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[美] 黄铠（Kai Hwang） 著，杜瑞颖 译

图书标签:

• 云计算
• 人工智能
• 系统架构
• 应用开发
• 大数据
• 机器学习
• 深度学习
• 边缘计算
• 虚拟化
• 容器化

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111598831

版次：1

商品编码：12375632

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2018-06-01

用纸：胶版纸

页数：421

内容简介

本书关注云计算、大数据、物联网、认知计算、机器学习的基本原理、智能应用和编程实战，包括AWS、微软Azure云、谷歌DeepMind和寒武纪神经芯片等大量案例。全书共四个部分，部分介绍云计算、数据科学和自适应计算的基本原理，第二部分涵盖云架构、虚拟机、Docker容器和多云混搭服务等，第三部分讲解机器学习、深度学习、类脑计算机和AR/VR等的原理，第四部分讨论MapReduce、Hadoop、Spark、TensorFlow和GraphX云编程。本书适合作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也适合互联网、物联网等领域的专业技术人员参考。

作者简介

作者简介Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications黄铠教授是计算机系统和互联网技术领域的国际知名学者。目前，他是香港中文大学（深圳）校长讲座教授，兼任中国科学院云计算中心首席科学家。他拥有加州大学伯克利分校的博士学位，主要研究领域为计算机体系结构、并行与分布式处理、云计算、大数据、物联网、移动互联网、网络安全与人工智能应用等方面，目前主要关注大数据在医疗保健、智慧城市与移动社交网络方面的应用。
加盟香港中文大学与中国科学院之前，他是美国南加州大学（USC）电子工程与计算机科学系的终身教授，现在已从该校退休。他曾在普渡大学任教多年，并先后在清华大学、香港大学、台湾大学和浙江大学担任特聘讲座教授。他在专业领域发表了260篇科学论文，截至2018年4月在谷歌学术搜索中被引次数超过17400次，h指数为55。他是IEEE计算机协会的终身会士。他于2012年获得国际云计算大会（IEEE CloudCom）终身成就奖，2004年获得中国计算机学会（CCF）首届海外杰出贡献奖。
黄教授创作或合著了10余本英文学术专著，被翻译为五国语言。其中，有5本被翻译为中文，包括清华大学出版社出版的《高等计算机系统结构》（1995），以及机械工业出版社出版的《可扩展并行计算》（2000）、《云计算与分布式系统》（2013）与《认知计算与深度学习：基于物联网云平台的智能应用》（2018）等。这些书与本书是配套的关系。此外，他曾担任《并行与分布式计算》（JPDC）杂志主编28年，还曾担任IEEE《云计算会刊》（TCC）、《并行和分布式系统》（TPDS）、《服务计算》（TSC）以及《大数据智能》杂志的编委。
多年来，黄教授在南加州大学和普渡大学共培养博士生21人，其中4人晋升为IEEE会士，1人为IBM会士。他在IEEE与ACM国际会议和全球领先的大学进行过60多次主题演讲和杰出讲座。他曾在IBM研究院、Intel 公司、富士通研究院、麻省理工学院林肯实验室、加州理工学院喷气推进实验室（JPL）、台湾工业技术研究院（ITRI）、法国国家计算科学研究中心（ENRIA）和中国科学院计算所担任高级顾问或首席科学家。

