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掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

計算機視覺是許多前沿創新的核心，包括自動駕駛汽車、無人機、增強現實、面部識別等等。由于人工智能和深度學習(DL)的快速發展，每天都有驚人的新的計算機視覺應用程序被開發出來。這本《深度學習視覺系統》教你的概念和工具，建立智能，可擴展的計算機視覺系統，可以識別和反應的對象，在圖像，視頻，和現實生活。有了作者Mohamed Elgendy的專家指導和現實世界項目的說明，您將最終掌握最先進的深度學習技術，這樣您就可以構建、貢獻和領導令人興奮的計算機視覺領域!

對這項技術

通過使用深度神經網絡，人工智能系統根據它們對輸入數據的感知做出決策。基于深度學習的計算機視覺(CV)技術，增強和解釋視覺感知，使圖像識別、生成和分類等任務成為可能。CV的令人興奮的進步已經在包括機器人、自動化、農業、醫療保健和安全在內的廣泛行業中產生了解決方案。在許多情況下，CV被認為比人類視覺更準確，這是一個重要的區別，當你想到CV程序可以檢測皮膚癌或在醫學診斷掃描中發現異常時。無論我們談論的是自動駕駛汽車還是拯救生命的醫療項目，毫無疑問，計算機視覺的深度學習應用正在改變世界。

百度網盤：鏈接: //pan.baidu.com/s/1nhgWcnW4Yf8f40DF3zGdHg 提取碼: 9vzk

關于這本書 深度學習視覺系統教你應用深度學習技術來解決真實世界的計算機視覺問題。DL和CV專家Mohamed Elgendy以其簡單易懂的風格向您介紹了視覺直覺的概念——機器如何學習理解它所看到的東西。然后你將探索不同簡歷應用中的DL算法。你將深入到簡歷解釋系統或管道的不同部分。使用Python、OpenCV、Keras、Tensorflow和Amazon的MxNet，您將發現解決CV問題的高級DL技術。

我們聚焦的應用包括圖像分類、分割、字幕描述、生成以及人臉識別和分析。您還將學習最重要的深度學習體系結構，包括人工神經網絡(ANNs)、卷積網絡(cns)和遞歸網絡(RNNs)，您可以將這些知識應用到相關的深度學習學科，如自然語言處理和語音用戶界面。來自Amazon、谷歌和Facebook的真實的、可擴展的項目把這一切都帶回家了。有了這本無價的書，你將獲得必要的技能，以建立驚人的端到端的CV項目，解決現實世界的問題。

里面有什么

• 計算機視覺概論
• 深度學習和神經網絡
• 轉移學習和先進的CNN架構
• 圖像分類和字幕
• 使用YOLO、SSD和R-CNN進行目標檢測
• 風格轉移
• AI倫理
• 實際項目

目錄：

Part I. DEEP LEARNING FOUNDATION

1. Introduction to Computer Vision
2. Deep learning and neural networks
3. Convolutional Neural Networks (CNNs)
4. Improving deep neural networks and hyperparameters tuningart I. Image Classification and Object Detection
5. Advanced CNN architectures
6. Transfer learning
7. Object detection with YOLO, SSD and R-CNNPART III. Generative Models
8. Generative Adversarial Networks (GANs)
9. DeepDream and Neural Style Transfer
10. Visual Embeddings

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的強大功能來應對深度學習的挑戰。本書介紹了深度學習和使用MATLAB的深度學習工具箱。您將看到這些工具箱如何提供實現深度學習所有方面所需的完整功能集。

在此過程中，您將學習建模復雜的系統，包括股票市場、自然語言和僅確定角度的軌道。您將學習動力學和控制，并使用MATLAB集成深度學習算法和方法。您還將使用圖像將深度學習應用于飛機導航。

最后，您將使用慣性測量單元對ballet pirouettes進行分類，并使用MATLAB的硬件功能進行實驗。

你會學到什么

• 使用MATLAB探索深度學習，并將其與算法進行比較
• 在MATLAB中編寫一個深度學習函數，并用實例進行訓練
• 使用與深度學習相關的MATLAB工具箱
• 實現托卡馬克中斷預測

這本書是給誰看的：

工程師、數據科學家和學生想要一本關于使用MATLAB進行深度學習的例子豐富的書。

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。

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： 人們在閱讀文章時，可以識別關鍵思想，作出總結，并建立文章中的聯系以及對其他需要理解的內容等方面都做得很出色。深度學習的最新進展使計算機系統可以實現類似的功能。用于自然語言處理的深度學習可教您將深度學習方法應用于自然語言處理（NLP），以有效地解釋和使用文章。在這本書中，NLP專家Stephan Raaijmakers提煉了他對這個快速發展的領域中最新技術發展的研究。通過詳細的說明和豐富的代碼示例，您將探索最具挑戰性的NLP問題，并學習如何通過深度學習解決它們！

自然語言處理是教計算機解釋和處理人類語言的科學。最近，隨著深度學習的應用，NLP技術已躍升至令人興奮的新水平。這些突破包括模式識別，從上下文中進行推斷以及確定情感語調，從根本上改善了現代日常便利性，例如網絡搜索，以及與語音助手的交互。他們也在改變商業世界！

目錄：

• NLP和深度學習概述
• 文本表示
• 詞嵌入
• 文本相似性模型
• 序列NLP
• 語義角色標簽
• 基于深度記憶的NLP
• 語言結構
• 深度NLP的超參數

