简介
本书系统介绍深度学习的高阶技术,并基于MindSpore AI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最新开源技术,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。
编辑推荐
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最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。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2021-10-01
- 更新: 2023-06-21
- 书号:9787302589587
- 中图:TP181
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术