TensorFlow全栈开发工程实践——做一个全智全能算法

王艳铭，CSIAM中国工业与应用数学学会成员。知名互联网公司信息软件技术架构设计师，政府大数据研究院研发实验技术顾问，研发部署和大数据平台建设首席算法研发团队组长。获得多项相关人工智能创新技术专利，如《通过超参数设置用图像的方法(CNN)解决情感分析》等。擅长Python、C/C++语言及TensorFlow 和PyTorch人工智能开发框架，对大数据和Al 算法理论有深入的研究。

第1章烂熟于心的基础知识

人工智能（Artificial Intelligence，AI)技术的发展推动了其开发框架的流行，这在很大程度上得益于神经网络结构代码的简洁性、分布式深度学习算法的高效性，以及部署的便利性。以往的AI模型对其操作人员要求较高，只有具备较强的专业理论知识，才能驾驭那些深奥难懂的计算机代码，这令很多潜在的用户望而却步。现在只要把必要的机器学习理论烂熟于心，就能使用机器学习理论的算法实现目标。

在以Python为主流语言的各种机器学习库中，NumPy（Numerical Python）、SciPy、Scikit-Leam等算法库都对机器学习理论所蕴含的科学算法进行了梳理、分组和整合。我们几乎不再需要记忆那些“高深”的数学概念和难以理解的数据处理方式，只需使用相应的库和接口调用就能快速实现目标。目前越来越多的高度集成支持库将机器学习理论的若干算法进行黑盒化和简易化，机器学习开发人员不能只满足于会编码，还要打好机器学习理论基础，具备AI算法工程师必须的能力。本章将重点讲解AI理论中涉及的数学知识，以帮助读者理解、掌握和运用AI涵盖的各个知识点。

1.1快速恶补必要的数学知识

我们不宜把高等数学以课程讲解的方式搬到此处，所以，必须寻求一种让具有不同基础的人受益并理解的方式；更不想让本章内容同数学课本上的内容一样，因为本书要达到的目标是让更多的人不畏惧AI理论，先迈过第一道门槛。同时，另外一个问题摆在我们面前，那就是学习的起点在哪里？要具备什么样的教育程度才能听明白？因此，本书大胆提出“初中生都能看懂的高数”，也竭尽全力把复杂和高深的知识讲得通俗易懂，让大多数 AI初学者能有一个好的学习开端并坚持下去。好在机器学习理论经历了几十年的发展，已经十分成熟、完善并产业化，需要“质疑”的内容已经离大多数人很远，暂时放下那些推理和证明，用通俗的逻辑方式去理解是最好的途径。

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本书适合有计算机专业和数学专业背景的初、中级开发者阅读，以便快速掌握和驾驭人工智能全栈技术，也适合作为在职人工智能模型开发人员查询时使用的手册级工具用书，还适合作为中职学校、高等院校及培训机构计算机人工智能和大数据等相关专业的教学用书。