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深度學習:全面指南提供了深度學習(DL)和機器學習(ML)的概念的全面覆蓋。DL和ML是最受歡迎的領域，需要深刻的理解。這本書使讀者能夠基于ML和DL構建創新和有用的應用。從神經網絡的基礎開始，并繼續通過各種類型的CNN, RNNs, LSTM的架構，以及更多，直到書的結尾，每一個主題都給予了最大的照顧和專業和全面的塑造。

//www.routledge.com/Deep-Learning-A-Comprehensive-Guide/Vasudevan-Pulari-Vasudevan/p/book/9781032028828

關鍵特征： 包括從ML概念到DL概念的平穩過渡

對于所有基于代碼的示例，都提供了逐行解釋

包括許多實際的例子和面試問題

即使是非計算機科學背景的人也可以從這本書中受益，學習理論、例子、案例研究和代碼片段

每一章都以目標開始，并以一組測試讀者理解力的測試問題結束

包括對提供額外指導的相關YouTube視頻的引用

人工智能是每個人的領域。這本書面向所有人，不論他們的專業領域是什么。畢業生和研究人員在深度學習將發現這本書有用。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-55444-0

這本引人入勝的和清晰的書面教科書/參考提供了一個必要的介紹，迅速興起的跨學科領域的數據科學。它側重于成為一名優秀的數據科學家的基本原則，以及建立收集、分析和解釋數據的系統所需的關鍵技能。

《數據科學設計手冊》是一個實用的見解來源，它突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了對如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是著重于重要設計原則的高層討論。

《數據科學概論》是一門易于閱讀的課程，理想情況下，它能滿足本科生和早期研究生的需求。它揭示了這門學科如何處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉點，具有自己獨特的分量和特點。這些和相關領域的從業者會發現這本書非常適合自學。

這本書的目的是介紹計算機科學家所需要的一些基本數學知識。讀者并不期望自己是數學家，我們希望下面的內容對你有用。

圖像分類、目標檢測與跟蹤、姿態估計、人臉識別和情感估計在解決計算機視覺問題中都起著重要的作用。

本書將重點介紹這些和其他深度學習架構和技術，以幫助您創建使用Keras和TensorFlow庫的解決方案。您還將回顧多種神經網絡架構，包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO和SqueezeNet，并通過最佳實踐、技巧、捷徑和陷阱了解它們如何與Python代碼一起工作。所有代碼片段都將被分解并進行詳細討論，以便您可以在各自的環境中實現相同的原則。

使用深度學習的計算機視覺提供了一個全面而簡潔的指南，將DL和CV結合在一起，實現自動化操作，減少人工干預，提高能力，并降低成本。

你會:

• 掌握深度學習的代碼和概念，將指導原則應用到您自己的項目中
• 對各種體系結構進行分類和評估，以更好地理解您在各種用例中的選擇
• 深入基本深度學習功能，找出它們是如何工作的。

不久前，計算機視覺還只是科幻小說的專屬內容，但現在，即使不是在整個社會，也正迅速成為各行各業的普遍現象。人類視覺是人類感官中最珍貴的一種，在模仿人類視覺這一領域取得的進展令人驚嘆。直到1957年，拉塞爾·基爾希才掃描出了世界上第一張照片——他兒子的黑白照片。到20世紀80年代末，西羅維奇和柯比的工作幫助人臉識別成為一種可行的生物識別技術。盡管存在隱私問題和法律挑戰，但Facebook在2010年將人臉識別技術納入其社交媒體平臺時，使這項技術無處不在。

這本書試圖解釋計算機視覺問題的深度學習和神經網絡的概念。我們正在詳細研究卷積神經網絡，以及它們的各個組成部分和屬性。我們正在探索各種神經網絡架構，如LeNet, AlexNet, VGG, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, SSD, YOLO, ResNet, Inception, DeepFace，和FaceNet的細節。我們還在開發實用的解決方案，以解決二值圖像分類、多類圖像分類、目標檢測、人臉識別和視頻分析的用例。我們將使用Python和Keras作為解決方案。所有的代碼和數據集被檢入GitHub repo快速訪問。在最后一章中，我們將學習深度學習項目中的所有步驟——從定義業務問題到部署。我們還在處理在制定解決方案時面臨的重大錯誤和問題。在這本書中，我們提供了訓練更好的算法的技巧和技巧，減少訓練時間，監測結果，并改進解決方案。我們也分享代表性的研究論文和數據集，你應該使用它們來獲得進一步的知識。

這本書把這個主題分成三部分。在第1章到第4章，本書描述了神經網絡的本質和揭秘他們如何學習。并指出了不同的架構及其歷史意義。實踐者在擁有所有所需資源的情況下，可以體驗到LeNet優雅的簡單性、AlexNet提高的效率以及流行的VGG Net。在第5至7章，從業人員運用簡單而強大的計算機視覺應用，如訓練算法來檢測物體和識別人臉。在進行視頻分析時，我們遇到了漸變消失和爆炸的困擾問題，以及如何在ResNet架構中使用跳過連接來克服它。最后，在第8章中，我們回顧了完整的模型開發過程，從正確定義的業務問題開始，系統地推進，直到模型在生產環境中部署和維護。

神經網絡是一組計算單元的集合，這些計算單元被連接在一起，稱為神經元，每個神經元產生一個實際值的結果，稱為激活。輸入神經元從感知環境的傳感器中被激活，而其他神經元從之前的神經元激活中被激活。這種結構使神經元能夠相互發送信息，從而理順那些有助于成功解決問題的連接，減少那些導致失敗的連接。

這本書從數學的角度描述了神經網絡如何運作。因此，神經網絡既可以解釋為函數通用逼近器，也可以解釋為信息處理器。目前工作的主要目標是把神經網絡的思想和概念寫成精確的現代數學語言，這些思想和概念現在在直觀的水平上使用。這本書是一個古老的好古典數學和現代概念的深入學習的混合物。主要的焦點是在數學方面，因為在今天的發展趨勢中，忽略了許多數學細節，大多數論文只強調計算機科學的細節和實際應用。

//www.springer.com/gp/book/9783030367206

自然語言處理(NLP)為解決人工智能方面的問題提供了無限的機會，使Amazon Alexa和谷歌翻譯等產品成為可能。如果您是NLP和深度學習的新手，那么本實用指南將向您展示如何使用PyTorch(一個基于python的深度學習庫)應用這些方法。

作者Delip Rao和Brian McMahon為您提供了關于NLP和深度學習算法的堅實基礎，并演示了如何使用PyTorch構建應用程序，其中包含針對您所面臨問題的文本的豐富表示。每一章包括幾個代碼示例和插圖。

• 探索計算圖表和監督學習范式
• 掌握PyTorch優化張量操作庫的基礎知識
• 對傳統的NLP概念和方法進行概述
• 學習建立神經網絡的基本概念
• 使用嵌入來表示單詞、句子、文檔和其他特性
• 探索序列預測并生成序列對序列模型
• 學習構建生產NLP系統的設計模式

//www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781491978221/