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簡介：

自從2012年以來，最近的技術史上最重大的事件也許就是神經網絡爆炸了。標記數據集的增長，計算能力的提高以及算法的創新齊頭并進。從那時起，深度神經網絡使以前無法實現的任務得以實現，并提高了任務的準確性，使它們超出了學術研究范圍，并進入了語音識別，圖像標記，生成模型和推薦系統等領域的實際應用。在這種背景下，Google Brain的團隊開始開發TensorFlow.js。該項目開始時，許多人認為“ JavaScript深度學習”是一種新穎事物，對于某些用例來說并不能當真。盡管Python已經有了一些完善的，功能強大的深度學習框架，但JavaScript機器學習的前景仍然是零散的和不完整的。在當時可用的少數JavaScript庫中，大多數僅支持以其他語言（通常是Python）進行預訓練的部署模型。

這本書不僅是作為如何在TensorFlow.js中編寫代碼的秘訣，而且還是以JavaScript和Web開發人員的母語為基礎的機器學習基礎入門課程。深度學習領域是一個快速發展的領域。我們相信，無需正式的數學處理就可以對機器學習有深入的了解，而這種了解將使您能夠在技術的未來發展中保持最新。有了這本書，您就成為成為成長中的JavaScript機器學習從業人員社區的第一步，他們已經在JavaScript和深度學習之間的交匯處帶來了許多有影響力的應用程序。我們衷心希望本書能激發您在這一領域的創造力和獨創性。

目錄：

內容簡介：

本書分為四個部分。第一部分僅由第一章組成，向您介紹了人工智能，機器學習和深度學習的概況，以及在JavaScript中實踐深度學習為何有意義。第二部分是對深度學習中最基礎和最常遇到的概念的簡要介紹。本書的第三部分系統地為希望建立對更前沿技術的理解的用戶，提供了深度學習的高級主題，重點是ML系統的特定挑戰領域以及與之配合使用的TensorFlow.js工具。

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484228449

從MATLAB開始進行深度學習，掌握人工智能。在這本書中，你從機器學習基礎開始，然后繼續學習神經網絡，深度學習，然后是卷積神經網絡。在基礎和應用的混合，MATLAB深度學習使用MATLAB作為基礎編程語言和工具的例子和案例研究，在這本書。

有了這本書，你將能夠解決當今現實世界中的一些大數據、智能機器人和其他復雜的數據問題。您將看到，對于現代智能數據分析和使用來說，深度學習是機器學習中多么復雜和智能的一個方面。

你將學習：

• 使用MATLAB進行深度學習
• 發現神經網絡和多層神經網絡
• 處理卷積和池化層
• 使用這些層構建一個MNIST示例

這本書是給誰看的

想用MATLAB學習深度學習的同學。一些MATLAB的經驗可能會有用。

Phil Kim博士是一位經驗豐富的MATLAB程序員和用戶。他還研究從人工智能和機器學習中提取的大型數據集的算法。他曾在韓國航空航天研究院擔任高級研究員。在那里，他的主要任務是為無人機開發自主飛行算法和機載軟件。一個名為“Clickey”的屏幕鍵盤程序是他在攻讀博士學位期間開發的，它充當了一個橋梁，將作者帶到了他目前的工作崗位——韓國國立康復研究所(National Rehabilitation Research Institute of Korea)高級研究員。

目錄：

• Chapter 1: Machine Learning 1
• Chapter 2: Neural Network 19
• Chapter 3: Training of Multi-Layer Neural Network 53
• Chapter 4: Neural Network and Classification 81
• Chapter 5: Deep Learning 103
• Chapter 6: Convolutional Neural Network 121

題目

基于深度學習的異常檢測方法用于檢測大型數據集的質量：Anomaly detection using deep learning to measure the quality of large dataset

簡介

任何企業，無論大小，都取決于分析，無論目標是創收、減少客戶流失，還是銷售或營銷目的。無論使用何種算法和技術，結果都取決于所處理數據的準確性和一致性。看看一些用于評估數據質量的技術和檢測數據異常的方法。 Sridhar Alla帶領您深入學習神經網絡和各種技術，您可以用來檢測數據異常。為了從數據中獲取價值，不管實現了什么樣的ML算法和建模技術，如預測分析、聚類、貝葉斯信念網絡、回歸模型，最終模型的有效性直接取決于所使用的特征，這又取決于目的。為了解決這個問題，我們實現了一些模塊來定義正在使用的數據的屬性，檢測數據中的異常，報告它，并使涉眾能夠討論和采取糾正措施。 Sridhar展示了如何使用NVIDIA gpu、Keras和TensorFlow（使用Python 3.6）對可分析的數據量和檢測到的異常進行限制。在時間序列數據上實現了類似的技術，特別是使用LSTM。您將了解基于深度學習的自動編碼、無監督聚類和基于密度的方法。Sridhar展示了一些使用Jupyter筆記本的代碼，向您展示了如何在組織中實現類似的策略。

