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編輯推薦： 1. 人工智能算法、芯片、编程等多领域交叉。 2. 注重基础，注重学生思维能力培养。 3. 注重实战，本书多用案例进行讲解 4. 各章设计实验内容，注重能力培养。 內容簡介： 本书围绕智能计算系统的软硬件技术进行介绍，包括基础知识、软件件技术和综合实验三部分内容。全书共9章，第一部分基础知识为绪论、智能计算系统的数学基础，第二部分软硬件技术部分为机器学习与神经网络、深度神经网络、编程框架使用、编程框架机理、人工智能芯片——智能时代的驱动力、智能EDA技术。软硬件技术部分的章节穿插小实验，引导学生在理论讲解的基础上动手实现相应技术，从而加深对知识的理解。综合实验部分为本书的最后一章，包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习三个方面的内容，从实际案例出发培养学生的动手能力和系统思维。 本书可作为普通高等院校人工智能、智能科学与技术等相关专业智能计算系统课程的教材。 關於作者： 何召锋，工学博士，教授，博士生/硕士生导师。主要研究方向为：视觉计算、智能博弈决策、大模型安全等。师从人工智能领域知名专家谭铁牛院士，在视觉计算、多智能体强化学习、智能博弈决策系统等领域有近20年研究积累。主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金、北京市重大科技成果转化和产业化项目等多个国家级和省部级科研项目，在TPAMI、TIFS、CVPR等国际权威期刊和会议上发表论文40余篇，申请发明专利50余项，制定国家标准、行业标准43项（其中排名第一的国家标准5项）。入选北京市委组织部优秀人才培养专项青年拔尖个人、青年拔尖团队（团队负责人）、北京市科技新星、北京市“高层次创新创业人才支持计划”等人才项目，曾获中国计算机学会优秀博士论文奖、中科院优秀博士论文奖、国际生物特征识别大会最佳论文提名奖。现为中科院高级工程师任职资格评审委员会委员，ISO SC37、全国信标委、全国安标委生物特征识别技术标准委员会委员，中国计算机学会、中国人工智能学会、中国图象图形学学会专业委员会委员，中国安防协会专家委员会委员。 目錄： 全书共9章，第　一部分基础知识为绪论、智能计算系统的数学基础，第二部分软硬件技术部分为机器学习与神经网络、深度神经网络、编程框架使用、编程框架机理、人工智能芯片——智能时代的驱动力、智能EDA技术。软硬件技术部分的章节穿插小实验，引导学生在理论讲解的基础上动手实现相应技术，从而加深对知识的理解。综合实验部分为本书的最后一章，包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习三个方面的内容，从实际案例出发培养学生的动手能力和系统思维。

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