目录

出版者的话
译者序
前言
作者简介
第一部分　云平台、大数据与认知计算
第1章　云计算系统原理 2
1.1　可扩展计算的弹性云系统 2
1.1.1　云计算的驱动技术 2
1.1.2　可扩展的分布式/并行计算的演化 3
1.1.3　云系统中的虚拟资源 5
1.1.4　云计算与本地计算 7
1.2　云平台架构与分布式系统的比较 8
1.2.1　基本云平台的架构 8
1.2.2　公共云、私有云、社区云和混合云 10
1.2.3　物理集群与虚拟集群 12
1.2.4　云与传统并行/分布式系统的比较 14
1.3　云服务模型、生态系统与可扩展性分析 16
1.3.1　云服务模型：IaaS、PaaS和SaaS 16
1.3.2　云性能分析与可扩展性定理 18
1.3.3　云生态系统与用户环境 20
1.3.4　云计算的技术成熟度曲线 23
1.3.5　云计算与其他技术的关系 24
1.4　集群的可用性、移动性和优化 26
1.4.1　云服务器集群的可用性分析 26
1.4.2　虚拟集群操作中的容错 28
1.4.3　云中多服务器集群的排队模型 29
1.4.4　云计算的多服务器集群优化 30
1.5　结论 32
习题 33
参考文献 35
第2章　数据分析、物联网与认知计算 37
2.1　大数据科学与应用面临的挑战 37
2.1.1　数据科学与大数据特征 37
2.1.2　物联网的技术成熟度曲线 38
2.1.3　走向大数据工业 40
2.1.4　大数据应用概述 41
2.2　物联网与云平台的互动模式 44
2.2.1　IoT感知与平台架构 45
2.2.2　IoT价值链与发展路线 47
2.2.3　独立使用和与云平台结合的IoT应用 49
2.2.4　智慧城市与智慧社区的发展 52
2.3　在云平台上的数据收集、挖掘与分析 54
2.3.1　数据质量控制与表达 54
2.3.2　数据挖掘与分析 57
2.3.3　在云平台上提升数据分析能力 59
2.3.4　支撑大数据分析的云资源 61
2.4　神经形态硬件与认知计算 63
2.4.1　认知计算与神经形态处理器 63
2.4.2　IBM SyNAPSE与相关的神经类脑计算机项目 66
2.4.3　中国科学院的神经处理器Cambricon 68
2.4.4　Google TPU与相关的人工智能应用 68
2.5　结论 70
习题 71
参考文献 72
第二部分　云系统架构与服务平台设计
第3章　虚拟机、Docker容器和服务器集群 74
3.1　云计算系统中的虚拟化 74
3.1.1　虚拟化的基本概念 74
3.1.2　虚拟化的实现层级 75
3.1.3　集群或云系统中的资源虚拟化 78
3.2　用于创建虚拟机的虚拟机监控器 79
3.2.1　虚拟机架构类型 79
3.2.2　完全虚拟化和托管虚拟化 81
3.2.3　修改客户操作系统的半虚拟化 83
3.2.4　平台虚拟化软件产品与工具包比较 85
3.3　Docker引擎和应用程序容器 86
3.4　Docker容器和部署要求 89
3.4.1　使用Linux内核函数创建的Docker容器 89
3.4.2　虚拟机与Docker容器的比较 91
3.4.3　从虚拟机到容器和unikernel的架构演变 92
3.5　虚拟机管理和容器编排 94
3.5.1　虚拟机管理解决方案 94
3.5.2　用于灾难恢复的虚拟机迁移 95
3.5.3　Docker容器调度和编排 98
3.6　Eucalyptus、OpenStack和VMware云构建 100
3.6.1　私有云中的Eucalyptus虚拟集群 100
3.6.2　用于构建私有云或公共云的OpenStack软件 102
3.6.3　支持构建混合云的VMware虚拟化 103
3.7　结论 105
习题 105
参考文献 107
第4章　云架构与服务平台设计 109
4.1　云架构与基础设施设计 109
4.1.1　公共云平台及其服务项目 109
4.1.2　云服务的商业模型 111
4.1.3　数据中心到云平台的转换 113
4.1.4　资源弹性配置方法 117
4.2　虚拟集群的动态配置 119
4.2.1　虚拟集群配置项目 119
4.2.2　虚拟集群配置自适应 121
4.2.3　数据中心集群的虚拟化支持 122
4.2.4　VMware vSphere 6：商用云操作系统 123
4.3　AWS云及其服务项目 124
4.3.1　三大云架构与服务融合 124
4.3.2　AWS EC2计算引擎和S3存储云服务 127
4.3.3　其他AWS云服务产品 129
4.4　Google AppEngine与Microsoft Azure 133
4.4.1　Google AppEngine及其计算引擎 133
4.4.2　Google硬件/软件支持下的机器学习服务 137
4.4.3　Microsoft Azure云及其服务项目 138
4.5　Salesforce、IBM SmartCloud及其他云平台 141
4.5.1　用于SaaS服务的Salesforce云平台 141
4.5.2　IBM SmartCloud云平台、物联网及认知项目 143
4.5.3　SGI、NASA和CERN建立的云平台 145
4.6　结论 148
习题 149
参考文献 150
第5章　移动云、物联网、社交媒体与混搭云服务 153
5.1　无线互联网与移动云计算 153
5.1.1　移动设备与边际互联子网 153
5.1.2　WiFi、蓝牙和无线传感器网络 155
5.1.3　移动云计算的微云网 156
5.1.4　移动云与托管云 158
5.2　物联网感知以及与云的交互 160
5.2.1　本地与全球定位系统 161
5.2.2　构建移动云的无线接入网 162
5.2.3　物联网和云的互动框架与设备 164
5.3　社交媒体应用中的云计算 167
5.3.1　社交媒体大数据工业应用 167
5.3.2　社交网络与应用编程接口 170
5.3

