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這本受歡迎的教科書的第一版，當代人工智能，提供了一個學生友好的人工智能介紹。這一版完全修訂和擴大更新，人工智能: 介紹機器學習，第二版，保留相同的可訪問性和解決問題的方法，同時提供新的材料和方法。

該書分為五個部分，重點介紹了人工智能中最有用的技術。書的第一部分涵蓋了基于邏輯的方法，而第二部分著重于基于概率的方法。第三部分是涌現智能的特點，探討了基于群體智能的進化計算和方法。接下來的最新部分將提供神經網絡和深度學習的詳細概述。書的最后一部分著重于自然語言的理解。

適合本科生和剛畢業的研究生，本課程測試教材為學生和其他讀者提供關鍵的人工智能方法和算法，以解決具有挑戰性的問題，涉及系統的智能行為在專門領域，如醫療和軟件診斷，金融決策，語音和文本識別，遺傳分析等。

//www.routledge.com/Artificial-Intelligence-With-an-Introduction-to-Machine-Learning-Second/Neapolitan-Jiang/p/book/9781138502383

高斯過程(GPs)為核機器的學習提供了一種有原則的、實用的、概率的方法。在過去的十年中，GPs在機器學習社區中得到了越來越多的關注，這本書提供了GPs在機器學習中理論和實踐方面長期需要的系統和統一的處理。該書是全面和獨立的，針對研究人員和學生在機器學習和應用統計學。

這本書處理監督學習問題的回歸和分類，并包括詳細的算法。提出了各種協方差(核)函數，并討論了它們的性質。從貝葉斯和經典的角度討論了模型選擇。討論了許多與其他著名技術的聯系，包括支持向量機、神經網絡、正則化網絡、相關向量機等。討論了包括學習曲線和PAC-Bayesian框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大數據集學習的近似方法。這本書包含說明性的例子和練習，和代碼和數據集在網上是可得到的。附錄提供了數學背景和高斯馬爾可夫過程的討論。

介紹使用spaCy使用Python進行自然語言處理，spaCy是一個領先的Python自然語言處理庫。

使用Python和spaCy進行自然語言處理將向您展示如何快速輕松地創建聊天機器人、文本壓縮腳本和訂單處理工具等NLP應用程序。您將了解如何利用spaCy庫智能地從文本中提取含義;如何確定句子中詞語之間的關系(句法依賴分析);識別名詞、動詞和其他詞類(詞性標注);并將專有名詞分類，如人員、組織和地點(識別命名實體)。你甚至會學到如何將陳述轉換成問題來保持對話的進行。您還將學習如何:

• 使用單詞向量進行數學運算，找到含義相似的單詞(第5章)
• 使用spaCy內置的displaCy visualizer識別數據中的模式(第7章)
• 自動從用戶輸入中提取關鍵字并將其存儲在關系數據庫中(第9章)
• 部署聊天機器人應用程序，在互聯網上與用戶互動(第11章)

每一章的“嘗試這個”部分鼓勵您通過擴展該書的示例腳本來處理更廣泛的輸入、添加錯誤處理和構建專業質量的應用程序，從而實踐您所學到的知識。在本書的最后，您將使用Python和spaCy創建自己的NLP應用程序。

//nostarch.com/NLPPython

Yuli Vasiliev是一名程序員、自由撰稿人和顧問，專門從事開源開發、Oracle數據庫技術和自然語言處理。

Introduction

Chapter 1: How Natural Language Processing Works Chapter 2: The Text-Processing Pipeline Chapter 3: Working with Container Objects and Customizing spaCy Chapter 4: Extracting and Using Linguistic Features Chapter 5: Working with Word Vectors Chapter 6: Finding Patterns and Walking Dependency Trees Chapter 7: Visualizations Chapter 8: Intent Recognition Chapter 9: Storing User Input in a Database Chapter 10: Training Models Chapter 11: Deploying Your Own Chatbot Chapter 12: Implementing Web Data and Processing Images Linguistic Primer

統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期才發展起來的統計學的一個新領域。本書出自統計學習領域聲名顯赫的幾位專家，結合R語言介紹了分析大數據必不可少的工具，提供一些重要的建模和預測技術，并借助豐富的實驗來解釋如何用R語言實現統計學習方法。論題包括線性回歸、分類、重抽樣方法、壓縮方法、基于樹的方法、支持向量機、聚類等，作者借助彩圖和實際案例直觀解釋這些方法。為了讀者更好地理解書中內容，每章后還配有豐富的概念性和應用性練習題。

　　書中內容與《The Elements of Statistical Learning》的大部分內容相同，但是本書起點低，弱化了數學推導的細節，更注重方法的應用，所以更適合作為入門教材。當然，這本《統計學習導論》不僅是優秀的“統計學習”或“機器學習”課程的教材，也是數據挖掘、數據分析等相關從業者不可或缺的參考書。

