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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。

書名： Python Machine Learning (3nd edition)

主要內容： Python Machine Learning第三版是有關使用Python進行機器學習和深度學習的全面指南。它既是清晰的分步教程，又是構建機器學習系統時將不斷參考的參考書目。本書包含清晰的解釋，可視化效果和工作示例，深入介紹了所有基本的機器學習技術。有些書只教您遵循說明，而Raschka和Mirjalili則教機器學習背后的原理，使您可以自己構建模型和應用程序。這個新的第三版針對TensorFlow 2.0和scikit-learn的最新添加進行了更新。它已擴展為涵蓋兩種最先進的機器學習技術：強化學習和生成對抗網絡。

作者簡介： Sebastian Raschka 從密歇根州立大學獲得博士學位，在計算生物學領域開發新的計算方法。2018年夏天，他加入威斯康星大學麥迪遜分校，擔任統計學助理教授。除此之外，他的研究活動還包括開發新的深度學習架構，以解決生物測定領域的問題。Sebastian Raschka 在Python編程方面有多年的經驗，多年來他舉辦了幾次關于數據科學和機器學習實際應用的研討會，并進行了深入的學習，包括在Python科學計算領先會議SciPy上的機器學習教程。Sebastian Raschka 喜歡寫和談論數據科學、機器學習和Python，他非常有動力幫助人們開發數據驅動的解決方案，而不一定需要機器學習背景。他的工作和貢獻最近獲得了2016-2017年度系優秀研究生獎的認可。個人主頁：//sebastianraschka.com/

Vahid Mirjalili，密歇根州立大學計算機科學與工程專業的博士生。2014年，他獲得了我的第一個機械工程博士學位，研究生物分子結構大規模計算模擬的新方法。他的研究重點是機器學習和計算機視覺領域的深度學習的應用。個人主頁：

主題： Machine learning over real-time streaming data with TensorFlow

報告簡介： 在流數據上應用機器學習來發現有用的信息一直是人們感興趣的話題。在物聯網傳感器、網絡交易、全球定位系統位置或社交媒體更新等許多現實應用中，不斷產生大量數據。關鍵是要有一個能夠可靠和方便地接收、預處理和提供數據的數據管道，以便進行模型推理和訓練。Yong Tang使用TensorFlow開發了用于流數據處理的TensorFlow I/O包。TensorFlow I/O由TensorFlow項目的SIG IO開發，是一個軟件包，主要關注TensorFlow的數據I/O、流和文件格式。除了機器學習本身之外，它還支持各種各樣的開源軟件和框架。在流數據領域，TensorFlow I/O為Apache Kafka、AWS kinisis和Google Cloud PubSub提供支持，這是目前應用最廣泛的流框架。TensorFlow I/O構建在tf.data之上，與簡潔的tf.keras API完全兼容。這意味著使用Kafka、kinisis和PubSub對流式數據進行模型推斷可以像一行代碼一樣簡單。再加上tf.data中的數據轉換功能，還可以直接對成批流數據進行模型訓練。除了流輸入外，TensorFlow I/O還提供流輸出支持，使得機器學習算法實時生成的數據可以返回到Kafka，從而允許其他應用程序連續接收數據。有了輸入和輸出支持，就可以用最少的組件構建以TensorFlow為中心的流媒體管道，這從長遠來看大大減少了基礎設施的維護。您將看到一個演示，展示了TensorFlow I/O使用的便利性，以及使用完整的流數據管道輕松進行機器學習的能力。

嘉賓介紹： 唐勇是美孚電子的工程總監。他為開源社區的不同容器和機器學習項目做出了貢獻。他最近的研究重點是機器學習中的數據處理。他是TensorFlow項目的提交者和SIG I/O負責人，并因對TensorFlow的貢獻而獲得了谷歌的開源同行獎。除了TensorFlow，唐勇還為開源社區的許多其他項目做出了貢獻，并且是Docker和CoreDNS項目的提交者。

