- ISBN:9787302630074
- 装帧:平装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:328
- 出版时间:2023-05-01
- 条形码:9787302630074 ; 978-7-302-63007-4
本书特色
本书分为三大部分。基础篇覆盖机器学习框架使用者所需要了解的核心系统知识和相关编程案例;进阶篇覆盖了机器学习框架开发着所需要理解的核心知识和相关实践案例;拓展篇详细讨论了多种类的机器学习系统,从而为广大机器学习从业者提供解密底层系统所需的基础知识。 中国工程院高文院士|英国皇家工程院郭毅可院士|ACM杰出科学家陈雷教授联袂推荐高文 中国工程院院士|鹏城实验室主任|北京大学博雅讲席教授|新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长本书的出版对于机器学习系统这一领域非常及时且重要。本书以一种简明清晰的方式介绍了从上到下的各类知识和工具,包括前端、编译器、加速、部署等。本书的写作形式和内容完全开源,对于学生、科研人员和工程师都是非常好的学习材料。 郭毅可 英国皇家工程院院士|欧洲科学院院士|香港工程科学院院士|香港科技大学首席副校长|HKSAIR战略委员会主席我非常认可这本书覆盖的内容和开源的创造方式。一方面,各种知识点都配套了实现例子和图文讲解,适合不同人群了解机器学习系统这个计算机交叉领域;另一方面,本书采用在线开源的写作模式,大大降低了读者学习和作者内容更新的成本,能真正成为一本“不会过时”的书籍。 陈雷 香港科技大学大数据研究所主任|IEEE Fellow|ACM杰出科学家机器学习算法已经成为大数据基础设施的核心一环。工业界和学术界都亟需一本教科书来解密机器学习系统的设计原理,帮助工程师、科研人员和学生更好地实现大数据算法和系统。本书深入讲解了机器学习系统,并提供丰富的代码实例和系统实现的经验分享,很好地解决了工业界和学界的痛点,是专注大数据和AI的从业人员的必读书。 中国工程院高文院士|英国皇家工程院郭毅可院士|ACM杰出科学家陈雷教授联袂推荐
内容简介
本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验,侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流,异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中,本书将根据MindSpore的自身特点,在各个章节突出讨论MindSpore的优势点,从而将MindSpore并列为与TensorFlow,PyTorch的三大框架。
目录
作者简介
麦络,爱丁堡大学信息学院助理教授,博士生导师。2018年于帝国理工学院获得博士学位,谷歌博士奖学金获得者。主要研究方向为分布式系统、机器学习和数据管理,当前研究工作专注于构建大规模、自适应和可信的机器学习系统,受到谷歌、微软、华为、腾讯和阿里巴巴等多家知名科技公司的资助。在计算机顶级会议OSDI、NSDI、USENIX ATC、CoNEXT、VLDB、ECCV和NeurIPS发表多篇论文。获得CoNEXT会议*佳论文入围奖,ACM Multimedia 2017*佳开源论文奖。 董豪,北京大学计算机学院助理教授,博士生导师,2019年于帝国理工获得博士学位。主要研究方向为计算机视觉、机器人和具身智能,当前研究工作围绕智能机器人的自主决策与泛化交互。担任CVPR 2023领域主席、AAAI 2023高级程序委员、中国科技核心期刊Machine Intelligence Research副编委等,在NeurIPS、ICLR、ICCV、ECCV、IROS等顶级国际会议和期刊发表30余篇论文,Deep Reinforcement Learning:Fundamentals, Research and Applications作者。获得ACM MM*佳开源软件奖,新一代人工智能产业技术创新战略联盟 OpenI 启智社区优秀开源项目、Springer Nature中国作者高影响力研究精选等。
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