●叢書序言前言第1章 緒論 11.1 智能計算繫統簡介 21.2 實驗設計 41.3 實驗平臺 81.3.1 硬件平臺 81.3.2 軟件環境 91.4 遊戲實驗繫統 10第2章 神經網絡設計實驗 122.1 基於三層神經網絡實現手寫數字分類 122.1.1 實驗目的 122.1.2 背景介紹 132.1.3 實驗環境 172.1.4 實驗內容 182.1.5 實驗步驟 192.1.6 實驗評估 292.1.7 實驗思考 292.2 基於DLP平臺實現手寫數字分類 292.2.1 實驗目的 292.2.2 背景介紹 302.2.3 實驗環境 342.2.4 實驗內容 342.2.5 實驗步驟 352.2.6 實驗評估 402.2.7 實驗思考 40第3章 深度學習應用實驗 413.1 基於VGG19實現圖像分類 413.1.1 實驗目的 413.1.2 背景介紹 423.1.3 實驗環境 453.1.4 實驗內容 463.1.5 實驗步驟 463.1.6 實驗評估 533.1.7 實驗思考 543.2 基於DLP平臺實現圖像分類 543.2.1 實驗目的 543.2.2 實驗環境 553.2.3 實驗內容 553.2.4 實驗步驟 553.2.5 實驗評估 603.2.6 實驗思考 603.3 非實時圖像風格遷移 613.3.1 實驗目的 613.3.2 背景介紹 613.3.3 實驗環境 643.3.4 實驗內容 643.3.5 實驗步驟 653.3.6 實驗評估 743.3.7 實驗思考 763.3.8 延伸拓展 77第4章 編程框架實驗 794.1 基於TensorFlow實現圖像分類 794.1.1 實驗目的 794.1.2 背景介紹 804.1.3 實驗環境 844.1.4 實驗內容 854.1.5 實驗步驟 854.1.6 實驗評估 904.1.7 實驗思考 914.2 基於TensorFlow實現實時風格遷移推斷 914.2.1 實驗目的 914.2.2 背景介紹 914.2.3 實驗環境 964.2.4 實驗內容 964.2.5 實驗步驟 964.2.6 實驗評估 1024.2.7 實驗思考 1024.3 基於TensorFlow實現實時風格遷移訓練 1024.3.1 實驗目的 1024.3.2 背景介紹 1024.3.3 實驗環境 1044.3.4 實驗內容 1054.3.5 實驗步驟 1054.3.6 實驗評估 1164.3.7 實驗思考 1164.4 自定義TensorFlow CPU算子 1164.4.1 實驗目的 1164.4.2 背景介紹 1174.4.3 實驗環境 1184.4.4 實驗內容 1184.4.5 實驗步驟 1194.4.6 實驗評估 1314.4.7 實驗思考 131第5章 智能編程語言實驗 1325.1 智能編程語言算子開發與集成實驗（BCL開發實驗） 1325.1.1 實驗目的 1325.1.2 背景介紹 132

本書是《智能計算繫統》教材的配套實驗教程，全書基於智能計算繫統各章節的重點或難點，結合智能計算繫統的軟硬件技術棧設計了基於通用CPU平臺和深度學習處理器平臺的分階段實驗和綜合實驗。實驗設計與理論章節一對一匹配，結合知識樹的構建，幫助高校教師和學生輕松上手實驗，切實強化動手能力，讓學生真正掌握智能計算繫統的部署與優化。