導讀：有人說，AI會導致失業；也有人說，AI創造大量工作機會，各行各業對AI人才的需求都將日益增加。
AI在模仿人類的學習方式，那麼，人類又該怎樣學習AI？本文就帶你瞭解一本學習AI的神書。
來源：華章計算機（ID：hzbook_jsj）、智能計算系統（ID：aicsict）
有一個段子說，市面上很多人工智能實戰書籍都是這樣的：
有的太偏應用不講原理，有的只講理論不談實踐，人工智能技術棧涉及智能算法、智能編程框架、智能編程語言、智能芯片等方方面面，如果只單純學某一個環節，東學一塊西學一塊。缺乏體系化學習，沒有系統思維，那是不可能開發出準確、高效、節能的人工智能應用的。
在過去，國內甚至國際上都沒有一本能夠全面覆蓋人工智能計算系統（尤其是當代機器學習計算系統）新進展的書，要想全面提升在人工智能領域的從業競爭力，我們需要做大量的知識篩選、補課與知識重組的過程。
但現在，我們有了這本書。
01 “星空書”的來歷
爲什麼大家都親切地稱之爲“星空書”呢？
是因爲《智能計算系統》的封面——由風格遷移算法生成的梵高風格的星空圖片——作爲全書的驅動範例，貫穿始終。全書通過這個具體的圖像風格遷移深度學習任務，介紹在面向深度學習的智能計算系統中從算法到編程再到芯片是如何工作的。
圖1是一張星空的圖片，圖2則是通過圖像風格遷移轉換出來的梵高風格的星空圖片。
在智能計算系統中，這是如何實現的呢？
首先，建立能進行圖像風格遷移的深度學習模型。這主要涉及神經網絡和深度學習的算法等工作，包括如何抽取輸入圖像和模式圖像特徵，如何進行模型的訓練等等。具體神經網絡和深度學習的算法基礎會在第2~3 章進行介紹。
其次，將神經網絡算法在智能計算系統上實現出來。
第一步要用到深度學習編程框架，常見編程框架包括Caffe、TensorFlow、MXNet等。編程框架將深度學習算法中的基本操作封裝成一系列算子或組件，幫助用戶更簡單地實現已有算法或設計新的算法。以TensorFlow爲例，矩陣乘計算過程的描述如圖 1.6所示。第4~5章將詳細介紹深度學習編程框架的使用 及工作機理。
第二步，要有專門的深度學習處理器來高效地支撐深度學習編程框架，進而高效地支持深度學習算法及應用。第6章介紹如何設計一款深度學習處理器；第7章介紹實際的工業級單核和多核深度學習處理器的架構。在深度學習處理器上編程需要用智能編程語言，第8章介紹智能計算系統的抽象框架、智能編程語言的編程模型、語言基礎、編程接口、功能調試、性能調優，以及如何基於智能編程語言BCL進行智能系統應用的開發。
最後，搭建運行環境，在實際芯片上對程序進行調試並讓程序運行起來。實踐中可能會遇到功能問題、精度問題、畫面效果不佳等問題，相關的訓練或使用方面的知識將在第9章介紹。
爲了幫助讀者完整理解整個智能計算系統的工作運行原理，以“星空圖”圖像風格遷移的例子作爲牽引，從算法、編程、芯片等多個角度系統性地介紹智能計算系統的軟硬件技術棧，最終幫助讀者擁有實際開發一個簡單智能計算系統的能力。
這下，你明白《智能計算系統》爲什麼被大家親切地成爲“星空書”了吧？
趕快入手一本，成爲“星星粉”的一員吧！
02 這本書在講什麼？
《智能計算系統》，採用“全棧貫通，應用驅動”的原則，通過一個貫穿始終的應用案例——圖像風格遷移，全面系統地介紹智能計算系統的軟硬件技術棧，涵蓋神經網絡基礎算法、深度學習編程框架、智能芯片體系結構、智能編程語言等知識體系，幫助讀者對系統全貌有一個深刻印象，融會貫通地理解智能計算系統的完整軟硬件技術棧。
03 讀完它，我能得到什麼？
1個應用案例，9大核心板塊，從理論到實踐，喫透AI軟硬件技術棧
掌握AI整個軟硬件技術棧知識體系
真正理解AI背後的運轉機制
形成AI系統思維，培養系統能力，提升業內競爭力
全面彌補AI理論基礎，即使跨行也能“穩穩入門”
從內在機理到應用開發，體系化提升動手實操能力
