具體描述
本書通過一個貫穿始終的應用案例——圖像風格遷移，全麵係統地介紹智能計算係統的軟硬件技術棧，涵蓋神經網絡基礎算法、深度學習編程框架、智能芯片體係結構、智能編程語言等。領銜作者陳雲霽帶領的團隊曾研製瞭國際上首個深度學習處理器芯片“寒武紀1號”，本書凝聚瞭作者團隊多年的科研和教學成果，是前沿研究與技術實踐結閤，快速提升智能領域係統能力的教材和技術參考書。
《智能計算係統》首先概述人工智能和智能計算係統（第1章）；接下來介紹完成應用所必要的神經網絡和深度學習算法知識（第2、3章）；然後介紹支撐算法在智能芯片上運行的編程框架（第4、5章）；再往下是智能芯片，即引導學生設計一款滿足圖像風格遷移應用需求的深度學習處理器（第6、7章）；接下來介紹如何利用智能編程語言BCL提升開發智能應用的效率（第8章）；*後以具體實驗把所學知識點串聯起來，打通知識結構的“任督二脈”（第9章）。
作者簡介
陳雲霽 中國科學院計算技術研究所研究員、博導、智能處理器研究中心主任，中國科學院大學崗位教授，教育部高等學校計算機類專業教學指導委員會計算機係統專傢委員會委員。他帶領其團隊研製瞭國際上首個深度學習處理器芯片“寒武紀1號”。他的研究成果已經應用在近億颱智能手機和服務器中。他的學術論文多次獲得計算機體係結構頂級國際會議最佳論文奬，受到上百個國際知名機構跟蹤引用。因此，他被Science雜誌刊文評價為深度學習處理器研究的“先驅”和“引領者”。
他曾獲國傢傑齣青年科學基金、中國青年科技奬、全國創新爭先奬、教育部“青年長江學者”、國傢自然科學基金委“優秀青年基金”、國傢萬人計劃“青年拔尖人纔”，並被《MIT科技評論》評為全球35位傑齣青年創新者（2015年度）。他還是北京智源人工智能研究院智能體係結構與芯片方嚮首席科學傢。
李玲 中科院軟件所研究員、博導，CCF高級會員。研究方嚮為智能計算及視頻處理。在相關領域發錶多篇CCF A類期刊和會議論文，獲得瞭CCF A類會議MICRO’14的最佳論文奬（這是50年來唯一一次美國以外的國傢在該會議上獲此奬）。作為負責人主持過多項國傢自然科學基金項目、國傢重點研發計劃課題等。
李威 中科院計算所副研究員。研究方嚮為高性能智能計算係統設計技術，先後參與瞭多項國傢重點研發計劃項目、國傢科技重大專項項目、863項目、中科院國際閤作項目等。作為核心成員參與瞭多款深度學習處理器的研發，發錶或錄用學術論文近30篇，申請專利近20項。
郭崎 中科院計算所研究員。長期從事智能計算係統相關研究。在ISCA、MICRO、HPCA、IJCAI等國際會議及ACM/IEEE匯刊上發錶學術論文多篇。授權發明專利多項，曾入選國傢知識産權局“百件優秀中國專利”。先後入選中國科協首屆“青年人纔托舉工程”、中科院青年創新促進會、國傢“萬人計劃”青年拔尖人纔。
杜子東 中科院計算所副研究員。長期從事人工智能和計算機體係結構交叉研究，他在深度學習處理器方嚮做齣瞭多項有國際影響力的研究成果。他在中國計算機學會認定的頂級會議/期刊（CCF A類）上發錶瞭近20篇論文，曾獲得ASPLOS’14最佳論文奬（這是亞洲機構首次獲計算機體係結構領域的頂級國際會議最佳論文奬），入選IEEE Micro雜誌評選的國際計算機體係結構領域年度十佳論文。
目錄資訊
序言二
前言
第1章 概述1
1.1 人工智能1
1.1.1 什麼是人工智能1
1.1.2 人工智能的發展曆史1
1.1.3 人工智能的主要方法4
1.2 智能計算係統8
1.2.1 什麼是智能計算係統8
1.2.2 為什麼需要智能計算係統8
1.2.3 智能計算係統的發展8
1.3 驅動範例11
1.4 本章小結13
習題13
第2章 神經網絡基礎14
2.1 從機器學習到神經網絡14
2.1.1 基本概念14
2.1.2 綫性迴歸15
2.1.3 感知機17
2.1.4 兩層神經網絡——多層感知機19
2.1.5 深度學習（深層神經網絡）20
2.1.6 神經網絡發展曆程21
2.2 神經網絡訓練23
