包邮人工智能:寒武纪平台边缘智能实践

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