📘《面向边缘 AI 的持续学习与强化学习》
探索边缘设备上的智能演化与自适应能力！
本书系统介绍了持续学习（Continual Learning）与强化学习（Reinforcement Learning）在边缘人工智能（Edge AI）中的前沿应用与理论基础。聚焦于如何在资源受限的边缘设备上构建能够不断应对新任务、持续学习与自我优化的智能体（AI agent），本书融合理论解析、算法研究与实际框架，为读者全面揭示了该领域的发展现状与未来前景。
🧠 内容覆盖：
- 持续学习与强化学习的基本概念与算法基础
- 适用于边缘计算的 AI 架构与优化策略
- 学术界与工业界在该领域的最新研究成果
- 作者原创的前沿研究与实证应用
- 该领域的典型应用案例与未来研究方向
💡 为什么值得一读？
- 📱 面向边缘 AI 的实际挑战：深入讨论在算力、内存受限设备上实现高效学习的策略
- 🔄 支持连续任务学习与适应环境变化：打破传统 AI 固定任务的局限，赋予模型更强适应性
- 🧪 兼具理论与实践：既有算法分析，也涵盖工程实现与真实案例
- 🔬 启发未来研究：为持续学习与强化学习在智能制造、智慧城市、可穿戴设备等应用提供创新思路
🎯 适读人群：
- 研究 人工智能、强化学习、边缘计算 等方向的科研人员
- 物联网（IoT）、边缘设备、智能感知等相关工程师与开发者
- 对边缘 AI 有研究兴趣的高校师生与研究生
- 希望将持续学习能力应用于 嵌入式 AI、智能机器人、无人系统 等领域的技术人员
📚 这是一本桥接算法原理与边缘实践的实用指南，也是 AI 研究者与工程人员迈向“持续进化”智能系统的重要参考书。 若你正致力于让设备越用越聪明，这本书将是不可多得的起点。
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