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這本迷你書是一本全面的指南，專為想要學習如何使用大型語言模型構建應用程序的Python開發人員編寫的。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete介紹了GPT-4和ChatGPT的主要特性和優勢，并解釋了它們的工作原理。您還將獲得一個逐步指導，用于使用GPT-4和ChatGPT Python庫開發應用程序，包括文本生成、問答和內容摘要工具。 用清晰簡練的語言寫成的《使用GPT-4和ChatGPT開發應用程序》包括易于遵循的示例，以幫助您理解并將概念應用到您的項目中。Python代碼示例可以在GitHub倉庫中找到，該書還包括一個關鍵術語的詞匯表。準備好利用大型語言模型的力量來開發您的應用程序了嗎？這本書是必不可少的。 您將學到：

ChatGPT和GPT-4的基本原理和優勢，以及它們的工作原理 * 如何將這些模型集成到基于Python的應用程序中，以進行NLP任務 * 如何使用Python中的GPT-4或ChatGPT API開發文本生成、問答和內容摘要等任務的應用程序 * 高級GPT主題，包括提示工程、微調模型以完成特定任務、插件、LangChain等。

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

這本迷你書是給想要學習如何使用大型語言模型構建應用的Python開發者的全面指南。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete闡述了GPT-4和ChatGPT的主要特性和優點，并解釋了它們的工作原理。你也會得到一個使用GPT-4和ChatGPT Python庫開發應用的逐步指南，包括文本生成，問答，和內容摘要工具。以清晰簡潔的語言寫就，"開發GPT-4和ChatGPT應用"書中包含了易于跟蹤的示例，幫助你理解并將概念應用到你的項目中。Python代碼示例可在GitHub倉庫中獲取，書中還包括一個關鍵術語的詞匯表。準備好在你的應用中利用大型語言模型的力量了嗎？那么這本書是必讀的。你將學習：ChatGPT和GPT-4的基本原理和優點以及它們的工作方式如何將這些模型集成到基于Python的應用中，進行NLP任務 如何使用Python的GPT-4或ChatGPT API開發應用，進行文本生成，問題回答，內容摘要等任務 高級GPT主題，包括提示工程，針對特定任務的模型微調，插件等等

這本教科書提供了全面的，但教程，介紹機器人，計算機視覺和控制。它以一種輕但信息量大的對話風格編寫，將文本、圖形、數學和代碼行編織成涵蓋機器人和計算機視覺的敘述——分別和一起作為機器人視覺。超過1600個代碼示例展示了如何使用幾行簡單的代碼來分解和解決復雜的問題。 這個版本基于Python，并伴隨著完全開源的基于Python的機器人和機器視覺工具箱。新的工具箱使讀者能夠輕松地將算法概念付諸實踐，并在廣泛的計算平臺上處理真實的、重要的問題。對于初學者，本書使算法易于訪問，工具箱代碼可以閱讀以獲得理解，并舉例說明如何使用它。對于實踐者、學生或研究人員來說，通過基于Toolbox函數編寫程序或修改Toolbox代碼本身，代碼也可以成為新工作的起點。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-06469-2

本書中的設計模式捕捉了機器學習中反復出現的問題的最佳實踐和解決方案。作者是三位谷歌工程師，他們列出了經過驗證的方法，以幫助數據科學家解決ML過程中的常見問題。這些設計模式將數百位專家的經驗整理成簡單、可接近的建議。

在這本書中，你會發現關于數據和問題表示、操作化、可重復性、可再現性、靈活性、可解釋性和公平性的30種模式的詳細解釋。每個模式都包含對問題的描述、各種可能的解決方案，以及針對您的情況選擇最佳技術的建議。

您將學習如何: 在訓練、評估和部署ML模型時，確定并減輕常見的挑戰 表示不同ML模型類型的數據，包括嵌入、特征交叉等 針對具體問題選擇合適的模型類型 構建一個魯棒的訓練循環，使用檢查點、分布策略和超參數調優 部署可擴展的ML系統，您可以重新訓練和更新這些系統，以反映新的數據 為利益相關者解釋模型預測，并確保模型公平地對待用戶

