请问AI推理加速有推荐的书吗?学习路线是什么?
以下是一些关于 AI 推理加速相关的推荐书籍:
《深度学习》:也被称为 “花书”。虽然这本书不是专门针对 AI 推理加速,但深度学习是 AI 推理的重要基础,书中对深度学习的各种算法、模型和技术进行了深入的讲解,对于理解 AI 推理的原理和基础非常有帮助。掌握了深度学习的基本原理后,能更好地理解和研究 AI 推理加速的相关技术。
《AI 系统》:这本书深刻剖析了人工智能的理论基础与技术要素,系统地阐述了 AI 硬件与体系结构、AI 编译与计算架构、AI 推理系统与引擎,以及 AI 框架核心模块四大核心部分,展现了 AI 系统从底层原理到实际应用的全貌,对于想要深入了解 AI 推理加速的读者来说是一本很好的基础读物。
《智能计算系统》:主要介绍了智能计算系统的相关知识,其中涉及到 AI 芯片的架构和实现流程等内容。AI 推理加速离不开硬件的支持,了解 AI 芯片的架构和工作原理对于研究 AI 推理加速技术非常重要,这本书可以帮助读者建立对智能计算系统的整体认识,从而更好地理解 AI 推理加速在硬件层面的实现。
《数据挖掘:概念与技术》:数据挖掘是 AI 领域的一个重要分支,在 AI 推理加速中也有着广泛的应用。这本书详细介绍了数据挖掘的基本概念、技术和算法,包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘等内容,对于理解 AI 推理加速中的数据处理和优化有很大的帮助。
《多模态大模型:技术原理与实战》:该书详细介绍了大语言模型和多模态大模型的发展历史、技术原理和亮点等,并且涉及到多模态大模型的部署细则和实战案例。多模态大模型的推理加速是当前 AI 领域的研究热点之一,这本书可以帮助读者了解相关的技术原理和实践经验。
《图深度学习》:图深度学习是近年来发展迅速的一个领域,在很多应用场景中都有着出色的表现。这本书全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用,对于理解图深度学习中的推理过程和加速技术有很大的帮助。
推荐算法是非常古老的,在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说,可以分为以下5种: 1)基于内容的推荐:这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识,通过挖掘文本的TF-IDF特征向量,来得到用户的偏好,进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好,而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础,本文就不多讲,在后面专门讲NLP的时候再讨论。 2)协调过滤推荐:本文后面要专门讲
在 stackoverflow 上有人提问 程序员应该阅读的非编程类书籍有哪些? 本来只想整理编程类书籍, 不过突然眼前一亮,发现了《The Art of War - Sun Tzu》回答者的推荐说明引用 Wikipedia 上的: 亚马逊提供免费的 Kindle 版读本:孙子兵法 Much of the text is about how to fight wars without actual
序言 列举一下好书,推荐大家抽空读一下 书单 说明:破折号后边文字是个人简单加的注释,可能出现个人见解不同;另外,未阅读过书籍的朋友,也不要被加的描述干扰,书籍内容肯定会比描述的精彩且有用 《代码整洁之道》——按作者说的去做,你就能写出高质量和优雅的代码 《重构-改善既有代码的设计》——如果从写码一开始就设计好你的方法或者类,就减少了维护时间和项目成本,提高了代码质量和开发效率,你就是优秀的程序员
推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展,越来越多的信息在互联网上传播,产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段,用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段:一种是搜索,当用户有了明确的信息需求意图后,将意图转换为几个简短的词或者短语的组合(即q
自我介绍 简单介绍一下这个推荐项目 用户数据量和内容数据量,总共有多少特征,具体是大概有哪些特征,用户行为序列用到了吗? 一个特征有多个值的情况是怎么处理的? 有做特征选择吗?训练数据量多大?多路召回怎么做的?多路召回有几路?多路召回是怎么融合的? 有做粗排吗? 召回的离线指标和线上指标大概是什么情况? 用户的冷启动是怎么做的? 介绍一下 GrapSAGE,word2vec, deepwalk,
共计35min 1、自我介绍 2、介绍一下实习? 大模型微调的样本量大概是多少? 详细介绍推荐算法实习的背景和思路? 3、学习经历 本科学过什么课?编程相关的?运筹优化相关的?实验室研究方向是啥? 4、八股 大模型和推荐结合的地方有什么?想做大模型还是推荐? 对推荐系统的哪些地方感兴趣?了不了解召回?有哪些算法?了不了解排序?有哪些算法?介绍一下SENET?用户冷启动怎么做? 推荐系统物品点击率的