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這本書集中在使用企業框架和技術的人工智能的應用方面。本書在本質上是應用的，將使讀者具備交付企業ML技術所需的技能和理解。它將對人工智能和數據科學等學科的本科生和研究生，以及從事數據分析和機器學習任務的工業從業者有價值。這本書涵蓋了該領域的所有關鍵概念方面，并為所有感興趣的方面提供了一個基礎來開發他們自己的人工智能應用程序。

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

我們現在開始看到人工智能(AI)在各行各業的廣泛使用。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從純理論領域過渡到應用領域。因此，不像傳統的大學課程，這本書提供了一個介紹性的指南，那些希望pick up AI，并應用它解決現實世界的問題。我們從未見過圍繞人工智能應用的這么多框架。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，隨著我們繼續看到人工智能的發展，爭奪市場份額的競賽正在展開。這意味著大大小小的企業都在越來越多地尋求使用這些技術來開始開發解決方案，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習應用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展。這將幫助你構建AI系統來解決古老的問題，甚至生成具有重大和深遠影響的新產品。對于任何正在考慮從事人工智能職業的人來說，現在是最好的開始時機。這本書將向你展示如何使用Scikit-Learn等框架開發傳統AI應用程序，并向你介紹使用谷歌、TensorFlow Serving和Docker的TensorFlow框架進行深度學習(DL)。傳統的機器學習框架將使用RAPIDS進行擴展，以展示如何加速機器學習管道以加快模型部署。這本書將介紹DL算法的深入概念，如卷積神經網絡(CNNs)，長期短期記憶(LSTM)網絡，自動編碼器(AE)和生成對抗神經網絡(GANs)。完成這本書，你將有必要的知識，自信地開始在應用人工智能的職業生涯。

這本書介紹了使用Python進行時間序列分析。我們的目標是給您一個學科基本概念的清晰概述，并描述將適用于行業中常見的分析用例的有用技術。由于有太多項目需要基于過去數據的趨勢分析和預測，時間序列分析是任何現代數據科學家知識庫中的一個重要工具。本書將為您提供工具和技術，使您能夠自信地思考問題，并在時間序列預測中提出解決方案。為什么Python ?Python正迅速成為跨不同行業部門的數據科學項目的首選。大多數最先進的機器學習和深度學習庫都有一個Python API。因此，許多數據科學家更喜歡使用Python來實現由數據處理、模型構建和模型驗證組成的整個項目流程。此外，Python提供了易于使用的api來處理、建模和可視化時間序列數據。此外，Python已經成為web應用程序后端開發的流行語言，因此對更廣泛的軟件專業人員具有吸引力。現在，讓我們來看看你能從這本書的每一章中學到什么。

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第一章，時間序列的介紹，開始討論三種不同類型的數據集-橫斷面，時間序列和面板。討論了從橫斷面到時間序列的轉變以及數據分析的附加復雜性。描述了使時間序列數據具有特殊性的特殊數學性質。幾個示例演示了如何使用探索性數據分析來可視化這些屬性。

第二章，理解時間序列數據，涵蓋了三個主題，先進的預處理和可視化的時間序列數據，通過重采樣，分組，和移動平均線的計算;平穩性和統計假設檢驗來檢測時間序列的平穩性以及對非平穩時間序列進行平穩化的各種時間序列分解方法。

第三章，基于指數平滑的方法，涵蓋了基于平滑的模型使用Holt-Winters方法的一階捕獲水平，二階平滑水平和趨勢，并說明更高階平滑，捕捉水平，趨勢和季節的時間序列數據集。

第四章，自回歸模型，討論了預測的自回歸模型。本章詳細介紹了移動平均(MA)、自回歸(AR)、自回歸移動平均(ARMA)和自回歸綜合移動平均(ARIMA)的實現，以在預測過程中捕捉時間序列數據中不同程度的干擾。

第五章，時間序列預測的深度學習，討論了最近的深度學習算法，可以直接用于開發時間序列數據的預測模型。遞歸神經網絡(RNN)是對數據序列進行建模的一種自然選擇。在本章中，將介紹不同的RNN，如香草RNN、門控循環單元和長短期記憶單元，以開發時間序列數據的預測模型。在概念上討論了發展這些rnn所涉及的數學公式。使用Python的' keras '深度學習庫解決了案例研究。

《時間序列分析:預測與控制(原書第5版)》內容始終都是時間序列領域的權威。第5版仍然分為5個部分，相對第3版新增內容主要有非線性和長記憶模型、多元時間序列分析以及前饋控制，其余各章節根據現實和教學需要均有不同程度的更新。在本書中，幾位統計學大師用極其通俗的語言，結合大量的實例，闡明了時間序列分析的精髓。本書內容十分豐富，敘述簡明，強調實際應用。相信每一位研讀此書的讀者都會獲益匪淺。

《時間序列分析:預測與控制(原書第5版)》可作為統計和相關專業高年級本科生或研究生教材，也可以作為統計專業技術人員的參考書。

這本書描述了分析離散時間序列的統計模型和方法，并介紹了方法論的重要應用。所考慮的模型包括一類自回歸綜合移動平均(ARIMA)模型和這些模型的各種擴展。對模型的性質進行了檢驗，并提出了模型規范、參數估計和模型檢驗的統計方法。介紹了非季節性和季節性時間序列的預測方法。討論了傳遞函數建模兩個或多個時間序列之間的動態關系的方法的擴展，建模干預事件的影響，多元時間序列建模，和過程控制。主題，如狀態空間和結構建模，非線性模型，長記憶模型，和條件異方差模型也被涵蓋。目標一直是提供一個文本，是實用的和有價值的學術和實踐者。

//www.wiley.com/en-us/Time+Series+Analysis%3A+Forecasting+and+Control%2C+5th+Edition-p-9781118675021

Python Book為任何與數據打交道但沒有編程經驗的人提供了學習Python的基本入門指南。作者是一位經驗豐富的數據科學家和Python程序員，他向讀者展示了如何使用Python進行數據分析、探索、清理和討論。讀者將了解Python語言中哪些內容對數據分析很重要，以及為什么重要。

Python Book為讀者提供了全面全面的Python介紹，它既簡單到對初學者來說是理想的，又深刻到對那些更有經驗的人來說是有用的。這本書幫助初出乍到的程序員在閱讀過程中逐漸提高他們的技能，并始終理解他們所涉及的內容以及為什么它是有用的。Python被谷歌、Facebook、Instagram、Spotify等大公司使用，在未來的幾年里，它將繼續成為編程領域的中心。

包含了Python編程主題的深入討論，如變量，等式和比較，元組和字典數據類型，while和for循環，以及if語句，讀者還將學習:

• 如何使用非常有用的Python編程庫，包括Pandas和Matplotlib
• 如何編寫Python函數和類
• 如何編寫和使用Python腳本
• 在Python中處理不同的數據類型

完美的統計學家，計算機科學家，軟件程序員，和從業人員在私營行業和醫學，Python書也將對任何上述領域的學生感興趣。因為它假設沒有編程經驗或知識，所以這本書非常適合那些使用數據工作并希望學習使用Python來增強他們工作的人。