分布式人工智能：基于TensorFlow、RTOS与群体智能体系

　　王静逸  神兔未来科技有限公司/魔境世界科技有限公司创始人，中国商业联合会智库专家，中国计算机学会会员，ACM会员，中国数字仿真协会专家委员。曾经任职于武汉中铁桥梁科学研究院、上海联想研究院和华为研究所，任研究员。曾为QQ炫舞1和2引擎开发工程师及客户端负责人，第一视频研究院（CCF区块链专委单位）研究员和技术总监，布比区块链（BUMO）公链架构师，姿美堂科技集团大数据中心技术总监。现为中国建设银行建信金融科技基础技术中心人工智能平台专家、架构师和研究员，从事大数据、分布式人工智能和区块链智能网络等领域的研究工作。著有《Unity与C++网络游戏开发实战：基于VR、AI与分布式架构》及《区块链与金融大数据整合实战》等图书。在区块链与分布式人工智能领域发表多篇相关论文并获奖，并拥有多项技术专利。
　　 

　　《分布式人工智能：基于TensorFlow、RTOS与群体智能体系》结合分布式计算、大数据、机器学习、深度学习和强化学习等技术，以群体智能为主线，讲述分布式人工智能的原理与应用。本书首先介绍分布式系统的概念、技术概况、计算框架、智能核心及体系架构等内容；然后介绍大数据框架、高速计算、海量存储及人工智能经典算法等内容；接着介绍大规模分布式系统架构与演进，以及群体智能与博弈等内容；最后搭建《星际争霸2》仿真环境，并开发相关的仿真对抗系统。
　　《分布式人工智能：基于TensorFlow、RTOS与群体智能体系》共10章，分为4篇。第1篇“基础概念”，介绍分布式系统的概况和分布式智能计算基础；第2篇“计算框架”，介绍TensorFlow框架、分布式智能计算核心、大数据与存储系统框架；第3篇“多智能体分布式AI算法”，介绍机器学习算法与分布式改进、生成网络和强化学习、对抗和群体智能博弈；第4篇“分布式AI智能系统开发实战”，介绍群体智能对抗仿真环境及群体智能仿真对抗系统开发。
　　《分布式人工智能：基于TensorFlow、RTOS与群体智能体系》通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合分布式、人工智能和大数据等领域的入门与进阶人员阅读，也适合游戏开发、推荐系统和群体智能等领域的相关研究人员阅读。另外，本书还适合作为相关培训机构的教材。