雲計算係統與人工智能應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 黃鎧（Kai Hwang） 著，杜瑞穎 譯

圖書標籤:

• 雲計算
• 人工智能
• 係統架構
• 應用開發
• 大數據
• 機器學習
• 深度學習
• 邊緣計算
• 虛擬化
• 容器化

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111598831

版次：1

商品編碼：12375632

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2018-06-01

用紙：膠版紙

頁數：421

內容簡介

本書關注雲計算、大數據、物聯網、認知計算、機器學習的基本原理、智能應用和編程實戰，包括AWS、微軟Azure雲、榖歌DeepMind和寒武紀神經芯片等大量案例。全書共四個部分，部分介紹雲計算、數據科學和自適應計算的基本原理，第二部分涵蓋雲架構、虛擬機、Docker容器和多雲混搭服務等，第三部分講解機器學習、深度學習、類腦計算機和AR/VR等的原理，第四部分討論MapReduce、Hadoop、Spark、TensorFlow和GraphX雲編程。本書適閤作為高等院校計算機相關專業高年級本科生和研究生的教材，也適閤互聯網、物聯網等領域的專業技術人員參考。

作者簡介

作者簡介Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications黃鎧教授是計算機係統和互聯網技術領域的國際知名學者。目前，他是香港中文大學（深圳）校長講座教授，兼任中國科學院雲計算中心首席科學傢。他擁有加州大學伯剋利分校的博士學位，主要研究領域為計算機體係結構、並行與分布式處理、雲計算、大數據、物聯網、移動互聯網、網絡安全與人工智能應用等方麵，目前主要關注大數據在醫療保健、智慧城市與移動社交網絡方麵的應用。
加盟香港中文大學與中國科學院之前，他是美國南加州大學（USC）電子工程與計算機科學係的終身教授，現在已從該校退休。他曾在普渡大學任教多年，並先後在清華大學、香港大學、颱灣大學和浙江大學擔任特聘講座教授。他在專業領域發錶瞭260篇科學論文，截至2018年4月在榖歌學術搜索中被引次數超過17400次，h指數為55。他是IEEE計算機協會的終身會士。他於2012年獲得國際雲計算大會（IEEE CloudCom）終身成就奬，2004年獲得中國計算機學會（CCF）首屆海外傑齣貢獻奬。
黃教授創作或閤著瞭10餘本英文學術專著，被翻譯為五國語言。其中，有5本被翻譯為中文，包括清華大學齣版社齣版的《高等計算機係統結構》（1995），以及機械工業齣版社齣版的《可擴展並行計算》（2000）、《雲計算與分布式係統》（2013）與《認知計算與深度學習：基於物聯網雲平颱的智能應用》（2018）等。這些書與本書是配套的關係。此外，他曾擔任《並行與分布式計算》（JPDC）雜誌主編28年，還曾擔任IEEE《雲計算會刊》（TCC）、《並行和分布式係統》（TPDS）、《服務計算》（TSC）以及《大數據智能》雜誌的編委。
多年來，黃教授在南加州大學和普渡大學共培養博士生21人，其中4人晉升為IEEE會士，1人為IBM會士。他在IEEE與ACM國際會議和全球領先的大學進行過60多次主題演講和傑齣講座。他曾在IBM研究院、Intel 公司、富士通研究院、麻省理工學院林肯實驗室、加州理工學院噴氣推進實驗室（JPL）、颱灣工業技術研究院（ITRI）、法國國傢計算科學研究中心（ENRIA）和中國科學院計算所擔任高級顧問或首席科學傢。

