内容介绍

本书系统性地介绍智能边缘计算所需要的核心技术，并详细阐述如何将这些技术落地的实际编程实例。本书包括四大部分：第一部分介绍边缘计算的基础、发展历史，以及发展趋势；第二部分介绍面向边缘计算的深度学习技术，包括联邦学习和微小机器学习；第三部分讲述在边缘计算中支撑智能应用的核心优化问题与技术；第四部分阐述如何基于本书中的相关技术，构建实际智能边缘应用。本书可以为边缘计算、物联网、嵌入式和智能系统、机器学习与应用、网络通信等领域的科研人员和从业者提供一些前沿视野及相关理论、方法和技术支撑，如边缘系统智能能量优化、学习驱动的任务卸载与服务缓存、边缘大数据分析、软件定义边缘网络、网络切片，也可作为相关专业高年级本科生和研究生的课程教材或参考教材。