電子書丨《程序員的AI書:從代碼開始》
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2分鐘
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2021-05-14 02:03


張力柯 潘暉 編著
電子書售價:54.5元
2020年2月出版
隨著AI技術(shù)的普及,如何快速理解、掌握并應(yīng)用AI技術(shù),成為絕大多數(shù)程序員亟需解決的問題。本書基于Keras框架并以代碼實現(xiàn)為核心,詳細(xì)解答程序員學(xué)習(xí)AI算法時的常見問題,對機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等概念在實際項目中的應(yīng)用建立清晰的邏輯體系。本書分為上下兩篇,上篇(第1~4章)可幫助讀者理解并獨(dú)立開發(fā)較簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用,下篇(第5~9章)則聚焦于AI技術(shù)的三大熱點(diǎn)領(lǐng)域:推薦系統(tǒng)、自然語言處理(NLP)及圖像處理。其中,第1章通過具體實例對Keras的機(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)進(jìn)行快速介紹并給出整體概念;第2章從簡單的神經(jīng)元開始,以實際問題和代碼實現(xiàn)為引導(dǎo),逐步過渡到多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體實現(xiàn)上,從代碼層面講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作模式;第3章講解Keras的核心概念和使用方法,幫助讀者快速入門Keras;第4章講解機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見概念、定義及算法;第5章介紹推薦系統(tǒng)的常見方案,包括協(xié)同過濾的不同實現(xiàn)及Wide&Deep模型等;第6章講解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的原理及Seq2Seq、Attention等技術(shù)在自然語言處理中的應(yīng)用;第7~8章針對圖像處理的分類及目標(biāo)識別進(jìn)行深度討論,從代碼層面分析Faster RCNN及YOLO v3這兩種典型識別算法;第9章針對AI模型的工程部署問題,引入TensorFlow Serving并進(jìn)行介紹。本書主要面向希望學(xué)習(xí)AI開發(fā)或者轉(zhuǎn)型算法的程序員,也可以作為Keras教材,幫助讀者學(xué)習(xí)Keras在不同領(lǐng)域的具體應(yīng)用。
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