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人工智能:寒武纪平台边缘智能实践 版权信息
- ISBN：9787551622844
- 条形码：9787551622844 ; 978-7-5516-2284-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能:寒武纪平台边缘智能实践 本书特色
本书旨在帮助有一定人工智能理论基础的学习者提升实践能力。主要分为两部分，**部分是对深度学习的一些基础知识的介绍，作用是服务于后续案例，其中包含了对于国产智能化芯片——寒武纪智能芯片的相关知识的讲解，从原理的介绍到平台的使用，*后到边缘化设备的使用都做了详细的说明，有助于读者理解从网络模型到边缘化设备的具体使用过程，读者可参照这部分内容去完成后续的案例；第二部分则是列举了当下一些较为热门和应用程度较高的基于深度学习和神经网络的相关商业化案例。包含了目标检测、人脸识别、风格迁移、语音识别等不同领域的相关内容，基本涵盖了普及程度的几种人工智能的应用场景。相较于其他人工智能领域的书籍，本书的重点不是理论知识的学习，而是对理论知识的应用，在生活的实际场景中运用理论知识进行实际案例的实践。
人工智能:寒武纪平台边缘智能实践 内容简介
《人工智能：寒武纪平台边缘智能实践》旨在帮助有一定人工智能理论基础的学习者提升实践能力。主要分为两部分，首部分是对深度学习的一些基础知识的介绍，作用是服务于后续案例，其中包含了对于国产智能化芯片——寒武纪智能芯片的相关知识的讲解，从原理的介绍到平台的使用，*后到边缘化设备的使用都做了详细的说明，有助于读者理解从网络模型到边缘化设备的具体使用过程，读者可参照这部分内容去完成后续的案例；第二部分则是列举了当下一些较为热门和应用程度较高的基于深度学习和神经网络的相关商业化案例。包含了目标检测、人脸识别、风格迁移、语音识别等不同领域的相关内容，基本涵盖了普及程度的几种人工智能的应用场景。相较于其他人工智能领域的书籍，《人工智能：寒武纪平台边缘智能实践》的重点不是理论知识的学习，而是对理论知识的应用，在生活的实际场景中运用理论知识进行实际案例的实践。 《人工智能：寒武纪平台边缘智能实践》以人工智能技术为核心，在寒武纪的边缘电脑人工智能加速卡的基础上，以实践为目的指导如何对深度学习的网络模型进行移植的过程。目的是让读者在原有的理论知识基础上，增加动手机会，通过生活中的实际应用来增加读者的兴趣的同时真正具备实践能力。
人工智能:寒武纪平台边缘智能实践 目录
第1部分 边缘智能理论篇
第1章 边缘错能溉述
1．1 什么是边缘智能
1．2 边缘智能应用场景
1．3 边缘智能的发展
1．4 边缘智能面临的挑战
1．5 本章小结
第2章 深度学习介绍
2．1 深度学习发展历程
2．2 感知机
2．3 神经网络
2．4 卷积神经网络
2．4．1 卷积运算
2．4．2 二维卷积
2．4．3 多通道二维卷积
2．4．4 输入层
2．4．5 卷积层
2．4．6 池化层
2．4．7 全连接层
2．4．8 归一化层
2．5 RNN和LSTM
2．6 本章小结
第3章 PyForeh使用
3．1 PyForch简介
3．2 PyTorch安装
3．2．1 Conda简介
3．2．2 PyTorch下载安装
3．3 PyTorch基础
3．3．TFensor（张量）
3．3．2 网络
3．3．3 损失函数
3．3．4 优化器
3．4 PyTorch编程流程
3．4．1 概述
3．4．2 实现步骤
3．5 Pytorch实现MNIS7'识别
3．5．1 引用和定义超参数
3．5．2 加载数据集
3．5．3 定义模型
3．5．4 模型训练
