智能计算系统实验教程
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九五品
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作者李玲；郭崎；陈云霁
出版社机械工业出版社
出版时间2021-08
版次1
装帧平装
上书时间2024-07-15
商品详情
- 品相描述：九五品
图书标准信息
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作者
李玲；郭崎；陈云霁
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出版社
机械工业出版社
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出版时间
2021-08
-
版次
1
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ISBN
9787111688440
-
定价
79.00元
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装帧
平装
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开本
16开
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页数
321页
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字数
200千字
- 【内容简介】
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:
本书是《智能计算系统》的配套实验教程，结合智能计算系统的软硬件技术栈设计了基于通用CPU平台和深度学习处理器平台的分阶段实验和综合实验。其中，分阶段实验以风格迁移作为驱动范例，包括算法实验（第2～3章）、编程框架实验（第4章）、智能编程语言实验（第5章）、深度学习处理器运算器设计实验（第6章）。通过完成分阶段实验，读者可以开发出一个可完成图像风格迁移任务的智能计算系统。综合实验（第7章）包括目标检测、文本检测、自然语言处理等不同应用领域的实验，可以帮助读者巩固对软硬件技术栈相关知识的系统理解，让读者了解不同应用领域对智能计算系统的需求。
本书适合作为高等院校人工智能及相关专业的教材，以及相关领域从业人员的参考书。作者团队还为本书设计了一款配套的游戏，利用游戏中的“稠密奖励”“即时奖励”和“体系性奖励”等机制来提升读者的学习热情。
- 【作者简介】
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陈云霁 中国科学院计算技术研究所研究员、博导、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委会委员。他带领其团队研制了国际上*个深度学习处理器芯片“寒武纪1号”。他的研究成果已经应用在近亿台智能手机和服务器中。他的学术论文多次获得计算机体系结构*级国际会议*佳论文奖，受到上百个国际知名机构跟踪引用。因此，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”。
- 【目录】
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丛书序言 前言 第1章 绪论 1 1.1 智能计算系统简介 2 1.2 实验设计 4 1.3 实验平台 8 1.3.1 硬件平台 8 1.3.2 软件环境 9 1.4 游戏实验系统 10 第2章 神经网络设计实验 12 2.1 基于三层神经网络实现手写数字分类 12 2.1.1 实验目的 12 2.1.2 背景介绍 13 2.1.3 实验环境 17 2.1.4 实验内容 18 2.1.5 实验步骤 19 2.1.6 实验评估 29 2.1.7 实验思考 29 2.2 基于DLP平台实现手写数字分类 29 2.2.1 实验目的 29 2.2.2 背景介绍 30 2.2.3 实验环境 34 2.2.4 实验内容 34 2.2.5 实验步骤 35 2.2.6 实验评估 40 2.2.7 实验思考 40 第3章 深度学习应用实验 41 3.1 基于VGG19实现图像分类 41 3.1.1 实验目的 41 3.1.2 背景介绍 42 3.1.3 实验环境 45 3.1.4 实验内容 46 3.1.5 实验步骤 46 3.1.6 实验评估 53 3.1.7 实验思考 54 3.2 基于DLP平台实现图像分类 54 3.2.1 实验目的 54 3.2.2 实验环境 55 3.2.3 实验内容 55 3.2.4 实验步骤 55 3.2.5 实验评估 60 3.2.6 实验思考 60 3.3 非实时图像风格迁移 61 3.3.1 实验目的 61 3.3.2 背景介绍 61 3.3.3 实验环境 64 3.3.4 实验内容 64 3.3.5 实验步骤 65 3.3.6 实验评估 74 3.3.7 实验思考 76 3.3.8 延伸拓展 77 第4章 编程框架实验 79 4.1 基于TensorFlow实现图像分类 79 4.1.1 实验目的 79 4.1.2 背景介绍 80 4.1.3 实验环境 84 4.1.4 实验内容 85 4.1.5 实验步骤 85 4.1.6 实验评估 90 4.1.7 实验思考 91 4.2 基于TensorFlow实现实时风格迁移推断 91 4.2.1 实验目的 91 4.2.2 背景介绍 91 4.2.3 实验环境 96 4.2.4 实验内容 96 4.2.5 实验步骤 96 4.2.6 实验评估 102 4.2.7 实验思考 102 4.3 基于TensorFlow实现实时风格迁移训练 102 4.3.1 实验目的 102 4.3.2 背景介绍 102 4.3.3 实验环境 104 4.3.4 实验内容 105 4.3.5 实验步骤 105 4.3.6 实验评估 116 4.3.7 实验思考 116 4.4 自定义TensorFlow CPU算子 116 4.4.1 实验目的 116 4.4.2 背景介绍 117 4.4.3 实验环境 118 4.4.4 实验内容 118 4.4.5 实验步骤 119 4.4.6 实验评估 131 4.4.7 实验思考 131 第5章 智能编程语言实验 132 5.1 智能编程语言算子开发与集成实验(BCL开发实验) 132 5.1.1 实验目的 132 5.1.2 背景介绍 132 5.1.3 实验环境 138 5.1.4 实验内容 138 5.1.5 实验步骤 139 5.1.6 实验评估 156 5.1.7 实验思考 157 5.2 智能编程语言性能优化实验 157 5.2.1 实验目的 157 5.2.2 背景介绍 157 5.2.3 实验环境 159 5.2.4 实验内容 159 5.2.5 实验步骤 160 5.2.6 实验评估 173 5.2.7 实验思考 173 5.3 智能编程语言算子开发实验(BPL开发实验) 173 5.3.1 实验目的 173 5.3.2 背景介绍 174 5.3.3 实验环境 178 5.3.4 实验内容 179 5.3.5 实验步骤 180 5.3.6 实验评估 182 5.3.7 实验思考 182 *第6章 深度学习处理器运算器设计实验 183 6.1 实验目的 183 6.2 背景介绍 184 6.2.1 卷积层算法特征 184 6.2.2 面向卷积运算的DLP架构 185 6.2.3 DLP上矩阵及卷积处理过程 186 6.3 实验环境 189 6.3.1 工具安装 190 6.3.2 代码文件组织 190 6.4 实验内容 191 6.5 实验步骤 192 6.5.1 串行内积运算器 192 6.5.2 并行内积运算器 194 6.5.3 矩阵运算子单元 198 6.5.4 编译调试 201 6.6 实验评估 204 6.7 实验思考 204 第7章 综合实验 205 7.1 基于YOLOv3实现目标检测 205 7.1.1 实验目的 205 7.1.2 背景介绍 206 7.1.3 实验环境 209 7.1.4 实验内容 210 7.1.5 实验步骤 211 7.1.6 实验评估 238 7.1.7 实验思考 238 7.2 基于EAST实现文本检测 239 7.2.1 实验目的 239 7.2.2 背景介绍 239 7.2.3 实验环境 242 7.2.4 实验内容 242 7.2.5 实验步骤 243 7.2.6 实验评估 260 7.2.7 实验思考 261 7.3 基于BERT实现自然语言处理 261 7.3.1 实验目的 261 7.3.2 背景介绍 261 7.3.3 实验环境 267 7.3.4 实验内容 267 7.3.5 实验步骤 269 7.3.6 实验评估 302 7.3.7 实验思考 303 附录A DLP软件环境介绍 304 参考文献 315 后记 318
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