前言/序言

前　　言Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications以“云大物移智”为标志的新技术革命开启了科技的新时代，我们看到了云计算、大数据、物联网、移动互联网与人工智能等新兴领域的蓬勃发展。这对计算机科学与信息工程专业人才的知识结构与创新能力提出了新的要求。在这样的智能时代，计算机与人工智能学科的教育及人才培养需要结合数理基础知识、算法与软件知识以及云平台核心知识与能力，特别是在领域应用与知识交叉方面需要新的教材，这也是出版本书的主要目的。
本书英文版在美国南加州大学完成，中文版的翻译由武汉大学计算机学院的五位老师承担：袁志勇，杜瑞颖，张立强，伍春香，蔡朝晖。全书的翻译与校对工作在袁志勇教授和杜瑞颖教授的协调下完成。我在此对他们专业的学术工作与敬业精神表示由衷的感谢。
全书共10章，强调云计算、大数据、物联网、认知计算、机器学习的基本原理与智能应用。本书可作为高等院校与研究院的基础教材，专业领域跨越计算机科学、人工智能、机器学习与大数据。本书之前的版本《云计算与分布式系统》曾作为美国南加州大学、清华大学与武汉大学的教材。我们为授课教师提供配套的课件与习题解答，请访问华章网站（www.hzbook.com）下载教辅资料。
计算机、互联网与人工智能的突飞猛进自新旧千年交替以来，计算机和信息技术在规模、设备以及平台方面都发生了重大变化。全球数以千计的数据中心正在转化为云端，使数以亿计的个人、企业和政府用户受益。30亿部智能手机正在用于与社交网络云进行互动。所有这些都大大改变了人类的活动和交往。物联网（IoT）和机器智能正在重塑我们的生活方式。这些信息技术的进展正在把我们的社会转变为由许多人工智能（AI）和自动化认知解决方案所支撑的规模经济。事实上，我们正在进入一个拥有云数据分析、智能机器人、机器学习和认知服务的时代。
为实现新的计算和通信模式，我们必须用新功能提升云计算生态系统，这些新功能涵盖机器学习、物联网感知、数据分析以及能模拟或增强人类智能的认知能力。最终目标是建立大数据产业，提供认知服务，在更高的效率下处理劳动密集型任务，从而弥补人类在这方面的缺陷。我们必须设计成功的云系统、网络服务和数据中心，用于存储、处理、学习和分析大数据，以发现新知识或做出重要决策。这些目标可通过硬件虚拟化、机器学习、经训练的深度学习、神经形态计算机架构以及认知服务来实现。例如，新的云服务可以包括学习即服务（LaaS）、分析即服务（AaaS）或安全即服务（SaaS）等。
如今，IT公司、大型企业、大学和政府正逐渐将其数据中心转移到云设施中，以支持移动和网络应用。拥有类似于云的集群架构的超级计算机也正在转型，以处理大数据集或数据流。智能云对于支持社交、媒体、移动端、商业和政府运营的需求量极大。谷歌、亚马逊、微软、脸书、苹果、百度、阿里巴巴、腾讯和IBM等公司正在争相开发物联网设备、智能机器人、自动驾驶汽车、飞行汽车和认知系统。高科技产业正在进入一个挑战与机遇并存的新世界。
本书速览与导读本书旨在帮助高年级本科生或研究生掌握现代云系统架构、机器学习算法、并行和分布式编程以及用于大数据挖掘、预测分析和认知服务应用的软件工具，并推动大数据和机器智能时代的职业发展和业务转型。它也可以作为专业人士、科学家或工程师的参考书。本书是我过去二十年的研究、教学和授课经验的结晶，读者可利用本书学习云和机器学习方面的技能。本书共四个部分，包含10 章，现简要介绍如下。
第一部分有两章，介绍大数据应用中的云计算、数据科学和自适应计算的基本原理。这两章为后续八章提供了必要的理论基础和技术基础。
第二部分有三章，涵盖云架构、虚拟机、Docker容器、移动云、物联网和多云混搭服务，案例研究包括AWS、谷歌云、微软Azure云、IBM智能云、Salesforce云、SGI Cyclone、苹果iCloud、NASA Nebula云及CERN云。
