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以數據優先和用例驅動的方法，用低代碼AI理解機器學習和深度學習概念。這本實踐指南介紹了三種學習無代碼ML的問題焦點方法，使用AutoML、低代碼使用BigQuery ML，和使用scikit-learn和Keras的定制代碼。在每個案例中，您將通過使用具有實際問題的真實世界數據集來學習關鍵的ML概念。

商業和數據分析師通過詳細、數據驅動的方法得到了一個基于項目的ML/AI介紹：加載和分析數據；將數據饋送到ML模型中；建立、訓練、和測試；并將模型部署到生產中。作者Michael Abel和Gwendolyn Stripling向您展示如何為零售、醫療保健、金融服務、能源和電信建立機器學習模型。

您將學會如何：

區分結構化和非結構化數據以及它們所呈現的挑戰 可視化和分析數據 預處理數據以輸入到機器學習模型中 區分回歸和分類監督學習模型 比較不同的ML模型類型和架構，從無代碼到低代碼到定制訓練 設計、實施和調整ML模型 將數據導出到GitHub倉庫進行數據管理和治理。

通過ChatGPT API與Python，您可以構建出真正卓越的AI應用。利用這些API，您可以專注于應用邏輯和用戶體驗，同時依靠ChatGPT強大的自然語言處理能力來處理人類文本理解和生成的復雜性。 本書是一本實踐指南，帶領初學者通過構建十個創新的AI項目來掌握ChatGPT，Whisper和DALL-E的APIs。這些項目提供了將ChatGPT與Flask、Django、Microsoft Office API和PyQt等框架和工具集成的實踐經驗。本書涵蓋了自然語言處理任務，構建ChatGPT克隆，以及創建AI代碼修復SaaS應用程序。它還涵蓋了語音識別、文本轉語音、語言翻譯，生成電子郵件回復和PowerPoint演示文稿。本書教您如何調整ChatGPT和利用DALL-E API生成AI藝術。它甚至介紹了如何通過集成ChatGPT API和Stripe來銷售您的應用。本書以GitHub上的實際示例為結構，從簡單的主題開始，逐漸進展到高級主題。 閱讀本書后，您將具備開發、部署和通過發揮ChatGPT API的全部潛力來獲取利潤的應用的所需專業知識。 您將學到什么 * 在自然語言處理任務中使用ChatGPT API建立堅實的基礎 * 構建、部署和變現各種桌面和SaaS AI應用 * 無縫集成ChatGPT與Flask、Django和Microsoft Office API等成熟框架 * 通過集成DALL-E API在您的桌面應用中生成驚艷的AI藝術，發揮您的創造力 * 體驗Whisper API的語音識別和文本轉語音功能的強大之處 * 通過調整過程優化ChatGPT模型的技巧

本書適合誰 本書適合程序員、企業家和軟件愛好者，旨在提供使用ChatGPT API構建應用的最佳實踐、提示和技巧。這對于有興趣在AI應用程序中使用ChatGPT的Python開發人員、希望集成AI技術的軟件開發人員以及希望用ChatGPT創建AI驅動的網絡應用程序的網絡開發人員都是有益的。建議讀者對Python編程和API的使用有基本的了解，以便更好地理解本書的內容。 目錄 1. 使用ChatGPT API開始自然語言處理任務 1. 構建ChatGPT克隆 1. 使用Flask創建和部署AI代碼修復SaaS應用程序 1. 將AI代碼修復應用程序與支付服務集成 1. 使用ChatGPT API和Microsoft Word的語言翻譯桌面應用 1. 用ChatGPT和Django生成考試應用 1. 構建Outlook電子郵件回復生成器 1. 用PyQt和ChatGPT API生成文章工具 1. 集成ChatGPT和DALL-E API：構建端到端PowerPoint演示文稿生成 1. 使用Whisper API進行語音識別和文本轉語音 1. 選擇合適的ChatGPT API模型 1. ChatGPT微調和集成

歡迎閱讀《掌握生成式AI文本提示：創意、內容創建和問題解決的實用指南》。這本電子書旨在通過實用示例、技巧和信息，為您提供如何利用生成式AI進行各種任務的方法，從講故事和內容創建，到生成見解和教育材料。隨著AI語言模型（如OpenAI的GPT系列）能力的增長，了解如何有效使用這些工具以優化您的工作流程并取得出色成果變得越來越重要。

