这本书把边缘智能分为AI for edge(智能使能边缘计算)和AI on edge(人工智能on edge)。重点讨论了如何通过有效的AI技术为边缘计算中的关键问题提供最优解决方案,并讨论了如何在边缘上构建AI模型,即模型训练和推理。这本书从更广阔的视野和视角为边缘计算的这个新的跨学科领域提供了见解。作者讨论了边缘计算的机器学习算法以及该技术的未来需求和潜力。作者还解释了核心概念、框架、模式和研究路线图,为边缘智能的潜在未来研究计划提供了必要的背景。

本书的目标读者包括学者、研究学者、工业专家、科学家和在物联网(IoT)或边缘计算领域工作的研究生,希望添加机器学习来增强他们的工作能力。

本书探讨了以下主题: 边缘计算、边缘计算AI硬件、边缘虚拟化技术 边缘智能和深度学习的应用、训练和优化 用于边缘计算的机器学习算法 讨论了未来边缘计算的需求

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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