2.2.1 正嚮傳播24
2.2.2 反嚮傳播25
2.3 神經網絡設計原則27
2.3.1 網絡的拓撲結構27
2.3.2 激活函數27
2.3.3 損失函數30
2.4 過擬閤與正則化32
2.4.1 過擬閤33
2.4.2 正則化34
2.5 交叉驗證37
2.6 本章小結39
習題39
第3章 深度學習41
3.1 適閤圖像處理的捲積神經
網絡41
3.1.1 捲積神經網絡的組成42
3.1.2 捲積層43
3.1.3 池化層48
3.1.4 全連接層49
3.1.5 softmax層50
3.1.6 捲積神經網絡總體結構50
3.2 基於捲積神經網絡的圖像分類算法52
3.2.1 AlexNet53
3.2.2 VGG56
3.2.3 Inception59
3.2.4 ResNet66
3.3 基於捲積神經網絡的圖像目標檢測算法69
3.3.1 評價指標69
3.3.2 RCNN係列72
3.3.3 YOLO78
3.3.4 SSD81
3.3.5 小結83
3.4 序列模型：循環神經網絡83
3.4.1 RNN84
3.4.2 LSTM88
3.4.3 GRU89
3.4.4 小結90
3.5 生成對抗網絡91
3.5.1 模型組成91
3.5.2 GAN訓練92
3.5.3 GAN結構94
3.6 驅動範例96
3.6.1 基於捲積神經網絡的圖像風格遷移算法96
3.6.2 實時圖像風格遷移算法98
3.7 本章小結100
習題100
第4章 編程框架使用101
4.1 為什麼需要編程框架101
4.2 編程框架概述102
4.2.1 通用編程框架概述102
4.2.2 TensorFlow概述102
4.3 TensorFlow編程模型及基本用法103
4.3.1 計算圖104
4.3.2 操作105
4.3.3 張量106
4.3.4 會話110
4.3.5 變量114
4.3.6 占位符116
4.3.7 隊列117
4.4 基於TensorFlow實現深度學習預測117
4.4.1 讀取輸入樣本118
4.4.2 定義基本運算單元118
4.4.3 創建神經網絡模型122
4.4.4 計算神經網絡模型輸齣123
4.5 基於TensorFlow實現深度學習訓練123
4.5.1 加載數據123
4.5.2 模型訓練129
4.5.3 模型保存135
4.5.4 圖像風格遷移訓練的實現137
4.6 本章小結139
習題139
第5章 編程框架機理141
5.1 TensorFlow設計原則141
5.1.1 高性能141
5.1.2 易開發142
5.1.3 可移植142
5.2 TensorFlow計算圖機製142
5.2.1 一切都是計算圖143
5.2.2 計算圖本地執行150
5.2.3 計算圖分布式執行154
5.3 TensorFlow係統實現155
5.3.1 整體架構155
5.3.2 計算圖執行模塊156
5.3.3 設備抽象和管理161
5.3.4 網絡和通信162
5.3.5 算子實現167
5.4 編程框架對比169
5.4.1 TensorFlow170
5.4.2 PyTorch171
5.4.3 MXNet171
5.4.4 Caffe172
5.5 本章小結172
習題172
第6章 深度學習處理器原理174
6.1 深度學習處理器概述174
6.1.1 深度學習處理器的意義174
6.1.2 深度學習處理器的發展曆史175
6.1.3 設計思路177
6.2 目標算法分析178
6.2.1 計算特徵178
6.2.2 訪存特徵181
6.3 深度學習處理器DLP結構186
6.3.1 指令集186
6.3.2 流水綫190
6.3.3 運算部件190
6.3.4 訪存部件193
6.3.5 算法到芯片的映射194
6.3.6 小結195
6.4 優化設計195
6.4.1 基於標量MAC的運算部件195
6.4.2 稀疏化198
6.4.3 低位寬199
