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在過去的幾年中，深度學習的研究進展迅速。框架和庫不斷地被開發和更新。然而，我們仍然缺乏關于如何服務、部署和擴展深度學習模型的標準化解決方案。深度學習基礎設施還不是很成熟。這本書積累了一套關于如何構建魯棒和可擴展的機器學習應用程序的最佳實踐和方法。它涵蓋了從數據處理和訓練到部署和維護的整個生命周期。它將幫助您了解如何將軟件社區中普遍接受和應用的方法轉移到深度學習項目中。對于沒有什么軟件背景的研究人員，沒有多少機器學習經驗的軟件工程師，或者有抱負的機器學習工程師來說，這是一個很好的選擇。

構建、訓練、部署、擴展和維護深度學習模型。通過實際示例了解ML基礎結構和MLOps。

你會學到什么?

編寫深度學習代碼的最佳實踐 如何單元測試和調試機器學習代碼 如何構建和部署有效的數據管道 如何為深度學習模型服務 如何部署和擴展應用程序 什么是MLOps以及如何構建端到端管道 這本書是給誰看的? 從深度學習開始的軟件工程師 軟件工程背景有限的機器學習研究人員 尋求加強知識的機器學習工程師 希望生產模型并構建面向客戶的應用程序的數據科學家 你將使用什么工具?

Tensorflow, Flask, uWSGI, Nginx, Docker, Kubernetes, Tensorflow Extended，谷歌Cloud, Vertex AI

GPT-3:帶大型語言模型的NLP是一種獨特的、實用的生成式預訓練Transformer 3，這是OpenAI在2020年推出的著名的AI語言模型。這個模型能夠處理各種各樣的任務，比如對話、文本完成，甚至編碼，性能非常好。自發布以來，API已經為數量驚人的應用程序提供了動力，這些應用程序現在已經成長為成熟的初創公司，產生了商業價值。這本書將深入探討GPT-3是什么，為什么它很重要，它能做什么，已經用它做了什么，如何訪問它，以及如何從零開始構建一個GPT-3支持的產品。

這本書是為那些想要了解GPT-3的范圍和性質的人準備的。本書將從多個角度評估GPT-3 API，并討論由GPT-3支持的新興新興經濟的各個組成部分。這本書將著眼于GPT-3對創造者經濟、無代碼和人工通用智能等重要AI趨勢的影響，并將使讀者能夠組織他們的想象力想法，并將其從純粹的概念轉化為現實。

本書的第一部分涵蓋了OpenAI API的基礎。在本書的第二部分，我們探索了圍繞GPT-3有機進化的生態系統。第一章列出了背景和基本定義，需要輕松地移動這些主題。在第二章中，我們將深入探討API，將其分解為最重要的元素，如引擎和端點，為希望與它們進行更深層次交互的讀者描述它們的目的和最佳實踐。第三章為你的第一個基于GPT-3的應用提供了一個簡單而有趣的配方。然后，將焦點轉移到令人興奮的AI生態系統，在第四章中，我們采訪了一些最成功的基于GPT-3的產品和應用的創始人，他們的經驗與該模式在商業規模上的互動。第五章著眼于企業如何看待GPT-3及其采用潛力。在第六章中，我們討論了廣泛采用GPT-3帶來的問題，如誤用和偏見，以及解決這些問題的進展。最后，在第七章中，我們展望未來，帶領您了解隨著GPT-3融入更廣泛的商業生態系統，最令人興奮的趨勢和可能性。

這本書集中在使用企業框架和技術的人工智能的應用方面。本書在本質上是應用的，將使讀者具備交付企業ML技術所需的技能和理解。它將對人工智能和數據科學等學科的本科生和研究生，以及從事數據分析和機器學習任務的工業從業者有價值。這本書涵蓋了該領域的所有關鍵概念方面，并為所有感興趣的方面提供了一個基礎來開發他們自己的人工智能應用程序。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-04420-5

我們現在開始看到人工智能(AI)在各行各業的廣泛使用。從家庭中的Alexa到未來無人駕駛汽車的承諾。人工智能的許多方面已經從純理論領域過渡到應用領域。因此，不像傳統的大學課程，這本書提供了一個介紹性的指南，那些希望pick up AI，并應用它解決現實世界的問題。我們從未見過圍繞人工智能應用的這么多框架。隨著谷歌、微軟(Microsoft)、IBM、Facebook和英偉達(NVidia)等許多大型組織提供了廣泛的人工智能技術，隨著我們繼續看到人工智能的發展，爭奪市場份額的競賽正在展開。這意味著大大小小的企業都在越來越多地尋求使用這些技術來開始開發解決方案，以解決他們自己獨特的問題。這本書是及時的，因為它的根本目標是彌合組織提供的良好支持框架與任何有學習應用AI愿望的人之間的差距。

本書將為您提供必要的工具，以快速跟蹤端到端人工智能解決方案的發展。這將幫助你構建AI系統來解決古老的問題，甚至生成具有重大和深遠影響的新產品。對于任何正在考慮從事人工智能職業的人來說，現在是最好的開始時機。這本書將向你展示如何使用Scikit-Learn等框架開發傳統AI應用程序，并向你介紹使用谷歌、TensorFlow Serving和Docker的TensorFlow框架進行深度學習(DL)。傳統的機器學習框架將使用RAPIDS進行擴展，以展示如何加速機器學習管道以加快模型部署。這本書將介紹DL算法的深入概念，如卷積神經網絡(CNNs)，長期短期記憶(LSTM)網絡，自動編碼器(AE)和生成對抗神經網絡(GANs)。完成這本書，你將有必要的知識，自信地開始在應用人工智能的職業生涯。