//www.oreilly.com/library/view/machine-learning-design/9781098115777/

Preface

1. The Need for Machine Learning Design Patterns

2. Data Representation Design Patterns

3. Problem Representation Design Patterns

4. Model Training Patterns

5. Design Patterns for Resilient Serving

6. Reproducibility Design Patterns

7. Responsible AI

8. Connected Patterns

Index

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

這本書將理論計算機科學和機器學習連接起來，探索雙方可以相互教授什么。它強調需要靈活、易于處理的模型，以便更好地捕捉機器學習的難點，而不是難點。

理論計算機科學家將介紹機器學習的重要模型和該領域的主要問題。機器學習研究人員將以一種可訪問的格式介紹前沿研究，并熟悉現代算法工具包，包括矩的方法，張量分解和凸規劃松弛。

此外是建立對實踐中使用的方法的嚴格理解，并促進發現令人興奮的新方法來解決重要的長期問題。

現代機器學習系統通常建立在沒有可證明的保證的算法之上，它們何時以及為何有效是一個爭論的主題。在這門課中，我們將重點設計算法，讓我們可以嚴格分析其性能，以解決基本的機器學習問題。我們將涵蓋的主題包括:非負矩陣分解、張量分解、稀疏編碼、學習混合模型、圖模型中的矩陣補全和推理。幾乎所有這些糟糕的計算困難的問題, 所以開發一個算法理論是關于(1)選擇合適的模型來研究這些問題,(2)開發適宜的數學工具(通常從概率,幾何或代數)為了嚴格分析現有的啟發式,或設計全新的算法。

//people.csail.mit.edu/moitra/docs/bookex.pdf

內容簡介

要想在數據科學、機器學習、計算機圖形學和密碼學方面工作，需要強大的數學技能。

本書教授這些熱門職業所需的數學，專注于您作為開發人員需要了解的內容。這本書充滿了大量有用的圖形和200多個練習及迷你項目，為當今一些最熱門的編程領域中的有趣且有利可圖的職業開啟了大門。

關于技術

大多數企業意識到他們需要應用數據科學和有效的機器學習來獲得并保持競爭優勢。要構建這些應用程序，他們需要開發人員輕松編寫代碼并使用沉浸在統計，線性代數和微積分中的工具。

數學在其他現代應用中也扮演著不可或缺的角色，如游戲開發，計算機圖形和動畫，圖像和信號處理，定價引擎和股票市場分析。無論你是一個沒有核心大學數學基礎的自學成才的程序員，還是你只需要重新點燃數學余燼，這本書就是激發你技能的好方法。

關于本書

Math for Programmers教你解決代碼中的數學問題。由于作者的幽默和引人入勝的風格，你會喜歡像程序員一樣思考數學。通過可訪問的示例，場景和練習，非常適合工作開發人員，您將首先探索2D和3D中的函數和幾何。

有了這些基本構建模塊，您將進入機器學習和游戲編程的面包和黃油數學，包括矩陣和線性變換，導數和積分，微分方程，概率，分類算法等。不要擔心它聽起來令人生畏，或者更糟糕的是，無聊！編碼和數學家保羅奧蘭德會讓學習這些重要概念變得相關和有趣！

本實踐教程中的實際示例包括構建和渲染3D模型，使用矩陣變換的動畫，操縱圖像和聲波，以及為視頻游戲構建物理引擎。在此過程中，你將通過大量練習來測試自己，以確保牢牢掌握這些概念。當你完成后，你將擁有當今最流行的技術趨勢所必需的數學技能的堅實基礎。

你將學到

• 2D和3D矢量數學
• 矩陣和線性變換
• 線性代數的核心概念
• 具有一個或多個變量的微積分
• 回歸，分類和聚類的算法
• 有趣的現實世界的例子
• 超過200個練習和迷你項目

本書介紹了自由軟件Python及其在統計數據分析中的應用。它涵蓋了連續、離散和分類數據的常見統計測試，以及線性回歸分析和生存分析和貝葉斯統計的主題。每個測試的Python解決方案的工作代碼和數據，以及易于遵循的Python示例，可以被讀者復制，并加強他們對主題的直接理解。隨著Python生態系統的最新進展，Python已經成為科學計算的一種流行語言，為統計數據分析提供了一個強大的環境，并且是R的一個有趣的替代選擇。本書面向碩士和博士學生，主要來自生命和醫學科學，具有統計學的基本知識。由于該書還提供了一些統計方面的背景知識，因此任何想要執行統計數據分析的人都可以使用這本書。