04 這本書面向誰？
AI資深從業人員，深度學習、計算機、編程等領域；
職場新人，初入AI大門，系統性對AI運轉機理有一個全面認知；
跨行轉型、想全面彌補AI理論基礎的其他傳統行業從業人員；
教學科研人員，希望提升科研能力、開闊科研思路的人；
高校在校學生，人工智能、計算機、自動化等相關專業；
05 內容大綱
第一章：概述-A Driving Example
1.1人工智能
1.2智能計算系統
1.3驅動範例
第二章：神經網絡基礎
2.1 從機器學習到神經網絡
2.2 神經網絡訓練
2.3 神經網絡設計原則
2.4 過擬合與正則化
2.5 交叉驗證
第三章：深度學習
3.1 適合圖像處理的卷積神經網絡
3.2 基於卷積神經網絡的圖像分類算法
3.3 基於卷積神經網絡的圖像目標檢測算法
3.4 序列模型：循環神經網絡
3.5 生成對抗網絡GAN
3.6驅動範例
第四章：編程框架使用
4.1 爲什麼需要編程框架
4.2 編程框架概述
4.3 TensorFlow編程模型及基本用法
4.4 基於TensorFlow實現深度學習預測
4.5 基於TensorFlow實現深度學習訓練
第五章：編程框架機理
5.1 TensorFlow的設計原則
5.2 TensorFlow計算圖機制
5.3 TensorFlow系統實現
5.4 編程框架對比
第六章：深度學習處理器原理
6.1 深度學習處理器概述
6.2 目標算法分析
6.3 深度學習處理器DLP結構
6.4 優化設計
6.5 性能評價
6.6 其他加速器
第七章：深度學習處理器架構
7.1 單核深度學習處理器
7.2 多核深度學習處理器
第八章：智能編程語言
8.1 爲什麼需要智能編程語言
8.2 智能計算系統抽象架構
8.3 智能編程模型
8.4 智能編程語言基礎
8.5 智能應用編程接口
8.6 智能應用功能調試
8.7 智能應用性能調優
8.8 基於智能編程語言的系統開發
第九章：實驗
9.1 基礎實驗：圖像風格遷移
9.2 拓展實驗：物體檢測
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另外，《智能計算系統》這本書還配套體系化多平臺學習資源：視頻公開課+答疑論壇+官方主頁+官方公衆號。
一本書，做到AI全棧知識點學習鞏固、技能提升、難點探討、行業資訊一網打盡！
06 作者團隊
深度學習處理器芯片研究的開拓者陳雲霽，帶領中科院計算所、軟件所的專家學者，結合其多年豐富的工程實踐經驗、專業教學經驗以及實驗室研究成果，傾心寫就國際首部完整講授當代深度學習計算系統軟硬件技術棧的書——《智能計算系統》。
研究員，博士生導師，現爲中國科學院計算技術研究所所長助理、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系統專家委員會委員。
他帶領團隊研製了國際上首個深度學習處理器芯片“寒武紀1號”。他的研究成果已經實現規模化應用。他的學術論文多次獲得計算機體系結構頂級國際會議最佳論文獎，受到上百個國際知名結構跟蹤引用。他被Science雜誌刊文評價爲深度學習處理器研究的“先驅”和“引領者”。
他曾獲國家傑出青年科學基金、中國青年科技獎、全國創新爭先獎、教育部“青年長江學者”、“中國青年五四獎章”等，並被《MIT科技評論》評爲全球35位傑出青年創新者（2015年度）。
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官方論壇：
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官方主頁：http://novel.ict.ac.cn/aics/
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