如果你想從程序員轉型為AI專家，這是一個理想的起點。基于Laurence Moroney極其成功的AI課程，這本介紹性的書提供了一個動手實踐，代碼優先的方法，幫助您建立信心，而您學習關鍵主題。

您將了解如何實現機器學習中最常見的場景，如計算機視覺、自然語言處理(NLP)，以及web、移動、云和嵌入式運行時的序列建模。大多數關于機器學習的書籍都是從令人生畏的高等數學開始的。本指南建立在讓您直接使用代碼的實踐經驗的基礎上。

你將學習: 如何使用TensorFlow建立模型 通過代碼示例學習機器學習的基礎知識 如何實現計算機視覺，包括圖像中的特征檢測 如何使用自然語言處理來標記和排列單詞和句子 在Android和iOS中嵌入模型的方法 如何使用TensorFlow服務在網絡和云上部署模型

//www.oreilly.com/library/view/ai-and-machine/9781492078180/

歡迎來到《程序員的人工智能和機器學習》，這是我多年來一直想寫的書，但由于機器學習(ML)的最新進展，特別是TensorFlow，它才真正成為可能。本書的目標是為你做準備，作為一個程序員，許多場景，你可以解決機器學習，目的是促使你成為一個ML和AI開發人員，而不需要博士學位!我希望你會發現它是有用的，它將增強你的信心，開始這一美妙和有價值的旅程。

這本書主要由兩部分組成。第一部分(1-11章)討論了如何使用TensorFlow為各種場景構建機器學習模型。它帶你從最初的原理——用一個只包含一個神經元的神經網絡建立一個模型——到計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分(12-20章)將介紹如何將模型放在Android和iOS上，在瀏覽器中使用JavaScript，并通過云提供服務。大多數章節都是獨立的，所以你可以順便學習一些新的東西，或者，當然，你可以從頭到尾讀一遍。

目錄內容： Foreword

Preface I. Building Models

1. Introduction to TensorFlow

2. Introduction to Computer Vision

3. Going Beyond the Basics: Detecting Features in Images

4. Using Public Datasets with TensorFlow Datasets

5. Introduction to Natural Language Processing

6. Making Sentiment Programmable Using Embeddings

7. Recurrent Neural Networks for Natural Language Processing

8. Using TensorFlow to Create Text

9. Understanding Sequence and Time Series Data

10. Creating ML Models to Predict Sequences

11. Using Convolutional and Recurrent Methods for Sequence Models

II. Using Models

12. An Introduction to TensorFlow Lite

13. Using TensorFlow Lite in Android Apps

14. Using TensorFlow Lite in iOS Apps

15. An Introduction to TensorFlow.js

16. Coding Techniques for Computer Vision in TensorFlow.js

17. Reusing and Converting Python Models to JavaScript

18. Transfer Learning in JavaScript

19. Deployment with TensorFlow Serving

20. AI Ethics, Fairness, and Privacy

Index

在生產中使用端到端示例構建和部署機器學習和深度學習模型。

本書以機器學習模型部署過程及其相關挑戰為重點。接下來，它涵蓋了使用不同的web框架(如Flask和Streamlit)構建和部署機器學習模型的過程。關于Docker的那一章將介紹如何打包和包含機器學習模型。本書還說明了如何使用Kubernetes建立和訓練大規模的機器學習和深度學習模型。

對于那些希望通過采用預構建模型并將其部署到生產環境中來提高機器學習水平的人來說，這本書是一個很好的起點。它還為那些想要超越Jupyter ，在云環境下進行大規模訓練的人提供了指導。書中提供的所有代碼都以Python腳本的形式提供給您，您可以嘗試這些示例并以有趣的方式擴展它們。

你將學會 :

使用Kubernetes大規模構建、訓練和部署機器學習模型

將任何類型的機器學習模型容器化，并使用Docker在任何平臺上運行

使用Flask和Streamlit框架部署機器學習和深度學習模型

學習設計、構建和部署由機器學習(ML)支持的應用程序所必需的技能。通過這本親力親為的書，您將構建一個示例ML驅動的應用程序，從最初的想法到部署的產品。數據科學家、軟件工程師和產品經理—包括有經驗的實踐者和新手—將逐步學習構建真實的ML應用程序所涉及的工具、最佳實踐和挑戰。

作者Emmanuel Ameisen是一位經驗豐富的數據科學家，他領導了一個人工智能教育項目，通過代碼片段、插圖、截圖和對行業領袖的采訪展示了實用的ML概念。第1部分將告訴您如何計劃ML應用程序并度量成功。第2部分解釋了如何構建一個工作的ML模型。第三部分演示了改進模型的方法，直到它滿足您最初的設想。第4部分介紹部署和監控策略。

這本書會對你有所幫助:

• 定義你的產品目標，設置一個機器學習問題
• 快速構建第一個端到端管道并獲取初始數據集
• 訓練和評估您的ML模型并解決性能瓶頸
• 在生產環境中部署和監控您的模型