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生成式深度學習算法已經發展到很難區分什么是真實的，什么是虛假的。在2018年，人們發現利用這項技術進行不道德和惡意的應用是多么容易，例如傳播錯誤信息、冒充政治領導人以及誹謗無辜的個人。從那以后，這些“deepfakes”有了顯著的進步。

在本文中，我們將探討deepfakes的創建和檢測，并對這些架構的工作方式提供深入的了解。本次綜述的目的是讓讀者更深入地了解 (1)deepfakes是如何產生和檢測的，(2) 該領域的當前趨勢和進展，(3) 當前防御解決方案的缺點，(4) 需要進一步研究和關注的領域。

//arxiv.org/abs/2004.11138

這本基礎專著介紹了信息理論和編碼的概率和代數方面。它是由作者在本科階段多年的教學經驗發展而來的，包括幾門劍橋大學的數學三等獎課程。這本書提供了相關的背景材料，廣泛的工作示例和明確的解決方案的問題，從真正的考試試卷。對于本科生和研究生，或者對于想要掌握基本原理的研究人員和工程師來說，這是一種很有價值的教學輔助手段。

在線推薦系統幫助用戶找到電影、工作、餐館——甚至愛情!這是一種將統計數據、人口統計數據和查詢條件相結合以獲得令他們滿意的結果的藝術。學習建立一個推薦系統的正確方法:它可以使你的應用成功或失敗!

對這項技術

推薦系統無處不在，幫助你找到從電影到工作，從餐館到醫院，甚至是愛情的一切。利用行為和人口統計數據，這些系統可以預測用戶在特定時間最感興趣的內容，從而得到高質量、有序、個性化的建議。推薦系統實際上是保持網站內容最新、有用和有趣的必要手段。

關于這本書

實用推薦系統解釋如何推薦系統的工作，并顯示如何創建和應用它們為您的網站。在介紹了基礎知識之后，您將看到如何收集用戶數據并生成個性化的推薦。您將學習如何使用最流行的推薦算法，并在Amazon和Netflix等網站上看到它們的實例。最后，這本書涵蓋了規模問題和其他問題，你會遇到的網站成長。

里面有什么

• 如何收集和理解用戶行為
• 協同和基于內容的過濾
• 機器學習算法
• Python中的實際示例

要成為一名成功的數據科學家，你需要的不僅僅是技術知識。從如何找到你的第一份工作，到數據科學項目的生命周期，甚至是如何成為一名經理，在數據科學領域開創一番事業會教會你學校遺漏了什么。

對這項技術 數據科學家長期成功的關鍵是什么?將你的技術知識與正確的“軟技能”結合起來，是一份有意義的職業的核心要素。

關于這本書

在數據科學領域發展是你獲得第一份數據科學工作并成為有價值的高級員工的指南。通過遵循清晰而簡單的指導，你將學會制作一份出色的簡歷，并在面試中取得好成績。在這個要求高、變化快的領域，保持項目在正確的軌道上、適應公司的需求并管理棘手的涉眾是很有挑戰性的。你會喜歡書中那些經驗豐富的數據科學家的故事中關于如何處理期望、處理失敗和規劃職業道路的見解。

里面有什么

• 創建一個數據科學項目組合
• 評估和協商報價
• 優雅地離開，爬上梯子
• 與專業數據科學家的訪談

找到有合適技能的人。本書闡明了創建高效能數據集成團隊的最佳實踐，使您能夠理解計劃、設計和監視一次性遷移和日常集成系統的技能和需求、文檔和解決方案。

數據的增長是爆炸式的。隨著跨企業系統的多個信息源的不斷到達，將這些系統組合成一個單一的、內聚的、可記錄的單元變得比以往任何時候都更加重要。但是，與其他軟件規程相比，集成的方法有很大的不同，它要求能夠編寫代碼、協作并將復雜的業務規則分解為可伸縮的模型。

數據遷移和集成可能很復雜。在許多情況下，項目團隊將實際的遷移保留到項目的最后一個周末，任何問題都可能導致錯過最后期限，或者在最壞的情況下導致需要在部署后進行協調的數據損壞。本書詳細介紹了如何進行戰略規劃以避免這些最后時刻的風險，以及如何為未來的集成項目構建正確的解決方案。

你會學到什么

• 理解集成的“語言”，以及它們在優先級和所有權方面的關系
• 創建有價值的文檔，帶領您的團隊從發現到部署
• 研究當今市場上最重要的集成工具
• 監視您的錯誤日志，并查看輸出如何增加持續改進的周期
• 為整個企業提供有價值的集成解決方案

