如果你想从程序员转行做人工智能专家,这是一个理想的起点。基于Laurence Moroney非常成功的AI课程,这本介绍性的书提供了一个动手、代码优先的方法来帮助你建立信心,同时你学习关键主题。

您将了解如何实现机器学习中最常见的场景,如计算机视觉、自然语言处理(NLP)和针对Web、移动、云和嵌入式运行时的序列建模。大多数关于机器学习的书都是从大量的高等数学开始的。本指南建立在让您直接使用代码的实际经验基础上。

https://www.oreilly.com/library/view/ai-and-machine/9781492078180/#:~:text=Book%20description,while%20you%20learn%20key%20topics.

你将学习:

  • 如何构建TensorFlow模型
  • 通过代码示例学习机器学习的基础知识
  • 如何实现计算机视觉,包括图像的特征检测
  • 如何使用自然语言处理对单词和句子进行标记和排序
  • Android和iOS模型的嵌入方法
  • 如何通过TensorFlow服务端在网络和云上部署服务模型
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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