簡介：

利用先進的架構開發和優化深度學習模型。這本書教你復雜的細節和微妙的算法是卷積神經網絡的核心。在高級應用深度學習中，你將學習CNN的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

在此過程中，將了解CNN中的基本操作，如卷積和池，然后了解更高級的體系結構，如先啟網絡、resnets等。在本書討論理論主題的同時，您將通過許多技巧和技巧發現如何有效地使用Keras，包括如何使用自定義回調類自定義登錄Keras、什么是即時執行以及如何在模型中使用它。最后，您將研究對象檢測如何工作，并在Keras和TensorFlow中構建YOLO算法的完整實現。在這本書的最后，你將在Keras中實現各種各樣的模型，并學習到許多將你的技能帶到下一個層次的高級技巧。

這本書將會讓我們學到：

• 了解卷積神經網絡和對象檢測的工作原理
• 將重量和模型保存在磁盤上
• 暫停訓練，稍后再重新開始
• 在代碼中使用硬件加速(gpu)
• 使用數據集TensorFlow抽象并使用預訓練模型和傳輸學習
• 刪除和添加層到預先訓練的網絡，以適應您的具體項目
• 將預先訓練好的模型(如Alexnet和VGG16)應用于新數據集

作者：

Umberto Michelucci，TOELT llc的創始人，該公司專注于人工智能科學研究。同樣是數值模擬、統計學、數據科學和機器學習方面的專家。多年來，他不斷拓展研究生課程和研究項目的專業知識。除了在喬治華盛頓大學(美國)和奧格斯堡大學(DE)有幾年的研究經驗，他還有15年的數據庫、數據科學和機器學習的實踐經驗。他目前在Helsana Versicherung AG公司負責深度學習、新技術和研究。

簡介：

基于現代TensorFlow方法而不是過時的工程概念來構建自己的pipline。本書中展示了如何為現實的TensorFlow項目構建深度學習pipline。

通過學習本書將了解pipline是什么以及如何工作，以便可以輕松快速地構建完整的應用程序。然后解決并克服Tensorflow的基本障礙，輕松創建功能應用程序并部署訓練有素的模型。本書分步并舉例可幫助讀者了解深度學習流程的每個步驟，同時將最直接，最有效的工具應用于演示性問題和數據集。

讀者還將通過準備數據，選擇適合該數據的模型并調試模型以使用Tensorflow技術使最適合數據的方式來開發深度學習項目。通過訪問一些最新的數據科學趨勢來增強您的技能。如果您曾經考慮過構建自己的圖像或文本標記解決方案或參加Kaggle競賽，那么Deep Learning Pipeline將會非常適合！

本書中包括：

• 使用數據開發深度學習項目
• 研究各種模型并將其應用于自己的數據
• 對適合數據的適當模型進行調試和故障排除

目錄：

作者介紹： Hisham El-Amir是一位數據科學家，在機器學習，深度學習和統計方面擁有專業知識。 他目前在埃及開羅生活和工作。 在他的工作項目中，主要面臨著從自然語言處理（NLP），行為分析，機器學習到分布式處理的挑戰。

Mahmoud Hammy是一位在埃及工作和生活的機器學習工程師。 他的主要研究領域是知識，邏輯，語言和學習之間的重疊。 他致力于訓練機器學習和深度學習模型，以通過使用從深度學習到統計關系學習的方法，將大量的非結構化，半結構化和結構化數據分配到關于世界的新知識中。

簡介：

學習如何解決具有挑戰性的機器學習問題與TensorFlow，谷歌的革命性的新軟件庫的深度學習。如果你有一些基本的線性代數和微積分的背景，這本實用的書介紹了機器學習的基本原理，通過向你展示如何設計系統來檢測圖像中的物體，理解文本，分析視頻，并預測潛在藥物的性能。

TensorFlow深度學習通過實際例子來教授概念，幫助你從頭開始建立深度學習的基礎知識。它是具有設計軟件系統經驗的實踐開發人員的理想選擇，對于熟悉腳本但不一定熟悉設計學習算法的科學家和其他專業人員也很有用。

目錄：

• 深度學習介紹
• 介紹TensorFlow原語
• 編寫更好的函數和類
• 線性和邏輯回歸與TensorFlow
• 完全連接的深層網絡
• Hyperparameter優化
• 卷積神經網絡
• 循環神經網絡
• 強化學習
• 訓練大型深度網絡
• 深度學習展望

作者：

Reza Bosagh Zadeh是Matroid的創始人兼首席執行官，也是斯坦福大學的兼職教授。他的工作重點是機器學習、分布式計算和離散應用數學。他曾在Databricks的技術咨詢委員會任職，自2005年在谷歌的人工智能研究團隊工作以來一直致力于人工智能研究。他的獎項包括KDD最佳論文獎和斯坦福大學Gene Golub杰出論文獎。個人主頁：

