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深度學習
邊緣智能 版權信息
- ISBN：9787030797162
- 條形碼：9787030797162 ; 978-7-03-079716-2
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
邊緣智能 內容簡介
本書深入探討人工智能與邊緣計算的密切關系。眾多智能場景和大模型的興起加劇了大數據需求，同時數據規模對網絡架構提出挑戰，邊緣計算應運而生。人工智能和邊緣計算密不可分，邊緣計算通過降低延遲和負載為人工智能提供保障，而人工智能的優化能力則支持了邊緣計算高效運行。
邊緣智能 目錄
目錄“新一代人工智能理論、技術及應用叢書”序序前言第1章 邊緣計算概述 11.1 邊緣計算的產生 11.2 邊緣計算的發展 21.3 邊緣計算的現狀 31.4 邊緣計算的趨勢 41.5 邊緣計算的挑戰 61.6 邊緣計算理論科學問題初探 101.6.1 四個理論問題 101.6.2 三層約束關系 111.6.3 兩項關鍵技術 121.6.4 一個共生生態 131.7 本章小結 14參考文獻 15 第2章 人工智能基本原理 172.1 人工智能發展歷史和趨勢 172.2 人工智能和深度學習 192.3 深度學習中的神經網絡 202.3.1 全連接神經網絡 202.3.2 自動編碼器 212.3.3 卷積神經網絡 212.3.4 生成對抗網絡 222.3.5 遞歸神經網絡 222.3.6 遷移學習 232.4 深度強化學習 242.4.1 強化學習 252.4.2 基于值函數的深度強化學習 252.4.3 基于策略梯度的深度強化學習 262.5 邊緣智能的挑戰和難點 262.6 分布式深度學習訓練 272.6.1 數據并行 282.6.2 模型并行 282.7 邊緣深度學習框架 282.8 本章小結 30參考文獻 30 第3章 邊緣計算基本原理 333.1 邊緣計算分類 333.1.1 微云和微型數據中心 343.1.2 霧計算 343.1.3 移動(多接入)邊緣計算 353.1.4 邊緣計算術語 353.1.5 云-邊-端協同計算 353.1.6 邊緣人工智能計算設備 393.1.7 商用邊緣節點 403.1.8 邊緣計算框架 403.2 邊緣虛擬化 413.2.1 硬件虛擬化 423.2.2 網絡虛擬化 433.2.3 網絡切片 433.3 本章小結 43參考文獻 44 第4章 邊緣智能應用 474.1 實時視頻分析 474.1.1 基于機器學習的視頻分析預處理 484.1.2 基于云邊深度學習的視頻分析 484.2 自動化車聯網 494.2.1 基于機器學習的傳感信息處理 494.2.2 基于深度學習的自動化車聯網 504.3 智能制造 514.3.1 基于機器學習的知識庫更新 524.3.2 深度學習驅動的新一代智能制造 524.4 智慧家居、社區與城市 534.4.1 基于機器學習的實時數據分析 544.4.2 基于深度學習的場景智能管控 544.5 本章小結 56參考文獻 56 第5章 邊緣人工智能推理 585.1 邊緣人工智能模型優化 585.1.1 模型優化的一般方法 585.1.2 邊緣定制的模型優化 595.2 人工智能模型分割 615.3 人工智能推理早退 625.4 人工智能計算緩存 645.5 本章小結 65參考文獻 66 第6章 邊緣人工智能訓練 696.1 邊緣分布式訓練 706.2 聯邦學習 726.2.1 通信高效的聯邦學習 746.2.2 資源優化的聯邦學習 756.2.3 安全強化的聯邦學習 776.3 邊緣智能訓練實際案例 796.3.1 多用戶邊緣計算場景 796.3.2 系統建模 806.3.3 基于深度強化學習的計算任務卸載策略 816.3.4 分布式合作訓練 826.4 本章小結 82參考文獻 83 第7章 面向人工智能的邊緣計算架構 867.1 智慧邊緣硬件 867.1.1 移動CPU和GPU 867.1.2 基于FPGA的解決方案 877.1.3 基于TPU的解決方案 897.2 智慧邊緣的數據分析 907.2.1 邊緣數據處理的需求和挑戰 907.2.2 大數據與邊緣數據處理 917.2.3 邊緣數據處理體系結構 927.3 邊緣智能的通信和計算方式 927.3.1 完全卸載 957.3.2 部分卸載 967.3.3 縱向協同 977.3.4 橫向協同 977.4 面向人工智能的邊緣定制框架 987.5 智能邊緣的性能評估 997.6 本章小結 100參考文獻 100 第8章 面向優化邊緣的人工智能算法 1038.1 人工智能驅動的自適應邊緣緩存 1038.1.1 基于深度學習的緩存策略更新 1048.1.2 基于強化學習的緩存策略更新 1058.2 人工智能驅動的邊緣計算卸載優化 1068.2.1 基于深度學習的邊緣計算卸載優化 1078.2.2 基于強化學習的邊緣計算卸載優化 