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[付費5元查看完整內容]【干貨書】機器學習編程: 從編碼到深度學習,329頁pdf

您決定研究機器學習 - 無論是因為正在找工作、開始一個新項目，還是只是認為自動駕駛汽車很酷。但應該從哪里開始呢？作為一名軟件開發者，很容易被這些概念所嚇倒。好消息是，這并不需要那么困難。通過一行一行地編寫代碼來掌握機器學習，從簡單的學習程序到真正的深度學習系統。通過分解難以理解的話題使其更易于理解，并通過實際操作來增強自己的信心。

從零開始剝去機器學習的神秘面紗，直到深度學習。機器學習可能會讓人望而卻步，因為它依賴于大多數程序員在日常工作中不會遇到的數學和算法。采用親手操作的方法，自己編寫Python代碼，不使用任何庫來模糊真正發生的事情。在設計中迭代，并隨著進行增加復雜性。

從零開始構建一個使用有監督學習的圖像識別應用。使用線性回歸預測未來。深入了解梯度下降，這是驅動大多數機器學習的基礎算法。創建感知機來分類數據。構建神經網絡來處理更復雜和高級的數據集。使用反向傳播和批處理訓練和完善這些網絡。將神經網絡分層，消除過擬合，并添加卷積，將您的神經網絡轉變為真正的深度學習系統。

從頭開始，通過編碼來掌握機器學習。 這是一本面向那些希望從零開始學習機器學習的開發者的書。機器學習是一個寬廣的領域，沒有任何一本書可以涵蓋所有內容。我們將重點關注當前最為重要的三個機器學習方面：有監督學習、神經網絡和深度學習。在閱讀本書的過程中，我們將深入探討這些術語，但以下是一個概述和一些簡短的定義，幫助您開始：

  1. 有監督學習 (Supervised Learning): 這是機器學習中最常見的方法，它涉及使用帶有標簽的數據來訓練模型。簡單來說，您擁有輸入數據和相應的正確輸出，目標是訓練一個模型，當給定新的、未標記的數據時，可以產生正確的輸出。
  2. 神經網絡 (Neural Networks): 這是一種模仿人腦工作機制的算法，由多個層和節點組成。神經網絡可以從數據中學習和識別復雜的模式，并常用于各種應用，從圖像識別到自然語言處理。
  3. 深度學習 (Deep Learning): 這是神經網絡的一個子集，它使用多層神經網絡（通常是很多層）來處理復雜的數據結構和任務。近年來，由于其在圖像和語音識別等領域的卓越性能，深度學習已經受到了廣泛的關注。 隨著您對本書的深入了解，這些定義將變得更加清晰，而您也將掌握這些核心概念的應用方法。

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相關內容

“機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓 可以自動“ ”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，并利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與統計推斷學聯系尤為密切，也被稱為統計學習理論。算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習算法。很多 問題屬于 ，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。” ——中文維基百科

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[付費5元查看完整內容]【2023新書】人工智能基礎數學:高效和成功人工智能系統數學，605頁pdf

各家公司都在爭先恐后地將人工智能整合到自己的系統和運營中。但是要構建真正成功的解決方案，您需要牢牢掌握基本的數學知識。這本通俗易懂的指南將帶領你了解在人工智能領域蓬勃發展所必需的數學，例如專注于現實世界的應用，而不是密集的學術理論。

工程師、數據科學家和學生都將通過計算機視覺、自然語言處理和自動化系統等流行應用，研究對人工智能至關重要的數學主題，包括回歸、神經網絡、優化、反向傳播、卷積、馬爾可夫鏈等。補充的Jupyter筆記本提供了Python代碼和可視化的示例。無論你是剛剛開始你的職業生涯，還是已經有多年的經驗，這本書都為你提供了深入研究該領域所必需的基礎。

了解驅動AI系統的底層數學，包括生成對抗網絡、隨機圖、大型隨機矩陣、數學邏輯、最優控制等 學習如何將數學方法應用于完全不同領域的不同應用

獲得數學流利性，以解釋和解釋人工智能系統是如何做出決定的 //www.oreilly.com/library/view/essential-math-for/9781098107628/

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[付費5元查看完整內容]【干貨書】Python強化學習算法:學習、理解和開發智能算法以應對人工智能挑戰，356頁pdf，附代碼

強化學習(RL)是人工智能的一個流行和有前途的分支，它涉及建立更智能的模型和代理，這些模型和智能體可以根據不斷變化的需求自動確定理想的行為。本書將幫助你掌握RL算法，并在構建自學習智能體時理解它們的實現。

