人工智能系统与深度学习基础:从概览到深度神经网络
版权申诉
80 浏览量
更新于2024-07-07
收藏 4.89MB PDF 举报
"该资源是关于人工智能专题的课程资料,主要涵盖了人工智能系统概览和深度网络基础的内容。课程包括了从人工智能系统的历史视角、深度神经网络的基础理论到实际的计算框架、计算机体系结构、分布式训练算法和系统、异构计算集群的调度管理,以及深度学习的推断系统和计算图编译优化等多个方面。"
本文将详细阐述这些关键知识点,旨在提供一个全面的人工智能系统和深度学习的理解。
首先,人工智能系统概述部分,讲解了人工智能的历史发展,强调了系统层面的理解对于AI的重要性。同时,它深入探讨了神经网络的基本原理,这是现代深度学习的基础。这一部分也涵盖了人工智能系统的基本概念,为后续的学习奠定了基础。
接着,深度神经网络计算框架基础介绍了如何实现和优化深度学习模型。内容涉及到反向传播、自动微分、张量操作、有向无环图(DAG)以及执行图等核心概念,并提到了PyTorch和TensorFlow等主流框架,这些都是构建和训练深度网络的必备工具。
在矩阵运算与计算机体系结构章节,讨论了在CPU、SIMD、GPGPU以及ASIC/TPU等不同硬件平台上进行矩阵计算的效率和优化策略。Blas库和TPU等技术的应用也在此部分有所提及。
分布式训练算法和系统是大型AI项目的关键。数据并行和模型并行的方法、分布式随机梯度下降等算法,以及MPI、参数服务器、全reduce和RDMA等技术,都在这个部分进行了深入解析。此外,还提到了如Horovod这样的分布式训练平台。
异构计算集群调度与资源管理系统部分,讲解了如何在集群上高效运行深度学习任务,包括容器化、资源分配和调度策略,如KubeFlow、OpenPAI、Gandiva和HiveD等系统的应用。
深度学习推断系统则关注模型部署的效率、延迟、吞吐量等问题,这是将训练好的模型应用到实际场景中必不可少的知识。
最后,计算图编译优化环节,讲解了中间表示(IR)、子图模式匹配、矩阵乘法和内存优化等技术,这些都是提高模型推理性能的关键。
这些内容构成了一个完整的人工智能系统和深度学习的学习路径,不仅覆盖了理论基础,还包括了实际应用中的关键技术和系统设计。对于想要深入理解和掌握AI技术的人来说,这是一个宝贵的资源。
212 浏览量
203 浏览量
2021-04-08 上传
2023-06-05 上传
2024-05-24 上传
2021-04-08 上传
2021-04-08 上传

mugui3
- 粉丝: 0
最新资源
- MSP430单片机与DS1302的调试技术探讨
- Vue 3 UI功能构建:Baleada Composition与API的结合应用
- 筱可账号密码快捷输入工具——懒人族的快速登录神器
- Flask应用实现:用户登录时生成令牌
- 利用jQuery打造动态交互的万年历应用
- 一键部署:内置JDK的Tomcat7稳定版本
- hao123看图王绿色免安装版体验:简洁实用的图片浏览工具
- Android客户端通过POST与Servlet服务器交互示例
- 使用lodash.js在Tryit编辑器中实现简单功能
- SpringBoot与Kafka集成实践教程:定时消费Topic示例
- 新中新DKQ-A16D阅读软件功能介绍
- C语言轻松制作52单片机打地鼠游戏
- React Native高效本地选取器的配置与应用
- 阳光ICO图标提取器:免费绿色软件快速提取图标
- Android端图片上传至PHP服务器详细教程
- Python项目:模因生成器入门与部署指南