報告主題： TensorFlow, open source, and IBM

報告摘要： IBM長期致力于為客戶帶來最大利益的開源項目，并且公司多年來一直致力于為企業數據科學問題構建負責任的解決方案。本報告了解IBM在開源軟件TensorFlow，構建AI解決方案中的作用，以及IBM對最新版本（2.0）的興奮之處。

嘉賓介紹： Fred Reiss，加州大學伯克利分校博士，現在是位于舊金山的IBM Spark技術中心的首席架構師，并且是該中心的創始員工之一。 在此之前，他曾在IBM Research – Almaden工作，從事SystemML和SystemT項目以及DB2 with BLU Acceleration的研究原型。 弗雷德（Fred）擁有超過25種經過同行評審的出版物和6項專利。

主題： TensorFlow community announcements

摘要： Kemal El Moujahid透露了TensorFlow社區令人興奮的發展。加入以了解TensorFlow團隊如何為開發人員和企業成功提供新的和改進的資源。

邀請嘉賓： Kemal El Moujahid，是Google TensorFlow的產品總監。他熱衷于解決AI的重大問題并建立充滿活力的開發者社區。此前，凱末爾（Kemal）領導了Facebook的虛擬助手M，Messenger Platform和Wit.ai。凱末爾（Kalal）擁有巴黎高等理工學院和巴黎電信的學位，以及斯坦福大學商學院的MBA學位。

報告主題：Advanced model deployments with TensorFlow Serving

報告摘要：

TensorFlow服務是TensorFlow生態系統的基石之一。它極大地簡化了機器學習模型的部署，并加速了模型的部署。不幸的是，機器學習工程師不熟悉TensorFlow服務的細節，他們錯過了顯著的性能提升。Hannes Hapke簡要介紹了TensorFlow服務，然后深入介紹了高級設置和用例。他介紹了先進的概念和實施建議增加TensorFlow服務設置的性能,其中包括客戶如何請求服務器模型的元信息模型,選擇最優預測模型優化吞吐量的概述,批處理請求提高吞吐量性能,支持模型的一個示例實現A / B測試,和監控TensorFlow服務設置的概述。

邀請嘉賓：

Hannes Hapke是一位機器學習愛好者和谷歌開發專家。他將深度學習應用于各種計算機視覺和自然語言問題，主要興趣在于機器學習基礎設施和自動化模型工作流。Hannes是《自然語言處理在行動中的作用》一書的合著者，他正在為O 'Reilly使用TensorFlow構建機器學習管道。

報告主題：Building contextual AI assistants with machine learning and open source tools

報告摘要：泰勒·鄧恩（Tyler Dunn）通過引入基于機器學習的對話管理方法，挑戰了聊天機器人開發的常規方法。您將學習對話式AI的基礎知識，自然語言和對話管理背后的機器學習技術，以及使用Rasa Stack的基礎知識。RasaStack是一種基于ML的開源框架，使開發人員能夠在內部構建上下文助手。

邀請嘉賓：Tyler Dunn，是位于柏林的初創公司Rasa的產品經理，他專注于使開發人員能夠構建最佳的對話體驗并將其部署到生產中。之前，Ty是一名軟件工程師，最近是另一家對話式AI初創公司的研究團隊的成員。他有興趣使用這項技術來改善我們處理和應對每天所面臨的越來越多的信息和復雜性的方式。Ty擁有密歇根大學計算機科學專業的認知科學學士學位。

報告主題：For AI to thrive, failure is necessary: A practical guide (sponsored by IBM Watson)

報告核心：

Ritika Gunnar通過研究分析為什么需要關注組織的文化并建立以數據為中心的方法來組建一個強大的，支持AI的組織。

嘉賓簡介

Ritika Gunnar ，IBM數據和AI專家服務與學習的副總裁。她和她的團隊一起通過數據優先和AI優先的方法與客戶合作，并使用基于知識的技能幫助實施數據和AI解決方案，以加快數據和AI企業功能的采用。之前，Ritika曾擔任IBM Watson產品副總裁，負責Watson的所有數據和AI產品組合，定義了產品組合戰略，產品執行和推動業務成果。她曾擔任IBM全球云和認知GTM組織的副總裁；曾擔任IBM數據和分析業務副總裁，負責制定IBM數據平臺，數據科學和分析實踐的戰略和執行；她領導并管理著IBM的主數據管理和信息集成與治理業務以及IBM的數據倉庫和分析業務。她于1999年以軟件工程師的身份加入IBM。Ritika擁有德克薩斯大學奧斯汀分校的計算機科學學士學位和商業管理碩士學位。

