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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書是智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)高級(jí)教材，主要介紹了智能計(jì)算平臺(tái)搭建、平臺(tái)管理、數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用開發(fā)等相關(guān)知識(shí)。全書共9章，內(nèi)容包括智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)概述、智能計(jì)算高級(jí)環(huán)境、平臺(tái)管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)備份及恢復(fù)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法建模、人工智能算法優(yōu)化、人工智能高級(jí)應(yīng)用軟件開發(fā)測(cè)試。

作者簡(jiǎn)介

　　華為是全球領(lǐng)先的ICT（信息與通信）基礎(chǔ)設(shè)施和智能終端提供商，致力于把數(shù)字世界帶入每個(gè)人、每個(gè)家庭、每個(gè)組織，構(gòu)建萬(wàn)物互聯(lián)的智能世界。我們?cè)谕ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)、IT、智能終端和云服務(wù)等領(lǐng)域?yàn)榭蛻籼峁┯懈?jìng)爭(zhēng)力、安全可信賴的產(chǎn)品、解決方案與服務(wù)，與生態(tài)伙伴開放合作，持續(xù)為客戶創(chuàng)造價(jià)值，釋放個(gè)人潛能，豐富家庭生活，激發(fā)組織創(chuàng)新。華為堅(jiān)持圍繞客戶需求持續(xù)創(chuàng)新，加大基礎(chǔ)研究投入，厚積薄發(fā)，推動(dòng)世界進(jìn)步。華為成立于1987年，是一家由員工持有全部股份的民營(yíng)企業(yè)，目前擁有19.4萬(wàn)員工，業(yè)務(wù)遍及170多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。

圖書目錄

第 1章　智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)概述　1
1．1　智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)技能點(diǎn)簡(jiǎn)介　1
1．1．1　初級(jí)　1
1．1．2　中級(jí)　2
1．1．3　高級(jí)　4
1．2　智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)的高級(jí)知識(shí)點(diǎn)概要　5
1．2．1　平臺(tái)搭建　5
1．2．2　平臺(tái)管理　5
1．2．3　數(shù)據(jù)管理　5
1．2．4　應(yīng)用開發(fā)　6
1．3　小結(jié)　7
1．4　習(xí)題　8
第　2章智能計(jì)算高級(jí)環(huán)境　9
2．1　IDE開發(fā)環(huán)境　9
2．1．1　PyCharm　9
2．1．2　Eclipse　20
2．2　ModelArts云上開發(fā)環(huán)境　28
2．2．1　ModelArts簡(jiǎn)介　29
2．2．2　開發(fā)環(huán)境　29
2．2．3　應(yīng)用實(shí)例　35
2．3　小結(jié)　37
2．4　習(xí)題　37
第3章　平臺(tái)管理　39
3．1　系統(tǒng)管理　39
3．1．1　配置管理　39
3．1．2　變更管理　42
3．1．3　文檔管理　43
3．2　問題管理　44
3．2．1　問題管理簡(jiǎn)介　45
3．2．2　問題管理的流程　45
3．2．3　常用問題管理工具　48
3．3　重大事件管理　51
3．3．1　重大事件管理簡(jiǎn)介　51
3．3．2　重大事件管理流程　52
3．4　小結(jié)　57
3．5　習(xí)題　57
第4章　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)　58
4．1　分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)　58
4．1．1　分布式與集群的概念　58
4．1．2　分布式存儲(chǔ)　59
4．2　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)　59
4．2．1　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介　60
4．2．2　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建與配置實(shí)例　71
4．3　分布式文件系統(tǒng)　74
4．3．1　分布式文件系統(tǒng)簡(jiǎn)介　75
4．3．2　分布式文件系統(tǒng)構(gòu)建與配置實(shí)例　78
4．4　小結(jié)　82
4．5　習(xí)題　82
第5章　數(shù)據(jù)處理　83
5．1　數(shù)據(jù)預(yù)處理　83
5．1．1　數(shù)據(jù)清洗　83
5．1．2　數(shù)據(jù)合并　87
5．1．3　數(shù)據(jù)變換　88
5．2　特征工程　90
5．2．1　特征選擇　90
5．2．2　特征降維　94
5．2．3　特征構(gòu)造　97
5．3　小結(jié)　98
5．4　習(xí)題　98
第6章　數(shù)據(jù)備份及恢復(fù)　100
6．1　容災(zāi)備份的概念　100
6．1．1　災(zāi)難與容災(zāi)備份　100
6．1．2　常用容災(zāi)技術(shù)　101
6．2　容災(zāi)解決方案　102
6．2．1　常見容災(zāi)方案　102
6．2．2　OceanStor容災(zāi)備份示例　119
6．3　小結(jié)　124
6．4　習(xí)題　124
第7章　深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法建?！?25
7．1　深度學(xué)習(xí)概述　125
7．1．1　深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程　125
7．1．2　深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域　126
7．2　常見深度學(xué)習(xí)算法　127
7．2．1　全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　127
7．2．2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　131
7．2．3　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　135
7．2．4　生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)　142
7．2．5　遷移學(xué)習(xí)　144
7．3　計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)　147
7．3．1　圖像分割　147
7．3．2　圖像分類　150
7．3．3　目標(biāo)檢測(cè)　152
7．3．4　目標(biāo)跟蹤　155
7．4　自然語(yǔ)言處理與深度學(xué)習(xí)　158
7．4．1　詞向量模型　158
7．4．2　信息抽取　160
7．4．3　情感分析　164
7．4．4　語(yǔ)義分析　166
7．4．5　機(jī)器翻譯　170
7．5　語(yǔ)音與深度學(xué)習(xí)　172
7．5．1　語(yǔ)音識(shí)別　172
7．5．2　語(yǔ)音合成　177
7．6　小結(jié)　179
7．7　習(xí)題　179
第8章　人工智能算法優(yōu)化　180
8．1　網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化　180
8．1．1　超參數(shù)優(yōu)化　180
8．1．2　自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)　183
8．2　性能優(yōu)化　186
8．2．1　并行計(jì)算　186
8．2．2　混合精度訓(xùn)練　192
8．3　小結(jié)　195
8．4　習(xí)題　195
第9章　人工智能高級(jí)應(yīng)用軟件開發(fā)測(cè)試　197
9．1　智能計(jì)算軟件產(chǎn)品開發(fā)　197
9．1．1　人工智能軟件產(chǎn)品開發(fā)概述　197
9．1．2　軟件過(guò)程模型　199
9．1．3　開發(fā)活動(dòng)　203
9．2　邊緣計(jì)算　205
9．2．1　邊緣計(jì)算簡(jiǎn)介　206
9．2．2　智能駕駛邊緣計(jì)算實(shí)例　209
9．2．3　智能邊緣平臺(tái)　211
9．3　高級(jí)人工智能產(chǎn)品測(cè)試　216
9．3．1　開銷測(cè)試　216
9．3．2　安全測(cè)試　218
9．3．3　自動(dòng)化測(cè)試　222
9．4　小結(jié)　223
9．5　習(xí)題　224