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嵌入式人工智慧

作者：編者:李斌|責編:龍啟銘//常建麗
出版社：清華大學
ISBN：9787302627968

出版日期：2023/05/01
裝幀：平裝
頁數：349

人民幣：RMB 69 元售價：元

內容大鋼

本書針對嵌人式人工智慧這一嶄新的課題，系統地總結了嵌入式人工智慧的原理、平台和實現。在原理部分，分析了嵌入式人工智慧實現的三大途徑——雲計算模式、本地模式和本地-雲協同模式，提煉出實現嵌入式人工智慧的五大組件——嵌入式神經網路晶元、輕量級神經網路演算法、模型壓縮技術、編譯優化技術和多層級聯的應用程序框架。在平台部分，介紹了業界主流的嵌入式神經網路晶元和軟體框架。在實現部分，概括了嵌入式人工智慧的開發流程，並結合代碼展示了嵌入式人工智慧的實際應用案例。
本書作為國內首部全面介紹嵌入式人工智慧這一新興領域的著作，內容豐富翔實、結構清晰合理、兼顧原理分析和實踐應用，具有較高的參考價值，可作為有志於研究和實現嵌入式人工智慧的學生、工程技術人員及其他相關人員的入門讀物和參考書。

作者介紹

編者:李斌|責編:龍啟銘//常建麗

第一篇  原理
  第1章  人工智慧與人工神經網路
    1.1  什麼是人工智慧
    1.2  什麼是人工神經網路
    1.3  人類大腦
    1.4  人工神經網路的基本構成
      1.4.1  人工神經元
      1.4.2  人工神經網路的結構
    1.5  人工神經網路的學習機制
    1.6  人工神經網路的類型
    1.7  人工神經網路的優勢
    1.8  深度神經網路
      1.8.1  什麼是深度神經網路
      1.8.2  常見的深度神經網路
      1.8.3  卷積神經網路
    1.9  神經網路架構搜索
      1.9.1  搜索空間
      1.9.2  強化學習搜索
      1.9.3  漸進式搜索
      1.9.4  離散搜索
    1.10  遷移學習
      1.10.1  什麼是遷移學習
      1.10.2  遷移學習的類型
      1.10.3  遷移學習的優勢
      1.10.4  遷移學習的方式
      1.10.5  遷移學習與嵌入式人工智慧
  第2章  嵌入式人工智慧
    2.1  什麼是嵌入式人工智慧
    2.2  為什麼需要嵌入式人工智慧
    2.3  最初的嘗試：雲計算模式
    2.4  從雲端到設備：本地模式
    2.5  嵌入式人工智慧的技術挑戰
    2.6  嵌人式人工智慧的實現途徑
    2.7  嵌入式人工智慧的實現組件
  第3章  嵌人式AI晶元原理
    3.1  並行計算
    3.2  脈動陣列
    3.3  多級緩存
    3.4  數據流
  第4章  輕量級神經網路
    4.1  降低計算複雜度
      4.1.1  分組卷積
      4.1.2  深度方向卷積
      4.1.3  點向卷積
      4.1.4  深度可分離卷積
      4.1.5  通道亂序混合
    4.2  SqueezeNet
      4.2.1  核心思想
      4.2.2  網路結構
      4.2.3  性能