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
作者簡介
第一部分　雲平颱、大數據與認知計算
第1章　雲計算係統原理 2
1.1　可擴展計算的彈性雲係統 2
1.1.1　雲計算的驅動技術 2
1.1.2　可擴展的分布式/並行計算的演化 3
1.1.3　雲係統中的虛擬資源 5
1.1.4　雲計算與本地計算 7
1.2　雲平颱架構與分布式係統的比較 8
1.2.1　基本雲平颱的架構 8
1.2.2　公共雲、私有雲、社區雲和混閤雲 10
1.2.3　物理集群與虛擬集群 12
1.2.4　雲與傳統並行/分布式係統的比較 14
1.3　雲服務模型、生態係統與可擴展性分析 16
1.3.1　雲服務模型：IaaS、PaaS和SaaS 16
1.3.2　雲性能分析與可擴展性定理 18
1.3.3　雲生態係統與用戶環境 20
1.3.4　雲計算的技術成熟度麯綫 23
1.3.5　雲計算與其他技術的關係 24
1.4　集群的可用性、移動性和優化 26
1.4.1　雲服務器集群的可用性分析 26
1.4.2　虛擬集群操作中的容錯 28
1.4.3　雲中多服務器集群的排隊模型 29
1.4.4　雲計算的多服務器集群優化 30
1.5　結論 32
習題 33
參考文獻 35
第2章　數據分析、物聯網與認知計算 37
2.1　大數據科學與應用麵臨的挑戰 37
2.1.1　數據科學與大數據特徵 37
2.1.2　物聯網的技術成熟度麯綫 38
2.1.3　走嚮大數據工業 40
2.1.4　大數據應用概述 41
2.2　物聯網與雲平颱的互動模式 44
2.2.1　IoT感知與平颱架構 45
2.2.2　IoT價值鏈與發展路綫 47
2.2.3　獨立使用和與雲平颱結閤的IoT應用 49
2.2.4　智慧城市與智慧社區的發展 52
2.3　在雲平颱上的數據收集、挖掘與分析 54
2.3.1　數據質量控製與錶達 54
2.3.2　數據挖掘與分析 57
2.3.3　在雲平颱上提升數據分析能力 59
2.3.4　支撐大數據分析的雲資源 61
2.4　神經形態硬件與認知計算 63
2.4.1　認知計算與神經形態處理器 63
2.4.2　IBM SyNAPSE與相關的神經類腦計算機項目 66
2.4.3　中國科學院的神經處理器Cambricon 68
2.4.4　Google TPU與相關的人工智能應用 68
2.5　結論 70
習題 71
參考文獻 72
第二部分　雲係統架構與服務平颱設計
第3章　虛擬機、Docker容器和服務器集群 74
3.1　雲計算係統中的虛擬化 74
3.1.1　虛擬化的基本概念 74
3.1.2　虛擬化的實現層級 75
3.1.3　集群或雲係統中的資源虛擬化 78
3.2　用於創建虛擬機的虛擬機監控器 79
3.2.1　虛擬機架構類型 79
3.2.2　完全虛擬化和托管虛擬化 81
3.2.3　修改客戶操作係統的半虛擬化 83
3.2.4　平颱虛擬化軟件産品與工具包比較 85
3.3　Docker引擎和應用程序容器 86
3.4　Docker容器和部署要求 89
3.4.1　使用Linux內核函數創建的Docker容器 89
3.4.2　虛擬機與Docker容器的比較 91
3.4.3　從虛擬機到容器和unikernel的架構演變 92
3.5　虛擬機管理和容器編排 94
3.5.1　虛擬機管理解決方案 94
3.5.2　用於災難恢復的虛擬機遷移 95
3.5.3　Docker容器調度和編排 98
3.6　Eucalyptus、OpenStack和VMware雲構建 100
3.6.1　私有雲中的Eucalyptus虛擬集群 100
3.6.2　用於構建私有雲或公共雲的OpenStack軟件 102
3.6.3　支持構建混閤雲的VMware虛擬化 103
3.7　結論 105
習題 105
參考文獻 107
第4章　雲架構與服務平颱設計 109
4.1　雲架構與基礎設施設計 109
4.1.1　公共雲平颱及其服務項目 109
4.1.2　雲服務的商業模型 111
4.1.3　數據中心到雲平颱的轉換 113
4.1.4　資源彈性配置方法 117
4.2　虛擬集群的動態配置 119
4.2.1　虛擬集群配置項目 119
4.2.2　虛擬集群配置自適應 121
4.2.3　數據中心集群的虛擬化支持 122
4.2.4　VMware vSphere 6：商用雲操作係統 123
4.3　AWS雲及其服務項目 124
4.3.1　三大雲架構與服務融閤 124
4.3.2　AWS EC2計算引擎和S3存儲雲服務 127
4.3.3　其他AWS雲服務産品 129
4.4　Google AppEngine與Microsoft Azure 133
4.4.1　Google AppEngine及其計算引擎 133
4.4.2　Google硬件/軟件支持下的機器學習服務 137
4.4.3　Microsoft Azure雲及其服務項目 138
4.5　Salesforce、IBM SmartCloud及其他雲平颱 141
4.5.1　用於SaaS服務的Salesforce雲平颱 141
4.5.2　IBM SmartCloud雲平颱、物聯網及認知項目 143
4.5.3　SGI、NASA和CERN建立的雲平颱 145
4.6　結論 148
習題 149
參考文獻 150
第5章　移動雲、物聯網、社交媒體與混搭雲服務 153
5.1　無綫互聯網與移動雲計算 153
5.1.1　移動設備與邊際互聯子網 153
5.1.2　WiFi、藍牙和無綫傳感器網絡 155
5.1.3　移動雲計算的微雲網 156
5.1.4　移動雲與托管雲 158
5.2　物聯網感知以及與雲的交互 160
5.2.1　本地與全球定位係統 161
5.2.2　構建移動雲的無綫接入網 162
5.2.3　物聯網和雲的互動框架與設備 164
5.3　社交媒體應用中的雲計算 167
5.3.1　社交媒體大數據工業應用 167
5.3.2　社交網絡與應用編程接口 170
5.3

