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- 010 __ |a 978-7-111-77117-3 |d CNY109.00
- 021 __ |a CN |b 01-2023-4285
- 099 __ |a CAL 012025012820
- 100 __ |a 20250205d2025 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 设计深度学习系统 |A she ji shen du xue xi xi tong |d = Designing deep learning systems |e a guide for software engineers |f (美) 王迟(Chi Wang), (美) 司徒杰鹏(Donald Szeto)著 |g 薛明, 刘毅冰译 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2025
- 215 __ |a XIV, 280页 |c 图 |d 24cm
- 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu
- 306 __ |a 由Manning Publications Co. LLC.授权出版
- 314 __ |a 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。
- 314 __ |a 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。
- 314 __ |a 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。
- 314 __ |a 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。
- 330 __ |a 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。
- 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书
- 510 1_ |a Designing deep learning systems |e a guide for software engineers |z eng
- 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi
- 701 _0 |a 王迟 |A wang chi |4 著
- 701 _0 |a 司徒杰鹏 |A si tu jie peng |4 著
- 702 _0 |a 薛明 |A xue ming |4 译
- 702 _0 |a 刘毅冰 |A liu yi bing |4 译
- 801 _0 |a CN |b 百万庄 |c 20250205
- 905 __ |a XATU |d TP181/425