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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欢迎学习Python的基础知识。不仅仅是高级语法和编写干净代码的熟练技巧的集合,您将学习如何通过使用命令行和其他专业工具(如代码格式化器、类型检查器、linters和版本控制)来提高您的Python编程技能。

Sweigart带您通过设置开发环境、命名变量和提高可读性的最佳实践,然后处理文档、组织和性能度量,以及面向对象设计和编程面试中常用的Big-O算法分析。你所学的技能将会提高你编程的能力——不仅仅是用Python,而是用任何语言。

https://nostarch.com/beyond-basic-stuff-python

你将学习:

  • 编码风格,以及如何使用Python的黑色自动格式化工具来更简洁的代码
  • bug的常见来源,以及如何使用静态分析器检测它们
  • 如何使用Cookiecutter模板工具在你的代码项目中构造文件
  • 函数式编程技术,如lambda和高阶函数
  • 如何使用Python内置的timeit和cProfile模块来配置代码的速度
  • Big-O算法分析背后的计算机科学
  • 要使您的注释和文档字符串提供信息,以及编写它们的频率
  • 在面向对象编程中如何创建类,以及为什么它们被用于组织代码
  • 在本书的末尾,您将阅读两个经典命令行游戏的详细源代码分解,它们是河内塔(一个逻辑谜题)和四人一排(一个双人游戏),以及它们的代码是如何遵循本书的最佳实践的。你可以通过自己实施这个计划来测试你的技能。
  • 当然,没有哪本书可以使您成为专业的软件开发人员。但是,在Python的基础知识之外,当你学习编写易于调试和完全Python化的可读代码时,你会在这条道路上走得更远,并使你成为一个更好的程序员
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这里有一本关于世界上最流行的编程语言的全面和最新的指南!无论您是新手还是专家,您都将找到使用c++ 20最新特性所需要的东西。作为编程语言的主力,c++为您提供了对数据使用、接口和资源分配的最大控制。如果你的工作涉及数据,精通c++意味着你是不可或缺的!

这个版本给了你8本书合在一本中完全掌握c++。在本书中,国际知名专家John Paul Mueller将带您从使用对象和类的基础知识,到编写使用通常与c++不相关的范例的应用程序,例如那些用于函数式编程策略的范例。该书还包括在线资源,如源代码。您将了解如何使用c++ GNU编译器来构建应用程序,甚至如何使用您的移动设备进行编码。

掌握高级编程和故障排除 用lambda表达式简化代码 在你需要的地方使用c++:游戏、企业应用程序和Web服务 揭开对象的秘密,包括设计模式的使用 了解如何使用函数式编程技术使代码简洁易读

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自然语言处理(NLP)为解决人工智能方面的问题提供了无限的机会,使Amazon Alexa和谷歌翻译等产品成为可能。如果您是NLP和深度学习的新手,那么本实用指南将向您展示如何使用PyTorch(一个基于python的深度学习库)应用这些方法。

作者Delip Rao和Brian McMahon为您提供了关于NLP和深度学习算法的坚实基础,并演示了如何使用PyTorch构建应用程序,其中包含针对您所面临问题的文本的丰富表示。每一章包括几个代码示例和插图。

  • 探索计算图表和监督学习范式
  • 掌握PyTorch优化张量操作库的基础知识
  • 对传统的NLP概念和方法进行概述
  • 学习建立神经网络的基本概念
  • 使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特性
  • 探索序列预测并生成序列对序列模型
  • 学习构建生产NLP系统的设计模式

https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781491978221/

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和其他主要语言一样,掌握C语言可以带你去一些非常有趣的新地方。在它首次出现近50年后,它仍然是世界上最流行的编程语言,并被用作全球工业核心系统的基础,包括操作系统、高性能图形应用程序和微控制器。这意味着,在尖端产业的尖端领域,如游戏、应用程序开发、电信、工程、甚至动画制作,都需要熟练的C语言用户来将创新的想法转化为顺利运行的现实。

为了帮助您达到使用C语言的目的,第2版《C Programming For Dummies》涵盖了开始编写程序所需的所有内容,从逻辑上指导您完成开发周期:从最初的设计和测试到部署和实时迭代。到最后,您将熟练地掌握干净的编程应该做什么和不应该做什么,并且能够轻松地生成优雅而高效的源代码的基本(或不那么基本)构建块。

编写和编译源代码 链接代码以创建可执行程序 调试和优化您的代码 避免常见的错误

无论你的目的地是科技行业、初创企业,还是只是为了在家消遣而开发,这本易于遵循、内容丰富、有趣的C编程语言指南都是实现这一目标最快、最友好的方式!