前言/序言

前　　言Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications以“雲大物移智”為標誌的新技術革命開啓瞭科技的新時代，我們看到瞭雲計算、大數據、物聯網、移動互聯網與人工智能等新興領域的蓬勃發展。這對計算機科學與信息工程專業人纔的知識結構與創新能力提齣瞭新的要求。在這樣的智能時代，計算機與人工智能學科的教育及人纔培養需要結閤數理基礎知識、算法與軟件知識以及雲平颱核心知識與能力，特彆是在領域應用與知識交叉方麵需要新的教材，這也是齣版本書的主要目的。
本書英文版在美國南加州大學完成，中文版的翻譯由武漢大學計算機學院的五位老師承擔：袁誌勇，杜瑞穎，張立強，伍春香，蔡朝暉。全書的翻譯與校對工作在袁誌勇教授和杜瑞穎教授的協調下完成。我在此對他們專業的學術工作與敬業精神錶示由衷的感謝。
全書共10章，強調雲計算、大數據、物聯網、認知計算、機器學習的基本原理與智能應用。本書可作為高等院校與研究院的基礎教材，專業領域跨越計算機科學、人工智能、機器學習與大數據。本書之前的版本《雲計算與分布式係統》曾作為美國南加州大學、清華大學與武漢大學的教材。我們為授課教師提供配套的課件與習題解答，請訪問華章網站（www.hzbook.com）下載教輔資料。
計算機、互聯網與人工智能的突飛猛進自新舊韆年交替以來，計算機和信息技術在規模、設備以及平颱方麵都發生瞭重大變化。全球數以韆計的數據中心正在轉化為雲端，使數以億計的個人、企業和政府用戶受益。30億部智能手機正在用於與社交網絡雲進行互動。所有這些都大大改變瞭人類的活動和交往。物聯網（IoT）和機器智能正在重塑我們的生活方式。這些信息技術的進展正在把我們的社會轉變為由許多人工智能（AI）和自動化認知解決方案所支撐的規模經濟。事實上，我們正在進入一個擁有雲數據分析、智能機器人、機器學習和認知服務的時代。
為實現新的計算和通信模式，我們必須用新功能提升雲計算生態係統，這些新功能涵蓋機器學習、物聯網感知、數據分析以及能模擬或增強人類智能的認知能力。最終目標是建立大數據産業，提供認知服務，在更高的效率下處理勞動密集型任務，從而彌補人類在這方麵的缺陷。我們必須設計成功的雲係統、網絡服務和數據中心，用於存儲、處理、學習和分析大數據，以發現新知識或做齣重要決策。這些目標可通過硬件虛擬化、機器學習、經訓練的深度學習、神經形態計算機架構以及認知服務來實現。例如，新的雲服務可以包括學習即服務（LaaS）、分析即服務（AaaS）或安全即服務（SaaS）等。
如今，IT公司、大型企業、大學和政府正逐漸將其數據中心轉移到雲設施中，以支持移動和網絡應用。擁有類似於雲的集群架構的超級計算機也正在轉型，以處理大數據集或數據流。智能雲對於支持社交、媒體、移動端、商業和政府運營的需求量極大。榖歌、亞馬遜、微軟、臉書、蘋果、百度、阿裏巴巴、騰訊和IBM等公司正在爭相開發物聯網設備、智能機器人、自動駕駛汽車、飛行汽車和認知係統。高科技産業正在進入一個挑戰與機遇並存的新世界。
本書速覽與導讀本書旨在幫助高年級本科生或研究生掌握現代雲係統架構、機器學習算法、並行和分布式編程以及用於大數據挖掘、預測分析和認知服務應用的軟件工具，並推動大數據和機器智能時代的職業發展和業務轉型。它也可以作為專業人士、科學傢或工程師的參考書。本書是我過去二十年的研究、教學和授課經驗的結晶，讀者可利用本書學習雲和機器學習方麵的技能。本書共四個部分，包含10 章，現簡要介紹如下。
第一部分有兩章，介紹大數據應用中的雲計算、數據科學和自適應計算的基本原理。這兩章為後續八章提供瞭必要的理論基礎和技術基礎。
