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题名/责任者:

设计深度学习系统:a guide for software engineers/(美) 王迟(Chi Wang), (美) 司徒杰鹏(Donald Szeto)著 薛明, 刘毅冰译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-111-77117-3/CNY109.00

载体形态项:

XIV, 280页:图;24cm

并列正题名:

Designing deep learning systems:a guide for software engineers

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

王迟 著

个人责任者:

司徒杰鹏 著

个人次要责任者:

薛明 译

个人次要责任者:

刘毅冰 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

CMP BOOKS

出版发行附注:

由Manning Publications Co. LLC.授权出版

责任者附注:

王迟，Salesforce Einstein团队的首席软件开发工程师，负责为数百万Salesforce客户构建深度学习平台。

责任者附注:

司徒杰鹏，PredictionIO的联合创始人兼首席技术官。在PredictionIO被Salesforce收购后，他继续从事机器学习和深度学习系统方面的工作。

责任者附注:

薛明，南京航空航天大学副研究员，硕士生导师。入选江苏省“双创博士”人才计划及青年科技人才托举工程。研究方向为量子精密测量、机器学习与量子控制，长期致力于量子动力学的优化控制研究，尤其是强化学习与量子优化控制结合领域。

责任者附注:

刘毅冰，博士毕业于清华大学，至今一直在头部互联网公司从事AI算法研发工作，先后任职于研究部门与业务一线，在深度学习框架、自然语言处理、推荐系统等领域有着丰富的经验。

提要文摘附注:

本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。通过阅读此书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何开发每个组件。

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