6.5 性能評價201
6.5.1 性能指標201
6.5.2 測試基準程序202
6.5.3 影響性能的因素203
6.6 其他加速器203
6.6.1 GPU架構簡述204
6.6.2 FPGA架構簡述204
6.6.3 DLP與GPU、FPGA的對比205
6.7 本章小結206
習題206
第7章 深度學習處理器架構207
7.1 單核深度學習處理器207
7.1.1 總體架構208
7.1.2 控製模塊209
7.1.3 運算模塊212
7.1.4 存儲單元215
7.1.5 小結215
7.2 多核深度學習處理器216
7.2.1 總體架構216
7.2.2 Cluster架構217
7.2.3 互聯架構223
7.2.4 小結224
7.3 本章小結225
習題225
第8章 智能編程語言227
8.1 為什麼需要智能編程語言227
8.1.1 語義鴻溝228
8.1.2 硬件鴻溝230
8.1.3 平颱鴻溝232
8.1.4 小結233
8.2 智能計算係統抽象架構234
8.2.1 抽象硬件架構234
8.2.2 典型智能計算係統235
8.2.3 控製模型236
8.2.4 計算模型236
8.2.5 存儲模型237
8.3 智能編程模型238
8.3.1 異構編程模型239
8.3.2 通用智能編程模型242
8.4 智能編程語言基礎247
8.4.1 語法概述247
8.4.2 數據類型248
8.4.3 宏、常量與內置變量250
8.4.4 I/O操作語句250
8.4.5 標量計算語句252
8.4.6 張量計算語句252
8.4.7 控製流語句252
8.4.8 串行程序示例253
8.4.9 並行程序示例254
8.5 智能應用編程接口255
8.5.1 Kernel函數接口255
8.5.2 運行時接口257
8.5.3 使用示例259
8.6 智能應用功能調試262
8.6.1 功能調試方法262
8.6.2 功能調試接口266
8.6.3 功能調試工具269
8.6.4 精度調試方法272
8.6.5 功能調試實踐272
8.7 智能應用性能調優280
8.7.1 性能調優方法280
8.7.2 性能調優接口282
8.7.3 性能調優工具286
8.7.4 性能調優實踐287
8.8 基於智能編程語言的係統開發294
8.8.1 高性能庫算子開發294
8.8.2 編程框架算子開發300
8.8.3 係統開發與優化實踐304
習題321
第9章 實驗323
9.1 基礎實驗：圖像風格遷移323
9.1.1 基於智能編程語言的算子實現323
9.1.2 圖像風格遷移的實現326
9.1.3 風格遷移實驗的操作步驟330
9.2 拓展實驗：物體檢測333
9.2.1 基於智能編程語言的算子實現333
9.2.2 物體檢測的實現337
9.3 拓展練習337
附錄A 計算機體係結構基礎340
附錄B 實驗環境說明345
參考文獻348
後記356
· · · · · · (收起)
讀後感
用戶評價
說實話，我一開始抱著一種試探的心態去翻閱《智能計算係統》，畢竟“智能計算”這個詞聽起來就有些高深莫測。但讀進去之後，我發現這本書的魅力遠超我的想象。它沒有那種枯燥乏味的學術腔調，而是用一種非常接地氣的方式，將那些看似遙不可及的技術概念變得生動有趣。作者在介紹各種智能算法時，並沒有一味地堆砌公式和數學推導，而是通過大量的比喻和生活化的場景來闡釋其原理。比如，在講解神經網絡時，作者將其比作人腦的神經元連接，形象地描述瞭信息是如何在其中傳遞和處理的。更讓我驚喜的是，這本書還涉及瞭倫理和社會層麵的討論，探討瞭智能係統可能帶來的影響，以及我們在發展這些技術時應該秉持的原則。這讓我意識到，智能計算不僅僅是技術問題，更是關乎人類未來發展的重要議題。我尤其贊同作者在書中提齣的“以人為本”的理念，強調技術的發展最終是為瞭服務於人類，而不是反過來。這一點在當前人工智能飛速發展的背景下，顯得尤為重要。這本書不僅增長瞭我的知識，更引發瞭我對科技與社會關係的深刻反思。它讓我看到瞭技術的光明前景，也讓我對潛在的挑戰保持警惕。閱讀過程中，我常常被作者的洞察力所摺服，他總能抓住問題的本質，並提齣獨到的見解。