Gareth James　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授，美國統計學會會士，數理統計協會終身會員，新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。

　　Daniela Witten　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授，美國統計學會和國際數理統計協會會士，《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主編。

　　Trevor Hastie　美國統計學家和計算機科學家，斯坦福大學統計學教授，英國皇家統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發了 R 中的大部分統計建模軟件和環境，發明了主曲線和主曲面。

　　Robert Tibshirani　斯坦福大學統計學教授，國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇家學會會士，1996年COPSS總統獎得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北斗，兩人合著《The Elements of Statistical Learning》，還合作講授斯坦福大學的公開課《統計學習》。 　

【導讀】嵌入向量（ embedding）是一項廣受歡迎的技術，有著眾多應用。最近來自撰寫了《Embeddings in Natural Language Processing Theory and Advances in Vector Representation of Meaning》，共163頁pdf，該書首先解釋了傳統的詞向量空間模型和詞嵌入(如Word2Vec和GloVe)，然后介紹了其他類型的嵌入，如語意、句子和文檔以及圖形嵌入。我們還概述了上下文化表示(如ELMo、BERT)的最新發展狀況，并解釋了它們在NLP中的潛力。值得關注。

自2010年代早期以來，嵌入一直是自然語言處理(NLP)的流行詞匯之一。將信息編碼為低維向量表示，在現代機器學習算法中很容易得到集成，這在NLP的發展中起到了核心作用。嵌入技術最初集中在單詞上，但很快注意力開始轉向其他形式:從圖形結構(如知識庫)，轉向其他類型的文本內容(如句子和文檔)。

這本書提供了一個高層次NLP嵌入技術的綜述。該書首先解釋了傳統的詞向量空間模型和詞嵌入(如Word2Vec和GloVe)，然后介紹了其他類型的嵌入，如語意、句子和文檔以及圖形嵌入。我們還概述了上下文化表示(如ELMo、BERT)的最新發展狀況，并解釋了它們在NLP中的潛力。

1. 在第二章，我們提供了一些基本的NLP和機器學習應用于語言問題的背景知識。然后，簡要介紹了詞匯語義中常用的一些主要的知識資源。

2. 第3章討論了單詞表示，從傳統的基于可數的模型的簡要概述開始，接著是最近的基于預測的和基于字符的嵌入。在同一章中，我們還描述了一些專門用于嵌入的技術，例如跨語言單詞嵌入，以及單詞表示的通用評估方法。

3.第4章討論了嵌入結構化知識資源的各種技術，特別是語義圖。我們將概述最近的主要方法對于圖的嵌入節點和邊，并總結其應用和評價。

4. 在第5章中，我們重點討論了單詞的個別含義的表示，即:文字意義。討論了兩類意義表示(無監督的和基于知識的)，然后討論了這類表示的評價技術。

5. 第六章是關于上下文嵌入的最新分支。在本章中，我們首先解釋這種嵌入的必要性，然后描述主要的模型以及它們如何與語言模型相聯系。在同一章中，我們還介紹了解釋和分析上下文模型有效性的一些工作。

6. 第7章超越了單詞的層次，描述了如何將句子和文檔編碼成向量表示。我們介紹了一些著名的監督和非監督技術，并討論了這些表示的應用和評估方法。

7. 第8章解釋了最近討論的詞嵌入的一些倫理問題和固有偏見。本章還介紹了消除詞嵌入的一些建議。

8. 最后，在第九章中，我們提出了結束語和開放式研究的挑戰。

DeepMind 與 UCL 合作推出了一門深度學習與強化學習進階課程，以在線視頻形式呈現。課件包括18個課程的16個PPT共開放，每節課都長達 1 小時 40 分鐘，內容從深度學習框架 TensoFlow 的介紹到構建游戲智能體，可謂全面。

該課程最初在倫敦大學學院（UCL）進行，為方便在線觀看進行了錄像。多位 DeepMind 的研究人員、UCL 教師參與了課程的設計。

課程由兩部分組成，一是包含深度神經網絡的機器學習，二是利用強化學習進行預測和控制，兩個部分相互穿插。在探討深度學習的過程中，這兩條線交匯在一起，其中的深度神經網絡被訓練為強化學習背景下的函數逼近器。

課程中的深度學習部分首先介紹了神經網絡及使用 TensorFlow 的監督學習，接下來探討了卷積神經網絡、循環神經網絡、端到端及基于能量的學習、優化方法、無監督學習、注意力及記憶。涉及的應用領域包括目標識別和自然語言處理。

視頻課程地址：//www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDNJre23vqCGIVpfZ_K2RZs

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