程序员的AI书：从代码开始 PDF 电子书 X0032

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Java电子书：程序员的AI书：从代码开始   PDF 电子书 Java吧 java8.com

  R0 O0 h$ o; i3 P* y' T) A1 ^, D作者:张力柯出版社:电子工业出版社出版时间:2020年02月
6 L9 E7 z4 k) y& [1 {
4 |. L! ?5 x3 m) T/ p: l6 }编号：166-Java吧资源免费-X0032【Java吧 java8.com】


5 S3 g4 i; g; F. F+ {# i$ H+ d
目录：

* Q7 ?$ i5 p3 B3 O& y! o  G3 s/ a
/ R1 q5 O. ^- u* x, B" F! G: V; }上篇
1 @/ s$ q/ i1 _: v- D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
+ g$ U) c& R: p1.3 从代码开始 6
, \: f  {; Q; W  X" j1.3.1 搭建环境 6
8 x- ], V( I! T  C+ D9 @1.3.2 一段简单的代码 7
" w9 B5 ?( y: i1.4 本章小结 9
6 x& ]: P' \3 k9 F1.5 本章参考文献 9
. O1 f: t  ]1 F  E1 M
3 \3 c4 m9 n' f2 Q  |第2章 手工实现神经网络 10
% M4 c: A. x( w- L# V2.1 感知器 10
& C+ u1 h6 ?, u/ \) s2 x2.1.1 从神经元到感知器 10
$ @  ?! s0 G2 \" R2 W8 r9 S5 |+ w2.1.2 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
1 t* Q' m  N  X, l' D. w2.3 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
/ H5 I' w0 P& _& d. U2.4.2 单层神经网络：初始化 25
2.4.3 单层神经网络：核心概念 27
' G) W5 C8 D2 u: e+ K2.4.4 单层神经网络：前向传播 28
+ E: Z& B# l, g# J1 Q$ \# M2.4.5 单层神经网络：反向传播 29
2.4.6 网络训练及调整 34
$ e0 M3 ^3 W) n2 @+ K2.5 本章小结 38
2.6 本章参考文献 38
( _9 b0 I0 Q5 l5 M
第3章 上手KERAS 39
% f# `' }# @4 }3.1 Keras简介 39
3.2 Keras开发入门 40
3.2.1 构建模型 40
' H3 _$ F  T# W) g; z/ u. ^. F3.2.2 训练与测试 42
# D  }- N3 I+ [5 K; @8 m3.3 Keras的概念说明 44
8 P! D) N7 g5 }' _9 H5 h3.3.1 Model 44
9 x5 D4 F% A1 q2 A" b' u/ J: G3.3.2 Layer 48
, T7 q: k$ q! Z. C5 h  b: D0 H3.3.3 Loss 65
3.4 再次代码实战 70
) g; Q. K- c+ }2 O" D5 j  ?. F3.4.1 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
$ N5 k6 l% T. [6 W) ?
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
/ L4 F9 M- {: \5 h4.1.2 sklearn中的常用模块 78
4.1.3 对算法和模型的选择 79
' v; J- J, e$ N# p4.1.4 对数据集的划分 80
4.2 初识分类算法 80
6 u; t8 `* m8 x3 i# a4.2.1 分类算法的性能度量指标 81
& o; Y) P$ n3 |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
5 \) b4 S' s. L5 }4.3.4 决策树优化 99
4.4 线性回归 101
$ o% C$ P( P# z5 a) R3 r4.4.1 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
# \& _# `) m9 T8 i  D$ T4.6 神经网络 108
. r$ e. }- ]( d5 n- e7 ~; B4.6.1 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
7 z; }' g, l# i* [0 Q4.7 本章小结 120
4.8 本章参考文献 120
" `4 |7 b3 L& x, y0 ojava8.com
0 {# @2 W0 U. P& f2 ^) d下篇
第5章 推荐系统基础 122
, N# g# e0 e. r5.1 推荐系统简介 122
