簡介：
基于現代TensorFlow方法而不是過時的工程概念來構建自己的pipline。本書中展示了如何為現實的TensorFlow項目構建深度學習pipline。
通過學習本書將了解pipline是什么以及如何工作，以便可以輕松快速地構建完整的應用程序。然后解決并克服Tensorflow的基本障礙，輕松創建功能應用程序并部署訓練有素的模型。本書分步并舉例可幫助讀者了解深度學習流程的每個步驟，同時將最直接，最有效的工具應用于演示性問題和數據集。
讀者還將通過準備數據，選擇適合該數據的模型并調試模型以使用Tensorflow技術使最適合數據的方式來開發深度學習項目。通過訪問一些最新的數據科學趨勢來增強您的技能。如果您曾經考慮過構建自己的圖像或文本標記解決方案或參加Kaggle競賽，那么Deep Learning Pipeline將會非常適合！
本書中包括：
- 使用數據開發深度學習項目
- 研究各種模型并將其應用于自己的數據
- 對適合數據的適當模型進行調試和故障排除
目錄：
作者介紹： Hisham El-Amir是一位數據科學家，在機器學習，深度學習和統計方面擁有專業知識。 他目前在埃及開羅生活和工作。 在他的工作項目中，主要面臨著從自然語言處理（NLP），行為分析，機器學習到分布式處理的挑戰。
Mahmoud Hammy是一位在埃及工作和生活的機器學習工程師。 他的主要研究領域是知識，邏輯，語言和學習之間的重疊。 他致力于訓練機器學習和深度學習模型，以通過使用從深度學習到統計關系學習的方法，將大量的非結構化，半結構化和結構化數據分配到關于世界的新知識中。
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相關內容
主題： Exploring Deep Learning for Search
摘要： 本書作者Tommaso Teofili著重介紹了他的著作《深度學習搜索》三章。 書中介紹了神經搜索如何通過自動執行以前手動完成的工作來節省用戶時間并提高搜索效率以及如何通過循環神經網絡（RNN）向搜索引擎添加文本生成功能來擴展搜索網絡。 在最后一章中，深入研究了如何使用卷積神經網絡（CNN）為圖像編制索引，并使它們可按其內容進行搜索。 借助這份以激光為重點的指南，讀者將掌握通過深度學習改善搜索的基礎知識。
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//www.manning.com/books/deep-learning-with-javascript
深度學習已經改變了計算機視覺、圖像處理和自然語言應用領域。多虧了TensorFlow.js，現在JavaScript開發人員可以無需依賴Python或R就能構建深度學習應用程序。使用JavaScript的深度學習向開發人員展示了如何將DL技術引入web。本書由TensorFlow庫的主要作者編寫，為在瀏覽器或Node上使用JavaScript進行深度學習的應用程序提供了有趣的用例和深入的指導。
關于技術
在瀏覽器或基于Node的后端中運行深度學習應用程序，為智能web應用程序開辟了令人興奮的可能性。使用TensorFlow.js庫，您可以用JavaScript構建和訓練深度學習模型。TensorFlow.js具有無與倫比的可擴展性，模塊化和響應能力，其可移植性確實令人眼前一亮。它的模型可以在JavaScript運行的任何地方運行，從而將ML推向應用程序堆棧的更上層。
關于這本書
在Deep Learning with JavaScript這本書中，您將學習使用TensorFlow.js來構建直接在瀏覽器中運行的深度學習模型。這本快節奏的書由Google工程師撰寫，是實用的，引人入勝且易于閱讀。通過以文本分析，語音處理，圖像識別和自學習游戲AI為特色的各種示例，您將掌握深度學習的所有基礎知識并探索高級概念，例如對現有模型進行再訓練以進行遷移學習和圖像生成。
書里面有什么
在瀏覽器中的圖像和語言處理
用客戶端數據調優ML模型
通過生成式深度學習創建文本和圖像
源代碼示例以進行測試和修改
