虽然许多AI入门指南都是微积分书籍的伪装,但这本书基本上避开了数学。相反,作者Jeff Prosise帮助工程师和软件开发人员建立对AI的直观理解,以解决业务问题。需要创建一个系统来检测雨林中非法伐木的声音,分析文本的情感,或预测旋转机械的早期故障?这本实用的书教你将AI和机器学习应用于你的公司所需的技能。 Applied Machine Learning and AI for Engineers提供了来自Prosise在世界各地的公司和研究机构教授的AI和ML课程的示例和说明。本书没有多余的内容,也没有可怕的公式——只是为工程师和软件开发人员提供了一个快速的开始,并配有动手实践的示例。 本书将帮助你:

了解什么是机器学习和深度学习以及它们可以完成什么 * 了解流行的学习算法的工作原理以及何时应用它们 * 使用Scikit-Learn在Python中构建机器学习模型,使用Keras和TensorFlow构建神经网络 * 训练和评分回归模型以及二分类和多分类模型 * 建立人脸识别模型和目标检测模型 * 建立语言模型,以响应自然语言查询并将文本翻译为其他语言 * 使用认知服务将AI注入到你编写的应用程序中

https://www.oreilly.com/library/view/applied-machine-learning/9781492098041/

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