通过以下内容展开介绍，以让开发者在开篇了解 AI 系统的来龙去脉，形成 AI 系统的系统化与层次化的初步理解，为后续展开具体的 AI 系统内容打好初步基础。
《AI 历史与发展》：通过人工智能去了解深度学习的历史，现状与发展，特别是大模型的出现对人工智能的冲击。
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《AI 发展驱动力》：介绍深度学习发展的驱动力：即算法、框架与体系结构与算力的发展，了解除了上层应用与算法，系统底层抽象与管理的硬件资源同样是 AI 系统中重要的组成因素。
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《AI 系统全栈架构》：系统常常处于中间层对上管理任务，对下抽象与管理硬件。AI 系统也不例外，通过对 AI 系统全栈的组成与生态架构展示，让开发者形成系统的（Systematic）知识框架，为未来开展 AI 系统的学习奠定基础。
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《AI 系统原则与样例》：回顾经典的计算机系统设计理论并指导之后的 AI 系统的学习，了解影响 AI 系统设计的理论，原则与假设。通过简单实例启发开发者，去了解算法背后的 AI 系统性问题，体会 AI 系统给上层算法和底层硬件带来的作用。
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