第二部分有三章，涵蓋雲架構、虛擬機、Docker容器、移動雲、物聯網和多雲混搭服務，案例研究包括AWS、榖歌雲、微軟Azure雲、IBM智能雲、Salesforce雲、SGI Cyclone、蘋果iCloud、NASA Nebula雲及CERN雲。
第三部分有兩章，主要介紹機器學習、深度學習、人工智能機器、智能機器人、神經形態處理器、類腦計算機、增強現實（AR）和虛擬現實（VR）的原理， 涵蓋榖歌腦計劃、DeepMind、X-Lab計劃、IBM SyNapse神經形態芯片、Bluemix雲和認知計劃以及中國的寒武紀神經芯片。
第四部分有三章，介紹關於MapReduce、Hadoop、Spark、TensorFlow和GraphX的雲編程範例、軟件工具以及應用開發，最後一章專門討論雲性能、隱私和安全問題。所有雲係統、編程範例、機器學習方法和軟件工具在書中都有具體的應用示例。
將人工智能賦予雲端和物聯網平颱本書將大數據理論與智能雲中的新興技術相結閤，並利用新的應用探索分布式數據中心。如今，信息物理係統（CPS）齣現在智慧城市、自動駕駛、情感檢測機器人、送貨無人機、虛擬現實、增強現實以及認知服務中。為促進智能雲或數據中心的有效大數據計算，本書采用技術融閤方式將大數據理論與雲設計原理及超級計算標準相結閤。物聯網感知技術可實現大規模的數據采集和篩選。在雲端或物聯網平颱上，機器學習和數據分析有助於智能決策，自動且無人為乾預。
擁有AI特性的增強雲和超級計算機是我們的根本目標。這些人工智能和機器學習任務在實際中的應用由Hadoop、Spark和TensorFlow程序庫支持。數據分析師、認知科學傢和計算機專業人士須共同努力解決實際問題。這種協作學習必須包含雲端、移動設備、數據中心和物聯網資源，最終目標是發現新知識或者做齣重要決策。多年以來，我們一直在探索如何建造類腦計算機，它能在感知、記憶、識彆和理解中模仿或增強人類功能。
當今，榖歌、IBM、微軟、臉書、中國科學院以及百度都在探索雲計算、機器學習和物聯網應用中的人工智能。本書涵蓋一些新的神經形態芯片和領先的研究中心構建的軟件平颱，它使認知計算成為可能。本書考察瞭在硬件、軟件和生態係統方麵的進步，不僅注重機器學習技術，包括模式識彆、語音/圖像理解以及低成本、低功耗需求的語言翻譯和理解，而且強化瞭用手機、機器人、物聯網平颱、數據中心以及雲計算構建未來網絡空間的新方法。
讀者對象和教師指南本書是為滿足日益增長的計算機科學和電氣工程教育課程的需求而編寫的。教師可選擇與課程相適應的不同章節進行講授，從而滿足各層次學生的需求。本書適閤在高年級本科生和研究生的教學中使用，同時，也能幫助那些希望增進技能以迎接新的IT技術挑戰的計算機專業人士。
講授雲計算課程應至少覆蓋8章。如果教學課時有限，可跳過第2章和第7章。對於機器學習課程，可跳過第3章或第10章。對於高年級本科生課程，講授7章（1，2，3，4，5，6，8）足夠。任何課程都要覆蓋雲計算和機器學習兩個主題，此外，本書也適閤作為大數據科學、物聯網應用和分布式計算課程的參考書。
計算機、互聯網等高科技行業的工程師、科學傢及管理者也能從本書中找到有益的參考。例如：英特爾工程師可能會發現本書有助於推動物聯網的概念；亞馬遜、榖歌、微軟、Apache、Databricks和Cloudera的軟件工程師及大數據分析師可能會發現它在日常工作中有用；榖歌腦計劃、X-Lab計劃和DeepMind的開發人員可在深度學習服務中使用書中知識進行語音、文字、圖像理解以及醫療保健和自動駕駛開發；在新興認知行業中，IBM已確定將物聯網和認知服務用於擴大其在社會和政府部門的業務；臉書、蘋果和百度可能希望利用AR和VR技術探索新的AI特性、社交服務與個性化娛樂；最後，亞馬遜和阿裏巴巴雲的買賣雙方可能希望在電子商務和P2P社交服務之外拓展網絡購物及交易業務。
黃鎧2018年5月於深圳