報告主題：Building and deploying AI applications and systems at scale

報告摘要：Ben Lorica和Roger Chen回顧了當今公司如何構建AI應用程序。

邀請嘉賓：

Ben Lorica，是O'Reilly的首席數據科學家。Ben在各種環境中應用了商業智能，數據挖掘，機器學習和統計分析，包括直接營銷，消費者和市場研究，定向廣告，文本挖掘和金融工程。他的背景包括在一家投資管理公司，互聯網初創公司和金融服務公司任職。

羅杰·陳（Roger Chen），是Computable 聯合創始人兼首席執行官，還是O'Reilly人工智能會議的計劃主席。在此之前，他是O'Reilly AlphaTech Ventures（OATV）的負責人，在那里他投資于早期創業公司并與之合作，主要從事數據，機器學習和機器人技術領域。羅杰（Roger）具有深厚的動手技術歷史。在初創公司和風險投資之前，他是Oracle，EMC和Vicor 的工程師。他還開發了新型納米和量子光學技術為加州大學伯克利分校的博士研究員。羅杰擁有波士頓大學的學士學位和加州大學伯克利分校博士學位，無論是在電氣工程。

報告主題：Deploying machine learning models on the edge

報告摘要： 當物聯網遇到人工智能時，大數據，云計算和智能邊緣方面的新一輪創新開始。據估計，到2020年，個人或企業物聯網設備每天將產生250 PB的數據。邊緣計算非常適合處理此數據，因為邊緣計算提供了一種在本地計算設備而非云或遠程數據中心收集和處理數據的方法。它對物聯網應用具有兩個主要優勢：實時數據分析和減少向云的數據傳輸。因此，物聯網設備的延遲減少，并且對狀態變化的反應更快。作為邊緣計算的一部分，智能邊緣旨在將預測分析引入邊緣設備。 Yan Zhang和Mathew Salvaris探索了在邊緣部署機器學習模型的方法，實踐和工具，提供了使用Python創建預訓練的ML模型，將其打包在Docker容器中以及按以下方式部署的逐步指南。邊緣設備上的本地服務。他們概述了如何測試和驗證每個步驟以及發現您可能遇到的陷阱。

邀請嘉賓：Yan Zhang (Microsoft)、 Mathew Salvaris (Microsoft)

嘉賓簡介

Yan Zhang是Microsoft Cloud and Enterprise數據小組算法和數據科學團隊的高級數據科學家。她建立了預測分析模型，并在云機器學習平臺上推廣了機器學習解決方案。她最近的研究包括醫療領域的成本預測和欺詐索賠檢測，物聯網應用程序的預測性維護，客戶細分和文本挖掘。此前，她是錫拉丘茲大學（Syracuse University）的研究教員。Yan擁有佛蒙特大學計算機科學系的數據挖掘博士學位。她是23種出版物的作者，其中包括期刊文章，會議論文和博客文章。她的第一篇論文獲得了第17屆IEEE最佳論文獎人工智能工具國際會議。她是2015年9月出版的《使用Microsoft Azure機器學習進行預測性分析》（第二版）的審稿人之一。

Mathew Salvaris是Microsoft的數據科學家。以前，Mathew是一家小型創業公司的數據科學家，該公司為基金經理提供分析。UCL認知神經科學研究所的博士后研究員，在帕特里克·哈格德（Patrick Haggard）的自愿和自由意志領域工作，設計了模型，使用腦電圖（EEG）實時解碼運動皮層中的人類決策；他是埃塞克斯大學腦計算機接口小組的博士后，在那里他從事BCI的計算機鼠標控制工作。Mathew擁有腦機接口博士學位和分布式人工智能理學碩士學位。