加严格, 国六排放法规引入了实际行驶污染物排放(Real Drive Emission)测试，简称RDE,用以监控车辆实际行驶过程的排放水平。基于仿真对RDE进行预测面临很难兼顾众多复杂工况等困难。而随着人工智能的广泛应用,机器学习算法广泛应用于基于数据的预测研究。我们尝试使用机器学习算法对发动机排放的实测时序数据进行了相应的学习和预测，取得了一些初步的成果。本次将对该工程应用实例的方法、过程和结果进行相应的介绍。
课程大纲：
1.项目背景说明
2.相关机器学习算法介绍
3.学习过程与要点
4.结果分析
5.应用场景
6.总结
