昇腾AI处理器架构与编程——深入理解CANN技术原理及应用

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内容简介　　本书系统论述了基于达芬奇架构的昇腾（Ascend）AI处理器的原理、架构与开发技术。全书共分6章，内容涵盖了神经网络理论基础、计算芯片与开源框架、昇腾AI处理器软硬件架构、编程理论与方法，以及典型案例等。为便于读者学习，书中还给出了基于昇腾AI处理器的丰富的技术文档、开发实例等线上资源。本书可以作为普通高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生教材，也适合作为从事人工智能系统设计的科研和工程技术人员的参考用书。
目录
作者简介
内容简介
序一　昇腾加速普惠AI
序二
序三
前言
第1章　基础理论
1.1　人工智能简史
1.2　深度学习概论
1.3　神经网络理论
1.3.1　神经元模型
1.3.2　感知机
1.3.3　多层感知机
1.3.4　卷积神经网络
1.3.5　应用示例
第2章　行业背景
2.1　神经网络芯片现状
2.1.1　CPU
2.1.2　GPU

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