3．5．5 模型测试
3．5．6 程序运行
3．6 本章小结
第4章 寒武纪平台介绍
4．1 寒武纪介绍
4．2 寒武纪产品介绍
4．2．1 产品简介
4．2．2 思元270（MLL1270）
4．2．3 思元220（MLI-1220）
4．3 寒武纪加速原理
4．3．1 CPU的计算瓶颈
4．3．2 硬件加速原理
4．4 寒武纪开发环境
4．5 硬件开发环境
4．5．1 平台简介
4．5．2 主要特性
4．5．3 功能接口
4．5．4 硬件规格
4．5．5 软件规格
4．6 本章小结
第5章 寒武纪Pytorch使用
5．1 概述
5．2 移植流程
5．3 模型量化
5．3．1 概述
5．3．2 步骤
……
第2部分 边缘智能实践篇
结语
第1章 边缘错能溉述
1．1 什么是边缘智能
1．2 边缘智能应用场景
1．3 边缘智能的发展
1．4 边缘智能面临的挑战
1．5 本章小结
第2章 深度学习介绍
2．1 深度学习发展历程
2．2 感知机
2．3 神经网络
2．4 卷积神经网络
2．4．1 卷积运算
2．4．2 二维卷积
2．4．3 多通道二维卷积
2．4．4 输入层
2．4．5 卷积层
2．4．6 池化层
2．4．7 全连接层
2．4．8 归一化层
2．5 RNN和LSTM
2．6 本章小结
第3章 PyForeh使用
3．1 PyForch简介
3．2 PyTorch安装
3．2．1 Conda简介
3．2．2 PyTorch下载安装
3．3 PyTorch基础
3．3．TFensor（张量）
3．3．2 网络
3．3．3 损失函数
3．3．4 优化器
3．4 PyTorch编程流程
3．4．1 概述
3．4．2 实现步骤
3．5 Pytorch实现MNIS7'识别
3．5．1 引用和定义超参数
3．5．2 加载数据集
3．5．3 定义模型
3．5．4 模型训练
3．5．5 模型测试
3．5．6 程序运行
3．6 本章小结
第4章 寒武纪平台介绍
4．1 寒武纪介绍
4．2 寒武纪产品介绍
4．2．1 产品简介
4．2．2 思元270（MLL1270）
4．2．3 思元220（MLI-1220）
4．3 寒武纪加速原理
4．3．1 CPU的计算瓶颈
4．3．2 硬件加速原理
4．4 寒武纪开发环境
4．5 硬件开发环境
4．5．1 平台简介
4．5．2 主要特性
4．5．3 功能接口
4．5．4 硬件规格
4．5．5 软件规格
4．6 本章小结
第5章 寒武纪Pytorch使用
5．1 概述
5．2 移植流程
5．3 模型量化
5．3．1 概述
5．3．2 步骤
……
第2部分 边缘智能实践篇
结语
展开全部
人工智能:寒武纪平台边缘智能实践 作者简介
朱宗卫，博士毕业于中国科学技术大学计算机学院，主要研究方向为边缘智能与操作系统级功耗优化。2019年获得江苏省高层次创新创业人才(双创博士)称号,曾任职于中国矿业大学与华为公司，现为中国科学技术大学软件学院教师。在学术方面，以第一作者在IoT、JSA等国际一流期刊与会议发表论文20余篇，并作为核心骨干参与了千万级国家重大课题2项，当前个人负责科技创新特区项目1项、中科院先导项目子课题1项、江苏省青年基金与博士后基金各1项。 张扬眉，博士就读于中国科学院计算技术研究所，主要研究方向为深度学习算法。2020年获得“中科院省院合作促进奖”先进个人荣誉称号,曾任职于中国科学院计算技术研究所，长期从事科研成果产业化工作，持有“基金从业资格证”、“PMP项目管理专业人士资格认证”等相关资质认证。在学术方面，以第一作者在期刊与会议发表论文2篇，实用新型专利1项。
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