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《智能计算系统实验教程》是实验与理论一对一设计,切实培养系统能力,以稠密知识点构建知识树,有机掌握全栈体系。实验设计游戏化,好学好玩,轻松上手又上头。
目录
丛书序言
前言
第1章 绪论 1
1.1 智能计算系统简介 2
1.2 实验设计 4
1.3 实验平台 8
1.3.1 硬件平台 8
1.3.2 软件环境 9
1.4 游戏实验系统 10
第2章 神经网络设计实验 12
2.1 基于三层神经网络实现手写数字分类 12
2.1.1 实验目的 12
2.1.2 背景介绍 13
2.1.3 实验环境 17
2.1.4 实验内容 18
2.1.5 实验步骤 19
2.1.6 实验评估 29
2.1.7 实验思考 29
2.2 基于DLP平台实现手写数字分类 29
2.2.1 实验目的 29
2.2.2 背景介绍 30
2.2.3 实验环境 34
2.2.4 实验内容 34
2.2.5 实验步骤 35
2.2.6 实验评估 40
2.2.7 实验思考 40
第3章 深度学习应用实验 41
3.1 基于VGG19实现图像分类 41
3.1.1 实验目的 41
3.1.2 背景介绍 42
3.1.3 实验环境 45
3.1.4 实验内容 46
3.1.5 实验步骤 46
3.1.6 实验评估 53
3.1.7 实验思考 54
3.2 基于DLP平台实现图像分类 54
3.2.1 实验目的 54
3.2.2 实验环境 55
3.2.3 实验内容 55
3.2.4 实验步骤 55
3.2.5 实验评估 60
3.2.6 实验思考 60
3.3 非实时图像风格迁移 61
第4章 编程框架实验 79
4.1 基于TensorFlow实现图像分类 79
4.2 基于TensorFlow实现实时风格迁移推断 91
4.3 基于TensorFlow实现实时风格迁移训练 102
4.4 自定义TensorFlow CPU算子 116
第5章 智能编程语言实验 132
5.1 智能编程语言算子开发与集成实验(BCL开发实验) 132
5.2 智能编程语言性能优化实验 157
5.3 智能编程语言算子开发实验(BPL开发实验) 173
*第6章 深度学习处理器运算器设计实验 183
6.1 实验目的 183
6.2 背景介绍 184
6.3 实验环境 189
6.4 实验内容 191
6.5 实验步骤 192
6.6 实验评估 204
6.7 实验思考 204
第7章 综合实验 205
7.1 基于YOLOv3实现目标检测 205
7.2 基于EAST实现文本检测 239
7.3 基于BERT实现自然语言处理 261
附录A DLP软件环境介绍304
参考文献315
后记318
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