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簡介：
自從2012年以來，最近的技術史上最重大的事件也許就是神經網絡爆炸了。標記數據集的增長，計算能力的提高以及算法的創新齊頭并進。從那時起，深度神經網絡使以前無法實現的任務得以實現，并提高了任務的準確性，使它們超出了學術研究范圍，并進入了語音識別，圖像標記，生成模型和推薦系統等領域的實際應用。在這種背景下，Google Brain的團隊開始開發TensorFlow.js。該項目開始時，許多人認為“ JavaScript深度學習”是一種新穎事物，對于某些用例來說并不能當真。盡管Python已經有了一些完善的，功能強大的深度學習框架，但JavaScript機器學習的前景仍然是零散的和不完整的。在當時可用的少數JavaScript庫中，大多數僅支持以其他語言（通常是Python）進行預訓練的部署模型。
這本書不僅是作為如何在TensorFlow.js中編寫代碼的秘訣，而且還是以JavaScript和Web開發人員的母語為基礎的機器學習基礎入門課程。深度學習領域是一個快速發展的領域。我們相信，無需正式的數學處理就可以對機器學習有深入的了解，而這種了解將使您能夠在技術的未來發展中保持最新。有了這本書，您就成為成為成長中的JavaScript機器學習從業人員社區的第一步，他們已經在JavaScript和深度學習之間的交匯處帶來了許多有影響力的應用程序。我們衷心希望本書能激發您在這一領域的創造力和獨創性。
目錄：
內容簡介：
本書分為四個部分。第一部分僅由第一章組成，向您介紹了人工智能，機器學習和深度學習的概況，以及在JavaScript中實踐深度學習為何有意義。第二部分是對深度學習中最基礎和最常遇到的概念的簡要介紹。本書的第三部分系統地為希望建立對更前沿技術的理解的用戶，提供了深度學習的高級主題，重點是ML系統的特定挑戰領域以及與之配合使用的TensorFlow.js工具。
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簡介：
使用Python、OpenCV庫構建計算機視覺的實際應用程序。這本書討論了不同方面的計算機視覺，如圖像和對象檢測，跟蹤和運動分析及其應用實例。作者首先介紹了計算機視覺，然后使用Python從頭開始創建OpenCV。下一節討論專門的圖像處理和分割，以及計算機如何存儲和處理圖像。這涉及到使用OpenCV庫進行模式識別和圖像標記。接下來，將使用OpenCV處理對象檢測、視頻存儲和解釋，以及人類檢測。跟蹤和運動也進行了詳細的討論。該書還討論了如何使用CNN和RNN創建復雜的深度學習模型。最后對計算機視覺的應用現狀和發展趨勢進行了總結。
閱讀本書之后，您將能夠理解并使用Python、OpenCV實現計算機視覺及其應用程序。您還將能夠使用CNN和RNN創建深度學習模型，并了解這些前沿的深度學習架構是如何工作的。
您將學習
- 了解什么是計算機視覺以及它在智能自動化系統中的整體應用。
- 探索構建計算機視覺應用程序所需的深度學習技術。
- 使用OpenCV、Python和NumPy中的最新技術構建復雜的計算機視覺應用程序。
- 創建實際的應用程序，如：人臉檢測和識別，手寫識別，對象檢測，跟蹤和運動分析。
作者：
Sunila Gollapudi是Broadridge Financial Solutions India (Pvt)有限公司的執行副總裁。擁有超過17年的架構、設計和開發以客戶為中心、企業級和數據驅動的解決方案的經驗。在過去的十年中，她主要專注于銀行和金融服務領域，是一名數據鑒賞家和架構師，擅長設計一個通過分析最大化數據價值的整體數據策略。她的專長包括通過綜合業務和領域驅動因素以及大數據工程和分析領域的新興技術趨勢來構建整體智能自動化戰略;領導針對CI/CD的云遷移和DevOps戰略;指導應用程序現代化、重用和技術標準化計劃。
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書名： Deep Learning for Search
