2018'de en son yapay zeka kitap listesi, her zaman sevdiğiniz bir kitap var
Neden yapay zeka öğreniyorsunuz? Çünkü: "Hazırlananlar için fırsatlar kaldı, ancak oyunculuk yapanlara başarı bırakılıyor." Her zaman başkalarının yüksek maaşından etkileniyorsunuz, ancak bir motivasyondan yoksundur. Essence
Editör, 2018'de Python, Derin Öğrenme, Tensorflow, Keras ve R dilini içeren eşzamansız kitaplar alanında yapay zeka alanındaki yeni kitap listesini derledi. Görelim, sevdiğiniz bir kitap olup olmadığını görelim mi?
"Yapay Zeka (Baskı 2) "
Stephen Lucci (Stephen Lucci)
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki klasik giriş ders kitapları yapay zeka alanında ansiklopedi olarak bilinir. Son on yılda yapay zeka alanındaki ön plan öğreticisi lisans kullanımı için daha uygundur.
Yapay zekanın teorik temeline dayanan bu kitap, okuyuculara kapsamlı, yeni, renkli ve kolay bir yapay zeka bilgi sistemini anlamak. Bu kitap, okuyucuların okuma ve öğrenmeye olan ilgisini teşvik etmek için birçok örnek, uygulamalar, tam renk resimleri ve anekdotlar verir; ayrıca sinir ağları, genetik algoritmalar, doğal dil işleme, planlama ve kompleks dahil olmak üzere robotik ve makine öğrenimi için yüksek seviyeli kurslar getirmiştir. Satranç tahtası oyunları.
"" "" Derin öğrenme ve tensorflow gerçek savaş "
Li Jianjun, Wang Ximing, Pan Mian, Xu Shuogui, Kong Dexing, Zhang Zhencheng, Xu Guoqing
Her şeyden önce, sinir ağlarının gelişim geçmişi kısaca tanımlanmıştır ve tensorflow tanıtılır. Kitap, Tensorflow'un çalışma mekanizmasını basit bir lineer regresyon gövdesi tahmin modeli ile göstermektedir. Derin sinir ağlarının uzatılmasını tanıtın: makine öğrenimi. Kitap, makine öğreniminin üç unsuruna dayanmaktadır: makine öğrenimi kuruluş modellerinin ilkelerini açıklamak için temel olarak görev (görev), performans ve deneyim.
"" "" Derin öğrenme prensibi ve uygulama "
Chen Zhongming, Peng Lingxi
Bu kitap sistemi, teknik deneyim, beceri ve pratik vakalar dahil olmak üzere derin öğrenme bilgisinin kapsamlı ve adım adım tanıtımına sahiptir. Bu kitap, mevcut yaygın olarak kullanılan ağ modellerini (ANN, DNN, CNN, RNN) ve farklı ağ modellerinin algoritma ilkelerini ve temel fikirlerini detaylandırır. Bu kitap, okuyucunun ağ modelini anlamasını derinleştirebilen ağ modelini analiz etmek için çok sayıda örnek kod kullanır. Buna ek olarak, bu kitap aynı zamanda tam gelişmiş içerik ve ilgili durumlar sağlar, okuyucuların derin öğrenmenin bilgi ve becerilerini tam olarak anlamalarına ve öğrenme amacına ulaşmalarını sağlar.
"Python Derin Öğrenme "
Nijer Lewis (N.D. Lewis)
Bu kitap, derin öğrenme uygulaması için Python'u kullanmak için yeni başlayan bir rehberdir. Bu kitap çok sayıda formülü listelemiyor, ancak bazı pratik vakalarda iki derin sinir ağı görevini basit ve anlaşılır bir şekilde sunuyor -sınıflandırma ve regresyon -derin öğrenme modellerindeki temel sorunların bazılarını analiz etmek için. Mümkün olduğunca okuyucular derin öğrenmenin tüm resmini net bir şekilde anlarlar.