從介紹強化學習環境中工作所需的工具、庫和設置開始，本書涵蓋了強化學習的構建模塊，并深入研究了基于值的方法，如Q-learning和SARSA算法的應用。您將學習如何使用Q學習和神經網絡的組合來解決復雜問題。此外，在學習DDPG和TD3確定性算法之前，我們還將學習策略梯度方法TRPO和PPO，以提高性能和穩定性。本書還介紹了模仿學習技術的工作原理，以及Dagger如何教會智能體駕駛。您將發現進化策略和黑盒優化技術，并了解它們如何改進RL算法。最后，你將學習探索方法，如UCB和UCB1，并開發一個名為ESBAS的元算法。

讀完本書后，你將使用關鍵的強化學習算法來克服現實應用中的挑戰，并成為強化學習研究社區的一員。 //github.com/PacktPublishing/Reinforcement-Learning-Algorithms-with-Python

內容目錄：

1 The Landscape of Reinforcement Learning 2 Implementing RL Cycle and OpenAI Gym 3 Solving Problems with Dynamic Programming 4 Q-Learning and SARSA Applications 5 Deep Q-Network 6 Learning Stochastic and PG Optimization 7 TRPO and PPO Implementation 8 DDPG and TD3 Applications 9 Model-Based RL 10 Imitation Learning with the DAgger Algorithm 11 Understanding Black-Box Optimization Algorithms 12 Developing the ESBAS Algorithm 13 Practical Implementation for Resolving RL Challenges

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[付費5元查看完整內容]【干貨書】海量圖分析算法，632頁pdf

”圖。這么簡單的想法。將問題映射到圖上，然后通過搜索圖或探索圖的結構來解決它。還有什么比這更容易的呢?然而，事實證明，使用圖表是一個巨大而復雜的領域。跟上潮流是一項挑戰。為了跟上進度，您只需要一個了解大多數圖表工作人員的編輯，并讓他收集近70名研究人員來總結他們的圖表工作。結果就是《海量圖分析》這本書。”

  • Timothy G. Mattson，英特爾公司高級首席工程師

大規模圖分析方面的專業知識是解決現實世界的重大挑戰的關鍵，從醫療保健到可持續性，到檢測內部威脅、網絡防御等。這本書提供了大規模圖分析的全面介紹，從思想領袖橫跨學術界，行業，和政府的貢獻。

大規模圖分析將有利于學生，研究人員，和學術界實踐者，國家實驗室，和行業誰希望了解最先進的算法，模型，框架和軟件在大規模圖分析。

這本書的目標是學術界、國家實驗室和工業界的學生、研究人員和從業者，他們希望獲得海量尺度分析的最先進的算法、模型、框架和軟件。這本書包含了在大規模圖分析領域的主要作者的章節的全面集合。章節分為五個部分:第一部分:算法:搜索和路徑(第1 - 2章)，第二部分:算法:結構(第3 - 6章)，第2部分:算法和應用(第7 - 11章)，第5部分:模型(第12 - 14章)，第5部分:框架和軟件(第15 - 20章)。

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[付費5元查看完整內容]【干貨書】面向程序員的機器學習與人工智能的教科書，681頁DF

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

  1. An Introduction to TensorFlow Lite

  2. Using TensorFlow Lite in Android Apps

  3. Using TensorFlow Lite in iOS Apps

  4. An Introduction to TensorFlow.js

  5. Coding Techniques for Computer Vision in TensorFlow.js

  6. Reusing and Converting Python Models to JavaScript

  7. Transfer Learning in JavaScript

  8. Deployment with TensorFlow Serving

  9. AI Ethics, Fairness, and Privacy

Index

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[付費5元查看完整內容]【MIT干貨書】機器學習算法視角，126頁pdf

這本書將理論計算機科學和機器學習連接起來，探索雙方可以相互促進什么。它強調需要靈活、易于處理的模型，以便更好地捕捉機器學習的難點。理論計算機科學家將介紹機器學習的重要模型和該領域的主要問題。機器學習研究人員將以一種可訪問的格式介紹前沿研究，并熟悉現代算法工具包，包括矩的方法，張量分解和凸規劃松弛。最壞情況分析之外的處理是建立對實踐中使用的方法的嚴格理解，并促進發現令人興奮的、解決長期存在的重要問題的新方法。

//www.cambridge.org/hk/academic/subjects/computer-science/pattern-recognition-and-machine-learning/algorithmic-aspects-machine-learning?format=PB

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[付費5元查看完整內容]【干貨書】高級應用深度學習，294頁pdf

使用高級架構開發和優化深度學習模型。這本書教你錯綜復雜的細節和微妙的算法，是卷積神經網絡的核心。在高級應用深度學習中，您將學習CNN的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