簡介：
深度學習搜索是一本實用的書，關于如何使用(深度)神經網絡來幫助建立有效的搜索引擎。這本書研究了一個搜索引擎的幾個組成部分，提供了關于它們如何工作的見解以及如何在每個環境中使用神經網絡的指導。重點介紹了基于實例的實用搜索和深度學習技術，其中大部分都有代碼。同時，在適當的地方提供相關研究論文的參考資料，以鼓勵閱讀更多的書籍，加深對特定主題的知識。
讀完這本書，將對搜索引擎的主要挑戰有所理解，它們是如何被普遍解決的以及深度學習可以做些什么來幫助。并且將對幾種不同的深度學習技術以及它們在搜索環境中的適用范圍有一個理解，將很好地了解Lucene和Deeplearning4j庫。
這本書主要分為3個部分：
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第1部分介紹了搜索、機器學習和深度學習的基本概念。第一章介紹了應用深度學習技術來搜索問題的原理，涉及了信息檢索中最常見的方法。第2章給出了如何使用神經網絡模型從數據中生成同義詞來提高搜索引擎效率的第一個例子。
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第2部分討論了可以通過深度神經網絡更好地解決的常見搜索引擎任務。第3章介紹了使用遞歸神經網絡來生成用戶輸入的查詢。第四章在深度神經網絡的幫助下，在用戶輸入查詢時提供更好的建議。第5章重點介紹了排序模型:尤其是如何使用詞嵌入提供更相關的搜索結果。第6章討論了文檔嵌入在排序函數和內容重新編碼上下文中的使用。
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第3部分將介紹更復雜的場景，如深度學習機器翻譯和圖像搜索。第7章通過基于神經網絡的方法為你的搜索引擎提供多語言能力來指導你。第8章討論了基于內容的圖像集合的搜索，并使用了深度學習模型。第9章討論了與生產相關的主題，如微調深度學習模型和處理不斷輸入的數據流。
作者簡介：
Tommaso Teofili是一名軟件工程師，他對開源機器學習充滿熱情。作為Apache軟件基金會的成員，他為許多開放源碼項目做出了貢獻，從信息檢索到自然語言處理和機器翻譯等主題。他目前在Adobe工作，開發搜索和索引基礎結構組件，并研究自然語言處理、信息檢索和深度學習等領域。他曾在各種會議上發表過搜索和機器學習方面的演講，包括BerlinBuzzwords、計算科學國際會議、ApacheCon、EclipseCon等。
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簡介：
學習如何解決具有挑戰性的機器學習問題與TensorFlow，谷歌的革命性的新軟件庫的深度學習。如果你有一些基本的線性代數和微積分的背景，這本實用的書介紹了機器學習的基本原理，通過向你展示如何設計系統來檢測圖像中的物體，理解文本，分析視頻，并預測潛在藥物的性能。
TensorFlow深度學習通過實際例子來教授概念，幫助你從頭開始建立深度學習的基礎知識。它是具有設計軟件系統經驗的實踐開發人員的理想選擇，對于熟悉腳本但不一定熟悉設計學習算法的科學家和其他專業人員也很有用。
目錄：
- 深度學習介紹
- 介紹TensorFlow原語
- 編寫更好的函數和類
- 線性和邏輯回歸與TensorFlow
- 完全連接的深層網絡
- Hyperparameter優化
- 卷積神經網絡
- 循環神經網絡
- 強化學習
- 訓練大型深度網絡
- 深度學習展望
作者：
Reza Bosagh Zadeh是Matroid的創始人兼首席執行官，也是斯坦福大學的兼職教授。他的工作重點是機器學習、分布式計算和離散應用數學。他曾在Databricks的技術咨詢委員會任職，自2005年在谷歌的人工智能研究團隊工作以來一直致力于人工智能研究。他的獎項包括KDD最佳論文獎和斯坦福大學Gene Golub杰出論文獎。個人主頁：
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