手把手教你用AI画梵高的《星空》

傷城~ 2023-02-19 03:25 105阅读 0赞

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**导读：**有人说，AI会导致失业；也有人说，AI创造大量工作机会，各行各业对AI人才的需求都将日益增加。

AI在模仿人类的学习方式，那么，人类又该怎样学习AI？本文就带你了解一本学习AI的神书。

来源：华章计算机（ID：hzbook\_jsj）、智能计算系统（ID：aicsict）

有一个段子说，市面上很多人工智能实战书籍都是这样的：

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有的太偏应用不讲原理，有的只讲理论不谈实践，人工智能技术栈涉及**智能算法、智能编程框架、智能编程语言、智能芯片**等方方面面，如果只单纯学某一个环节，东学一块西学一块。缺乏体系化学习，没有系统思维，那是不可能开发出准确、高效、节能的人工智能应用的。

在过去，国内甚至国际上都没有一本能够全面覆盖人工智能计算系统（尤其是当代机器学习计算系统）新进展的书，要想全面提升在人工智能领域的从业竞争力，我们需要做大量的知识筛选、补课与知识重组的过程。

**但现在，我们有了这本书。**

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**01 “星空书”的来历**

为什么大家都亲切地称之为“星空书”呢？

是因为《智能计算系统》的封面——由风格迁移算法生成的梵高风格的星空图片——作为全书的驱动范例，贯穿始终。全书通过这个具体的图像风格迁移深度学习任务，介绍在面向深度学习的智能计算系统中从算法到编程再到芯片是如何工作的。

![format_png 3][]图1

![format_png 4][]图2

图1是一张星空的图片，**图2则是通过图像风格迁移转换出来的梵高风格的星空图片。**

在智能计算系统中，这是如何实现的呢？

**首先，建立能进行图像风格迁移的深度学习模型。**这主要涉及神经网络和深度学习的算法等工作，包括如何抽取输入图像和模式图像特征，如何进行模型的训练等等。具体神经网络和深度学习的算法基础会在第2~3 章进行介绍。

**其次，将神经网络算法在智能计算系统上实现出来。**

第一步要用到深度学习编程框架，常见编程框架包括Caffe、TensorFlow、MXNet等。编程框架将深度学习算法中的基本操作封装成一系列算子或组件，帮助用户更简单地实现已有算法或设计新的算法。以TensorFlow为例，矩阵乘计算过程的描述如图 1.6所示。第4~5章将详细介绍深度学习编程框架的使用 及工作机理。

第二步，要有专门的深度学习处理器来高效地支撑深度学习编程框架，进而高效地支持深度学习算法及应用。第6章介绍如何设计一款深度学习处理器；第7章介绍实际的工业级单核和多核深度学习处理器的架构。在深度学习处理器上编程需要用智能编程语言，第8章介绍智能计算系统的抽象框架、智能编程语言的编程模型、语言基础、编程接口、功能调试、性能调优，以及如何基于智能编程语言BCL进行智能系统应用的开发。

**最后，搭建运行环境，在实际芯片上对程序进行调试并让程序运行起来。**实践中可能会遇到功能问题、精度问题、画面效果不佳等问题，相关的训练或使用方面的知识将在第9章介绍。

为了帮助读者完整理解整个智能计算系统的工作运行原理，以**“星空图”图像风格迁移的例子**作为牵引，从算法、编程、芯片等多个角度系统性地介绍智能计算系统的软硬件技术栈，最终帮助读者拥有实际开发一个简单智能计算系统的能力。

这下，你明白《智能计算系统》为什么被大家亲切地成为“**星空书**”了吧？

赶快入手一本，成为“**星星粉**”的一员吧！  
  
  
**02 这本书在讲什么？**

《智能计算系统》，采用“全栈贯通，应用驱动”的原则，通过一个贯穿始终的应用案例——图像风格迁移，全面系统地介绍智能计算系统的软硬件技术栈，涵盖神经网络基础算法、深度学习编程框架、智能芯片体系结构、智能编程语言等知识体系，帮助读者对系统全貌有一个深刻印象，融会贯通地理解智能计算系统的完整软硬件技术栈。  
  
