《面向程序员的AI和ML:应用核心ML算法、深度学习模型和MLOps最佳实践》的封面

《 面向程序员的AI和ML:应用核心ML算法、深度学习模型和MLOps最佳实践 》

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版权推荐

人工智能和机器学习正在重塑行业,并创造前所未有的创新机遇。它们在帮助企业在众多用例中发展壮大以及创建全球数百万用户使用的应用程序方面发挥着至关重要的作用。本书面向各个级别的程序员,旨在弥合理论概念与实际应用之间的差距,助您构建智能系统。

内容简介

在本书中,读者将运用代码,通过实际的编码练习掌握核心原理,解决机器学习 (ML) 等基础主题;之后,读者将学习计算机视觉,训练代码感知世界,并学习特征检测等图像处理技术,使应用程序能够分析和解读视觉数据。接下来,读者将学习自然语言处理 (NLP),利用标记化、句子排序等技术,使软件能够理解和操作语言。此外,本书还探讨了序列建模,读者将掌握循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 等技术,以及使用 TensorFlow Extended (TFX) 和Kubeflow等工具在本地和云端部署和扩展 AI/ML 解决方案的MLOps。
读完本书,读者将学会构建机器学习模型,在不同平台上部署人工智能,并在线上和云端提供模型服务,从而确保流畅且可扩展的人工智能解决方案。读者将掌握行业标准工具和最佳实践的知识。

您将学到什么:
● 使用 Scikit-learn和TensorFlow在各种任务中实现ML模型。
● 使用文本处理、嵌入和序列模型构建NLP应用程序。
● 使用 MLOps、TensorFlow Serving 和移动工具部署和扩展 ML 模型。
● 学习为跨行业用例带来创新变革和解决方案。
● 使用 CNN、对象检测和分割开发可扩展的解决方案。

本书的目标读者:
本书面向从新手到经验丰富的程序员和软件工程师,旨在整合人工智能和机器学习技术,增强他们的IT系统。虽然熟悉核心软件工程概念是有益的,但本书仅要求读者具备基本的编程原理,以便广泛的专业人士都能轻松理解。

作者介绍

苏达萨特瓦·博米克
目前苏达萨特瓦·博米克是数据工程、数据科学、机器学习、云、大数据、BI和分析的战略云工程专业人员,致力于Google Cloud Platform上一流的数据分析、数据工程和机器学习(包括会话式 AI)解决方案,以帮助全球Google Cloud客户实现数字化转型。
此前,他负责过的数据产品包括VAS产品的预测模型、ITSM 的分类模型、VAS产品的市场篮子分析等。在AWS、Hadoop(Cloudera)、Google Cloud 上实施专业知识,用于数据科学和预测分析的各种用例。
曾担任数据库管理员和Hadoop开发人员。在Oracle数据库管理、Solaris L1管理、Linux L1管理、Shell 脚本和 UNIX 编程方面拥有丰富的经验。
具有使用Oracle Data Integrator 11g 进行Oracle数据库设计、数据集成和ETL以及在 SAP Business Objects 3.5 SP1 和版本 4.1 SP5 上进行报告的工作经验。
使用 Hadoop、Cassandra、MongoDB、Oracle 以及其他相关 Hadoop 生态系统工具(例如 Hive/Pig 等)创建数据湖解决方案,用于实时分析各种数据。并结合Denodo 虚拟化技术进行数据封装。具有敏捷SCRUM方法的项目管理方法的工作经验。

图书目录

1. 人工智能和机器学习简介
2. 机器学习基础知识
3. TensorFlow基础知识
4. 机器学习工程
5. 机器学习算法
6. 实现第一个ML模型
7. 计算机视觉
8. 自然语言处理
9. 序列建模和Transformer
10. MLOps 和部署
11. 模型服务和可扩展性
12. 移动端模型部署
13. 总结、未来和资源

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人工智能 软件工程 网络/通讯  |  英语  |  412 页
人工智能和机器学习正在重塑行业,并创造前所未有的创新机遇。它们在帮助企业在众多用例中发展壮大以及创建全球数百万用户使用的应用程序方面发挥着至关重要的作用。本书面向各个级别的程序员,旨在弥合理论概念与实际应用之间的差距,助您构建智能系统。

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