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人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经在全世界信息产业中获得广泛应用。深度学习模型推动了AI技术革命，如 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级 GPU进行过优化，因此需要做很多的优化努力，以便在汽车、手机端、物联网设备及专用加速器（FPGA、ASIC）等其他平台上部署。随着深度学习模型和硬件后端数量的增加，TVM构建了一种基于中间表示 (IR)的统一解决方案。TVM不仅能自动优化深度学习模型，还提供了跨平台的高效开源部署框架。大模型的热度逐渐上升，将人工智能理论及算法框架转为落地项目实现，TVM是一个很好的桥梁。因此，本书将得到广大读者的喜爱。
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作者在清华大学自动化系讲授“人工智能导论”30年。教材系统地介绍人工智能的主要内容。具备高中数学知识的学生就能够理解课程内容。适合低年级本科生使用.
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国外Pytorch深度学习畅销书 全彩印刷作者拥有20余年从业经验“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读。以下是部分国外读者书评：Mike：语言通俗易懂，易于吸收和理解，没有长篇大论，也没有太多的数学符号，只在极少数情况下才在文中使用，确实很有帮助。作者带你了解如何在没有Torch的情况下首先构建和训练神经网络，以及梯度下降之类的事情是如何运作的。Mark：这本书很棒！我能够在几天内读完它，它非常容易理解。我很熟悉scikit-learn，已经用了几年了，所以这本书是一种快速适应PyTorch的方法。对ML概念的回顾足够
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