本電子書分為四個主要部分，每個部分都集中在生成式AI文本提示的特定應用上。每個部分都包含實用示例和技巧，以幫助您入門并充分利用這項技術。

敘述與講故事 在這個部分中，我們深入探討創意寫作和講故事的世界。我們探討生成式AI文本提示如何幫助您構思情節、發展角色和生成引人入勝的對話。這一部分提供的實用示例將引導您完成各種創意寫作任務，使您能夠利用AI增強您的故事并賦予您的想法生命。

內容創建內容創建是現代通信中的一個重要方面，尤其是在數字時代。在這個部分中，我們探討生成式AI文本提示如何幫助您創建博客帖子、文章、社交媒體內容和電子郵件模板。所提供的實用示例將演示如何充分利用AI語言模型高效、有效地生成高質量內容。 教育與信息生成式AI文本提示也可在教育和信息背景下成為有價值的工具。在這個部分中，我們涵蓋了如摘要、問題和答案生成以及語言翻譯等各種應用。所提供的實用示例將演示AI如何協助創建簡潔的摘要、生成小問題和翻譯文本，在分享知識和促進學習方面更加容易。 技術與專業化最后一部分深入探討生成式AI文本提示更為技術和專業化的應用。我們探討代碼生成、數據分析見解和科學論文摘要，展示AI語言模型在各個領域的多功能性。所提供的實用示例將展示您如何使用AI生成代碼片段、從數據中獲取見解以及為科學研究論文創建簡潔的摘要。 在整本電子書中，您將找到關于如何充分利用生成式AI文本提示的技巧和建議。這些見解將幫助您在各種任務中有效地使用AI模型，同時注意到潛在的陷阱和倫理考慮。 無論您是尋找靈感的作家，追求效率的內容創建者，還是希望分享知識的教育工作者，或是需要專業應用的專業人士，這本電子書都將為您提供關于生成式AI文本提示世界的寶貴見解。閱讀完本指南后，您將充分準備好利用生成式AI增強您的創造力，優化您的工作流程，解決各種問題。

TinyML，也就是微型機器學習，用于在資源受限的設備上實現機器學習，例如微控制器和嵌入式系統。如果你想利用這些低成本、低功耗但奇異強大的設備，那么這本書就是為你準備的。 這本書旨在增加TinyML應用程序的可用性，特別是對于缺乏資源或專業知識來開發和部署它們在基于微控制器的板上的專業人士。書中首先簡要介紹人工智能，包括解決復雜問題的經典方法。它還將幫助你熟悉適用于嵌入式設備和微控制器的不同ML模型開發和部署工具、庫和框架。書中將幫助你使用Arduino Nano RP2040板和Syntiant TinyML板構建一個空氣手勢數字識別系統和一個用于識別關鍵詞的AI項目。最后，書中總結了所涵蓋的概念，并簡要介紹了零樣本學習、單樣本學習、聯邦學習和MLOps等主題。 通過閱讀這本書，你將能夠輕松開發和部署端到端的Tiny ML解決方案。 你將學到什么 ● 學習如何使用Syntiant TinyML板構建關鍵詞識別系統。 ● 學習如何使用Arduino Nano RP2040構建空氣手勢數字識別系統。 ● 學習如何在Edge Impulse和Arduino IDE上測試和部署模型。 ● 獲取提高系統級性能的技巧。 ● 探索TinyML在各個行業中的不同實際用例。 這本書適合誰 本書適合物聯網開發者、系統工程師、軟件工程師、硬件工程師以及對將AI集成到他們的工作中感興趣的專業人士。這本書是對工程本科生的寶貴資源，他們對微控制器和物聯網設備感興趣，但可能不知道從何開始。

目錄

AI簡介

傳統ML生命周期

TinyML硬件和軟件平臺

實際應用案例

用TinyML進行的實驗

使用TinyML板的高級實現

持續改進

結論

獲取關于在Python中操作、處理、清理和處理數據集的完整說明。本實用指南的第二版針對Python 3.6進行了更新，包含了大量的實際案例研究，向您展示了如何有效地解決廣泛的數據分析問題。在這個過程中，您將學習最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本書由Wes McKinney (Python pandas項目的創建者)撰寫，是一本實用的、現代的Python數據科學工具介紹書。它非常適合剛接觸Python的分析師和剛接觸數據科學和科學計算的Python程序員。數據文件和相關材料可在GitHub上獲得。

使用IPython shell和Jupyter筆記本進行探索性計算 * 學習NumPy (Numerical Python)的基本和高級特性 * 開始使用pandas庫中的數據分析工具 * 使用靈活的工具來加載、清理、轉換、合并和重塑數據 * 使用matplotlib創建信息可視化 * 應用pandas groupby工具對數據集進行切片、切丁和匯總 * 分析和操作規則和不規則時間序列數據 * 了解如何通過全面、詳細的示例解決真實世界的數據分析問題