第三部分有两章，主要介绍机器学习、深度学习、人工智能机器、智能机器人、神经形态处理器、类脑计算机、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的原理， 涵盖谷歌脑计划、DeepMind、X-Lab计划、IBM SyNapse神经形态芯片、Bluemix云和认知计划以及中国的寒武纪神经芯片。
第四部分有三章，介绍关于MapReduce、Hadoop、Spark、TensorFlow和GraphX的云编程范例、软件工具以及应用开发，最后一章专门讨论云性能、隐私和安全问题。所有云系统、编程范例、机器学习方法和软件工具在书中都有具体的应用示例。
将人工智能赋予云端和物联网平台本书将大数据理论与智能云中的新兴技术相结合，并利用新的应用探索分布式数据中心。如今，信息物理系统（CPS）出现在智慧城市、自动驾驶、情感检测机器人、送货无人机、虚拟现实、增强现实以及认知服务中。为促进智能云或数据中心的有效大数据计算，本书采用技术融合方式将大数据理论与云设计原理及超级计算标准相结合。物联网感知技术可实现大规模的数据采集和筛选。在云端或物联网平台上，机器学习和数据分析有助于智能决策，自动且无人为干预。
拥有AI特性的增强云和超级计算机是我们的根本目标。这些人工智能和机器学习任务在实际中的应用由Hadoop、Spark和TensorFlow程序库支持。数据分析师、认知科学家和计算机专业人士须共同努力解决实际问题。这种协作学习必须包含云端、移动设备、数据中心和物联网资源，最终目标是发现新知识或者做出重要决策。多年以来，我们一直在探索如何建造类脑计算机，它能在感知、记忆、识别和理解中模仿或增强人类功能。
当今，谷歌、IBM、微软、脸书、中国科学院以及百度都在探索云计算、机器学习和物联网应用中的人工智能。本书涵盖一些新的神经形态芯片和领先的研究中心构建的软件平台，它使认知计算成为可能。本书考察了在硬件、软件和生态系统方面的进步，不仅注重机器学习技术，包括模式识别、语音/图像理解以及低成本、低功耗需求的语言翻译和理解，而且强化了用手机、机器人、物联网平台、数据中心以及云计算构建未来网络空间的新方法。
读者对象和教师指南本书是为满足日益增长的计算机科学和电气工程教育课程的需求而编写的。教师可选择与课程相适应的不同章节进行讲授，从而满足各层次学生的需求。本书适合在高年级本科生和研究生的教学中使用，同时，也能帮助那些希望增进技能以迎接新的IT技术挑战的计算机专业人士。
讲授云计算课程应至少覆盖8章。如果教学课时有限，可跳过第2章和第7章。对于机器学习课程，可跳过第3章或第10章。对于高年级本科生课程，讲授7章（1，2，3，4，5，6，8）足够。任何课程都要覆盖云计算和机器学习两个主题，此外，本书也适合作为大数据科学、物联网应用和分布式计算课程的参考书。
计算机、互联网等高科技行业的工程师、科学家及管理者也能从本书中找到有益的参考。例如：英特尔工程师可能会发现本书有助于推动物联网的概念；亚马逊、谷歌、微软、Apache、Databricks和Cloudera的软件工程师及大数据分析师可能会发现它在日常工作中有用；谷歌脑计划、X-Lab计划和DeepMind的开发人员可在深度学习服务中使用书中知识进行语音、文字、图像理解以及医疗保健和自动驾驶开发；在新兴认知行业中，IBM已确定将物联网和认知服务用于扩大其在社会和政府部门的业务；脸书、苹果和百度可能希望利用AR和VR技术探索新的AI特性、社交服务与个性化娱乐；最后，亚马逊和阿里巴巴云的买卖双方可能希望在电子商务和P2P社交服务之外拓展网络购物及交易业务。
黄铠2018年5月于深圳