  
**03 读完它，我能得到什么？**

**1个应用案例，9大核心板块，从理论到实践，吃透AI软硬件技术栈**

*  掌握AI整个软硬件技术栈知识体系
 *  真正理解AI背后的运转机制
 *  形成AI系统思维，培养系统能力，提升业内竞争力
 *  全面弥补AI理论基础，即使跨行也能“稳稳入门”
 *  从内在机理到应用开发，体系化提升动手实操能力

**04 这本书面向谁？**

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*  AI资深从业人员，深度学习、计算机、编程等领域；
 *  职场新人，初入AI大门，系统性对AI运转机理有一个全面认知；
 *  跨行转型、想全面弥补AI理论基础的其他传统行业从业人员；
 *  教学科研人员，希望提升科研能力、开阔科研思路的人；
 *  高校在校学生，人工智能、计算机、自动化等相关专业；

**05 内容大纲**

第一章：概述-A Driving Example

1.1人工智能

1.2智能计算系统

1.3驱动范例

第二章：神经网络基础

2.1 从机器学习到神经网络

2.2 神经网络训练

2.3 神经网络设计原则

2.4 过拟合与正则化

2.5 交叉验证

第三章：深度学习

3.1 适合图像处理的卷积神经网络

3.2 基于卷积神经网络的图像分类算法

3.3 基于卷积神经网络的图像目标检测算法

3.4 序列模型：循环神经网络

3.5 生成对抗网络GAN

3.6驱动范例

第四章：编程框架使用

4.1  为什么需要编程框架

4.2  编程框架概述

4.3  TensorFlow编程模型及基本用法

4.4  基于TensorFlow实现深度学习预测

4.5  基于TensorFlow实现深度学习训练

第五章：编程框架机理

5.1  TensorFlow的设计原则

5.2  TensorFlow计算图机制

5.3  TensorFlow系统实现

5.4  编程框架对比

第六章：深度学习处理器原理

6.1 深度学习处理器概述

6.2 目标算法分析

6.3 深度学习处理器DLP结构

6.4 优化设计

6.5 性能评价

6.6 其他加速器

第七章：深度学习处理器架构

7.1 单核深度学习处理器

7.2 多核深度学习处理器

第八章：智能编程语言

8.1  为什么需要智能编程语言

8.2  智能计算系统抽象架构

8.3  智能编程模型

8.4  智能编程语言基础

8.5  智能应用编程接口

8.6  智能应用功能调试

8.7  智能应用性能调优

8.8  基于智能编程语言的系统开发

第九章：实验

9.1  基础实验：图像风格迁移

9.2  拓展实验：物体检测

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另外，《智能计算系统》这本书还配套体系化多平台学习资源：视频公开课+答疑论坛+官方主页+官方公众号。

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一本书，做到AI全栈知识点学习巩固、技能提升、难点探讨、行业资讯一网打尽！

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**06 作者团队**

深度学习处理器芯片研究的开拓者**陈云霁**，带领中科院计算所、软件所的专家学者，结合其多年丰富的工程实践经验、专业教学经验以及实验室研究成果，倾心写就国际首部完整讲授当代深度学习计算系统软硬件技术栈的书——《智能计算系统》。

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研究员，博士生导师，现为中国科学院计算技术研究所所长助理、智能处理器研究中心主任，中国科学院大学岗位教授，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会计算机系统专家委员会委员。

他带领团队研制了国际上首个深度学习处理器芯片“**寒武纪1号**”。他的研究成果已经实现规模化应用。他的学术论文多次获得计算机体系结构顶级国际会议最佳论文奖，受到上百个国际知名结构跟踪引用。他被Science杂志刊文评价为深度学习处理器研究的“先驱”和“引领者”。

他曾获国家杰出青年科学基金、中国青年科技奖、全国创新争先奖、教育部“青年长江学者”、“中国青年五四奖章”等，并被《MIT科技评论》评为全球35位杰出青年创新者（2015年度）。

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