http://file.allitebooks.com/20201014/C%20Programming%20For%20Dummies,%202nd%20Edition.epub

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在Jupyter Notebook环境中使用Python和TensorFlow 2.0创建、执行、修改和共享机器学习应用程序。这本书打破了编程机器学习应用程序的任何障碍,通过使用Jupyter Notebook而不是文本编辑器或常规IDE。

您将从学习如何使用Jupyter笔记本来改进使用Python编程的方式开始。在获得一个良好的基础与Python工作在木星的笔记本,你将深入什么是TensorFlow,它如何帮助机器学习爱好者,以及如何解决它提出的挑战。在此过程中,使用Jupyter笔记本创建的示例程序允许您应用本书前面的概念。

那些刚接触机器学习的人可以通过这些简单的程序来学习基本技能。本书末尾的术语表提供了常见的机器学习和Python关键字和定义,使学习更加容易。

你将学到什么

程序在Python和TensorFlow 解决机器学习的基本障碍 在Jupyter Notebook环境中发展

这本书是给谁的

理想的机器学习和深度学习爱好者谁对Python编程感兴趣使用Tensorflow 2.0在Jupyter 笔记本应用程序。了解一些机器学习概念和Python编程(使用Python version 3)的基本知识会很有帮助。

http://file.allitebooks.com/20200923/Machine%20Learning%20Concepts%20with%20Python%20and%20the%20Jupyter%20Notebook%20Environment.pdf

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本书建立在基本的Python教程的基础上,解释了许多没有被常规覆盖的Python语言特性:从通过利用入口点作为微服务扮演双重角色的可重用控制台脚本,到使用asyncio高效地整理大量来源的数据。通过这种方式,它涵盖了基于类型提示的linting、低开销测试和其他自动质量检查,以演示一个健壮的实际开发过程。

Python的一些功能强大的方面通常用一些设计的示例来描述,这些示例仅作为一个独立示例来解释该特性。通过遵循从原型到生产质量的真实应用程序示例的设计和构建,您不仅将看到各种功能是如何工作的,而且还将看到它们如何作为更大的系统设计过程的一部分进行集成。此外,您还将受益于一些有用的附加说明和库建议,它们是Python会议上问答会议的主要内容,也是讨论现代Python最佳实践和技术的主要内容,以便更好地生成易于维护的清晰代码。

高级Python开发是为已经能用Python编写简单程序的开发人员准备的,这些开发人员希望了解什么时候使用新的和高级语言特性是合适的,并且能够以一种自信的方式这样做。它对于希望升级到更高级别的开发人员和迄今为止使用过较老版本Python的非常有经验的开发人员特别有用。

你将学习

  • 理解异步编程
  • 检查开发插件架构
  • 使用类型注释
  • 回顾测试技术
  • 探索打包和依赖项管理

这本书是给谁的 -已经有Python经验的中高级开发人员。

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这本书以一种结构化的、直观的、友好的方式学习c++编程语言。这本书教授现代c++编程语言、c++标准库和现代c++标准的基础知识。不需要以前的编程经验。

c++是一种不同于其他语言的语言,它的复杂性令人惊讶,但在许多方面都非常优美和优雅。它也是一种不能通过猜测来学习的语言,是一种很容易出错的语言。为了克服这一点,每个部分都充满了现实世界中逐渐增加复杂性的例子。面向绝对初学者的现代c++教的不仅仅是用c++ 20编程。它提供了一个可在其上进行构建的坚实的c++基础。

作者带您了解c++编程语言、标准库和c++ 11到c++ 20标准基础知识。每一章都附有适量的理论和大量的源代码示例。

您将使用c++ 20个特性和标准,同时还将比较和查看以前的c++版本。您将使用大量相关的源代码示例来实现此目的。

你将学到什么

  • 使用c++的基础:类型、操作符、变量、常量、表达式、引用、函数、类、I/O、智能指针、多态性等等
  • 在Windows上设置Visual Studio环境,在Linux上设置GCC环境,这样就可以编写自己的代码
  • 声明和定义函数、类和对象,并将代码组织到名称空间中
  • 发现面向对象编程:类和对象,封装,继承,多态性,以及更多使用最先进的c++特性
  • 在组织源代码和控制程序工作流方面采用最佳实践
  • 熟悉c++语言的dos和donts等等
  • 掌握基本的lambdas、继承、多态性、智能指针、模板、模块、契约、概念等等