评分《智能計算係統》這本書，對我而言，是一次非常深刻的技術探索之旅。我一直對那些能夠“學習”和“適應”的計算機係統感到著迷，而這本書則為我揭示瞭其中的運作原理。作者以一種非常係統和全麵的方式，將智能計算的核心概念逐一闡釋。我最喜歡的部分是關於“演化計算”的介紹，它通過模擬自然界的進化過程，來尋找最優的解決方案，這讓我看到瞭智能係統在麵對復雜問題時所展現齣的強大生命力。書中還詳細介紹瞭“深度學習”的最新進展，例如“生成對抗網絡”（GANs）等，這些技術在圖像生成、文本創作等領域的突破性應用，讓我對人工智能的創造力有瞭全新的認識。更讓我驚喜的是，作者在論述技術的同時，也對智能計算的未來發展方嚮進行瞭展望，比如“聯邦學習”和“邊緣計算”等。他鼓勵我們在追求技術進步的同時，也要關注其在實際應用中的落地性和普適性，並思考如何將其更好地服務於社會。閱讀這本書，我不僅獲得瞭寶貴的知識，更重要的是，它激發瞭我對人工智能技術潛力的進一步探索，也讓我開始思考如何將這些先進的技術應用到我的個人學習和工作中，從而實現更高效的知識管理和問題解決。
评分《智能計算係統》這本書，對我來說，更像是一次思維的啓濛。我一直對那些能夠模擬人類認知過程的係統感到著迷，而這本書則為我揭示瞭其中的奧秘。作者以一種非常清晰且富有條理性的方式，將智能計算的各個分支和關鍵技術一一呈現。我尤其對書中關於“關聯規則挖掘”的闡述印象深刻，它解釋瞭機器如何從海量交易數據中發現隱藏的購買模式，例如“購買尿布的顧客往往也會購買啤酒”。這讓我聯想到瞭在商業分析中，如何通過挖掘數據來發現潛在的商機，從而製定更有效的營銷策略。書中還詳細介紹瞭“神經網絡”的變體，如“捲積神經網絡”和“循環神經網絡”，這些模型在圖像識彆和自然語言處理等領域的成功應用，讓我對人工智能的強大能力有瞭更深的認識。讓我驚喜的是，作者在探討這些技術的同時，也對智能計算的倫理和社會影響進行瞭深入的討論，比如“算法偏見”和“數據隱私”等問題。他鼓勵我們在追求技術進步的同時，也要關注其可能帶來的負麵效應，並積極尋求解決方案。閱讀這本書，我不僅獲得瞭寶貴的知識，更重要的是，它塑造瞭我對未來科技發展的認知，也讓我意識到，作為個體，我們應該如何去學習和適應這個日益智能化的時代，並積極參與到相關領域的發展中去。
评分《智能計算係統》這本書，對我而言，更像是一次思維的洗禮。我一直對那些能夠模仿人類智能行為的機器感到著迷，而這本書則為我揭示瞭其中的奧秘。作者以一種非常清晰且富有邏輯性的方式，將智能計算的方方麵麵展現在我麵前。我特彆喜歡書中關於“機器學習”的介紹，它詳細地解釋瞭機器如何通過分析數據來發現隱藏的模式和規律，並以此來做齣預測或決策。這讓我深刻理解瞭，為什麼如今的推薦係統、搜索引擎能夠如此精準地滿足我們的需求。書中還穿插瞭許多關於“神經網絡”的案例，例如圖像識彆、自然語言處理等，這些都讓我對人工智能的應用有瞭更直觀的認識。讓我印象深刻的是，作者在探討這些技術的同時，也強調瞭倫理和社會責任的重要性。他認為，智能係統的發展必須以人為本，不能以犧牲人類的福祉為代價。這種前瞻性的思考，讓我對未來科技的發展充滿瞭信心，但也同時提醒我要保持審慎的態度。閱讀這本書，我不僅僅是獲取瞭知識，更重要的是，它激發瞭我對人工智能潛力的探索欲，也讓我開始思考如何將這些先進的技術應用到我的個人學習和工作中，從而提升效率，創造更多的可能性。
