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嵌入式人工智慧理論開發及實踐(高等院校人工智慧系列教材)

  • 作者：編者:陸玲霞//于淼|責編:王波
  • 出版社：浙江大學
  • ISBN：9787308275965
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：170
人民幣：RMB 48 元      售價：元
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內容大鋼
    《嵌入式人工智慧理論、開發及實踐》由陸玲霞、于森兩位老師結合一線教學與工程實踐經驗傾力編撰。全書共七章，架構科學，邏輯嚴謹。本書以瑞芯微RK3588這款主流國產高端嵌入式AI晶元為硬體核心，搭配全套國產化軟體開發工具鏈展開介紹，從嵌入式系統與人工智慧的基礎概念出發，沿著「硬體平台—開發框架—演算法原理—模型輕量化—部署實踐」的主線層層推進，構建了一個從理論到實踐、從演算法到部署的完整知識閉環。內容從嵌入式晶元架構、人工智慧基礎理論起步，由淺入深、循序漸進，依次介紹經典AI演算法、模型輕量化技術與主流輕量級網路，並結合目標檢測、人臉識別、RAG知識問答等真實工程案例開展實操教學，實現了理論知識、硬體平台、軟體工具與產業應用的深度融合。書中兼顧理論教學與行業前沿應用，詳細講解Linux環境、Python開發以及RKNN、RKLLM等國產化工具鏈的實操方法。知識點講解通俗易懂，演算法剖析條理清晰，配套案例典型翔實，從環境搭建、模型轉換到項目部署，整套流程與代碼均可落地復現。
    本書適用範圍十分廣泛，可作為研究生、本科及高職院校人工智慧、電子信息、自動化、物聯網、電腦等專業的課程教材，滿足課堂教學與實踐教學的各項需求；同時也可供嵌入式開發、AI演算法部署、智能硬體等領域的工程技術人員自學研讀、進階提升。
作者介紹
編者:陸玲霞//于淼|責編:王波
目錄
第1章  嵌入式人工智慧概述
  1.1  嵌入式系統的定義與發展
    1.1.1  嵌入式系統的定義
    1.1.2  嵌入式系統的分類
    1.1.3  嵌入式實時操作系統
    1.1.4  嵌入式系統的發展
  1.2  人工智慧基礎概念
    1.2.1  人工智慧的含義
    1.2.2  人工智慧的發展
  1.3  嵌入式人工智慧的概念與發展
    1.3.1  嵌入式人工智慧的定義
    1.3.2  嵌入式人工智慧的發展
    1.3.3  嵌入式人工智慧與傳統人工智慧的對比
  1.4  嵌入式人工智慧的應用領域與發展趨勢
    1.4.1  嵌入式人工智慧的應用
    1.4.2  嵌入式人工智慧的發展趨勢
  1.5  常見的嵌入式人工智慧處理器
第2章  嵌入式AI處理器——RK3588晶元
  2.1  RK3588晶元的主要特性
    2.1.1  RK3588簡介
    2.1.2  同系列晶元的對比
    2.1.3  RK3588的軟體與開發生態
  2.2  RK3588在嵌入式人工智慧領域的應用場景分析
    2.2.1  典型應用場景
    2.2.2  RK3588晶元面臨的挑戰
    2.2.3  優化路徑與發展展望
第3章  嵌入式人工智慧軟體開發框架
  3.1  Linux系統
    3.1.1  發展歷程
    3.1.2  核心特點
    3.1.3  系統架構
  3.2  Linux系統移植(Ubuntu)
    3.2.1  虛擬機準備
    3.2.2  依賴工具安裝
    3.2.3  環境檢查
    3.2.4  SDK解壓與初始化
    3.2.5  Linux源碼編譯
  3.3  Python語言基礎
    3.3.1  Python開發環境與運行方式
    3.3.2  基本語法與數據類型
    3.3.3  控制語句與程序結構
    3.3.4  函數與模塊化設計
    3.3.5  Linux系統交互
    3.3.6  文件操作與異常處理
    3.3.7  常用標準庫與第三方庫
    3.3.8  綜合示例：基於Python的日誌清理與推理腳本框架
  3.4  RKNN-Toolkit2工具鏈
    3.4.1  RKNN-Toolkit2工具鏈介紹
    3.4.2  RKNN-Toolkit2的典型開發流程
    3.4.3  虛擬機安裝RKNN-Toolkit2工具

    3.4.4  開發板安裝RKNN-Toolkit2工具
    3.4.5  RKNN模型轉換與推理示例
  3.5  RKLLM工具鏈
    3.5.1  RKLLM工具鏈介紹
    3.5.2  RKLLM Runtime功能介紹
    3.5.3  RKLLM開發流程介紹
    3.5.4  搭建RKLLM環境
    3.5.5  RKLLM Runtime庫的使用
    3.5.6  安裝Huggingface-cli工具與RKLLM模型轉換
    3.5.7  虛擬機交叉編譯與模型移植
    3.5.8  RKLLM模型轉換與推理示例
第4章  人工智慧典型演算法
  4.1  決策樹
  4.2  感知機
  4.3  神經網路
    4.3.1  BP神經網路
    4.3.2  Hopfield神經網路
    4.3.3  徑向基函數神經網路
  4.4  深度神經網路
    4.4.1  卷積神經網路
    4.4.2  循環神經網路
  4.5  深度學習與目標檢測演算法
第5章  神經網路模型輕量化方法
  5.1  模型結構優化
    5.1.1  深度可分離卷積
    5.1.2  分組卷積與通道混洗
    5.1.3  瓶頸層與倒殘差結構
    5.1.4  輕量化激活函數
  5.2  模型壓縮
    5.2.1  量化
    5.2.2  剪枝
    5.2.3  模型蒸餾
  5.3  壓縮—訓練協同優化
  5.4  輕量級神經網路部署與推理
第6章  輕量級神經網路
  6.1  MobileNet
    6.1.1  MobileNetV1
    6.1.2  MobileNetV2
    6.1.3  MobileNetV3
  6.2  SqueezeNet
  6.3  ShuffleNet
  6.4  EfficientNet
  6.5  Tiny YOLO
    6.5.1  YOLOv5輕量模型
    6.5.2  YOLOv6輕量模型
    6.5.3  YOLOv7輕量模型
    6.5.4  YOLOv8輕量模型
    6.5.5  YOLOv9輕量模型
    6.5.6  YOLOv10輕量模型
第7章  嵌入式人工智慧開發案例

  7.1  基於YOLOX的目標檢測演算法與實現
    7.1.1  模型演算法創新
    7.1.2  開發環境配置
    7.1.3  模型下載與轉換
    7.1.4  板端部署與圖片驗證
    7.1.5  實時攝像頭檢測
  7.2  基於FaceNet的人臉識別演算法與實現
    7.2.1  FaceNet演算法原理
    7.2.2  基於facenet-pytorch的模型訓練
    7.2.3  人臉識別測試
  7.3  基於RAG的「嵌入式系統」知識問答助教系統實現
    7.3.1  核心技術原理
    7.3.2  實驗環境
    7.3.3  模型獲取與轉換
    7.3.4  知識庫構建與管理
    7.3.5  推理服務部署
    7.3.6  實驗運行與結果分析

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