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在數(shù)字化時代，嵌入式人工智能系統(tǒng)和深度學習等技術變得越來越重要。在嵌入式平臺上進行深度學習推理時會受到計算能力、存儲空間、能耗等資源限制的挑戰(zhàn)。本書從深度學習模型在資源受限的硬件平臺上部署的角度，介紹嵌入式AI系統(tǒng)的基本概念、需求、挑戰(zhàn)，以及其軟硬件解決方案。本書共分為7章。第1章介紹了邊緣計算；第2章介紹了嵌入式AI系統(tǒng)的基本概念及其面臨的需求與挑戰(zhàn)；第3章介紹了嵌入式AI系統(tǒng)的硬件解決方案；第4~6章介紹了嵌入式AI系統(tǒng)的軟件解決方案，包括DNN模型的構建及實現(xiàn)、輕量級DNN模型的構建、模型輕量化方法及實現(xiàn)；第7章介紹了DNN模型的硬件部署。本書提供了基于Python語言和Torch API的大量代碼解析，并針對Intel系列和NVIDIA系列芯片的硬件部署分別進行介紹。本書適合作為高等院校計算機專業(yè)、軟件工程專業(yè)的教材，也可供對深度學習、計算機視覺、嵌入式AI系統(tǒng)等感興趣的開發(fā)人員、廣大科技工作者和研究人員參考。

全球正在進入數(shù)字化新時代，以云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術已經(jīng)快速發(fā)展。數(shù)字化時代的到來使得深度學習和嵌入式人工智能技術變得越來越重要。嵌入式人工智能是指設備可以在不依賴于互聯(lián)網(wǎng)且不通過云端數(shù)據(jù)中心的情況下進行智能計算，利用本地的計算資源來實現(xiàn)深度學習模型的推理。嵌入式人工智能可以完成實時的環(huán)境感知、人機交互和決策控制。然而，在嵌入式平臺上進行深度學習推理時，由于算力、能耗、存儲空間等方面的限制，人工智能系統(tǒng)在推理環(huán)節(jié)會遇到許多挑戰(zhàn)。本書旨在介紹深度學習模型如何在嵌入式平臺上完成部署，包括軟硬件兩個方面。本書介紹的內(nèi)容有邊緣計算、人工智能計算芯片、常用的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型、輕量級深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習模型輕量化的方法以及深度學習模型的硬件部署。

本書采用結構性思維，提供多張框圖，使整書脈絡清晰、環(huán)環(huán)相扣，讀者可以快速把握本書的結構脈絡并關注細節(jié)。另外，書中采用大量生動的圖表來說明枯燥的理論，并引用大量的實驗結果比較不同方法之間的性能差異，這些都可以讓一本枯燥的技術書籍更加易于理解。作者從大量的科研論文中尋找相關資料，并將論文中看起來比較枯燥的公式、圖、表變得更有趣、易懂。同時，本書采用簡潔、平實并且有趣的方式來敘述，采用結構圖、原理圖來表達比較復雜的理論或公式。本書可以幫助讀者快速建立起知識體系。

本書提供了可運行的代碼示例，注釋清晰、詳細，配備視頻教程，并附有相關注釋，為讀者打造全方位的學習體驗，使讀者在建立知識體系的同時掌握算法設計、模型壓縮以及模型部署的方法。近年來，作者在承擔40余項與人工智能系統(tǒng)研發(fā)相關的科研項目，并成功研制多款計算機視覺產(chǎn)品的過程中，深刻感受到在深度學習模型部署方面可用于系統(tǒng)性學習的相關資料非常有限。作者在查閱大量英文論文、產(chǎn)品說明書、Facebook官網(wǎng)、NVIDIA官網(wǎng)、Intel官網(wǎng)及相關博文等的基礎上，完成了本書的撰寫，希望為人工智能從業(yè)人員、初學者，以及希望系統(tǒng)性開始人工智能領域學習的朋友提供幫助。

感謝北京交通大學的同事和學生們的積極參與，感謝你們針對本書理論內(nèi)容和實踐代碼提出的寶貴建議、意見和測試反饋，讓本書內(nèi)容更顯精彩。

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