《深度学习的数学原理与实践》 内容简介： 本书旨在深入剖析深度学习模型背后至关重要的数学理论，并结合实际操作，为读者提供一个全面而扎实的学习框架。我们相信，理解深度学习的精髓，离不开对其数学基础的深刻认识。本书将从基础的线性代数、微积分、概率论和统计学出发，逐步构建起理解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等核心模型所需的数学工具。 第一部分：深度学习的数学基石 线性代数：作为描述和操作数据的语言，线性代数在深度学习中扮演着核心角色。本书将系统讲解向量、矩阵、张量等基本概念，以及它们的运算、分解（如奇异值分解SVD、特征值分解）和空间（如向量空间、子空间）。重点将放在如何利用矩阵运算高效地表达神经网络中的层级结构和数据转换，以及理解梯度下降等优化算法中的向量和矩阵求导。我们将讨论特征值与特征向量在理解数据降维（如PCA）和模型稳定性中的作用。 微积分：梯度下降是深度学习中最基本的优化算法，其核心便是利用导数和偏导数来更新模型参数，以最小化损失函数。本书将详细阐述导数、链式法则、多元函数偏导数、梯度、Hessian矩阵等概念。我们将重点演示如何将链式法则应用于反向传播算法，从而高效地计算神经网络中各层参数的梯度。此外，还将介绍积分在概率分布和期望计算中的应用。 概率论与统计学：概率论为我们理解不确定性、建模随机过程提供了框架，而统计学则提供了从数据中学习和推断的方法。本书将涵盖概率的基本概念（如条件概率、贝叶斯定理）、随机变量、概率分布（如伯努利分布、二项分布、高斯分布）、期望、方差、协方差等。我们将深入探讨这些概念在激活函数（如Sigmoid、Softmax）、损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失）以及模型正则化（如L1、L2正则化）中的应用。特别地，本书将详细介绍最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）等参数估计方法，以及它们在模型训练中的重要性。 第二部分：神经网络的核心模型解析 感知机与多层感知机（MLP）：从最基础的感知机模型开始，理解线性分类器的局限性。进而，本书将详细讲解多层感知机的结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及它们之间的连接和权重。我们将深入分析激活函数的选择对模型能力的影响，并演示如何通过反向传播算法训练MLP。 卷积神经网络（CNN）：CNN是处理图像等网格状数据的强大工具。本书将详细阐述卷积层、池化层、全连接层等核心组件的原理。重点将放在卷积操作如何提取局部特征，池化操作如何实现降维和特征不变性，以及多层卷积如何构建层次化的特征表示。我们将通过实际例子，如图像分类、目标检测等，展示CNN的强大能力。 循环神经网络（RNN）：RNN适用于处理序列数据，如文本、时间序列等。本书将详细讲解RNN的基本结构，包括隐藏状态的循环连接，以及如何处理可变长度的输入序列。我们将深入分析RNN在处理长期依赖关系时遇到的梯度消失/爆炸问题，并为后续介绍LSTM和GRU奠定基础。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：作为RNN的改进版本，LSTM和GRU通过引入“门控”机制，有效地解决了长期依赖问题。本书将详细剖析LSTM的输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态，解释其如何选择性地记忆和遗忘信息。同样，我们将深入讲解GRU的更新门和重置门，并比较LSTM和GRU的结构差异与性能表现。 