本書提供了完整的學(xué)習(xí)路線，適合機(jī)器學(xué)習(xí)方向的學(xué)生和已經(jīng)投入深度學(xué)習(xí)和人工智能的研究者，同時(shí)也適合那些沒有機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)背景，但希望能快速掌握這方面知識(shí)，并在自己產(chǎn)品中使用深度學(xué)習(xí)的軟件工程師 。書中提供了使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)的源代碼，讀者可以獲取配套資源在學(xué)習(xí)的同時(shí)手動(dòng)練習(xí) 。
動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)
本書被加州大學(xué)伯克利分校、北京大學(xué)、清華大學(xué)等140余所知名高校用于深度學(xué)習(xí)課程的教學(xué)，是交互式實(shí)戰(zhàn)環(huán)境下動(dòng)手學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)原理和實(shí)戰(zhàn)的完美結(jié)合 。
本書幾位作者均是亞馬遜科學(xué)家，最終內(nèi)容是中文寫成，免去了翻譯過程導(dǎo)致的信息遺失與偏差 。通過圖書、開源代碼、配套視頻、習(xí)題答案和社區(qū)討論的綜合形式，幫助讀者輕松入門深度學(xué)習(xí) 。書中每個(gè)章節(jié)都是可以運(yùn)行的Jupyter記事本，讀者可以自由修改代碼和超參數(shù)來獲取及時(shí)反饋，從而積累深度學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 。
本書共分3個(gè)部分：第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的背景，提供預(yù)備知識(shí)，并包括深度學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的概念和技術(shù)；第二部分描述深度學(xué)習(xí)計(jì)算的重要組成部分，還解釋近年來令深度學(xué)習(xí)在多個(gè)領(lǐng)域大獲成功的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第三部分評(píng)價(jià)優(yōu)化算法，檢驗(yàn)影響深度學(xué)習(xí)計(jì)算性能的重要因素，并分別列舉深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理中的重要應(yīng)用 。
機(jī)器學(xué)習(xí)公式詳解
備受歡迎的“西瓜書”《機(jī)器學(xué)習(xí)》的學(xué)習(xí)伴侶，Datawhale項(xiàng)目“南瓜書”一站式解決機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)難題！
本書的主要內(nèi)容是幫助讀者推導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)中重要的公式，并對(duì)知識(shí)難點(diǎn)進(jìn)行深入討論，從而讓讀者在動(dòng)手過程中理解這些關(guān)鍵方法 。同時(shí)，在書中每一章都附上了相關(guān)的閱讀材料，可以幫助讀者對(duì)有興趣的部分進(jìn)行更深入地探索 。
本書能夠幫助讀者在讀“西瓜書”時(shí)省時(shí)省力，也能幫助讀者從一個(gè)全新的角度和思路去掌握那些機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵公式 。
PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
PyTorch核心開發(fā)者以自己最開始學(xué)習(xí)PyTorch的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，編寫了這本深入介紹PyTorch背后關(guān)鍵概念，然后帶領(lǐng)讀者完成一個(gè)完整項(xiàng)目的PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)用指南 。
本書的目的是吸引完全不具備或者具備很少深度學(xué)習(xí)知識(shí)的讀者，幫助他們快速上手PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 。所以作者們?cè)诮榻B深度學(xué)習(xí)和PyTorch庫(kù)之后，直接開始了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 。書中使用的完整項(xiàng)目是醫(yī)學(xué)圖像分析相關(guān)，涉及張量、梯度下降機(jī)制、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、部署項(xiàng)目等內(nèi)容 。
本書要求讀者有Python的使用經(jīng)驗(yàn)，但是無須有使用PyTorch或其他深度學(xué)習(xí)框架的經(jīng)驗(yàn) 。
動(dòng)手學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)
又一個(gè)動(dòng)手學(xué)系列，強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)動(dòng)手要求極高，但之前市面上能把理論與實(shí)踐結(jié)合得很好的圖書少之又少 。上海交大俞勇教授及其團(tuán)隊(duì)通過對(duì)ACM班強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程的實(shí)踐，總結(jié)出一套可行性強(qiáng)又實(shí)用的方法，最終編輯成書 。
與ACM班課程一樣，本書也是由PythonNotebook組成，Notebook中包含強(qiáng)化學(xué)習(xí)相關(guān)概念的定義、理論分析、算法過程和可運(yùn)行代碼 。總體內(nèi)容由強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)階和強(qiáng)化學(xué)習(xí)前沿三大部分組成 。不同的讀者可以選取不同的內(nèi)容閱讀，章節(jié)獨(dú)立性較大，可以根據(jù)自己需求做選擇 。
本書基于Python3編寫，使用PyTorch框架，所以要求讀者具備一定的Python編程基礎(chǔ) 。本書有配套的視頻課程和在線編程環(huán)境，讀者可以方便地修改參數(shù)并觀察對(duì)應(yīng)結(jié)果，從而加深對(duì)算法的理解 。
一直向前
不難看出來，Python的流行離不開人工智能的發(fā)展，未來它依然會(huì)霸占TIOBE編程語(yǔ)言排行榜更長(zhǎng)時(shí)間 。同時(shí)需要注意的是，人工智能的底層系統(tǒng)和算法還是要依靠C這些老牌語(yǔ)言 。
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