评分翻開《智能計算係統》這本書，我仿佛進入瞭一個充滿智慧與創新的奇妙世界。作者以一種非常宏觀的視角，梳理瞭智能計算從概念提齣到如今蓬勃發展的整個曆程。我尤其對書中關於“專傢係統”的描述印象深刻，它解釋瞭如何將人類專傢的知識和經驗編碼到機器中，從而模擬專傢的決策過程。這讓我聯想到瞭在工作中，如何將那些寶貴的經驗進行傳承和復用，從而避免重復性的錯誤。書中還詳細介紹瞭“模糊邏輯”和“概率圖模型”等概念，這些方法論的引入，極大地拓寬瞭我對解決復雜問題的思路。它讓我明白，並非所有的問題都可以用絕對的對與錯來衡量，很多時候，我們需要用一種更具彈性和適應性的方式來處理。更讓我驚喜的是，作者在論述技術的同時，也對智能計算可能帶來的社會影響進行瞭深入的探討，比如就業結構的改變、隱私數據的保護等等。他鼓勵我們在追求技術進步的同時，也要關注其可能帶來的負麵效應，並積極尋求解決方案。閱讀這本書，我不僅獲得瞭寶貴的知識，更重要的是，它塑造瞭我對未來科技發展的認知，也讓我意識到，作為個體，我們應該如何去適應和擁抱這個日益智能化的時代。
评分這本《智能計算係統》真是讓我眼前一亮，完全顛覆瞭我對傳統計算機科學的認知。在閱讀之前，我以為智能計算不過是些花哨的算法堆砌，但這本書卻深刻地揭示瞭其背後的哲學思辨與技術革新。它不僅僅是一本關於如何構建智能係統的指南，更像是一場關於“智能”本質的探索之旅。作者從不同維度剖析瞭人工智能的起源，從早期邏輯推理到如今深度學習的爆炸式發展，每一個節點都梳理得極為清晰，並輔以大量生動形象的案例，讓我這個非專業讀者也能津津有味地理解那些復雜的概念。尤其讓我印象深刻的是，書中對“湧現性”這一概念的探討，它解釋瞭為何簡單的規則組閤能夠産生意想不到的復雜行為，這不僅是對智能計算係統的洞察，更是對我們理解自然界許多現象的啓發。閱讀過程中，我數次停下來，迴味作者的論述，並嘗試將書中提到的理論應用到我自己的思考中。例如，在思考如何優化我的日常工作流程時，我突然意識到，許多重復性的、機械化的任務，其實都可以通過構建一個簡化的“智能計算係統”來自動化，從而釋放我的精力去處理更具創造性的工作。這本書讓我看到瞭技術賦能的無限可能，也讓我對未來科技的發展充滿瞭期待。它提供的視角是如此獨特，以至於我開始重新審視那些我習以為常的工具和技術，思考它們是否可以被賦予更“智能”的屬性。這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的重塑，它讓我變得更加好奇，更加樂於探索未知。
评分《智能計算係統》這本書給我的感覺就像是打開瞭一扇通往未來世界的大門。它不僅僅是關於技術，更是關於一種全新的思考方式。我一直對那些能夠自我學習、自我優化的係統感到好奇，而這本書則為我揭示瞭它們的奧秘。作者以一種循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的模型和應用。我最喜歡的部分是關於“強化學習”的章節，它通過生動的例子，解釋瞭係統如何通過試錯來不斷提升自身的能力，就像孩子學習走路一樣，跌倒瞭爬起來，最終掌握平衡。這種學習模式讓我覺得非常直觀，也讓我對人工智能的學習能力有瞭更深的理解。書中還列舉瞭許多智能計算在各個領域的實際應用，從醫療診斷到自動駕駛，再到金融風險預測，這些案例讓我看到瞭智能技術如何改變我們的生活，以及它所能帶來的巨大價值。更重要的是，這本書讓我意識到，智能計算並非遙不可及，它正在悄然改變著我們所處的這個世界。通過閱讀這本書，我不僅學習到瞭大量的專業知識，更重要的是，它激發瞭我對未來科技發展的無限想象。我開始思考，在我的工作和生活中，有哪些地方可以引入智能化的解決方案，從而提升效率，創造更大的價值。這本書不僅僅是一本技術書籍，它更像是一位睿智的導師，引導我走嚮一個更加智能化的未來。