"Keras Derin Öğrenme Gerçek Savaş"
Antonio Gulli, Sujit Pal (Sujit Pal)
Bu kitap, çok sayıda derin öğrenme algoritması uygulamak için mevcut popüler Keras çerçevesini kullanıyor, birçok derin öğrenme modeli oluşturuyor ve özellikle oyunlar gibi gerçek durumlarda derin öğrenmenin uygulanmasını tanıtıyor. Bu kitap aynı zamanda mevcut sıcak nesil çatışmasını da sunuyor. Ağ (GAN) Uygulaması. Kitabın anlaşılması kolaydır, pratik vakaları vurgular ve makine öğrenimi uygulayıcılarının ve meraklılarının çoğunluğunun tanıtımı ve uygulamasıdır.
"" "" Veri Biliminde Yetkin: Doğrusal regresyondan derin öğrenmeye kadar "
Tang Yan
Veri Bilimi, Veri Bilimi'nde yaygın olarak kullanılan araçları tanıtarak, klasik modeller, dağıtılmış makine öğrenimi, sinir ağları dahil olmak üzere veri biliminin kesme alanlarını tartışarak gerçek savaşa tanıtıldı. Makine öğrenimi ve derin öğrenme alanında.
"Derin Öğrenme Uygulaması Yönergeleri -R diline göre"
N.D Lewis
Bu kitap iyi bilinen yazar N.D Lewis tarafından yazılmıştır. Okuyuculara R dilini kullanarak derin öğrenmeyi incelemeyi öğretti ve en iyi veri bilimcisine sorunsuz bir şekilde büyümüştür. Bu kitap, çeşitli farklı sinir ağları da dahil olmak üzere derin öğrenme ile ilgili bilgileri tanıtan 8 bölüme ayrılmıştır. Bu kitap, okuyucuların derin öğrenme modüllerini ve çalışma ilkelerini anlamalarını sağlarken, okuyucuların öğrendikleri bilgileri gerçek becerilere daha hızlı dönüştürmelerine yardımcı olabilir.
"" "" Makine öğrenimi uygulaması için yönergeler -r diline tabidir "
Nijer Lewis (N.D. Lewis)
R dilini açıklayarak, bu kitap okuyucuların bir makine öğrenimi modeli oluşturmalarına yardımcı olur ve aynı zamanda veri bilimi ile ilgili bir dizi teoriyi ve araştırma yapmak için R dilinin nasıl kullanılacağını anlar. Bu kitap, okuyucuların teknik geçmişi için herhangi bir gereklilik kazanmaz. Veri modelleri ve yüksek verimli veri işleme araçlarına hakim olmak isteyen okuyucular oluşturmak isteyen okuyucular için kapsamlı bir giriş sağlar.
"Makine Öğrenimi Klasik Algoritmasının Analizi -OpenCV tabanlı"
Zhao Chunjiang
Bu kitap bu amacın dışındadır. Normal Bayesian sınıflandırıcısı, K Close -Neighbor algoritması, destek vektör makinesi, karar ağacı, adaboost, gradyan iyileştirme ağacı, rastgele orman, aşırı rastgele ağaç, beklenen büyük Değer, Sinir Ağı Ten, "Büyük Klasik Makine Öğrenme Algoritması önce belirli ilkeleri gerçekleştirir ve daha sonra OpenCV'nin ilgili kaynak kodunun paragrafını açıklar ve son olarak OpenCV tabanlı bir uygulama örneğini tamamlar.
"Yerel özellik algılama ve açıklama"
Zhao Chunjiang
Bu kitap OpenCV 2.4.9'u araştırma aracı olarak ve en son özellik tespit ve açıklama algoritmaları, K-R, Canny, Harris, Shi-Tomasi, Hızlı, MSCR, Sift, Surf, Kısa, Kısa, Kısa, Kısa Küre, ucube, sansür vb. Yalnızca prensiplerini ve uygulama yöntemlerini analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda ayrıntılı kaynak kodu analizi gerçekleştirmiştir ve teori ve uygulama kombinasyonunun özelliklerini tam olarak yansıtan özel prosedür uygulama örnekleri verilmiştir.
