分布式人工智能(基于TensorFlow\RTOS与群体智能体系)

本书结合分布式计算、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。 本书共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。 本书通俗易懂，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。

王静逸，计算机学士、金融学硕士、中国计算机学会会员、神兔未来科技有限公司创始人、QQ炫舞（1与2）引擎开发工程师和客户端负责人。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。曾经参与了腾讯OO炫舞、全民炫舞微信手游及曙光之战OL等热门游戏的研发和图形引擎研发。创办神兔未来科技有限公司，从事分布式仿真、VR与AR等领域的图形学研究与物联网网络系统开发，并主持了多项军用仿真系统和武警虚拟现实训练系统的开发。目前在布比（BUMO）公链任研究员和架构师，并兼任第一视频集团研究院研究员与技术总监，从事分布式区块链和分布式人工智能的研究。

第1篇 基础概念
第1章 分布式系统简介
1.1 什么是分布式系统
1.2 分布式系统的历史与未来
1.3 分布式系统与并行计算
1.4 分布式系统与边缘计算
1.5 分布式与超算系统
1.6 分布式多智能体
1.7 单体人工智能
1.7.1 TensorFlow的分布式方案
1.7.2 Spark分布式机器学习
1.7.3 Google联合学习方案
1.8 分布式与多人博弈
1.9 分布式与群体智能决策
1.10 分布式与群体智能的未来和价值
1.11 本章小结
第2章 分布式智能计算基础
2.1 常用的分布式计算框架
2.2 Spark分布式框架介绍
2.3 HLA高层联邦体系
2.4 Multi-Agent体系
2.5 RTI与RTOS分布式计算核心
2.6 分布式计算的原理和常用方法
2.6.1 分布式计算规则
2.6.2 分布式与同步
2.6.3 分布式与异步
2.6.4 处理同步与异步延时64
2.7 计算模型与任务分发
2.8 代理模型与HLA智能体
2.9 分布式与决策模型
2.10 底层计算核心RTOS
2.11 分布式智能计算的价值
2.12 本章小结
第2篇 计算框架
第3章 TensorFlow框架介绍
3.1 什么是TensorFlow
3.2 TensorFlow的结构和应用概念
3.3 Graph与并行计算模型
3.4 Session会话层
3.5 TensorFlow中的数据类型与计算函数
3.6 TensorFlow与卷积神经网络
3.7 准备TensorFlow的系统环境
3.8 下载和安装TensorFlow
3.9 启动第一个测试程序
3.10 使用TensorFlow构建算法框架
3.10.1 使用CIFAR-10构建卷积神经网络
3.10.2 使用RNN构建记忆网络
3.10.3 搭建生成对抗网络
3.11 TensorFlow的发展与价值
3.12 本章小结
第4章 分布式智能计算核心
4.1 什么是SintolRTOS
4.2 SintolRTOS支持的组织协议体系
4.2.1 HLA高层联邦体系
4.2.2 数据分发服务
4.2.3 Multi-Agent体系结构
4.3 SintolRTOS核心组件和系统架构
4.3.1 Core Soft Plateform
4.3.2 Open Soft Plateform
4.4 使用SintolRTOS系统组件的工作环境
4.5 下载和安装SintolRTOS
4.6 SintolRTOS的分布式RTOSNode节点原理
4.7 SintolRTOS的联邦模型和文件定义
4.7.1 FED联邦模型文件定义
4.7.2 IDL主题模型文件定义
4.7.3 Agent代理模型定义
4.8 编写AI联邦模型和Agent代理
4.9 分布式计算层的模型与数据
4.9.1 重构联邦实体的处理类
4.9.2 DQN神经网络与PSintolSDK构建计算层
4.10 SintolRTOS智能计算组织Demo
4.10.1 Demo分布式联邦智能架构设计
4.10.2 使用UnrealRTOS和CSintolSDK搭建仿真演练场景
4.10.3 运行UnrealRTOS多智能体进行联邦对抗
4.11 SintolRTOS与分布式人工智能的未来
4.12 本章小结
……
第3篇 多智能体分布式AI算法
第4篇 分布式AI智能系统开发实战
后记