《AI 系统》本课程可以作为计算机及相关专业硕博研究生的专业选修课程，它是一门多领域交叉学科，涉及概率论与数理统计、高等数学、数据结构、程序设计、半导体设计、工程系统、计算机体系结构、人工智能、实际工程应用等多门学科。是研究使用计算机系统怎样模拟人类智能的一门学科，是计算机专业智能化方向重要课程。

《AI 系统》该课程旨在帮助学生把握和理解人工智能学科在计算机领域的性质、地位和作用，掌握人工智能系统层面的基本理论、技术、实际应用及研究方向，使学生对人工智能和系统结构的学科范畴有基本了解，为后续学习奠定基础，为学生今后从事相关领域的研究工作或项目开发工作奠定基础，让学生通过编程练习典型应用实例，提升学生的抽象思维能力和理论应用实际能力。

本课程主要围绕人工智能和计算机系统的各个方面的理论基础与技术基础知识而展开，具体来说，本课程的教学目标为：通过以下内容展开介绍，以让开发者了解人工智能系统的来龙去脉，形成人工智能系统的系统化与层次化的初步理解，为后续展开具体的人工智能系统内容打好初步基础。

课程主要包括以下六大模块：

第一部分《AI 系统概述》：AI 基础知识和 AI 系统的全栈概述的AI 系统概述，以及人工智能系统的系统性设计和方法论，主要是整体了解 AI 训练和推理全栈的体系结构内容。

第二部分《AI 硬件体系结构》：硬核篇介绍 AI 芯片概况，从芯片基础到 AI 芯片的范围都会涉及，芯片设计需要考虑上层 AI 框架的前端、后端编译、以及针对 AI 算法的实现角度等相关技术综合设计符合 AI 范式的芯片架构。

第三部分《AI 编译器》：进阶篇介绍 AI 编译器原理，将站在系统设计的角度，思考在设计现代机器学习系统中需要考虑的编译器问题，特别是针对 AI 计算图的中间表达乃至后端优化。

第四部分《AI 推理系统与引擎》：实际应用推理系统与推理引擎，AI 系统领域众多，技术点也非常的多，但本质还是得回归到业务本质，让行业、企业能够真正应用起来，而推理系统涉及一些核心算法是真正在部署与推理端，帮助 AI 业务进行落地。

第五部分《AI 框架核心模块》：介绍AI 框架核心技术，首先介绍任何一个 AI 框架都离不开的自动微分技术，通过自动微分功能后就会产生表示神经网络的图和算子，然后介绍 AI 框架前端的优化，还有最近大模型分布式训练在 AI 框架中的关键技术。