    4.3  Xception
      4.3.1  核心思想
      4.3.2  網路結構
      4.3.3  性能
    4.4  MobileNet v1
      4.4.1  核心思想
      4.4.2  網路結構
      4.4.3  性能
    4.5  MobileNet v2
      4.5.1  核心思想
      4.5.2  網路結構
      4.5.3  性能
    4.6  MnasNet
      4.6.1  核心思想
      4.6.2  網路結構
      4.6.3  性能
    4.7  .MobileNet v3
      4.7.1  核心思想
      4.7.2  網路結構
      4.7.3  性能
    4.8  輕量級神經網路的應用
  第5章  深度神經網路壓縮
    5.1  神經網路壓縮的一般方法
      5.1.1  剪枝
      5.1.2  權重共享
      5.1.3  量化
      5.1.4  二值∕三值化
      5.1.5  Winograad卷積
    5.2  壓縮一編譯協同設計
      5.2.1  壓縮一編譯協同設計的概念
      5.2.2  壓縮器
      5.2.3  編譯器
      5.2.4  壓縮一編譯協同設計的優勢
  第6章  嵌人式神經網路應用程序框架
    6.1  分層級聯繫統的構成
    6.2  分層級聯繫統的效率
    6.3  基於CNN的分層人臉識別系統
    6.4  本地一雲協同模式
  第7章  終生深度學習
    7.1  傳統深度學習的缺陷及原因
    7.2  終生深度學習的目標
    7.3  終生深度學習的特性
    7.4  神經生物學的啟示
    7.5  終生深度神經網路的實現
      7.5.1  雙重學習系統
      7.5.2  實時更新
      7.5.3  記憶合併
      7.5.4  適應真實場景
    7.6  終生深度學習與嵌入式神經網路
第二篇  平台

  第8章  嵌入式神經網路硬體加速器
    8.1  概述
    8.2  NVIDIA Jetson
      8.2.1  JetSOn模塊簡介
      8.2.2  JetS011模塊內部結構
      8.2.3  Jetson性能
    8.3  Intel Movidius
      8.3.1  Movidius Myriad X VPU晶元
      8.3.2  Intel Movidius神經計算棒
    8.4  Google-Edge TPU
      8.4.1  Google Edge TPU簡介
      8.4.2  Google Edge TPU工作原理
    8.5  XILINX DPU
    8.6  ARM Ethos NPU
      8.6.1  ARM機器學習處理器
      8.6.2  EtIlOS—N系歹0
      8.6.3  Ethos—U系列
    8.7  小結
  第9章  嵌入式神經網路軟體框架
    9.1  TensorFlow Lite
      9.1.1  TensorFlow Lite簡介
      9.1.2  TensorFlow Lite工作原理
    9.2  TensorRT
      9.2.1  TensorRT簡介
      9.2.2  TensorRT如何應用
    9.3  OpenVINO
      9.3.1  OpenVINO簡介
      9.3.2  OpenVINO的構成
      9.3.3  OpenVINO應用開發
    9.4  XILINX Vitis
    9.5  uTerlsor
    9.6  Apache TVM
    9.7  小結
第三篇  實現
  第10章  搭建嵌入式神經網路開發環境
    10.1  嵌入式AI開發流程
    10.2  NVIDIA JetSon開發流程
  第11章  優化嵌入式神經網路模型
    11.1  TensorFlow模型優化
      11.1.1  訓練后優化
      11.1.2  訓練時優化
    11.2  TensorRT模型優化
      11.2.1  與主流深度學習框架集成
      11.2.2  部署到嵌入式系統
      11.2.3  TensorRT API
      11.2.4  TensorRT應用示例
      11.2.5  模型轉換器
    11.3  兩種模型優化技術的對比
  第12章  在嵌人式設備上執行推理
    12.1  從源代碼構建項目

    12.2  使用ImageNet實現圖像分類
      12.2.1  靜態圖像分類
      12.2.2  攝像機實時視頻分類
    12.3  使用DetectNet實現目標檢測
      12.3.1  靜態圖像目標檢測
      12.3.2  攝像機實時視頻目標檢測
    12.4  使用SegNet實現語義分割
      12.4.1  靜態圖像語義分割
      12.4.2  視頻語義分割
    12.5  使用PyTorch實現遷移學習
    12.6  使用轉換的模型
  第13章  嵌人式神經網路應用示例
    13.1  應用場景
    13.2  硬體選型
    13.3  模型開發
結束語萬物智能
參考文獻

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