題目： Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition

書籍簡介： 通過最近的一系列突破，深度學習促進了整個機器學習領域的發展。現在，即使對這項技術一無所知的程序員也可以使用簡單、高效的工具來實現能夠從數據中學習的程序。這本實用的書告訴你怎么做。通過使用具體的例子、最小理論和兩個可用于生產的Python框架Scikit Learn和TensorFlow的作者Aurélien Géron幫助您直觀地理解用于構建智能系統的概念和工具。您將學習一系列技術，從簡單的線性回歸開始，然后進入深層神經網絡。每一章的練習都有助于你應用你所學的知識。

• 探索機器學習領域，特別是神經網絡

• 使用Scikit Learn端到端跟蹤示例機器學習項目

• 探索幾種訓練模型，包括支持向量機、決策樹、隨機森林和集成方法

• 利用TensorFlow庫建立和訓練神經網絡

• 深入研究神經網絡結構，包括卷積網絡、遞歸網絡和深度強化學習

• 學習深度神經網絡的訓練和縮放技術

作者簡介： Aurélien Géron，Kiwisoft的機器學習顧問，也是暢銷書《與Scikit-Learn、Keras和TensorFlow一起進行機器學習》的作者。此前，他曾領導YouTube的視頻分類團隊，是Wifirst的創始人和首席技術官，并在多個領域擔任顧問:金融(摩根大樓和法國興業銀行)、國防(加拿大國防部)和醫療(輸血)。他還出版了一些技術書籍(關于c++、WiFi和互聯網架構)，他是巴黎多芬大學的講師。

論文題目： A Survey of Deep Learning-based Object Detection

論文摘要： 目標檢測是計算機視覺中最重要和最具挑戰性的分支之一，它已廣泛應用于人們的生活中，例如監視安全性，自動駕駛等。隨著用于檢測任務的深度學習網絡的迅速發展，對象檢測器的性能得到了極大的提高。為了深入地了解目標檢測的主要發展狀況，在本次調查中，我們首先分析了現有典型檢測模型的方法并描述了基準數據集。之后，我們以系統的方式全面概述了各種目標檢測方法，涵蓋了一級和二級檢測器。此外，我們列出了傳統和新的應用程序。還分析了對象檢測的一些代表性分支。最后，我們討論了利用這些對象檢測方法來構建有效且高效的系統的體系結構，并指出了一組發展趨勢，以更好地遵循最新的算法和進一步的研究。

作者介紹： Licheng Jiao 1982年獲得中國上海交通大學博士學位，并分別于1984年和1990年獲得西安交通大學的博士學位。 1990年至1991年，他是西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室的博士后研究員。自1992年以來，焦博士一直是中國西安電子科技大學電子工程學院的教授，目前是電子工程學院的院長，也是智能感知與圖像理解重點實驗室的主任。 西安電子科技大學中國教育部 1992年，焦博士獲得了青年科學技術獎。 1996年，他獲得了中國教育部跨世紀專家基金的資助。 從1996年起，他被選為“中國第一級人才計劃”的成員。2006年，他被霍英東教育基金會授予高中青年教師獎一等獎。 從2006年起，他被選為陜西省特別貢獻專家。

報告嘉賓： Sridhar Alla（藍鯨）

報告時間： 2019年10月17日（周四） 13：45-14：25（下午）

報告題目： 使用深度學習進行異常檢測以測量大型數據集的質量

報告人簡介： Sridhar Alla，是BlueWhale的聯合創始人兼CTO，BlueWhale匯集了大數據和人工智能領域，以提供全面的解決方案，以滿足各種規模組織的業務需求。他和他的團隊與云和工具無關，致力于通過預測建模和分析，容量規劃，預測，異常檢測，高級NLP，聊天機器人開發，SAS到Python的解決方案，將自己嵌入工作流中以提供戰略和技術幫助遷移以及基于深度學習的模型構建和運營。Sridhar還是三本書的作者，也是在Strata，Hadoop World，Spark Summit等會議上的熱情演講者。

報告摘要： 無論規模大小，任何企業都依賴于分析，而目標是創收，減少客戶流失，還是銷售或營銷目的。無論使用哪種算法和技術，結果都取決于所處理數據的準確性和一致性。看看一些用于評估數據質量的技術以及檢測數據異常的方法。 Sridhar Alla引導您完成深度學習神經網絡以及可用于檢測數據異常的各種技術。為了從數據中獲取價值，無論采用哪種機器學習算法和建模技術（例如預測分析，聚類，貝葉斯信念網絡，回歸模型），最終模型的有效性都直接取決于所使用的功能，這再次是取決于為此目的消耗的輸入數據源。為了解決此問題，實施了一些模塊來定義正在使用的數據的屬性，并檢測數據中的異常，將其報告，并使利益相關者能夠討論并采取糾正措施。 Sridhar展示了如何使用Python 3.6 使用NVIDIA GPU，Keras和TensorFlow突破了可分析和檢測到的數據量的限制。對時間序列數據實施了類似的技術，尤其是使用LSTM。您將學習基于深度學習的自動編碼器，無監督的聚類和基于密度的方法。Sridhar使用Jupyter筆記本顯示了一些代碼，向您展示了如何在組織中實施類似的策略。