《深度學習的數學原理與實踐》 內容簡介： 本書旨在深入剖析深度學習模型背後至關重要的數學理論，並結閤實際操作，為讀者提供一個全麵而紮實的學習框架。我們相信，理解深度學習的精髓，離不開對其數學基礎的深刻認識。本書將從基礎的綫性代數、微積分、概率論和統計學齣發，逐步構建起理解神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、生成對抗網絡（GAN）等核心模型所需的數學工具。 第一部分：深度學習的數學基石 綫性代數：作為描述和操作數據的語言，綫性代數在深度學習中扮演著核心角色。本書將係統講解嚮量、矩陣、張量等基本概念，以及它們的運算、分解（如奇異值分解SVD、特徵值分解）和空間（如嚮量空間、子空間）。重點將放在如何利用矩陣運算高效地錶達神經網絡中的層級結構和數據轉換，以及理解梯度下降等優化算法中的嚮量和矩陣求導。我們將討論特徵值與特徵嚮量在理解數據降維（如PCA）和模型穩定性中的作用。 微積分：梯度下降是深度學習中最基本的優化算法，其核心便是利用導數和偏導數來更新模型參數，以最小化損失函數。本書將詳細闡述導數、鏈式法則、多元函數偏導數、梯度、Hessian矩陣等概念。我們將重點演示如何將鏈式法則應用於反嚮傳播算法，從而高效地計算神經網絡中各層參數的梯度。此外，還將介紹積分在概率分布和期望計算中的應用。 概率論與統計學：概率論為我們理解不確定性、建模隨機過程提供瞭框架，而統計學則提供瞭從數據中學習和推斷的方法。本書將涵蓋概率的基本概念（如條件概率、貝葉斯定理）、隨機變量、概率分布（如伯努利分布、二項分布、高斯分布）、期望、方差、協方差等。我們將深入探討這些概念在激活函數（如Sigmoid、Softmax）、損失函數（如交叉熵損失、均方誤差損失）以及模型正則化（如L1、L2正則化）中的應用。特彆地，本書將詳細介紹最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）等參數估計方法，以及它們在模型訓練中的重要性。 第二部分：神經網絡的核心模型解析 感知機與多層感知機（MLP）：從最基礎的感知機模型開始，理解綫性分類器的局限性。進而，本書將詳細講解多層感知機的結構，包括輸入層、隱藏層和輸齣層，以及它們之間的連接和權重。我們將深入分析激活函數的選擇對模型能力的影響，並演示如何通過反嚮傳播算法訓練MLP。 捲積神經網絡（CNN）：CNN是處理圖像等網格狀數據的強大工具。本書將詳細闡述捲積層、池化層、全連接層等核心組件的原理。重點將放在捲積操作如何提取局部特徵，池化操作如何實現降維和特徵不變性，以及多層捲積如何構建層次化的特徵錶示。我們將通過實際例子，如圖像分類、目標檢測等，展示CNN的強大能力。 循環神經網絡（RNN）：RNN適用於處理序列數據，如文本、時間序列等。本書將詳細講解RNN的基本結構，包括隱藏狀態的循環連接，以及如何處理可變長度的輸入序列。我們將深入分析RNN在處理長期依賴關係時遇到的梯度消失/爆炸問題，並為後續介紹LSTM和GRU奠定基礎。 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）：作為RNN的改進版本，LSTM和GRU通過引入“門控”機製，有效地解決瞭長期依賴問題。本書將詳細剖析LSTM的輸入門、遺忘門、輸齣門以及細胞狀態，解釋其如何選擇性地記憶和遺忘信息。同樣，我們將深入講解GRU的更新門和重置門，並比較LSTM和GRU的結構差異與性能錶現。 生成對抗網絡（GAN）：GAN由生成器和判彆器組成，通過對抗訓練來生成逼真的數據。本書將詳細闡述GAN的生成器和判彆器如何協同工作，以及它們之間的博弈過程。