系统基础
机器学习系统的基础构建是现代 AI 应用的基石。本章将深入探讨机器学习系统的核心组件、架构设计原则以及关键技术实现。从数据管道到模型部署，我们将学习如何构建高效、可扩展且可靠的 ML 系统。通过实际案例和最佳实践，您将掌握设计 ML 系统时需要考虑的关键因素，包括性能优化、资源管理、监控和维护等方面。无论是初学者还是有经验的开发者，本章都将为您提供构建强大 ML 系统的必要知识和技能。
章节目录
介绍机器学习系统背后的工程原理，梳理人工智能范式的演变，并定义机器学习系统工程所面临的独特挑战。
探索机器学习系统的部署范式，分析不同计算环境如何塑造系统架构、性能权衡与工程决策。
提供深度学习原理、数学运算及其对可扩展 AI 系统工程的影响的基础理解。
探索各类深度神经网络架构的独特特性及其对系统设计的影响。