【新书】Azure 深度学习，在微软人工智能平台上构建和部署人工智能解决方案 | Deep Learning with Azure，Building and Deploying Artificial Intelligence Solutions on the Microsoft AI Platform，附298页pdf

简介：

与微软的人工智能平台并驾齐驱，学习创新和加速开放和强大的工具和服务，将人工智能带到每个数据科学家和开发人员。人工智能(AI)是新常态,深度学习算法和硬件的创新正在快速发展。这本书由微软的数据科学专家撰写，微软人工智能平台的深度学习帮助你如何在Azure上进行深度学习，并利用深度学习来创建创新和智能的解决方案。

你将学习

• 熟悉微软Azure上用于深度学习的工具、基础架构和服务，如Azure机器学习服务和批量人工智能。
• 使用预先构建的人工智能功能(计算机视觉、OCR、性别、情感、地标检测等)。
• 理解常见的深度学习模型，包括卷积神经网络(CNNs)、递归神经网络(RNNs)、生成对抗网络(GANs)和样本代码，并了解该领域如何演变。
• 在Azure上训练和操作深度学习模型

作者：

Mathew Salvaris博士是微软Azure CAT的高级数据科学家，他与一组数据科学家和工程师一起为微软的云人工智能平台的外部公司构建机器学习和人工智能解决方案。他列举了机器学习和深度学习方面的最新创新，为现实世界的业务问题提供新颖的解决方案，并利用从这些项目中获得的经验来帮助改进微软的云人工智能产品。在加入微软之前，他曾在一家金融科技初创公司担任数据科学家，专门提供机器学习解决方案。

Danielle Dean博士是微软Azure CAT的首席数据科学主管，她领导着一个数据科学家和工程师团队，与外部公司一起利用微软的云人工智能平台构建人工智能解决方案。在此之前，她是诺基亚的一名数据科学家，她通过数据挖掘和数据驱动项目的统计建模，从大数据中产生了商业价值和见解，这些数据驱动项目影响了一系列的业务、产品和计划。