獲取使用Python操作、處理、清理和處理數據集的權威手冊。對于Python 3.10和pandas 1.4的更新，這個實踐指南的第三版包含了實踐案例研究，向您展示如何有效地解決大量數據分析問題。在此過程中，您將了解最新版本的pandas、NumPy和Jupyter。

本書涉及Python中操作、處理、清理和處理數據的具體細節。我的目標是為Python編程語言的各個部分及其面向數據的庫生態系統和工具提供指導，幫助您成為一名有效的數據分析師。雖然“數據分析”在這本書的標題中，但重點是Python編程、庫和工具，而不是數據分析方法。這是數據分析所需的Python編程。

在我2012年最初出版這本書之后的某個時候，人們開始用數據科學這個術語來概括從簡單的描述性統計到更高級的統計分析和機器學習的一切。從那時起，用于進行數據分析(或數據科學)的Python開源生態系統也得到了顯著的擴展。現在有很多其他的書專門關注這些更高級的方法。我希望本書能夠為您提供充分的準備，使您能夠轉向更具體的領域資源。

目錄內容：

Preface * Preliminaries * Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks * Built-In Data Structures, Functions, and Files * NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation * Getting Started with pandas * Data Loading, Storage, and File Formats * Data Cleaning and Preparation * Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape * Plotting and Visualization

Data Aggregation and Group Operations* Time Series * Introduction to Modeling Libraries in Python * Data Analysis Examples * Advanced NumPy * More on the IPython System * Index * About the Author

來自Andrew撰寫的《 “簡明機器學習”》旨在是發展對ML內部工作機制的直覺理解。我們使用簡單直觀的例子來解釋復雜的概念、算法或方法，以及背后的所有數學。讀完這本書，你將理解所有進入監督機器學習范圍內的東西。你不僅能理解數學的本質細節，而且還能向任何人解釋機器學習模型是如何工作的。

Andrew，MLOps工程師 //www.awolf.io/

簡明機器學習：監督學習

書的第一部分詳細介紹了監督學習。我們將解釋大部分術語-人工智能，數據科學，機器學習，深度學習，梯度下降，線性回歸，過擬合和欠擬合，偏差和方差誤差，基擴展和正則化。本書的第二部分尚未出版，但將涵蓋所有已知的算法，包括logit模型、最大邊際模型、貝葉斯模型、集成模型(boosting / bagging)、基于樹的模型和評估指標。

地址：

有監督機器學習問題的典型流程。步驟一和步驟二負責提取和準備數據，步驟三負責構建機器學習模型(本書的其余部分將詳細介紹這個過程中的步驟)，步驟四負責部署模型。在一個小項目中，一個人可能可以完成所有的任務。然而，在一個大型項目中，步驟I和步驟II可能由數據科學專家執行，步驟III可能由數據科學家或機器學習操作執行，或MLOps，工程師執行，步驟IV可能由MLOps工程師執行。

基本AI: 基本AI是AI最簡單的形式。它不會形成對過去經驗的記憶來影響現在或未來的決定。換句話說，它不學習，它只對當前存在的條件做出反應。基本的人工智能通常利用由人類編碼的一組預定義的簡單規則。Basic AI的一個例子就是上面提到的智能電梯。

有限的人工智能: 有限的人工智能系統需要大量的信息或數據來做出決策。這樣做的好處是，它們可以在沒有明確編程的情況下做出決策。上面討論的電子郵件垃圾郵件檢測器是有限人工智能的一個例子——垃圾郵件檢測器根據已知是垃圾郵件或不是垃圾郵件的電子郵件數據集學習預測電子郵件是否是垃圾郵件的規則。(通常，人類必須提供這些機器學習的標簽。)機器學習是有限人工智能的主要和最著名的例子，電子郵件垃圾郵件檢測器是監督ML的一個例子，我們將在下一節討論。

先進的人工智能: 先進的人工智能系統將擁有人類的智能。例如，它們將能夠駕駛你的汽車，識別你的臉，與其他人類對話，理解他們的情緒，并執行任何一個智能人類可以做的任務。這些系統通常被描述為計算“大腦”。

