【新书速递】从技术小白到开发大牛，这本实验教程带你手把手全栈开发！
近几年，作为人工智能的核心物质载体，智能计算系统对于无论人工智能的前沿研究还是产业发展而言都至关重要，业界需要数以万计的智能计算系统人才。
中科院计算所陈云霁团队倾心打造的“智能计算系统”课程，从2019年第一次在中国科学院大学开课，到2020年出版第一本系统介绍当代人工智能整个软硬件技术栈的教材，如今，课程已推广至近70所高校。
然而，要想成为具备系统能力的全栈工程师，这还不够。
在过去的学习中，你是否经常有这样的困惑：
每天要花大量的时间做实验，总觉得时间不够？
一遇到新实验就无从下手？
实验中的疑难杂症没办法即时解决？
理论知识都能学懂，一做实验就两眼懵？
……
那你需要一本《智能计算系统实验教程》！
为什么会有这本书
整个智能计算系统的教学，需要花三分之二的时间用于实验。通过“智能计算系统”在几十所学校的实际教学经验表明，学生仅仅通过理论学习，无法融会贯通智能计算系统知识。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。例如，仅仅把原理背的滚瓜烂熟，学生还是难以真正理解编程框架是如何将智能任务分解成算子映射到硬件上，想要搞清楚这个过程，必须动手去修改编程框架。
目前国内外都没有比较全面系统的智能计算系统实验教程，因此，为了让学生在实验中碰到的疑难杂症能够即时解决，并为老师提供更好的实验教学依据，《智能计算系统实验教程》应运而生。
主要作者简介
李玲
中科院软件所研究员、博导，CCF高级会员。研究方向为智能计算及视频处理。在相关领域出版专著1本，发表20余篇CCF A类期刊和会议论文。获得了CCF A类会议MICRO’14的最佳论文奖（该会议五十年来唯一一次美国以外国家获此奖），中科院杰出科技成就奖等奖励。作为负责人主持过多项国家自然科学基金项目、国家重点研发计划课题、中科院先导C类专项课题等。
郭崎
中科院计算所研究员。长期从事智能计算系统相关研究。在ISCA、MICRO、HPCA、IJCAI等国际会议及ACM/IEEE汇刊上发表学术论文多篇。授权发明专利多项，曾入选国家知识产权局“百件优秀中国专利”。先后入选中国科协首届“青年人才托举工程”、中科院青年创新促进会。
陈云霁
研究员，博士生导师，现为中国科学院计算技术研究所副所长，中华全国青年联合会常务委员，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家委员会委员。他带领团队研制了国际上首个深度学习处理器芯片“寒武纪1号”。他的研究成果已经实现规模化应用。他的学术论文多次获得计算机体系结构顶级国际会议最佳论文奖，受到上百个国际知名结构跟踪引用。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”。他曾获国家杰出青年科学基金、中国青年科技奖、全国创新争先奖、教育部“青年长江学者”、“中国青年五四奖章”等，并被《MIT科技评论》评为全球35位杰出青年创新者（2015年度）。
这本书讲什么
3大前沿应用场景
13个章节实验
近2000行代码
近100个学时实验教学
从算法到底层架构
循序渐进吃透智能计算系统4大核心内容
这本书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，包含算法实验、编程框架实验、智能编程语言实验、深度学习处理器运算部件实验，并开发出一个虽然简单但是完整的智能计算系统。通过完成分阶段实验，学生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。综合实验包括目标检测、文本识别、自然语言处理等不同应用领域的实验，可以帮助学生巩固对软硬件技术栈相关知识的系统理解和掌握，了解不同应用领域对智能计算系统的需求。
内容大纲
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第一章 绪论
第二章 神经网络设计实验
2.1 基于三层神经网络实现手写数字分类
2.2 基于DLP平台实现手写数字分类
第三章 深度学习应用实验
3.1 基于VGG19实现图像分类
3.2 基于DLP平台实现图像分类
3.3 非实时图像风格迁移
第四章 编程框架实验
4.1 基于TensorFlow实现图像分类
4.2 基于TensorFlow实现实时风格迁移推断
4.3 基于TensorFlow实现实时风格迁移训练
4.4 自定义TensorFlow CPU算子
第五章 智能编程语言实验
5.1 智能编程语言算子开发与集成实验
5.2 智能编程语言性能优化实验
5.3 智能编程语言算子开发实验
第六章 深度学习处理器运算器设计实验*
第七章 综合实验
7.1 基于YOLOv3实现目标检测
7.2 基于EAST实现文本检测
7.3 基于BERT实现自然语言处理
附录A DLP软件环境介绍
这本书的亮点特色
实验理论1：1对应设计
分阶段章节实验对应教材《智能计算系统》各大章节，理论学完立刻上手实验，切实提升实践能力；
实验步骤条理清晰，手把手全方位指导
每个实验均包含实验目标及背景知识、实验环境、实验步骤、评估标准、进阶思考，轻松上手，一学就会！
智能计算系统知识树，体系性全栈掌握
本书为每个实验抽象出多个稠密的知识点，构建完整的智能计算系统知识树。每完成一个实验即可点亮知识树的一部分，直观掌握各个知识点之间的有机联系，获得对整个技术栈的体系性理解；
实验设计游戏化，边学边玩太有趣
为了提升学习热情，让学习过程更有趣，本书设计了一款配套游戏《太空开发者》，打通实验分数与游戏数据，结合实验章节与游戏关卡，实验做得越好游戏玩的越好，每份学习的奖励即时看得见！（微信搜索小程序 “太空开发者”进入游戏 ）
读完它，你能得到什么
切实掌握智能计算系统软硬件技术栈知识体系
形成系统思维，培养系统能力，提升业内竞争力
从内在机理到应用开发，体系化提升实操能力
以及——一段干货满满又轻松好玩的学习旅程！
这本书面向谁
”
AI从业人员，深度学习、计算机、编程等领域
初入AI行业、想系统了解AI运作机理的职场新人
跨行转型、想吃透AI系统知识的其他行业人员
高校教学人员及相关领域科研人员
高校在校学生，人工智能、计算机等相关专业
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