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程序員的AI書:從代碼開始
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隨著AI技術的普及,如何快速理解、掌握并應用AI技術,成為絕大多數程序員亟需解決的問題。本書基于Keras框架并以代碼實現為核心,詳細解答程序員學習AI算法時的常見問題,對機器學習、深度神經網絡等概念在實際項目中的應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立開發較簡單的機器學習應用,下篇(第5~9章)則聚焦于AI技術的三大熱點領域:推薦系統、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的機器學習實現進行快速介紹并給出整體概念;第2章從簡單的神經元開始,以實際問題和代碼實現為引導,逐步過渡到多層神經網絡的具體實現上,從代碼層面講解神經網絡的工作模式;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章講解機器學習中的常見概念、定義及算法;第5章介紹推薦系統的常見方案,包括協同過濾的不同實現及Wide&Deep模型等;第6章講解循環神經網絡(RNN)的原理及Seq2Seq、Attention等技術在自然語言處理中的應用;第7~8章針對圖像處理的分類及目標識別進行深度討論,從代碼層面分析FasterRCNN及YOLOv3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TensorFlowServing并進行介紹。

張力柯 潘暉 ·自動化 ·9.7萬字

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