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书籍 信息

本书主要从 软件 开发 者的角度探讨如何构建和 设计 深度 学习 系统。

作者首先描述一个典型的 深度学习 系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。

通过 阅读 本书，读者将能够了解深度学习系统的 工作 原理，以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一些 人工智能 功能集成到 产品 中的 软件工程 师。

作者简介:
王迟，Salesforce Einstein 团队 的首席 软件开发 工程 师，负责为数百万Salesforce客户构建深度学习平台。此前，他曾在 微软 必应和Azure工作，负责构建大规模 分布式 系统。他目前已申请了6项专利，其中大部分涉及深度学习系统。 司徒杰鹏，PredictionIO的联合创始人兼首席 技术 官。在PredictionIO被Salesforce收购后，他继续从事 机器学习 和深度学习系统方面的工作。他目前也为技术初创 企业 提供 投资 、咨询和指导服务。

目录:
CHAPTER 1 第1章 深度学习系统介绍
CHAPTER 2 第2章 数据 集 管理 服务
CHAPTER 3 第3章 模型训练服务
CHAPTER 4 第4章 分布式训练
CHAPTER 5 第5章 超参数优化服务
CHAPTER 6 第6章 模型服务设计
CHAPTER 7 第7章 模型服务实践
CHAPTER 8 第8章 元数据和工件存储
CHAPTER 9 第9章 工作流编排
CHAPTER 10 第10章 生产部署路径

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