【2022新书】应用深度学习：工具、技术与实现，355页pdf

这本书集中在使用企业框架和技术的人工智能的应用方面。本书在本质上是应用的，将使读者具备交付企业ML技术所需的技能和理解。它将对人工智能和数据科学等学科的本科生和研究生，以及从事数据分析和机器学习任务的工业从业者有价值。这本书涵盖了该领域的所有关键概念方面，并为所有感兴趣的方面提供了一个基础来开发他们自己的人工智能应用程序。

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

我们现在开始看到人工智能(AI)在各行各业的广泛使用。从家庭中的Alexa到未来无人驾驶汽车的承诺。人工智能的许多方面已经从纯理论领域过渡到应用领域。因此，不像传统的大学课程，这本书提供了一个介绍性的指南，那些希望pick up AI，并应用它解决现实世界的问题。我们从未见过围绕人工智能应用的这么多框架。随着谷歌、微软(Microsoft)、IBM、Facebook和英伟达(NVidia)等许多大型组织提供了广泛的人工智能技术，随着我们继续看到人工智能的发展，争夺市场份额的竞赛正在展开。这意味着大大小小的企业都在越来越多地寻求使用这些技术来开始开发解决方案，以解决他们自己独特的问题。这本书是及时的，因为它的根本目标是弥合组织提供的良好支持框架与任何有学习应用AI愿望的人之间的差距。

本书将为您提供必要的工具，以快速跟踪端到端人工智能解决方案的发展。这将帮助你构建AI系统来解决古老的问题，甚至生成具有重大和深远影响的新产品。对于任何正在考虑从事人工智能职业的人来说，现在是最好的开始时机。这本书将向你展示如何使用Scikit-Learn等框架开发传统AI应用程序，并向你介绍使用谷歌、TensorFlow Serving和Docker的TensorFlow框架进行深度学习(DL)。传统的机器学习框架将使用RAPIDS进行扩展，以展示如何加速机器学习管道以加快模型部署。这本书将介绍DL算法的深入概念，如卷积神经网络(CNNs)，长期短期记忆(LSTM)网络，自动编码器(AE)和生成对抗神经网络(GANs)。完成这本书，你将有必要的知识，自信地开始在应用人工智能的职业生涯。