1088.3 人工智能驅動的邊緣管理和維護 1098.3.1 邊緣通信優化 1108.3.2 邊緣安全保護 1118.3.3 邊緣聯合優化 1118.4 自適應邊緣緩存實際案例 1128.4.1 多基站邊緣緩存場景 1138.4.2 多基站系統建模 1138.4.3 基于加權分布式DQL的緩存替換策略 1148.4.4 邊緣緩存案例總結 1158.5 本章小結 115參考文獻 115 第9章 邊緣智能的機遇與挑戰 1199.1 邊緣智能前景 1199.2 通用人工智能推理模型的構建 1199.2.1 性能指標不明確 1209.2.2 早退推理機制的泛化 1209.2.3 混合模型修正 1209.2.4 訓練推理協調 1219.3 完備的智能邊緣架構 1219.3.1 邊緣數據處理解決方案 1219.3.2 微服務架構 1229.3.3 激勵和可信機制 1239.3.4 自適應調度機制 1239.4 邊緣側實用訓練原則 1249.4.1 數據并行性與模型并行性 1249.4.2 訓練數據來自何處？ 1259.4.3 異步邊緣聯邦學習 1259.4.4 基于遷移學習的訓練 1259.5 智慧邊緣的實際部署和改進 1269.6 本章小結 127參考文獻 127 第10章 鏈上邊緣智能 13010.1 邊緣智能上“鏈” 13010.1.1 區塊鏈簡述 13010.1.2 邊緣智能上“鏈”的迫切需求 13310.1.3 鏈上邊緣智能體系結構 13510.1.4 區塊鏈共識助力邊緣智能 13710.2 邊緣算力上“鏈” 13910.2.1 邊緣智能的算力挑戰 13910.2.2 邊緣算力需求和使用現狀的突出矛盾 14010.2.3 邊緣節點眾籌算力網絡架構 14110.2.4 區塊鏈加持的算力變現價值體系 14410.3 本章小結 149參考文獻 149 第11章 邊緣智能安全 15211.1 邊緣協同智能體系安全風險分析 15211.1.1 邊緣智能安全管理風險 15211.1.2 邊緣協同網絡融合風險 15311.1.3 邊緣計算風險 15411.1.4 邊緣協同智能風險 15511.2 邊緣協同智能安全策略 15611.2.1 管理平臺側安全策略 15611.2.2 網絡融合側安全策略 15611.2.3 邊緣計算側安全策略 15711.2.4 邊緣協同側安全策略 15811.3 邊緣協同智能安全解決方案 15811.3.1 智能安全管理平臺 15911.3.2 邊緣計算安全防護框架 16011.3.3 邊緣協同側安全防護方案 16211.3.4 算法安全解決方案 16211.4 本章小結 163參考文獻 164 第12章 邊緣智能與多智能體學習 16612.1 從單體智能到多體智能 16612.1.1 多智能體學習：概念與特征 16612.1.2 多智能體學習的發展與分類 16712.1.3 邊緣群智中的挑戰與熱點 16812.2 多智能體學習賦能的網絡邊緣 16912.2.1 邊緣資源管理的演進 16912.2.2 邊緣通信的賦能 17012.2.3 邊緣緩存的賦能 17112.2.4 邊緣計算的賦能 17112.3 邊緣場景中的多智能體學習 17212.3.1 邊緣環境對多智能體模型的影響 17212.3.2 邊緣環境中多智能體模型的局限 17412.3.3 邊緣環境內多智能體學習的模式 17412.3.4 邊緣環境內多智能體知識的遷移 17612.4 多智能體+邊緣仿真：從理論到實踐 17712.4.1 邊緣智能仿真與框架 17712.4.2 傳統多智能體方法案例 17812.4.3 未來展望 17912.5 本章小結 179參考文獻 180 第13章 邊緣智能與未來數字平行社會 18613.1 邊緣計算與萬物互聯 18613.2 萬物賦能：邊緣協同智能與數字演進 19013.2.1 優化智能應用請求的響應時延與資源供給 19013.2.2 改進智能應用數據的通信傳輸與隱私保護 19113.2.3 提升智能應用服務的應用拓展與部署保障 19113.3 平行邊緣：信息創造價值？ 19413.4 本章小結 197參考文獻 198 第14章 邊緣智能的產業落地 20014.1 邊緣智能的政策環境 20014.1.1 政府層面的支持政策概述 20014.1.2 成立行業組織與技術聯盟 20214.1.3 促進產研結合的研究生態 20314.1.4 健全法律法規與監管措施 20414.2 邊緣智能的行業落地 20414.2.1 市場布局與需求場景 20414.2.2 天網工程與雪亮工程 20514.2.3 智能工廠和智慧港口 20614.2.4 面向用戶的媒體娛樂 20714.3 邊緣智能的商業模式 20814.3.1 B2B2C 模式 20814.3.2 B2B 模式 20914.3.3 業務優化提升模式 21014.4 產品化發展前景展望 21114.5 本章小結 213參考文獻 213
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