通过对本书的阅读，了解了深度学习的发展历史及现状，目前深度学习之所以能够普及应用，就在于搭载人工智能芯片的嵌入式神经网络处理器（NPU）的研发成功。使用NPU的优点是能更好的包含数据隐私、有更低的时延，还便于部署应用等。国内主要的NPU芯片有瑞芯微RK3588和RK3399Pro，这些芯片都支持主流的Caffe、TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
通过阅读，还了解了深度学习的基本概念，以及如何利用现有的开发工具训练及调优一个深度学习模型。随着深度学习技术的发展，其应用领域也越来越广泛，例如在计算机视觉上的应用就包括人脸识别、文字识别、车辆、车牌识别等；在推荐系统上的应用就更广泛了，比如淘宝购物及百度新闻等根据不同客户的使用习惯进行有针对性的推送都应用到了深度学习的知识。
通过对本书的学习，还学习到了机器学习的两个主要任务，一是预测数值型数据即回归问题，二是分类问题即将实例数据进行分类别划分。
本书最精华的地方在于详细介绍了如何应用RK3399Pro来进行实际深度学习项目的应用开发，包括如何搭建开发环境，如何对模型进行训练以及如何对模型进行推理部署等；
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