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作者:
陈雷编著
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出版社:
清华大学出版社
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ISBN:
9787302589587
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出版时间:
2021-10
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版次:
1
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装帧:
平装
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开本:
32开
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纸张:
胶版纸
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页数:
672页
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字数:
468千字
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作者:
陈雷编著
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出版社:
清华大学出版社
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ISBN:
9787302589587
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出版时间:
2021-10
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纸张:
胶版纸
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页数:
672页
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字数:
468千字
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定价
￥99.00
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上书时间2024-05-02
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商品描述：
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作者简介:
陈雷 香港科技大学计算机科学与工程系教授，大数据研究所主任，IEEE Fellow和ACM杰出科学家。研究方向包括数据驱动AI、人机共生机器学习、知识图谱、社交媒体上的数据挖掘等。在国际有名期刊和会议上发表论文300余篇，曾获得2015年SIGMOD拥有时间价值奖。现任VLDB 2019程序委员会联合主席、VLDB期刊主编、IEEE TKDE期刊副总编、VLDB Endowment执行成员。
主编推荐:
本书从杰出AI（Best AI）、可信AI（Trust AI）和超越 AI（Beyond AI）三方面系统地介绍了深度学习的高阶技术，并给出了基于MindSpore AI计算框架的实践。第1～3章从数据处理、网络构建、训练与推理性能优化三个维度介绍MindSpore的杰出AI技术；第4～7章介绍可信AI，就模型安全和隐私、模型可靠性、可解释AI和AI中的公平性展开深入的讨论；第8～10章介绍超越AI，讲述数据驱动AI建模、AI求解科学计算方程和AI加速科学方法。为便于读者学习，书中还给出了基于MindSpore实现的关于深度学习高阶技术的样例代码。本书在深度学习理论的基础上，结合MindSpore近期新开源技术和方向进行讲解，扩大了MindSpore使用范围，可以作为普通高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生教材，也适合作为从事深度学习相关工作的软件开发工程师与科研人员的参考用书。
内容简介:
本书系统介绍深度学习的高阶技术，并基于MindSporeAI计算框架进行实践。全书共分10章，内容涵盖数据处理、网络构建、训练与推理性能优化、模型安全与隐私、模型可靠性、可解释AI、AI中的公平性问题、数据驱动AI建模、AI求解科学计算方程、AI加速科学方法等内容。为便于读者学习，书中还给出了基于MindSpore实现的关于深度学习高阶技术的示例代码。本书在深度学习的理论基础上结合MindSpore近期新开源技术，扩大了MindSpore使用范围，可以作为普通高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生教材，也适合作为从事深度学习相关工作的软件开发工程师与科研人员学习的参考用书。
目录:
第1章数据处理
1.1转换数据集为MindRecord
1.1.1背景与现状
1.1.2MindRecord技术原理
1.1.3使用示例
1.2自动数据增强
1.2.1背景与现状
1.2.2自动数据增强技术原理
1.2.3使用示例
1.3轻量化数据处理
1.3.1背景与现状
1.3.2Eager模式原理
1.3.3使用示例
1.4单节点缓存加速
1.4.1背景与现状
1.4.2单节点缓存原理
1.4.3单节点预处理数据缓存功能的使用
1.4.4性能优势展示
1.5优化数据处理
1.5.1背景与现状
1.5.2数据处理优化途径
1.6本章小结
第2章网络构建
2.1自定义算子
2.1.1算子原语
2.1.2算子实现和算子信息注册
2.1.3使用自定义算子
2.1.4定义算子反向传播函数
2.1.5小结
2.2深度概率学习
2.2.1框架模块
2.2.2深度概率推断算法与概率模型
2.2.3贝叶斯神经网络
2.2.4贝叶斯应用工具箱
2.2.5小结
2.3高阶自动微分
2.3.1微分求解方法概述
2.3.2技术原理
2.3.3相关案例
2.4本章小结
第3章训练与推理性能优化
3.1千亿参数模型自动并行
3.1.1分布式训练基础
3.1.2关键问题
3.1.3
...
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开播时间：09月02日 10:30
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