生成对抗网络（GAN）：GAN由生成器和判别器组成，通过对抗训练来生成逼真的数据。本书将详细阐述GAN的生成器和判别器如何协同工作，以及它们之间的博弈过程。我们将介绍不同类型的GAN（如DCGAN、WGAN），并展示GAN在图像生成、风格迁移等领域的广泛应用。 第三部分：深度学习的实践与进阶 损失函数与优化器：本书将系统梳理常用的损失函数，如交叉熵损失、均方误差损失、Hinge损失等，并分析它们在不同任务中的适用性。同时，我们将详细介绍各种优化器，包括随机梯度下降（SGD）及其变种（如Momentum、Adam、RMSprop），以及它们在加速模型收敛和跳出局部最优方面的作用。 正则化与过拟合：过拟合是深度学习模型训练中常见的挑战。本书将介绍多种有效的正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization、Early Stopping等，并详细解释它们如何抑制模型复杂度，提高泛化能力。 模型评估与调参：在模型训练完成后，准确的模型评估和有效的参数调整至关重要。本书将介绍常用的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，并讲解交叉验证等方法。此外，还将探讨超参数搜索策略，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。 框架与工具：本书将重点介绍目前主流的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。我们将通过代码示例，演示如何在这些框架中构建、训练和部署深度学习模型，帮助读者掌握实际操作技能。 目标读者： 本书适合计算机科学、人工智能、机器学习领域的学生、研究人员和工程师。无论您是初学者，还是希望深入理解深度学习背后原理的从业者，本书都将为您提供宝贵的知识和实践指导。 本书特色： 理论与实践并重：深入浅出地讲解数学原理，同时提供丰富的代码示例，帮助读者融会贯通。 结构清晰，逻辑严谨：从基础概念到复杂模型，循序渐进，确保读者能够系统地掌握深度学习知识。 覆盖主流模型：全面介绍深度学习领域的核心模型，满足读者多样化的学习需求。 注重数学推导：详细展示关键算法的数学推导过程，帮助读者理解模型的工作机制。 通过阅读本书，您将不仅能够熟练运用深度学习框架构建模型，更重要的是，您将真正理解模型是如何工作的，具备分析和解决复杂问题的能力，从而在人工智能领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界从事相关研究的学生，我经常需要参考大量文献来构建自己的理论体系。这本书，可以说是我近期阅读过的最让我感到“干货满满”的著作之一。它不仅仅停留在介绍性层面，而是深入到了一些底层原理和技术趋势的分析。我尤其对书中关于“联邦学习与隐私保护在云环境下的结合”的讨论非常感兴趣。在当前数据安全和隐私法规日益严格的背景下，联邦学习作为一种保护数据隐私的技术，在云计算平台上的实现和应用，具有重要的现实意义。书中详细解释了联邦学习的算法原理，以及如何在云端部署和管理分布在不同设备上的模型，同时保证数据的私密性。这种对复杂技术问题的深入剖析，以及对未来发展方向的前瞻性预测，让我受益匪浅。它为我的研究提供了宝贵的思路和理论支撑，也让我对AI与云计算的融合有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书我最近才读完，说实话，它给我的整体感受非常深刻，甚至可以说是颠覆了我之前对一些概念的认知。作者在梳理云计算与人工智能这两个庞大概念之间的联系时，并没有仅仅停留在表面上的技术堆叠，而是深入到了底层逻辑和发展脉络。