AI全栈宝典 I 你需要这本“星空书”！

人工智能时代，随着智能产业的飞速发展，对高水平AI人才的需求日益增加。对于每一个AI从业者来说，保持与时俱进、不被淘汰，终身学习是必须的。机器尚且需要海量数据、经过不断训练推断来实现更好的落地，我们该如何利用有效的时间去为自己“赋能”呢？

如今，技术正在以一种莫测的方式快速迭代改变，人类的工作任务开始变得更加“多线”且复杂，具备良好“强化学习”与“深度学习”技能的人才，才能在未来的技术发展中紧跟队伍。对于每一个AI从业者而言，系统思维与能力的培养至关重要。

为什么？

有一个段子说，市面上很多人工智能实战书籍都是这样的：

有的太偏应用不讲原理，有的只讲理论不谈实践，人工智能技术栈涉及智能算法、智能编程框架、智能编程语言、智能芯片等方方面面，如果只单纯学某一个环节，东学一块西学一块，缺乏体系化学习，没有系统思维，那是不可能开发出准确、高效、节能的人工智能应用的。

在过去，国内甚至国际上都没有一本能够全面覆盖人工智能计算系统（尤其是当代机器学习计算系统）新进展的书，要想全面提升在人工智能领域的从业竞争力，我们需要做大量的知识筛选、补课与知识重组的过程。

好消息是，现在这本书上市了。

深度学习处理器芯片研究的开拓者陈云霁，带领中科院计算所、软件所的专家学者，结合其多年丰富的工程实践经验、专业教学经验以及实验室研究成果，倾心写就国际首部完整讲授当代深度学习计算系统软硬件技术栈的书——《智能计算系统》。

全网上市短短3天，便一路热销登顶京东同类新书销售榜首，当当网畅销TOP8，在上市一个月内完成第二次印刷上市，频频登上各大排行榜首，许多技术人员、科研人员、乃至高校教师与学生都反响十分热烈，大家亲切地叫它“星空书”。（戳为什么《智能计算系统》被称为“星空书”？）

作者团队

研究员，博士生导师，现为中国科学院计算技术研究所所长助理、智能处理器研究中心主任，中国科学院大学岗位教授，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会计算机系统专家委员会委员。他带领团队研制了国际上首个深度学习处理器芯片“寒武纪1号”。他的研究成果已经实现规模化应用。他的学术论文多次获得计算机体系结构顶级国际会议最佳论文奖，受到上百个国际知名结构跟踪引用。他被Science杂志刊文评价为深度学习处理器研究的“先驱”和“引领者”。他曾获国家杰出青年科学基金、中国青年科技奖、全国创新争先奖、教育部“青年长江学者”、“中国青年五四奖章”等，并被《MIT科技评论》评为全球35位杰出青年创新者（2015年度）。

这本书讲什么？

《智能计算系统》，采用“全栈贯通，应用驱动”的原则，通过一个贯穿始终的应用案例——图像风格迁移，全面系统地介绍智能计算系统的软硬件技术栈，涵盖神经网络基础算法、深度学习编程框架、智能芯片体系结构、智能编程语言等知识体系，帮助读者对系统全貌有一个深刻印象，融会贯通地理解智能计算系统的完整软硬件技术栈。

“星空书”的来历

《智能计算系统》的封面——是由风格迁移算法生成的梵高风格的星空图片——作为全书的驱动范例图像风格迁移深度学习任务，贯穿始终，介绍在面向深度学习的智能计算系统中从算法到编程再到芯片是如何工作的。

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读完它，我能得到什么？

1个应用案例 + 9大核心板块

从理论到实践，吃透AI软硬件技术栈

• 掌握AI整个软硬件技术栈知识体系

• 真正理解AI背后的运转机制

• 形成AI系统思维，培养系统能力，提升业内竞争力

• 全面弥补AI理论基础，即使跨行也能“稳稳入门”

• 从内在机理到应用开发，体系化提升动手实操能力

这本书面向谁

• AI资深从业人员，深度学习、计算机、编程等领域
  

• 初入AI行业的职场新人，系统性对AI运转机理有一个全面认知

• 跨行转型、想全面弥补AI理论基础的其他传统行业从业人员

• 教学科研人员，希望提升科研能力、开阔科研思路的人

• 高校在校学生，人工智能、计算机、自动化等相关专业

内容大纲

向上滑动阅览

第一章：概述-A Driving Example

1.1   人工智能

1.2   智能计算系统

1.3   驱动范例

 

第二章：神经网络基础

2.1 从机器学习到神经网络

2.2 神经网络训练

2.3 神经网络设计原则

2.4 过拟合与正则化

2.5 交叉验证

 

第三章：深度学习

3.1 适合图像处理的卷积神经网络

3.2 基于卷积神经网络的图像分类算法

3.3 基于卷积神经网络的图像目标检测算法

3.4 序列模型：循环神经网络

3.5 生成对抗网络GAN

3.6驱动范例

 

第四章：编程框架使用

4.1  为什么需要编程框架

4.2  编程框架概述

4.3  TensorFlow编程模型及基本用法

4.4  基于TensorFlow实现深度学习预测

4.5  基于TensorFlow实现深度学习训练   

 

第五章：编程框架机理

5.1  TensorFlow的设计原则

5.2  TensorFlow计算图机制

5.3  TensorFlow系统实现

5.4  编程框架对比

 

第六章：深度学习处理器原理

6.1 深度学习处理器概述

6.2 目标算法分析

6.3 深度学习处理器DLP结构

6.4 优化设计

6.5 性能评价

6.6 其他加速器

 

第七章：深度学习处理器架构

7.1 单核深度学习处理器

7.2 多核深度学习处理器

 

第八章：智能编程语言

8.1  为什么需要智能编程语言

8.2  智能计算系统抽象架构

8.3  智能编程模型

8.4  智能编程语言基础

8.5  智能应用编程接口

8.6  智能应用功能调试

8.7  智能应用性能调优

8.8  基于智能编程语言的系统开发

 

第九章：实验

9.1  基础实验：图像风格迁移

9.2  拓展实验：物体检测

另外，《智能计算系统》这本书还配套体系化多平台学习资源：

视频公开课+答疑论坛+官方主页+官方公众号

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