"" "" OpenCV ve Visual Studio görüntü tanıma uygulaması geliştirme "
Wang Xirong, Wangxi Guizhou
OpenCV, çoklu platform altında çalışabilen ve görüntü işleme ve bilgisayar görüşünde birçok evrensel algoritma elde etmek için çok dilli bir arayüz kütüphanesi sağlayabilen bir kütüphanedir. Bu kitap, Visual Studio ile birlikte OpenCV'nin görüntü tanıma ve işlenmesi için bir programlama kılavuzudur. Kitapta, OpenCV ve Visual Studio'nun kurulum ayarlarını ve Core, HighGui, ImgProc, Calib3D, Özellik 2D, Video, ObjDetect, ML, katkı ve diğer modülleri tanıtan 11 bölüm vardır. ve nihayet kapsamlı uygulamaların bir örneğini verir. Bu kitap, görüntü tanıma ve işleme teknolojisi ile ilgilenen okuyucular ve OpenCV'nin uygulamasını ve programlamasını öğrenmek isteyen okuyucular için uygundur.
"Metin Üzerindeki Algoritma -Doğal Dil Tedavisi Eklenti"
Lu Yanxiong
Bu kitap, yazarın yıllardır doğal dil işleme ile ilgili çalışmaları öğrenme ve dahil olma deneyimini birleştirir ve doğal dil işlemenin teorisini, yöntemlerini ve teknolojilerini canlı bir şekilde canlı bir şekilde tanıtmaya çalışır. Bu kitap sıkıcı kanıtları terk eder, algoritmanın çekirdeğini çıkarır ve okuyucuların mümkün olan en kısa sürede doğal dil işleme için gerekli bilgi ve becerilere hakim olmalarına yardımcı olur.
"" "" Tensorflow Makine Öğrenme Projesi Gerçek Savaş "
[Arjantin] Rodolfo Bonnin
TensorFlow, Google liderliğindeki bir makine öğrenimi çerçevesidir ve aynı zamanda makine öğrenimi alanında popüler bir araştırma ve uygulama nesnesidir. Bu kitap esas olarak, öğrenme eşiğini azaltmayı ve okuyucuların problemleri çözmesi için ayrıntılı yöntemler ve rehberlik sağlamayı amaçlayan çeşitli modellere ulaşmak için TensorFlow kütüphanesinin nasıl kullanılacağını tanıtmaktadır. Kitapta Tensorflow'un temel bilgisi, kümelenme, doğrusal regresyon, mantıksal regresyon, farklı sinir ağları, büyük ölçekli operasyon modelleri ve kütüphane uygulama becerilerini tanıtan 10 bölüm vardır. Bu kitap, tensorflow ve makine öğrenimini öğrenmek ve anlamak isteyen okuyucular için uygundur. Okuyucuların belirli bir C ++ ve Python deneyimi varsa, bu kitabı daha kolay okuyabilir ve öğrenebilirler.
"Python sinir ağı programlama"
Tariq Rashid
Bu kitap, nöral ağın matematiksel düşüncelerini adım adım ortaya çıkarmak ve sinir ağları geliştirmek için Python programlama dilinin nasıl kullanılacağını tanıtmak için rahat fırça vuruşları kullanır. Bu kitap sizi çok basit bir fikirden eğlenceli ama organize bir yolculuğa çıkaracak ve sinir ağının çalışma mekanizmasını yavaş yavaş anlayacak. Ortaokulun ötesinde herhangi bir matematik bilgisine ihtiyacınız yoktur ve bu kitap aynı zamanda hesaplamaya anlaşılması kolay olan kısa bir giriş yapar. Bu kitap, Amerika Birleşik Devletleri ve Asya'da çok dikkat çeken en iyi yazan bir kitap. Python3.5'e dayanarak, tam renk baskı, yalnızca bir sinir ağı kitabı seçilirse, ilk tercihtir.
Bir Refah Mektubu Gönderme
Piyangoya katılmak için aşağıdaki uygulamayı tıklayın. Bu sefer 10 şanslı kullanıcı "Keras Deep Learning" kitabı gönderecektir.
İnfoq özel kuponları almak için aşağıdaki iki boyutlu kodu tarayın, Orijinal metni okumak Asenkron topluluğun üçüncü yıldönümüne katılın.
