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正版新书]人工智能系统平台实施曙光信息产业股份有限公司,天津
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项目一 数据分析
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点一 数据分析概述
技能点二 基于Numpy分析
技能点三 基于Pandas分析
任务实施
任务总结
英语角
任务习题
项目二 机器学习库Sklearn
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点一 机器学习概述
技能点二 数据集与数据处理
技能点三 模型训练与模型评估
技能点四 模型保存与加载
任务实施
任务总结
英语角
任务习题
项目三 机器学习并行训练
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点一 并行的机器学习算法
技能点二 Spark MLlib
技能点三 Spark MLlib训练优化
任务实施
任务总结
英语角
任务习题
项目四 深度学习入门
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点一 深度学习概述
技能点二 常用深度学习框架
技能点三 PyTorch基础
技能点四 神经网络概述
任务实施
任务总结
英语角
任务习题
项目五 深度学习进阶
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点一 卷积神经网络
技能点二 循环神经网络
技能点三 其他神经网络
技能点四 PyTorch模块详解
任务实施
任务总结
英语角
任务习题
项目六 GPU计算
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点一 GPU介绍
技能点二 GPU并行计算
技能点三 GPU资源共享与隔离
任务实施
任务总结
英语角
任务习题
项目七 容器编排工具及Kubernetes
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点一 容器编排工具概述
技能点二 Kubernetes架构及组件
技能点三 Kubernetes部署
任务实施
任务总结
英语角
任务习题
本书从人工智能系统平台环境部署为主线讲解了人工智能的概念以及人工智能平台环境的部署,主要涉及Linux系统安装、GPU环境配置、Python环境配置、人工智能基础概念、Hadoop环境部署、数据库部署、Docker部署、集群的部署和维护等知识。全书知识点的讲解由浅入深,使每一位读者都能有所收获,也保持了整本书的知识深度。本书主要涉及八个项目,即基础环境搭建、人工智能平台知识基础、分布式计算原理及Hadoop部署、数据库基础知识、容器知识基础、容器管理工具及Kubernetes部署、人工智能平台实施、人工智能平台监控与维护,严格按照生产环境中的操作流程对知识体系进行编排。使用循序渐进的方式从Linux系统安装、GPU配置一直到相关服务的部署等知识进行讲解。
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