本書系統(tǒng)地介紹了機器學習系統(tǒng)的設(shè)計原則和實踐經(jīng)驗，側(cè)重于介紹機器學習的原理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化器、自動差分算法、機器學習系統(tǒng)編程模型、控制流和數(shù)據(jù)流，異構(gòu)硬件加速器的原理和編程、數(shù)據(jù)流圖編譯器前端、數(shù)據(jù)流圖編譯器后端、數(shù)據(jù)準備和增強、模型部署相關(guān)技術(shù)、分布式訓練、彈性訓練、聯(lián)合訓練和評估平臺、調(diào)試和優(yōu)化工具、數(shù)據(jù)隱私和安全等。在講授的過程中，本書將根據(jù)MindSpore的自身特點，在各個章節(jié)突出討論MindSpore的優(yōu)勢點，從而將MindSpore并列為與TensorFlow，PyTorch的三大框架。