這本書是給誰看的

構建相應實踐的執行和集成團隊領導。它也適用于需要額外熟悉ETL工具、集成過程和相關項目可交付成果的集成架構師、開發人員和業務分析人員

人類從反饋中學習得最好——我們被鼓勵采取導致積極結果的行動，而被具有消極后果的決定所阻礙。這種強化過程可以應用到計算機程序中，使它們能夠解決經典編程所不能解決的更復雜的問題。深度強化學習實戰教你基本概念和術語的深度強化學習，以及實踐技能和技術，你將需要把它落實到你自己的項目。

對這項技術

深度強化學習是一種機器學習的形式，人工智能智能體從自己的原始感官輸入中學習最優行為。系統感知環境，解釋其過去決策的結果，并使用這些信息優化其行為以獲得最大的長期回報。眾所周知，深度強化學習對AlphaGo的成功做出了貢獻，但這并不是它所能做的全部!更令人興奮的應用程序等待被發現。讓我們開始吧。

關于這本書

深度強化學習實戰中教你如何編程的代理人，學習和改善的直接反饋，從他們的環境。您將使用流行的PyTorch深度學習框架構建網絡，以探索從深度Q-Networks到策略梯度方法再到進化算法的強化學習算法。在你進行的過程中，你會將你所知道的應用到實際操作項目中，比如控制模擬機器人、自動化股票市場交易，甚至構建一個可以下圍棋的機器人。

里面有什么

• 將問題組織成馬爾可夫決策過程
• 深度Q網絡、策略梯度法、進化算法等流行算法及其驅動算法的直覺
• 將強化學習算法應用于實際問題

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。

 Manning2020新書《Practices of the Python Pro》，250頁pdf

專業開發人員知道編寫干凈、組織良好、易于維護的應用程序代碼的許多好處。通過學習和遵循已建立的模式和最佳實踐，您可以將您的代碼和您的職業生涯提升到一個新的水平。

通過Python Pro的實踐，您將學習如何使用非常流行的編程語言Python來設計專業級別的、干凈的、易于維護的軟件。您會發現一些容易理解的示例，它們使用偽代碼和Python來介紹軟件開發的最佳實踐，以及許多即時有用的技術，可以幫助您像專業人員一樣編寫代碼。

Python Pro的實踐教會您設計和編寫可理解、可維護和可擴展的專業質量的軟件。Dane Hillard是一名Python專業人員，他幫助許多開發人員完成了這一步，并且他知道這需要什么。通過一些有用的示例和練習，他可以告訴您何時、為什么以及如何模塊化代碼，如何通過減少復雜性來提高質量，等等。接受這些核心原則，您的代碼將變得更容易閱讀、維護和重用。

簡介：

探索用Python編寫代碼的正確方法。這本書提供的技巧和技術，你需要生產更干凈，無錯誤，和雄辯的Python項目。

要獲得更好的代碼，首先要理解對代碼進行格式化和編制文檔以獲得最大可讀性的重要性，利用內置的數據結構和Python字典來提高可維護性，并使用模塊和元類來有效地組織代碼。然后，您將深入了解Python語言的新特性，并學習如何有效地利用它們。接下來，您將解碼關鍵概念，如異步編程、Python數據類型、類型提示和路徑處理。學習在Python代碼中調試和執行單元測試和集成測試的技巧，以確保您的代碼可以投入生產。學習旅程的最后一段為您提供了版本管理、實時代碼管理和智能代碼完成的基本工具。 在閱讀和使用這本書之后，您將熟練地編寫干凈的Python代碼，并成功地將這些原則應用到您自己的Python項目中。

目錄：

• Pythonic思維
• 數據結構
• 編寫更好的函數和類
• 使用模塊和元類
• 裝飾器和上下文管理器
• 生成器和迭代器
• 利用新的Python特性
• 附錄:一些很棒的Python工具

作者：

Sunil Kapil在過去十年一直從事軟件行業，用Python和其他幾種語言編寫產品代碼。 他曾是一名軟件工程師，主要從事網絡和移動服務的后端工作。他開發、部署并維護了數百萬用戶喜愛和使用的從小型到大型的生產項目。他與世界各地知名軟件公司的大小團隊在不同的專業環境中完成了這些項目。他也是開源的熱情倡導者，并不斷為Zulip Chat和Black等項目貢獻力量。Sunil經常在各種會議上發表關于Python的演講。

AI的潛在應用與帶來的益處已經遠遠超過其他任何技術，從日常娛樂到提高生產效率，拯救生命，預計AI工具還將對聯邦政府產生重大影響，并對聯邦系統和結構產生音響。在享受AI好處的同時，也必須準備好應對相關風險。鑒于這項技術有可能在政府范圍內轉變工作，管理和預算辦公室以及科學和技術政策辦公司應繼續帶頭努力管理這些風險。Parthership for public Service和IBM政府事務中心希望這份白皮書能在政府內部引發對話。尤其是：如何最好地使人工智能成為機構任務規劃的一部分，而不僅僅是松散地與單獨項目關聯的某項技術而已。