【2022新書】應(yīng)用深度學(xué)習(xí)：工具、技術(shù)與實現(xiàn)

來源：專知
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這本書集中在使用企業(yè)框架和技術(shù)的人工智能的應(yīng)用方面。本書在本質(zhì)上是應(yīng)用的，將使讀者具備交付企業(yè)ML技術(shù)所需的技能和理解。它將對人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)等學(xué)科的本科生和研究生，以及從事數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)任務(wù)的工業(yè)從業(yè)者有價值。這本書涵蓋了該領(lǐng)域的所有關(guān)鍵概念方面，并為所有感興趣的方面提供了一個基礎(chǔ)來開發(fā)他們自己的人工智能應(yīng)用程序。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-04420-5

我們現(xiàn)在開始看到人工智能(AI)在各行各業(yè)的廣泛使用。從家庭中的Alexa到未來無人駕駛汽車的承諾。人工智能的許多方面已經(jīng)從純理論領(lǐng)域過渡到應(yīng)用領(lǐng)域。因此，不像傳統(tǒng)的大學(xué)課程，這本書提供了一個介紹性的指南，那些希望pick up AI，并應(yīng)用它解決現(xiàn)實世界的問題。我們從未見過圍繞人工智能應(yīng)用的這么多框架。隨著谷歌、微軟(Microsoft)、IBM、Facebook和英偉達(NVidia)等許多大型組織提供了廣泛的人工智能技術(shù)，隨著我們繼續(xù)看到人工智能的發(fā)展，爭奪市場份額的競賽正在展開。這意味著大大小小的企業(yè)都在越來越多地尋求使用這些技術(shù)來開始開發(fā)解決方案，以解決他們自己獨特的問題。這本書是及時的，因為它的根本目標是彌合組織提供的良好支持框架與任何有學(xué)習(xí)應(yīng)用AI愿望的人之間的差距。

本書將為您提供必要的工具，以快速跟蹤端到端人工智能解決方案的發(fā)展。這將幫助你構(gòu)建AI系統(tǒng)來解決古老的問題，甚至生成具有重大和深遠影響的新產(chǎn)品。對于任何正在考慮從事人工智能職業(yè)的人來說，現(xiàn)在是最好的開始時機。這本書將向你展示如何使用Scikit-Learn等框架開發(fā)傳統(tǒng)AI應(yīng)用程序，并向你介紹使用谷歌、TensorFlow Serving和Docker的TensorFlow框架進行深度學(xué)習(xí)(DL)。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)框架將使用RAPIDS進行擴展，以展示如何加速機器學(xué)習(xí)管道以加快模型部署。這本書將介紹DL算法的深入概念，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)，長期短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)，自動編碼器(AE)和生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GANs)。完成這本書，你將有必要的知識，自信地開始在應(yīng)用人工智能的職業(yè)生涯。