程序员的AI书 从代码开始
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作者张力柯,潘晖
出版社电子工业出版社
ISBN9787121382703
出版时间2020-02
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数308页
字数430千字
定价109元
货号SC:9787121382703
上书时间2024-10-31
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商品详情
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内容简介:
随着AI技术的普及，如何快速理解、掌握并应用AI技术，成为绝大多数程序员亟需解决的问题。本书基于Keras框架并以代码实现为核心，详细解答程序员学习AI算法时的常见问题，对机器学习、深度神经网络等概念在实际项目中的应用建立清晰的逻辑体系。本书分为上下两篇，上篇（第1～4章）可帮助读者理解并独立开发较简单的机器学习应用，下篇（第5～9章）则聚焦于AI技术的三大热点领域：推荐系统、自然语言处理（NLP）及图像处理。其中，第1章通过具体实例对Keras的机器学习实现进行快速介绍并给出整体概念；第2章从简单的神经元开始，以实际问题和代码实现为引导，逐步过渡到多层神经网络的具体实现上，从代码层面讲解神经网络的工作模式；第3章讲解Keras的核心概念和使用方法，帮助读者快速入门Keras；第4章讲解机器学习中的常见概念、定义及算法；第5章介绍推荐系统的常见方案，包括协同过滤的不同实现及Wide＆Deep模型等；第6章讲解循环神经网络（RNN）的原理及Seq2Seq、Attention等技术在自然语言处理中的应用；第7～8章针对图像处理的分类及目标识别进行深度讨论，从代码层面分析FasterRCNN及YOLOv3这两种典型识别算法；第9章针对AI模型的工程部署问题，引入TensorFlowServing并进行介绍。本书主要面向希望学习AI开发或者转型算法的程序员，也可以作为Keras教材，帮助读者学习Keras在不同领域的具体应用。
目录:
上篇
第1章机器学习的HELLO WORLD2
1.1机器学习简介2
1.2机器学习应用的核心开发流程3
1.3从代码开始6
1.3.1搭建环境6
1.3.2一段简单的代码7
1.4本章小结9
1.5本章参考文献9
第2章手工实现神经网络10
2.1感知器10
2.1.1从神经元到感知器10
2.1.2实现简单的感知器12
2.2线性回归、梯度下降及实现15
2.2.1分类的原理15
2.2.2损失函数与梯度下降16
2.2.3神经元的线性回归实现18
2.3随机梯度下降及实现21
2.4单层神经网络的Python实现23
2.4.1从神经元到神经网络23
2.4.2单层神经网络：初始化25
2.4.3单层神经网络：核心概念27
2.4.4单层神经网络：前向传播28
2.4.5单层神经网络：反向传播29
2.4.6网络训练及调整34
2.5本章小结38
2.6本章参考文献38
第3章上手KERAS39
3.1Keras简介39
3.2Keras开发入门40
3.2.1构建模型40
3.2.2训练与测试42
3.3Keras的概念说明44
3.3.1Model44
3.3.2Layer48
3.3.3Loss65
3.4再次代码实战70
3.4.1XOR运算70
3.4.2房屋价格预测73
3.5本章小结75
3.6本章参考文献76
第4章预测与分类：简单的机器学习应用77
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