前　　言
近年來，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展，人工智能應(yīng)用的熱潮席卷全球，以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的信息搜索、圖像處理、機(jī)器視覺、自然語言處理、信息推薦、智能決策等技術(shù)已逐步應(yīng)用在智能金融、機(jī)器人、智能安防、智能制造、智慧交通、在線傳媒、在線娛樂等領(lǐng)域，推動(dòng)了人工智能產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展。
人工智能產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)得到我國政府的高度重視，2015年以來國家先后出臺(tái)了《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018—2020年）》等多項(xiàng)政策，積極推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。根據(jù)中國電子學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)，2021年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模為1300億元，相較于2020年增長了38.9%。根據(jù)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，預(yù)計(jì)2025年，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過4000億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元。我國人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模巨大，人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)正處于高速增長期，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要人才來支撐，然而目前我國人工智能人才嚴(yán)重不足，根據(jù)2020年人力資源和社會(huì)保障部發(fā)布的《新職業(yè)——人工智能工程技術(shù)人員就業(yè)景氣現(xiàn)狀分析報(bào)告》，我國人工智能人才缺口超過500萬，國內(nèi)的供求比例為1∶10，出現(xiàn)了嚴(yán)重失衡，如不加強(qiáng)人才培養(yǎng)，至2025年，人才缺口將突破1000萬。因此，人工智能產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)性工程，積極建設(shè)人工智能學(xué)科專業(yè)、改革人工智能課程與教材、實(shí)現(xiàn)人工智能創(chuàng)新人才的培養(yǎng)是我國人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的迫切需要。深度學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心引擎，開展對(duì)深度學(xué)習(xí)算法與加速技術(shù)理論及應(yīng)用的研究，培養(yǎng)具備深度學(xué)習(xí)理論與加速技術(shù)相關(guān)知識(shí)的技術(shù)人才就顯得更加重要。然而傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與應(yīng)用課程所采用的教材不夠完善，大多只注重深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)理論闡述，而缺少對(duì)深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化技術(shù)與加速技術(shù)的討論，更缺乏基于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例的分析，因此急需一本適合人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)、偏重深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與加速技術(shù)實(shí)現(xiàn)的高水平教材。
基于以上需求，我編寫了本書。本書內(nèi)容分為理論篇與應(yīng)用篇，適合具備不同基礎(chǔ)的讀者學(xué)習(xí)，旨在培養(yǎng)讀者在深度學(xué)習(xí)算法及硬件加速方案設(shè)計(jì)方面的工程實(shí)踐能力。本書不僅注重對(duì)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論的闡述，而且深入分析了處理梯度消失與過擬合現(xiàn)象、選擇合適初始值、優(yōu)化損失函數(shù)等深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù)，闡述了深度學(xué)習(xí)算法硬件加速技術(shù)基礎(chǔ)理論，并給出了加速方案設(shè)計(jì)案例，非常有助于讀者理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中所遇到的難題并掌握其解決方法。本書具有以下四個(gè)特色：
1）不僅引入線性向量空間、內(nèi)積、線性變換與矩陣表示、梯度等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)概念，而且結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用重新定義這些數(shù)學(xué)概念的物理意義，以加強(qiáng)讀者對(duì)基于內(nèi)積、梯度等數(shù)學(xué)概念的人工智能算法的設(shè)計(jì)能力。
2）詳細(xì)分析了梯度消失與梯度爆炸處理、過擬合消除、初始值選擇規(guī)則、可變的學(xué)習(xí)速度、損失函數(shù)優(yōu)化等深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù)，以增強(qiáng)讀者對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的理解以及算法設(shè)計(jì)能力。
3）解讀了網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化、計(jì)算精度降低與網(wǎng)絡(luò)剪枝技術(shù)、SIMD計(jì)算架構(gòu)與GPU加速、TPU計(jì)算架構(gòu)與TPU加速、ASIC AI計(jì)算架構(gòu)與FPGA加速等深度學(xué)習(xí)算法硬件加速技術(shù)的基礎(chǔ)理論。
4）重點(diǎn)講解了基于OpenCL的FPGA異構(gòu)并行計(jì)算技術(shù)與基于OpenVINO的FPGA深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)，引入灰度圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)、squeezenet網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識(shí)別等FPGA異構(gòu)加速應(yīng)用案例，以提高讀者在深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)及異構(gòu)加速方案實(shí)現(xiàn)方面的工程實(shí)踐能力。
本書在編寫過程中，不僅受到了湖南省教育廳高水平研究生教材建設(shè)項(xiàng)目與長沙理工大學(xué)優(yōu)秀教材建設(shè)項(xiàng)目的資助，而且得到了戴葵教授、研究生陳立等的鼎力相助，同時(shí)獲得了Intel和Terasic對(duì)加速技術(shù)實(shí)驗(yàn)部分的大力支持，在此一并表示真摯的感謝。由于作者水平有限，加上時(shí)間倉促，書中難免有疏漏甚至錯(cuò)誤之處，敬請(qǐng)同行和讀者批評(píng)指正，作者的聯(lián)系方式為baichuang@csust.edu.cn。