1）中国工程院院士吴汉明、国家杰青龙世兵教授、长鑫科技总裁曹堪宇、长鑫科技高级副总裁李严峰联袂推荐 2）半导体头部大厂总监级与高工级专家撰写，“产业难题”与“AI落地”双线贯通 3）立足六大真实场景，全景呈现AI技术落地逻辑，助读者突破产业瓶颈，激发创新思路 4）结合工艺与算法原理图、关键思路与代码实现，帮读者解决工艺或落地难题，不会因技术门槛太高而半途而废
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Preface 前言
Chapter 1 第1章 AI极简入门
1.1 AI算法分类
1.1.1 按学习方式分类
1.1.2 按算法类型分类
1.1.3 按任务类型分类
1.2 AI开发环境搭建
1.2.1 Python环境搭建
1.2.2 AI第三方库介绍
1.2.3 AI算法的工作流程
1.3 入门案例
1.3.1 分类任务案例
1.3.2 回归任务案例
Chapter 2 第2章 半导体大数据与应用案例
2.1 半导体大数据面临的挑战
2.2 半导体大数据的分析方法与应用场景
2.3 基于Wafer Map大数据的良率检测
2.3.1 Wafer Map分析方法与数据集
2.3.2 Wafer Map的缺陷检测原理
2.3.3 Wafer Map缺陷模式识别与相似性检索
2.3.4 用无监督学习实现Wafer Map缺陷相似度检索
2.4 FDC异常检测
2.4.1 传统FDC方法
2.4.2 基于AI算法的FDC应用
Chapter 3 第3章 智能工艺仿真
3.1 光刻工艺仿真与加速
3.1.1 光刻工艺仿真概述
3.1.2 基于CNN的光刻仿真加速
3.2 刻蚀偏差与负载效应
3.2.1 什么是刻蚀偏差
3.2.2 刻蚀的负载效应
3.3 刻蚀偏差模型
3.3.1 传统刻蚀偏差模型
3.3.2 基于回归算法的刻蚀偏差模型
3.3.3 基于CNN的刻蚀偏差模型
Chapter 4 第4章 工艺缺陷分析与改善
4.1 影响良率的坏点检测
4.1.1 坏点检测与修正概述
4.1.2 传统坏点检测方法
4.1.3 基于AI的坏点检测方法
4.2 缺陷检测与分类
4.3 OPC相关算法
4.3.1 MB-OPC算法介绍
4.3.2 ILT算法介绍
Chapter 5 第5章 智能图像量测
5.1 SEM图像分割
5.1.1 传统图像分割方法
5.1.2 基于U-Net的图像分割方法
5.1.3 基于主动学习提升图像分割效率
5.2 基于AI实现SEM三维形貌估计
5.2.1 SEM量测面临的挑战
5.2.2 单目三维深度估计
5.2.3 基于AI的三维深度估计
5.3 构建TEM分割模型：基于视觉大模型
5.3.1 视觉大模型简介
5.3.2 基于生成数据和微调技术的TEM分割模型
5.4 虚拟量测
5.4.1 三大算法
5.4.2 算法应用
5.4.3 应用在线学习提升自更新能力
Chapter 6 第6章 机台智能化
6.1 基于边缘AI提升键合精度
6.1.1 晶圆键合对准难题
6.1.2 改进方法与边缘AI算法部署思路
6.2 RAG赋能机台智能运维
6.2.1 RAG简介
6.2.2 利用RAG实现机台智能运维
Chapter 7 第7章 AI在材料性质预测中的应用
7.1 计算化学的现状与工具
7.2 图神经网络与材料性质预测
7.2.1 图神经网络简介
7.2.2 图神经网络在材料性质预测中的应用
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