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程序员的AI书:从代码开始

程序员的AI书:从代码开始

张力柯
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内容简介

随着AI技术的普及,如何快速理解、掌握并应用AI技术,成为绝大多数程序员亟需解决的问题。本书基于Keras框架并以代码实现为核心,详细解答程序员学习AI算法时的常见问题,对机器学习、深度神经网络等概念在实际项目中的应用建立清晰的逻辑体系。本书分为上下两篇,上篇(第1~4章)可帮助读者理解并独立发较简单的机器学习应用,下篇(第5~9章)则聚焦于AI技术的三大热领域:推荐系统、自然语言处理(NLP)及图像处理。其中,第1章通过具体实例对Keras的机器学习实现行快速介绍并给出整体概念;第2章从简单的神经元始,以实际问题和代码实现为引导,逐步过渡到多层神经网络的具体实现上,从代码层面讲解神经网络的工作模式;第3章讲解Keras的核心概念和使用方法,帮助读者快速门Keras;第4章讲解机器学习中的常见概念、定义及算法;第5章介绍推荐系统的常见方案,包括协同过滤的不同实现及Wide&Deep模型等;第6章讲解循环神经网络(RNN)的原理及Seq2Seq、Attention等技术在自然语言处理中的应用;第7~8章针对图像处理的分类及目标识别行深度讨论,从代码层面分析Faster RCNN及YOLO v3这两种典型识别算法;第9章针对AI模型的工程部署问题,引TensorFlow Serving并行介绍。本书主要面向希望学习AI发或者转型算法的程序员,也可以作为Keras教材,帮助读者学习Keras在不同领域的具体应用。
【推荐语】
这本书和市面上的大多数机器学习书不一样。 (1)它们从数学角度切;本书从代码角度切,不存在天书符号。 (2)它们先堆各种新鲜概念;本书通过代码展示问题,再引出知识。 (3)它们重在抽象理论;本书让初学者即刻体验和实践算法,为应用下基础。 另外,作者资深且用心写作,在书中介绍AI概念、动手写代码及测试代码时下了一番苦功。 (1)作者在美国微软、BCG、Uber、腾讯等工作多年,经验老道,深深理解程序员学习机器学习的痛。 (2)在阐述算法的背景和内容时既有深度又直观形象。 (3)对数学公式的引用对于有程序员背景的读者来说恰到好处。 (4)在实际代码的解释上紧扣主题、讲解清晰。 (5)内容通俗易懂,覆盖了AI在多个领域的应用场景。
【作者】
张力柯腾讯某AI实验室负责人、AI系统设计专家。在操作系统内核、网络安全、搜索引擎、推荐系统、大规模分布式系统、图像处理、数据分析等领域具有丰富的实践经验。于美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校获得计算机科学博士学位,曾先后在美国微软、BCG、Uber及硅谷其他创业公司担任研发工程师及项目负责人等。 潘 晖阿里巴巴某算法中心小组负责人。在推荐系统、自然语言处理、图像处理、数据分析等领域具有丰富的实践经验。于美国佛罗里达理工大学获得计算机科学博士学位,曾先后在中国微软、美团、腾讯从事算法研发和管理工作。发表过多篇论文,拥有多项专利,曾获得2018年腾讯互动娱乐事业群技术突破奖等奖项。
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