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【導讀】Andrew Trask 是DeepMind的科學家，同時也是OpenMinded的負責人。他著作的《Grokking Deep Learning》(《圖解深度學習》)，由Manning出版社出版，并采用MEAP，從2016年8月開始，一直采用不定期更新的方式放送。時至今日，這本書終于完本啦，完結撒花。本書主打入門教學，書中各種插畫豐富生動，是學習深度學習的入門好書。

Grokking Deep Learning

人工智能是本世紀最令人興奮的技術之一，深度學習在很多方面都是世界上最強大人工智能系統背后的“大腦”。這些系統模仿人類大腦內部的神經元行為，正迅速趕上人類創造者的智力水平，打敗世界圍棋冠軍，在視頻游戲、駕駛汽車、翻譯語言、有時甚至幫助執法部門打擊犯罪方面取得超人的表現。深度學習是一場正在改變全球每個行業的革命。

探索深度學習，更深入地挖掘深度學習的世界。這本書和視頻組合涵蓋一切，你需要真正探索這個令人興奮的世界。

這本書將幫助您真正理解如何從頭開始構建深度學習算法。你將理解深度學習是如何在比人類更高的層次上學習的。你將能夠理解最先進的人工智能背后的“大腦”。此外，與其他假定具有高級微積分知識并利用復雜數學符號的課程不同，如果您是通過高中代數考試的Python黑客，那么您已經準備好了。到最后，你甚至可以造一個人工智能來學習在經典的雅達利游戲中打敗你。

地址：

//livebook.manning.com/#!/book/grokking-deep-learning

代碼地址：

掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的強大功能來應對深度學習的挑戰。本書介紹了深度學習和使用MATLAB的深度學習工具箱。您將看到這些工具箱如何提供實現深度學習所有方面所需的完整功能集。

在此過程中，您將學習建模復雜的系統，包括股票市場、自然語言和僅確定角度的軌道。您將學習動力學和控制，并使用MATLAB集成深度學習算法和方法。您還將使用圖像將深度學習應用于飛機導航。

最后，您將使用慣性測量單元對ballet pirouettes進行分類，并使用MATLAB的硬件功能進行實驗。

你會學到什么

• 使用MATLAB探索深度學習，并將其與算法進行比較
• 在MATLAB中編寫一個深度學習函數，并用實例進行訓練
• 使用與深度學習相關的MATLAB工具箱
• 實現托卡馬克中斷預測

這本書是給誰看的：

工程師、數據科學家和學生想要一本關于使用MATLAB進行深度學習的例子豐富的書。

Vipul Vaibhaw在Github開源了一份關于Pytorch深度學習的書冊，《First steps towards Deep Learning with pyTorch》，這是一本關于深度學習的開源書籍。這本書應該是非數學的，迎合了那些沒有深度學習經驗，數學知識和興趣很少的讀者。這本書旨在幫助讀者邁出深度學習的“第一步”。

• 理解人工神經網絡
• Pytorch介紹
• 如何讓計算機看見？
• 如何讓計算機記憶？
• 下一步

github鏈接：
//github.com/vaibhawvipul/First-steps-towards-Deep-Learning