我特别喜欢书中关于“分布式计算的演进与AI模型的并行化”这部分内容的阐述，它非常细致地剖析了从早期的Hadoop、Spark等分布式框架如何为海量数据处理奠定基础，再到如今深度学习模型训练中，如何通过多GPU、多节点的协同计算，极大地缩短了模型迭代周期。书中还穿插了一些经典的案例分析，比如某个大型电商平台如何利用云计算的高弹性和AI的智能推荐，实现用户体验的飞跃，这种理论与实践的结合，让我对“云”和“智”如何真正赋能商业有了更直观的理解。读这本书的过程，就像是跟着一位经验丰富的向导，一步步探索广阔的技术图景，时不时还会被一些精辟的见解所点亮。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在金融行业工作的技术爱好者，平时也关注一些与业务相关的技术发展。这本书，为我提供了一个非常好的视角来理解云计算和人工智能如何影响和重塑我的工作领域。作者在书中，并没有简单地罗列技术名词，而是非常细腻地从应用场景出发，阐述了技术带来的价值。我特别喜欢书中关于“利用云计算和AI进行金融风险评估与欺诈检测”的案例分析。它详细地介绍了如何通过海量数据的收集、存储、清洗，以及在云端部署复杂的机器学习模型，来实时监测交易异常，识别潜在的欺诈行为。书中还探讨了如何利用AI的自然语言处理能力，对大量的文本数据进行分析，以辅助投资决策。这种将复杂技术与实际业务问题相结合的阐述方式，让我觉得这本书非常有价值，它帮助我理解了看似高深的AI和云计算，是如何切实地解决现实世界中的难题，并为行业带来革新。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始拿到这本书，是抱着一种“看看新玩意儿”的心态。毕竟“云计算”和“人工智能”这两个词，现在几乎是炙手可热的代名词，到处都能听到。但这本书的内容，远比我想象的要扎实得多。它没有那种浮夸的、只讲概念不落地的内容，而是非常务实地从技术实现的细节入手。我尤其对书中关于“AI算法在云平台上的部署与优化”章节印象深刻。作者详尽地介绍了TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，如何在Kubernetes这样的容器编排系统中进行高效部署，以及如何利用云服务商提供的GPU实例、TPU加速器来提升模型推理速度。书中还提到了模型压缩、量化等技术，对于如何在资源受限的环境下运行复杂的AI模型，提供了非常实用的指导。我曾经尝试过在本地部署一些AI模型，常常遇到性能瓶颈，读完这部分内容，才恍然大悟，原来利用云计算的弹性算力是解决这类问题的关键。这本书的价值在于，它不仅告诉你“是什么”，更告诉你“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对前沿技术抱有浓厚兴趣的工程师，平时也会关注一些技术博客和行业报告。但自从读了这本书，我才发现，很多信息碎片化的知识，在这本书里得到了系统的梳理和深度的连接。作者巧妙地将云计算的“弹性和可扩展性”与人工智能的“数据驱动和智能决策”这两个核心优势，进行了完美的融合阐述。我特别欣赏书中对“ serverless 和函数计算在 AI 场景下的应用”这部分内容的探讨。它打破了我对于传统服务器运维的固有思维，让我看到了通过事件驱动的方式，如何更灵活、更经济地构建AI应用。例如，在进行图像识别任务时，可以通过对象存储的事件触发，自动调用部署在 serverless 平台上的AI模型进行处理，整个流程无需手动干预，极大地提高了效率。书中还对比了不同云厂商在 serverless 领域的不同策略，这种深度和广度，是我在其他地方很难找到的。这本书让我对未来的软件架构有了全新的认识，也激发了我更多关于创新应用的灵感。