: i6 }$ T. I9 O! P8 W: r. y5.2 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
  `" s, `; _' Y( m/ g6 K  U9 X5.4 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
  _8 m& l9 e( j- P7 M) s' T, B5.5.3 交叉特征 137
5.6 本章小结 145
7 D$ S3 d" F1 j, |# ^: r1 ~$ J$ Q5.7 本章参考文献 145
9 I' \+ n7 c2 j) k* E( G
! I) X$ k1 P6 U; E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
  t. G& R7 c/ z2 h6 L) t& q6.2 循环神经网络 148
+ u* A5 D: R3 Y- A6.2.1 Slot Filling 148
6.2.2 NLP中的单词处理 150
0 o8 {5 b0 R: C/ I* |9 W7 A6.2.3 循环神经网络简介 153
6.2.4 LSTM网络简介 154
  m) [/ l& ~+ X; _6.3 Seq2Seq原理介绍及实现 157
9 `9 r, O; x7 A- f8 F# V! u8 X* C. ]6.3.1 Seq2Seq原理介绍 157
6.3.2 用Keras实现Seq2Seq算法 158
$ Q$ _) u) ]% U8 n% t9 N8 u$ P6.4 Attention 173
) W4 u9 u; Q/ \! C6.4.1 Seq2Seq的问题 174
6.4.2 Attention的工作原理 175
& y, f" Y- q, s, a+ f. ^6.4.3 Attention在Keras中的实现 178
; F/ b9 f9 }3 ?! B+ e8 t7 o6.4.4 Attention示例 180
# ^, Y3 \) {9 ?/ c3 k. P6.5 本章小结 185
6.6 本章参考文献 185
/ e8 T0 h$ _$ \" H7 _8 s9 q
第7章 图像分类实战 187
7.1 图像分类与卷积神经网络 187
. q% A3 d/ f4 R7.1.1 卷积神经网络的历史 187
7.1.2 图像分类的3个问题 188
; l$ e5 e- U+ c9 f4 }# V7.2 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
5 V; w# h( ^7 L# ~' ~; }! x7.2.4 为什么卷积神经网络能达到较好的效果 197
* i! r( D/ q2 h, B% Y  q7.3 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 r$ u/ V2 k& J; s& z1 q7.4 优化策略 209
4 O( T+ s& @: }! K7.4.1 数据增强 210
' f+ ^- y6 O: W. C& N7.4.2 ResNet 214
0 @% i8 N# e+ H/ I7.5 本章小结 216
7.6 本章参考文献 217
2 L* d& R, d' S0 u
第8章 目标识别 218
* N- I, ^. n! e& B8.1 CNN的演化 218
8.1.1 CNN和滑动窗口 218
2 [! c- n' z2 G6 s) Y( W. x6 Y8.1.2 RCNN 220
8.1.3 从Fast RCNN到Faster RCNN 223
8.1.4 Faster RCNN核心代码解析 228
% k! e9 ~9 p8 R; S( c3 r8.2 YOLO 242
8.2.1 YOLO v1 242
/ P1 r* {9 E* u6 ]5 m8 \8.2.2 YOLO v2 248
8.2.3 YOLO v3 251
# s" w2 X& f% l2 b2 R8.3 YOLO v3的具体实现 253
* Q7 T+ k) w8 l& P# x7 e: K/ \8.3.1 数据预处理 253
8.3.2 模型训练 260
9 Z2 N9 b- B+ \: `/ |( a9 o8.4 本章小结 293
5 Y# j, a8 j" }! x8.5 本章参考文献 294
5 u2 m* M. E! L( w( o  M0 u
6 J+ U0 \$ D  w6 K  j; o+ u第9章 模型部署与服务 296
9.1 生产环境中的模型服务 296
# `/ ]# J; x1 f) H) X( z: t9.2 TensorFlow Serving的应用 299
# Y4 X+ ~3 V2 S9.2.1 转换Keras模型 299
0 T  c0 A1 M$ W: a5 B5 k3 x" c! C9.2.2 TensorFlow Serving部署 302
0 f9 z4 c: c' u( @9.2.3 接口验证 303
9.3 本章小结 307
3 Q+ N% _3 E6 W1 Y+ `4 R9.4 本章参考文献 308
0 N4 L( _% ?& t1 ^; c4 j3 d

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