我們將介紹不同類型的GAN（如DCGAN、WGAN），並展示GAN在圖像生成、風格遷移等領域的廣泛應用。 第三部分：深度學習的實踐與進階 損失函數與優化器：本書將係統梳理常用的損失函數，如交叉熵損失、均方誤差損失、Hinge損失等，並分析它們在不同任務中的適用性。同時，我們將詳細介紹各種優化器，包括隨機梯度下降（SGD）及其變種（如Momentum、Adam、RMSprop），以及它們在加速模型收斂和跳齣局部最優方麵的作用。 正則化與過擬閤：過擬閤是深度學習模型訓練中常見的挑戰。本書將介紹多種有效的正則化技術，如L1/L2正則化、Dropout、Batch Normalization、Early Stopping等，並詳細解釋它們如何抑製模型復雜度，提高泛化能力。 模型評估與調參：在模型訓練完成後，準確的模型評估和有效的參數調整至關重要。本書將介紹常用的評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等，並講解交叉驗證等方法。此外，還將探討超參數搜索策略，如網格搜索、隨機搜索和貝葉斯優化。 框架與工具：本書將重點介紹目前主流的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch。我們將通過代碼示例，演示如何在這些框架中構建、訓練和部署深度學習模型，幫助讀者掌握實際操作技能。 目標讀者： 本書適閤計算機科學、人工智能、機器學習領域的學生、研究人員和工程師。無論您是初學者，還是希望深入理解深度學習背後原理的從業者，本書都將為您提供寶貴的知識和實踐指導。 本書特色： 理論與實踐並重：深入淺齣地講解數學原理，同時提供豐富的代碼示例，幫助讀者融會貫通。 結構清晰，邏輯嚴謹：從基礎概念到復雜模型，循序漸進，確保讀者能夠係統地掌握深度學習知識。 覆蓋主流模型：全麵介紹深度學習領域的核心模型，滿足讀者多樣化的學習需求。 注重數學推導：詳細展示關鍵算法的數學推導過程，幫助讀者理解模型的工作機製。 通過閱讀本書，您將不僅能夠熟練運用深度學習框架構建模型，更重要的是，您將真正理解模型是如何工作的，具備分析和解決復雜問題的能力，從而在人工智能領域取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術界從事相關研究的學生，我經常需要參考大量文獻來構建自己的理論體係。這本書，可以說是我近期閱讀過的最讓我感到“乾貨滿滿”的著作之一。它不僅僅停留在介紹性層麵，而是深入到瞭一些底層原理和技術趨勢的分析。我尤其對書中關於“聯邦學習與隱私保護在雲環境下的結閤”的討論非常感興趣。在當前數據安全和隱私法規日益嚴格的背景下，聯邦學習作為一種保護數據隱私的技術，在雲計算平颱上的實現和應用，具有重要的現實意義。書中詳細解釋瞭聯邦學習的算法原理，以及如何在雲端部署和管理分布在不同設備上的模型，同時保證數據的私密性。這種對復雜技術問題的深入剖析，以及對未來發展方嚮的前瞻性預測，讓我受益匪淺。它為我的研究提供瞭寶貴的思路和理論支撐，也讓我對AI與雲計算的融閤有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書我最近纔讀完，說實話，它給我的整體感受非常深刻，甚至可以說是顛覆瞭我之前對一些概念的認知。作者在梳理雲計算與人工智能這兩個龐大概念之間的聯係時，並沒有僅僅停留在錶麵上的技術堆疊，而是深入到瞭底層邏輯和發展脈絡。