1深度NLP學習

• 1.1概述
• 1.2面向NLP的機器學習方法
• 1.2.1感知機
• 1.2.2 支持向量機
• 1.2.3基于記憶的學習
• 1.3深度學習
• 1.4語言的向量表示
• 1.4.1表示向量
• 1.4.2運算向量
• 1.5工具
• 1.5.1哈希技巧
• 1.5.2向量歸一化
• 1.6總結

2 深度學習和語言：基礎知識

• 2.1深度學習的基本構架
• 2.1.1多層感知機
• 2.1.2基本運算符：空間和時間
• 2.2深度學習和NLP
• 2.3總結

3文字嵌入

• 3.1嵌入
• 3.1.1手工嵌入
• 3.1.2學習嵌入
• 3.2word2vec
• 3.3doc2vec
• 3.4總結

4文字相似度

• 4.1問題
• 4.2數據
• 4.2.1作者歸屬和驗證數據
• 4.3數據表示
• 4.3.1分割文件
• 4.3.2字的信息
• 4.3.3子字集信息
• 4.4相似度測量模型
• 4.5.1多層感知機
• 4.5.2CNN
• 4.6總結

5序列NLP和記憶

• 5.1記憶和語言
• 5.1.1問答
• 5.2數據和數據處理
• 5.3序列模型的問答
• 5.3.1用于問答的RNN
• 5.3.2用于問答的LSTM
• 5.3.3問答的端到端存儲網絡
• 5.4總結

6NLP的6種情景記憶

• 6.1序列NLP的記憶網絡
• 6.2數據與數據處理
• 6.2.1PP附件數據
• 6.2.2荷蘭小數據
• 6.2.3西班牙語詞性數據
• 6.3監督存儲網絡
• 6.3.1PP連接
• 6.3.2荷蘭小商品
• 6.3.3西班牙語詞性標記
• 6.4半監督存儲網絡
• 6.5半監督存儲網絡：實驗和結果
• 6.6小結
• 6.7代碼和數據

7注意力機制

• 7.1神經注意力機制
• 7.2數據
• 7.3靜態注意力機制：MLP
• 7.4暫態注意力機制：LSTM
• 7.4.1實驗
• 7.5小結

8多任務學習

• 8.1簡介
• 8.2數據
• 8.3.1數據處理
• 8.3.2硬參數共享
• 8.3.3軟參數共享
• 8.3.4混合參數共享
• 8.4主題分類
• 8.4.1數據處理
• 8.4.2硬參數共享
• 8.4.3軟參數共享
• 8.4.4混合參數共享
• 8.5詞性和命名實體識別數據
• 8.5.1數據處理
• 8.5.2硬參數共享
• 8.5.3軟參數共享
• 8.5.4混合參數共享
• 8.6結論

附錄

附錄A：NLP

附錄B：矩陣代數

附錄C：超參數估計和分類器性能評估

題目： Deep Learning for Visual Tracking: A Comprehensive Survey

簡介： 視覺目標跟蹤是計算機視覺領域中最受關注和最具挑戰性的研究課題之一。考慮到這個問題的不適定性質及其在現實世界中廣泛應用的情況，已經建立了大量的大型基準數據集，在這些數據集上已經開發了相當多的方法，并在近年來取得了顯著進展——主要是最近基于深度學習(DL)的方法。這項綜述的目的是系統地調查當前基于深度學習的視覺跟蹤方法、基準數據集和評估指標。它也廣泛地評價和分析領先的視覺跟蹤方法。首先，從網絡體系結構、網絡利用、視覺跟蹤網絡訓練、網絡目標、網絡輸出、相關濾波優勢利用六個關鍵方面，總結了基于dll的方法的基本特征、主要動機和貢獻。其次，比較了常用的視覺跟蹤基準及其各自的性能，總結了它們的評價指標。第三，在OTB2013、OTB2015、VOT2018和LaSOT等一系列成熟的基準上，全面檢查最先進的基于dll的方法。最后，通過對這些最先進的方法進行定量和定性的批判性分析，研究它們在各種常見場景下的優缺點。它可以作為一個溫和的使用指南，讓從業者在什么時候、在什么條件下選擇哪種方法。它還促進了對正在進行的問題的討論，并為有希望的研究方向帶來光明。

報告題目：

Deep Reinforcement Learning for Computer Vision

報告簡介：

近年來，深度強化學習作為機器學習的基本技術之一得到了發展，并成功地應用于各種計算機視覺任務（表現出最先進的性能）。在本教程中，我們將概述深度強化學習技術的趨勢，并討論如何使用它們來提高各種計算機視覺任務的性能（解決計算機視覺中的各種問題）。首先，我們簡要介紹了深度強化學習的基本概念，并指出了在不同的計算機視覺任務中所面臨的主要挑戰。其次，介紹了一些用于計算機視覺任務的深度強化學習技術及其種類：策略學習、注意感知學習、不可微優化和多智能體學習。第三，介紹了深度強化學習在計算機視覺不同領域的應用。最后，我們將討論深度強化學習中的一些開放性問題，以說明未來如何進一步發展更先進的計算機視覺算法。

嘉賓介紹：

Jiwen Lu，副教授，中國清華大學，自動化系。清華大學自動化系副教授，2015.11-至今，新加坡高級數字科學中心研究科學家，2011.3-2015.11，2003.7-2007.7西安理工大學信息科學系助理講師。

Liangliang Ren ，清華大學博士生，研究方向是計算機視覺與機器學習、度量學習與深度強化學習