Emerging Artificial Intelligence Applications in Computer Engineering pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Maglogiannis, Ilias G. (EDT)/ Karpouzis, Kostas (EDT)/ Wallace, Manolis (EDT)/ Soldatos, John (EDT)

出品人:

页数:407

译者:

出版时间:

价格:163

装帧:

isbn号码:9781586037802

丛书系列:

图书标签:

人工智能
计算机工程
新兴应用
机器学习
深度学习
算法
数据科学
物联网
云计算
自动化

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具体描述

《计算工程中的新兴人工智能应用》图书内容概述本书全面深入地探讨了人工智能技术在计算工程领域的前沿应用与发展趋势。全书分为六个核心部分，共二十章，旨在为读者提供一个既有理论深度又具实践指导意义的知识框架。第一部分：人工智能基础与计算工程的交汇本部分首先回顾了当前人工智能领域，特别是深度学习、强化学习和生成模型的最新进展，为后续应用讨论奠定理论基础。重点介绍了这些核心算法如何与计算系统的底层架构、高性能计算（HPC）环境以及嵌入式系统设计相结合。第一章：现代AI范式回顾与计算资源优化：详细分析了Transformer架构、扩散模型等主流AI模型对计算资源（内存带宽、并行处理能力）的需求，并探讨了如何通过量化、稀疏化和神经架构搜索（NAS）等技术，使复杂模型适应资源受限的计算平台。第二章：AI驱动的硬件加速器设计：阐述了定制化AI芯片（如TPU、NPU）的设计哲学，包括数据流优化、存储层级管理和能效比提升策略。重点讨论了FPGA和ASIC在部署特定AI推理任务中的优势与挑战。第三章：软件栈与异构计算：聚焦于如何利用CUDA、OpenCL以及最新的领域特定语言（DSL）来有效管理和调度CPU、GPU及专用加速器之间的工作负载，实现高效的异构计算并行化。第二部分：AI在系统级优化中的应用本部分的核心在于展示如何运用强化学习和预测模型来优化计算系统的性能、可靠性和能耗。第四章：强化学习在资源调度中的实践：深入研究了如何将作业调度、任务分配等复杂的系统管理问题建模为马尔可夫决策过程（MDP）。通过深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）等算法，实现了数据中心和集群管理中的自适应资源分配策略。第五章：预测性维护与系统可靠性：探讨了利用时间序列分析和异常检测算法来监测服务器、网络设备和存储系统的运行状态。目标是提前预测潜在的硬件故障或性能瓶颈，从而实现主动干预，显著提高系统的平均无故障时间（MTBF）。第六章：能效管理与绿色计算：详细介绍了AI模型如何优化数据中心冷却系统、电源管理单元（PMU）以及动态电压与频率调节（DVFS）。通过实时反馈循环，实现计算负载与能源消耗的最佳平衡。第三部分：AI赋能的软件工程与开发本部分关注人工智能如何渗透到软件生命周期的各个阶段，提升代码质量、自动化测试和系统维护的效率。第七章：代码生成与自动编程：剖析了大型语言模型（LLMs）在辅助软件开发中的最新进展，包括代码补全、错误修复建议和单元测试用例的自动生成。讨论了这些工具在集成到现有IDE和CI/CD流程中的工程化挑战。第八章：基于AI的软件测试与调试：介绍如何使用图神经网络（GNNs）分析程序依赖关系图，实现更智能的测试用例优先级排序。同时，探讨了利用因果推理模型来加速复杂软件崩溃和死锁的根本原因分析。第九章：自动化文档与知识抽取：阐述了如何利用自然语言处理（NLP）技术从海量源代码、Bug报告和设计文档中自动抽取、整理和更新技术文档，确保工程知识的实时性和准确性。第四部分：AI在网络与通信中的创新本部分聚焦于下一代网络架构，特别是5G/6G和软件定义网络（SDN）环境中，人工智能带来的颠覆性变化。第十章：智能无线资源管理：探讨了AI模型在波束赋形、干扰消除和动态频谱共享中的应用，以应对日益增长的网络流量需求和复杂的信道环境。第十一章：SDN与网络功能虚拟化（NFV）的自动化：阐述了如何通过强化学习来动态配置和编排虚拟网络功能链（VNF），以最小化延迟和最大化吞吐量。第十二章：网络安全中的AI检测系统：详细介绍了用于实时检测网络入侵、DDoS攻击和恶意流量的深度学习模型，强调了模型对对抗性攻击的鲁棒性设计。第五部分：边缘计算与嵌入式AI 本部分深入研究了在资源受限的边缘设备上部署和运行高效AI模型的技术栈。第十三章：模型压缩与轻量化设计：涵盖了模型剪枝、权重量化和知识蒸馏等核心技术，以确保复杂的AI模型能够在低功耗微控制器和移动设备上实现实时推理。第十四章：联邦学习在分布式边缘网络中的应用：讨论了如何在不共享原始数据的前提下，利用联邦学习技术在大量边缘节点上协作训练全局AI模型，同时解决了数据隐私和通信开销问题。第十五章：事件驱动与存内计算（In-Memory Computing）：探讨了新型存储技术（如MRAM、ReRAM）如何结合AI算法，实现更高能效的比脉冲神经网络（SNNs）和存内计算架构，以突破冯·诺依曼瓶颈。第六部分：新兴领域与未来展望本部分对计算工程领域中AI尚未完全渗透但潜力巨大的方向进行了展望和案例分析。第十六章：AI驱动的EDA流程：分析了AI如何革新电子设计自动化（EDA）工具链，包括布局布线优化、时序收敛预测和晶体管级功耗建模。第十七章：数字孪生与物理系统模拟：介绍了如何利用深度学习模型构建高保真度的物理系统（如复杂机械臂、数据中心热力学模型）的数字孪生，用于快速、低成本的“What-if”分析和控制策略验证。第十八章：量子计算与AI算法的交叉研究：探讨了当前将AI技术应用于优化量子电路设计和纠错码构建的初步尝试，以及量子机器学习（QML）在加速传统计算工程问题中的理论可能性。第十九章：可解释性AI（XAI）在关键系统中的部署：强调了在自动驾驶控制、医疗诊断辅助等高风险计算系统中，解释AI决策逻辑的重要性，并介绍了LIME、SHAP等可解释性方法的工程化应用。第二十章：伦理、安全与计算工程的未来责任：讨论了AI系统在计算资源分配、隐私保护和算法偏见等方面可能带来的社会和工程伦理挑战，并提出了构建负责任AI系统的设计原则。本书适合于计算机工程、电子工程、软件开发以及人工智能等领域的资深研究人员、高级工程师和研究生阅读。通过对理论框架和实际案例的深入解析，读者将能够掌握利用前沿AI技术解决复杂计算工程问题的必备技能。