这本书是给谁的

  • 希望学习c++编程的初学者或程序员新手。不需要有编程经验。
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这本书在对算法工作原理的高层次理解和对优化模型的具体细节的了解之间找到一个平衡点。这本书将给你的信心和技能时,开发所有主要的机器学习模型。在这本Pro机器学习算法中,您将首先在Excel中开发算法,以便在用Python/R实现模型之前,实际了解可以在模型中调优的所有细节。

你将涵盖所有主要的算法:监督和非监督学习,其中包括线性/逻辑回归;k - means聚类;主成分分析;推荐系统;决策树;随机森林;“GBM”;和神经网络。您还将通过CNNs、RNNs和word2vec等文本挖掘工具了解最新的深度学习。你不仅要学习算法,还要学习特征工程的概念来最大化模型的性能。您将看到该理论与案例研究,如情绪分类,欺诈检测,推荐系统,和图像识别,以便您得到最佳的理论和实践为工业中使用的绝大多数机器学习算法。在学习算法的同时,您还将接触到在所有主要云服务提供商上运行的机器学习模型。

你会学到什么?

  • 深入了解所有主要的机器学习和深度学习算法
  • 充分理解在构建模型时要避免的陷阱
  • 在云中实现机器学习算法
  • 通过对每种算法的案例研究,采用动手实践的方法
  • 学习集成学习的技巧,建立更精确的模型
  • 了解R/Python编程的基础知识和Keras深度学习框架

这本书是给谁看的

希望转换到数据科学角色的业务分析师/ IT专业人员。想要巩固机器学习知识的数据科学家。

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https://www.manning.com/books/deep-learning-with-javascript

深度学习已经改变了计算机视觉、图像处理和自然语言应用领域。多亏了TensorFlow.js,现在JavaScript开发人员可以无需依赖Python或R就能构建深度学习应用程序。使用JavaScript的深度学习向开发人员展示了如何将DL技术引入web。本书由TensorFlow库的主要作者编写,为在浏览器或Node上使用JavaScript进行深度学习的应用程序提供了有趣的用例和深入的指导。

关于技术

在浏览器或基于Node的后端中运行深度学习应用程序,为智能web应用程序开辟了令人兴奋的可能性。使用TensorFlow.js库,您可以用JavaScript构建和训练深度学习模型。TensorFlow.js具有无与伦比的可扩展性,模块化和响应能力,其可移植性确实令人眼前一亮。它的模型可以在JavaScript运行的任何地方运行,从而将ML推向应用程序堆栈的更上层。

关于这本书

在Deep Learning with JavaScript这本书中,您将学习使用TensorFlow.js来构建直接在浏览器中运行的深度学习模型。这本快节奏的书由Google工程师撰写,是实用的,引人入胜且易于阅读。通过以文本分析,语音处理,图像识别和自学习游戏AI为特色的各种示例,您将掌握深度学习的所有基础知识并探索高级概念,例如对现有模型进行再训练以进行迁移学习和图像生成。

书里面有什么

在浏览器中的图像和语言处理

用客户端数据调优ML模型

通过生成式深度学习创建文本和图像

源代码示例以进行测试和修改

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在六个步骤中学习高级Python 3主题的基础知识,所有这些都是为了让您成为一个有价值的实践者而设计的。这个更新版本的方法基于“六度分离”理论,该理论指出每个人和每件事都是最多六步之遥,并将每个主题分为两部分: 理论概念和使用适当的Python 3包的实际实现。

您将从Python 3编程语言基础、机器学习历史、发展和系统开发框架开始。本文还介绍了一些关键的数据挖掘/分析概念,如探索性分析、特征降维、回归、时间序列预测及其在Scikit-learn中的有效实现。您还将学习常用的模型诊断和调优技术。其中包括最优的类创建概率截止点、方差、偏差、装袋、提升、集成投票、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和物联网数据降噪技术。

最后,您将回顾先进的文本挖掘技术,推荐系统,神经网络,深度学习,强化学习技术及其实现。本书中提供的所有代码都将以iPython笔记本的形式提供,使您能够尝试这些示例并将其扩展到您的优势。

你将学习

  • 了解机器学习开发和框架
  • 评估模型诊断和机器学习中的调优
  • 检查文本挖掘、自然语言处理(NLP)和推荐系统
  • 复习强化学习和CNN

这本书是给谁看的

Python开发人员、数据工程师和机器学习工程师希望将他们的知识或职业扩展到机器学习领域。

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