在此過程中，您將了解CNN中的基本操作，如卷積和池化，然后了解更高級的架構，如inception networks、resnets等等。當這本書討論理論主題時，你會發現如何有效地與Keras工作，其中有許多技巧和提示，包括如何用自定義回調類自定義Keras登錄，什么是迫切執行，以及如何在你的模型中使用它。最后，您將學習對象檢測是如何工作的，并在Keras和TensorFlow中構建YOLO(只查看一次)算法的完整實現。在書的最后，你將實現各種各樣的模型在Keras和學習許多高級技巧，將把你的技能到下一個水平。

你將學到什么

  • 看看卷積神經網絡和目標檢測是如何工作的
  • 在磁盤上的權值和模型
  • 暫停訓練，在稍后的階段重新開始
  • 在代碼中使用硬件加速
  • 使用數據集TensorFlow抽象和使用預先訓練的模型和遷移學習
  • 刪除和添加層到預先訓練的網絡，使其適應您的特定項目
  • 將預先訓練好的模型(如Alexnet和VGG16)應用到新的數據集

這本書是給誰的

  • 擁有中級到高級Python和機器學習技能的科學家和研究人員。此外，還需要Keras和TensorFlow的中級知識。
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[付費5元查看完整內容]【2020新書】深度學習視覺系統，Deep Learning for Vision Systems, 396頁pdf

計算機視覺是許多前沿創新的核心，包括自動駕駛汽車、無人機、增強現實、面部識別等等。由于人工智能和深度學習(DL)的快速發展，每天都有驚人的新的計算機視覺應用程序被開發出來。這本《深度學習視覺系統》教你的概念和工具，建立智能，可擴展的計算機視覺系統，可以識別和反應的對象，在圖像，視頻，和現實生活。有了作者Mohamed Elgendy的專家指導和現實世界項目的說明，您將最終掌握最先進的深度學習技術，這樣您就可以構建、貢獻和領導令人興奮的計算機視覺領域!

對這項技術

通過使用深度神經網絡，人工智能系統根據它們對輸入數據的感知做出決策。基于深度學習的計算機視覺(CV)技術，增強和解釋視覺感知，使圖像識別、生成和分類等任務成為可能。CV的令人興奮的進步已經在包括機器人、自動化、農業、醫療保健和安全在內的廣泛行業中產生了解決方案。在許多情況下，CV被認為比人類視覺更準確，這是一個重要的區別，當你想到CV程序可以檢測皮膚癌或在醫學診斷掃描中發現異常時。無論我們談論的是自動駕駛汽車還是拯救生命的醫療項目，毫無疑問，計算機視覺的深度學習應用正在改變世界。

百度網盤：鏈接: //pan.baidu.com/s/1nhgWcnW4Yf8f40DF3zGdHg 提取碼: 9vzk

關于這本書 深度學習視覺系統教你應用深度學習技術來解決真實世界的計算機視覺問題。DL和CV專家Mohamed Elgendy以其簡單易懂的風格向您介紹了視覺直覺的概念——機器如何學習理解它所看到的東西。然后你將探索不同簡歷應用中的DL算法。你將深入到簡歷解釋系統或管道的不同部分。使用Python、OpenCV、Keras、Tensorflow和Amazon的MxNet，您將發現解決CV問題的高級DL技術。

我們聚焦的應用包括圖像分類、分割、字幕描述、生成以及人臉識別和分析。您還將學習最重要的深度學習體系結構，包括人工神經網絡(ANNs)、卷積網絡(cns)和遞歸網絡(RNNs)，您可以將這些知識應用到相關的深度學習學科，如自然語言處理和語音用戶界面。來自Amazon、谷歌和Facebook的真實的、可擴展的項目把這一切都帶回家了。有了這本無價的書，你將獲得必要的技能，以建立驚人的端到端的CV項目，解決現實世界的問題。

里面有什么

  • 計算機視覺概論
  • 深度學習和神經網絡
  • 轉移學習和先進的CNN架構
  • 圖像分類和字幕
  • 使用YOLO、SSD和R-CNN進行目標檢測
  • 風格轉移
  • AI倫理
  • 實際項目

目錄：

Part I. DEEP LEARNING FOUNDATION

  1. Introduction to Computer Vision
  2. Deep learning and neural networks
  3. Convolutional Neural Networks (CNNs)
  4. Improving deep neural networks and hyperparameters tuningart I. Image Classification and Object Detection
  5. Advanced CNN architectures
  6. Transfer learning
  7. Object detection with YOLO, SSD and R-CNNPART III. Generative Models
  8. Generative Adversarial Networks (GANs)
  9. DeepDream and Neural Style Transfer
  10. Visual Embeddings
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