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AI嵌入式是时下的热门赛道，
它的蓬勃发展将带来新一轮的机遇与挑战。
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强烈推荐上海交通大学应忍冬和刘佩林老师最新力作：
《AI嵌入式系统：算法优化与实现》
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教材介绍
作者简介
应忍冬
上海交通大学电子信息与电气工程学院副教授，硕士生导师。长期从事嵌入式系统和数字电路教学与科研工作。主要研究领域包括数字信号处理VLSI架构、3D视觉信号处理、类脑智能算法及嵌入式实现技术等。主持或参加过多项国家重点科研项目，在数字信号处理理论和工程实现方面拥有丰富经验。
刘佩林
上海交通大学电子信息与电气工程学院教授，博士生导师。研究领域包括音频、视频、3D信号处理与智能分析，面向机器人的环境感知、人机交互、定位与导航，以及类脑计算与低功耗电路设计等。2017年起任上海交通大学类脑智能应用技术研究中心主任。
内容介绍
本书介绍嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术，包括基于SMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等，并在此基础上介绍了信号处理层面的优化、Al推理算法优化及基于神经网络的Al算法训练—推理联合的优化理论与方法。此外，本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌入式环境下机器学习算法自动优化和部署工具开发的基本知识，通过应用示例和大量代码说明了Al算法在通用嵌入式系统中的实现方法，力求让读者在理解算法的基础上，通过实践掌握高效的Al嵌入式系统开发的知识与技能。
适用人群：
本书可作为嵌入式领域工程技术人员、机器学习算法的底层算法软件开发人员的参考书，也可作为计算机、电子信息、自动控制等相关专业高年级本科学生的参考教材。
本书特色
👉 内容全面
本书面向人工智能的嵌入式应用，涵盖了基于运算量，内存，功耗等多维度的机器学习算法优化理论与技术。从算法底层单元到机器学习算法训练-推理联合优化及自动优化部署算法等方面进行阐述，并结合通用嵌入式处理器进行了验证。本书集机器学习算法优化理论和应用实践为一体，为实现高效的人工智能嵌入式系统提供了基础理论与方法。
👉 作者资深
本书作者常年从事嵌入式教学与研究，书中的内容凝练了他们长期从事人工智能算法研究与系统设计的研究与经验，为人工智能应用普及提供了详实的学习和研究指南。
👉 易于实践
本书配套的PPT、源代码和训练数据均可下载。
目录一览
名校专家推荐
本书是一本人工智能在嵌入式系统应用方面的书籍，从嵌入式系统开发的角度，既介绍通用软件开发，也讲授神经网络算法的部署，将算法理论分析和实践结合，给读者以启发，是AI应用普及深化的应景之作。
——哈亚军 上海科技大学教授、IEEE TCAS-II总主编
嵌入式系统为AI走入生活提供了关键渠道，但也从成本、性能和功耗等方面提出了全新要求。本书从深度神经网络底层计算细节入手，为嵌入式AI技术提供了全面、深入而引人入胜的论述。
——邓仰东 清华大学软件学院博士生导师、副研究员
-THE END-
本文图片来源于机械工业出版社
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