我特彆喜歡書中關於“分布式計算的演進與AI模型的並行化”這部分內容的闡述，它非常細緻地剖析瞭從早期的Hadoop、Spark等分布式框架如何為海量數據處理奠定基礎，再到如今深度學習模型訓練中，如何通過多GPU、多節點的協同計算，極大地縮短瞭模型迭代周期。書中還穿插瞭一些經典的案例分析，比如某個大型電商平颱如何利用雲計算的高彈性和AI的智能推薦，實現用戶體驗的飛躍，這種理論與實踐的結閤，讓我對“雲”和“智”如何真正賦能商業有瞭更直觀的理解。讀這本書的過程，就像是跟著一位經驗豐富的嚮導，一步步探索廣闊的技術圖景，時不時還會被一些精闢的見解所點亮。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對前沿技術抱有濃厚興趣的工程師，平時也會關注一些技術博客和行業報告。但自從讀瞭這本書，我纔發現，很多信息碎片化的知識，在這本書裏得到瞭係統的梳理和深度的連接。作者巧妙地將雲計算的“彈性和可擴展性”與人工智能的“數據驅動和智能決策”這兩個核心優勢，進行瞭完美的融閤闡述。我特彆欣賞書中對“ serverless 和函數計算在 AI 場景下的應用”這部分內容的探討。它打破瞭我對於傳統服務器運維的固有思維，讓我看到瞭通過事件驅動的方式，如何更靈活、更經濟地構建AI應用。例如，在進行圖像識彆任務時，可以通過對象存儲的事件觸發，自動調用部署在 serverless 平颱上的AI模型進行處理，整個流程無需手動乾預，極大地提高瞭效率。書中還對比瞭不同雲廠商在 serverless 領域的不同策略，這種深度和廣度，是我在其他地方很難找到的。這本書讓我對未來的軟件架構有瞭全新的認識，也激發瞭我更多關於創新應用的靈感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在金融行業工作的技術愛好者，平時也關注一些與業務相關的技術發展。這本書，為我提供瞭一個非常好的視角來理解雲計算和人工智能如何影響和重塑我的工作領域。作者在書中，並沒有簡單地羅列技術名詞，而是非常細膩地從應用場景齣發，闡述瞭技術帶來的價值。我特彆喜歡書中關於“利用雲計算和AI進行金融風險評估與欺詐檢測”的案例分析。它詳細地介紹瞭如何通過海量數據的收集、存儲、清洗，以及在雲端部署復雜的機器學習模型，來實時監測交易異常，識彆潛在的欺詐行為。書中還探討瞭如何利用AI的自然語言處理能力，對大量的文本數據進行分析，以輔助投資決策。這種將復雜技術與實際業務問題相結閤的闡述方式，讓我覺得這本書非常有價值，它幫助我理解瞭看似高深的AI和雲計算，是如何切實地解決現實世界中的難題，並為行業帶來革新。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始拿到這本書，是抱著一種“看看新玩意兒”的心態。畢竟“雲計算”和“人工智能”這兩個詞，現在幾乎是炙手可熱的代名詞，到處都能聽到。但這本書的內容，遠比我想象的要紮實得多。它沒有那種浮誇的、隻講概念不落地的內容，而是非常務實地從技術實現的細節入手。我尤其對書中關於“AI算法在雲平颱上的部署與優化”章節印象深刻。作者詳盡地介紹瞭TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架，如何在Kubernetes這樣的容器編排係統中進行高效部署，以及如何利用雲服務商提供的GPU實例、TPU加速器來提升模型推理速度。書中還提到瞭模型壓縮、量化等技術，對於如何在資源受限的環境下運行復雜的AI模型，提供瞭非常實用的指導。我曾經嘗試過在本地部署一些AI模型，常常遇到性能瓶頸，讀完這部分內容，纔恍然大悟，原來利用雲計算的彈性算力是解決這類問題的關鍵。這本書的價值在於，它不僅告訴你“是什麼”，更告訴你“怎麼做”。