超級智能: 超級智能人工智能系統將擁有遠遠超過人類能力的智能。

本書詳細介紹了數據準備和模型構建模塊——圖1.2的步驟II和步驟III。這本書也分為兩部分。在第一部分，你將學習機器學習的基礎知識，在第二部分，你將學習更復雜的機器學習算法的細節。我把這本書分成這兩個部分是出于一個非常重要的原因。很多時候，人們聽到某些強大的機器學習算法的名字，如支持向量機、神經網絡或增強決策樹，并對它們著迷。他們急于學習復雜的算法。你可以想象，如果他們不先學習簡單的模型，就很難學習復雜的模型。但是，您可能還沒有意識到，大多數ML模型都會遇到一些常見的問題和困難(比如過擬合)，這些您將在下一章中了解。因此，雖然可能很想馬上深入研究特定的算法，但你應該花時間來獲得ML世界的高層圖片以及它所建立的基本原則的所有細節(例如，從數學的角度來看，算法實際上是如何從數據中學習的)。這有點像用封面上的圖片做拼圖;當然，你可以在沒有圖像的情況下完成拼圖，但這會花費更長的時間，而且你可能會犯很多錯誤。一旦你掌握了ML的基本原理，你將對這些常見問題有一個清晰的想法，你將能夠理解如何避免常見的陷阱，無論你使用哪種學習算法用于特定的問題。

目錄內容：

1. 導論 Introduction
2. 監督機器學習概述 Overview of Supervised Learning
3. 模型學習 Model Learning
4. 基本擴展 Basis Expansion & Regularization
5. 模型選擇 Model Selection
6. 特征選擇 Feature Selection
7. 數據準備 Data Preparation

通過這個循序漸進、詳細的指南，快速開始使用Python 3進行數據可視化編程。本書使用了leather、NumPy、Matplotlib和panda等庫，采用了編程友好的方法，將作為商業和科學可視化的模板。

您將從安裝Python 3開始，了解如何在jupiter筆記本中工作，并探索Python流行的數據可視化圖表庫Leather。還將介紹科學Python 3生態系統，并使用NumPy的基礎知識，NumPy是該生態系統的一個組成部分。后面的章節將重點介紹各種NumPy例程，并使用matplotlib開始科學數據可視化。您將回顧使用圖形和網絡進行3D數據可視化的過程，最后使用Pandas進行數據可視化，包括COVID-19數據集的可視化。

這些代碼示例是在Ubuntu、Windows和樹莓派操作系統等流行平臺上測試的。通過實用Python數據可視化，您將掌握數據可視化的核心概念與Pandas和jupiter筆記本界面。

你會:

回顧Python數據可視化與編程友好的抽象的實際方面

在多個平臺上安裝Python 3和Jupyter，包括Windows, Raspberry Pi和Ubuntu

用Pandas可視化COVID-19數據集

這個介紹Bootstrap 4的更新的第二版構建了您對CSS的基本規則、SASS預編譯器、Bootstrap以及它們如何一起工作的理解。在學習了在Linux (Ubuntu)和Windows上設置CSS之后，您將了解如何使用為引導程序編寫的模板和主題，以及如何改進用戶界面。您還將了解如何利用和激活組件。提供了大量的屏幕截圖和代碼片段，以幫助解釋和加強書中討論的概念。

學習作為Linux用戶、程序員和系統管理員可以日常使用的命令行技巧、程序和技巧。當您與數字世界交互時，不與Linux系統交互就走不了多遠。這本書告訴你如何利用它的力量來滿足你的需要。

許多用戶都知道“top”安裝在幾乎所有的Linux機器上，但您是否知道，只需敲擊幾下鍵盤，您就可以根據自己的需要定制它?堅持使用' cd '和' ls '命令導航文件系統?這本書介紹了如何使用Ranger在文件夾的多個級別中快速導航，并在不離開終端的情況下快速運行bash命令。我們還建議可以用于常見任務的程序，比如查找哪些程序使用的處理、數據下載/上傳和文件空間最多。

您將知道如何快速連接到遠程計算機，并在一次擊鍵甚至自動駕駛中運行您通常需要的作業。有了基本的Linux終端技巧和技巧，您將獲得廣泛的工具，這些工具可用于在各種Linux系統(包括服務器、桌面甚至嵌入式設備)上進行日常工作和維護。

你將學到什么

• 在本地網絡上使用常用工具。
• 有效使用命令行的技術。
• 輕松操作文本文件進行處理。
• 使用少量流行程序監視系統的狀態。
• 合并程序以創建有用的進程。

這本書是給誰的

• 任何作為業余愛好或工作對基于Linux和Unix的操作系統感興趣的人。