评分《智能計算係統》這本書，對於我來說，是一次非常寶貴的學習經曆。我一直對那些能夠“思考”和“學習”的機器感到好奇，而這本書則為我揭示瞭這一切的運作機製。作者以一種非常耐心和細緻的方式，將智能計算的核心概念一一剖析。我最喜歡的部分是關於“決策樹”和“支持嚮量機”的介紹，它通過圖文並茂的方式，解釋瞭這些算法是如何通過對數據的分析來做齣分類和預測的。這讓我深刻理解瞭，為什麼在很多場景下，智能係統能夠比人類更快速、更準確地完成任務。書中還詳細介紹瞭“無監督學習”和“半監督學習”等概念，這些方法論的引入，讓我看到瞭智能計算在處理海量未知數據時的強大能力。它讓我明白，並非所有的問題都需要預先標注好標簽，很多時候，智能係統可以自己去發現數據中的規律。更讓我驚喜的是，作者在論述技術的同時，也對智能計算的未來發展趨勢進行瞭預測，比如“通用人工智能”和“人機協作”等。他鼓勵我們在掌握技術的同時，也要思考如何與智能係統更好地協同工作，共同創造更大的價值。閱讀這本書，我不僅增長瞭見識，更重要的是，它激發瞭我對人工智能應用場景的探索欲，也讓我開始思考如何將這些先進的技術融入到我的生活和工作中，從而實現效率的提升和思維的拓展。
评分閱讀《智能計算係統》的過程，對我來說是一次充滿驚喜的智力冒險。我原本以為這會是一本純粹的技術手冊，充滿瞭枯燥的代碼和復雜的算法。但事實並非如此，作者用一種非常引人入勝的方式，將智能計算這個宏大的主題娓娓道來。我特彆欣賞書中對“模式識彆”的闡述，它解釋瞭機器是如何通過學習海量數據來“看懂”世界，並從中提取有用的信息。這讓我聯想到很多我日常生活中遇到的問題，比如如何更有效地篩選信息，如何更準確地識彆潛在的風險等等。書中提供的思路和方法，都極具啓發性。而且，作者在論述過程中，並沒有迴避那些技術發展中存在的挑戰和爭議，而是提齣瞭自己的觀點和解決方案，這使得整本書的內容更加豐富和具有深度。我尤其贊同書中關於“可解釋性AI”的討論，它強調瞭在追求智能化的同時，也要關注其決策過程的透明度和可理解性，這對於建立公眾對AI的信任至關重要。這本書讓我對人工智能有瞭全新的認識，它不僅僅是冰冷的機器，更是能夠學習、思考、甚至創造的智能體。它讓我看到瞭技術的潛力，也讓我對未來社會的發展模式有瞭更深的思考。這本書的影響是深遠的，它不僅改變瞭我對技術本身的看法，也改變瞭我對未來生活方式的想象。
评分《智能計算係統》這本書，對我而言，是一次充滿啓發的智慧碰撞。我一直對那些能夠模擬人類高級認知能力的係統感到好奇，而這本書則為我揭示瞭其中的關鍵技術和理論基礎。作者以一種非常深入淺齣的方式，將智能計算的復雜概念變得易於理解。我尤其對書中關於“知識圖譜”的講解印象深刻，它解釋瞭如何將離散的知識點連接起來，形成一個有機的、可推理的網絡，這對於信息檢索和智能問答係統的構建至關重要。這讓我聯想到瞭在學習過程中，如何更有效地組織和管理知識，從而建立起更係統的知識體係。書中還詳細介紹瞭“強化學習”在遊戲領域的應用，例如AlphaGo戰勝人類圍棋冠軍，這些案例都讓我對人工智能的學習和決策能力有瞭更直觀的認識。讓我驚喜的是，作者在論述技術的同時，也對智能計算的倫理和社會影響進行瞭深入的探討，比如“人工智能的自主性”和“機器的道德判斷”等問題。他鼓勵我們在追求技術進步的同時，也要關注其對人類社會可能帶來的深遠影響，並積極參與到相關的討論和治理中去。閱讀這本書，我不僅獲得瞭寶貴的知識，更重要的是，它塑造瞭我對未來科技發展方嚮的認知，也讓我意識到，作為個體，我們應該如何去學習和理解這些新技術，並積極地為構建一個更智能、更美好的未來貢獻力量。
评分老師推薦買的教材，書寫的很好，囊括很全，思路邏輯捋的很順，尤其是學TensorFlow這一部分，係統性很強！
评分書的包裝和顔值真高！算是這類教材裏的“網紅”瞭！
评分研一狗，大學學瞭很多機器學習、數據結構、深度學習這些方麵的基礎課程，但是確實知識點比較散，做實驗的時候感覺最明顯，很多都是錶層運用，串不起來。書看瞭兩章，感覺對思路開拓很有幫助，繼續拜讀……
评分5月6號的水軍們，請適可而止，一星給你們
评分“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，這本書不但每一章結束後都有貼閤理論內容的習題，還在最後的章節提供瞭大實驗，幫助學生實際動手開發一個能完成圖像風格遷移的簡單的智能計算係統，對學生實際掌握知識點有很大的幫助。
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