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程序员的AI书:从代码开始

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标签: AI

AI

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。

《程序员的AI书:从代码开始》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Faster  RCNN及YOLO  v3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TensorFlow  Serving并进行介绍。

《程序员的AI书:从代码开始》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。

上篇

第1章  机器学习的HELLO  WORLD  2

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KERAS  39

3.1  Keras简介  39

3.2  Keras开发入门  40

3.2.1  构建模型  40

3.2.2  训练与测试  42

3.3  Keras的概念说明  44

3.3.1  Model  44

3.3.2  Layer  48

3.3.3  Loss  65

3.4  再次代码实战  70

3.4.1  XOR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

4.1  机器学习框架之sklearn简介  77

4.1.1  安装sklearn  78

4.1.2  sklearn中的常用模块  78

4.1.3  对算法和模型的选择  79

4.1.4  对数据集的划分  80

4.2  初识分类算法  80

4.2.1  分类算法的性能度量指标  81

4.2.2  朴素贝叶斯分类及案例实现  86

4.3  决策树  90

4.3.1  算法介绍  90

4.3.2  决策树的原理  91

4.3.3  实例演练  96

4.3.4  决策树优化  99

4.4  线性回归  101

4.4.1  算法介绍  101

4.4.2  实例演练  101

4.5  逻辑回归  102

4.5.1  算法介绍  102

4.5.2  多分类问题与实例演练  107

4.6  神经网络  108

4.6.1  神经网络的历史  108

4.6.2  实例演练  114

4.6.3  深度学习中的一些算法细节  117

4.7  本章小结  120

4.8  本章参考文献  120

下篇

第5章  推荐系统基础  122

5.1  推荐系统简介  122

5.2  相似度计算  124

5.3  协同过滤  125

5.3.1  基于用户的协同过滤  126

5.3.2  基于物品的协同过滤  128

5.3.3  算法实现与案例演练  129

5.4  LR模型在推荐场景下的应用  131

5.5  多模型融合推荐模型:Wide&Deep模型  135

5.5.1  探索-利用困境的问题  135

5.5.2  Wide&Deep模型  137

5.5.3  交叉特征  137

5.6  本章小结  145

5.7  本章参考文献  145

第6章  项目实战:聊天机器人  146

6.1  聊天机器人的发展历史  146

6.2  循环神经网络  148

6.2.1  Slot  Filling  148

6.2.2  NLP中的单词处理  150

6.2.3  循环神经网络简介  153

6.2.4  LSTM网络简介  154

6.3  Seq2Seq原理介绍及实现  157

6.3.1  Seq2Seq原理介绍  157

6.3.2  用Keras实现Seq2Seq算法  158

6.4  Attention  173

6.4.1  Seq2Seq的问题  174

6.4.2  Attention的工作原理  175

6.4.3  Attention在Keras中的实现  178

6.4.4  Attention示例  180

6.5  本章小结  185

6.6  本章参考文献  185

第7章  图像分类实战  187

7.1  图像分类与卷积神经网络  187

7.1.1  卷积神经网络的历史  187

7.1.2  图像分类的3个问题  188

7.2  卷积神经网络的工作原理  190

7.2.1  卷积运算  191

7.2.2  传统图像处理中的卷积运算  193

7.2.3  Pooling  195

7.2.4  为什么卷积神经网络能达到较好的效果  197

7.3  案例实战:交通图标分类  200

7.3.1  交通图标数据集  200

7.3.2  卷积神经网络的Keras实现  202

7.4  优化策略  209

7.4.1  数据增强  210

7.4.2  ResNet  214

7.5  本章小结  216

7.6  本章参考文献  217

第8章  目标识别  218

8.1  CNN的演化  218

8.1.1  CNN和滑动窗口  218

8.1.2  RCNN  220

8.1.3  从Fast  RCNN到Faster  RCNN  223

8.1.4  Faster  RCNN核心代码解析  228

8.2  YOLO  242

8.2.1  YOLO  v1  242

8.2.2  YOLO  v2  248

8.2.3  YOLO  v3  251

8.3  YOLO  v3的具体实现  253

8.3.1  数据预处理  253

8.3.2  模型训练  260

8.4  本章小结  293

8.5  本章参考文献  294

第9章  模型部署与服务  296

9.1  生产环境中的模型服务  296

9.2  TensorFlow  Serving的应用  299

9.2.1  转换Keras模型  299

9.2.2  TensorFlow  Serving部署  302

9.2.3  接口验证  303

9.3  本章小结  307

9.4  本章参考文献  308

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