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出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Santanu Pattanayak

出品人:

页数:584

译者:

出版时间:2018-12-11

价格:GBP 37.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781788996921

丛书系列:

图书标签:

• AI
• 计算机
• Python
• Python
• 人工智能
• 项目
• 编程
• 机器学习
• 深度学习
• 数据科学
• 实战
• 算法
• 自动化

好的，这是一份详细的图书简介，内容完全围绕着除《Python Artificial Intelligence Projects》之外的、涵盖了人工智能和Python的广泛主题。 --- 《深度学习与现代Python实践：从基础到前沿应用》 图书简介 在这个由数据驱动的时代，人工智能（AI）已不再是遥远的未来概念，而是重塑我们日常工作和生活的核心技术。本书旨在为那些渴望系统掌握现代深度学习理论，并通过Python这一强大工具将其付诸实践的读者提供一份详尽而实用的指南。本书将完全聚焦于理论的深度剖析、前沿算法的实现细节，以及跨行业应用案例的构建，而不涉及任何关于“项目集合”式的速成或项目复现的指导。 我们深知，真正的理解源于对底层机制的透彻把握。因此，本书将从数学基础和核心概念入手，构建起一座坚实的知识桥梁，确保读者能够自信地驾驭复杂的AI模型。 第一部分：奠基：数学核心与Python环境的精确调校 在深入研究复杂的神经网络结构之前，我们必须夯实理论基础。本部分将深入探讨支撑现代机器学习和深度学习的线性代数、概率论与统计推断的精髓。我们不会停留在概念的表面，而是会详细解析这些数学工具在梯度下降、损失函数优化以及模型评估中的精确作用。 随后，我们将转向Python环境的构建。重点不在于快速安装库，而是如何构建一个高度优化、可复现的科学计算环境。这包括对NumPy进行向量化操作的深层优化技巧，使用Pandas进行大规模数据集的高效内存管理与预处理策略，以及利用JupyterLab进行复杂实验的环境隔离和版本控制的最佳实践。我们将详细讨论如何利用Cython或Numba对关键的Python函数进行性能瓶颈分析和加速，确保计算效率达到原生代码的级别。 第二部分：核心算法的精细解构与手写实现 本书的第二部分将是对主流深度学习模型的逐层解构。我们不会依赖高级框架提供的黑箱功能，而是着力于从零开始亲手实现核心组件，以揭示其内部工作原理。 多层感知机（MLP）的完整生命周期：我们将详细推导前向传播、反向传播的链式法则，并使用纯NumPy实现一个完整的训练循环，包括激活函数的选择对收敛性的影响。 卷积神经网络（CNN）的张量操作：重点分析卷积核是如何在不同维度上进行滑动、填充（Padding）和步幅（Stride）如何影响特征图的生成。我们会深入研究不同层级（如Inception模块或ResNet残差连接）背后的几何直觉和计算优势，并探讨分组卷积和深度可分离卷积在参数效率上的革命性意义。 循环神经网络（RNN）的序列依赖性挑战：我们将详细剖析标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题，并用数学方式证明LSTM和GRU单元中“门控机制”是如何通过精心设计的遗忘、输入和输出门，实现对信息流的精确控制。 第三部分：前沿架构与迁移学习的理论模型 当基础模型构建完毕后，本书将引导读者进入当前AI研究的前沿阵地。此部分专注于理解和应用那些定义了当前AI能力的复杂架构。 Transformer架构的彻底解析：我们将细致拆解自注意力（Self-Attention）机制，分析查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量的交互如何取代了传统的循环结构。重点阐述多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何在无序的输入中引入顺序信息。 生成模型（GANs与VAEs）的博弈论基础：我们将从博弈论的角度审视生成对抗网络（GANs）的训练过程，深入探讨不同的损失函数（如WGAN、LSGAN）如何缓解模式崩溃问题。对于变分自编码器（VAEs），我们将详细推导重参数化技巧（Reparameterization Trick）的必要性及其在高效采样的作用。 迁移学习与微调的策略深度：我们探讨的不是如何简单地加载预训练权重，而是特定层冻结的理论依据、学习率调度（Learning Rate Scheduling）在微调过程中的敏感性分析，以及如何通过特征提取器与适配器（Adapter）的设计来最大限度地利用现有知识库。 第四部分：模型部署、可解释性与伦理约束 一个强大的模型只有在投入实际使用时才能体现其价值。本部分关注从训练到生产环境的平滑过渡，并强调AI系统应具备的社会责任。 模型优化与轻量化部署：我们将讨论模型剪枝（Pruning）的技术流派（结构化与非结构化）、量化（Quantization）对推理速度的影响，以及如何使用ONNX等中间表示进行跨平台部署。 可解释性AI（XAI）的定量分析：超越简单的可视化，我们将深入探讨LIME和SHAP值背后的贡献度分配模型。重点在于如何量化模型决策中各个特征的重要性，并验证模型在特定输入下的鲁棒性。 鲁棒性与对抗性攻击的防御策略：本书将详细分析对抗性样本是如何构造的（如FGSM、PGD），并探讨如何通过对抗性训练来增强模型的泛化能力和安全性。 本书面向的是有志于成为深度学习工程师、研究科学家或高级数据分析师的读者。它要求读者具备扎实的Python编程基础和高等数学的背景知识。通过本书的系统学习，读者将构建起一套从数学原理到前沿架构实现的完整知识体系，有能力自主设计、优化和部署复杂的AI系统，而非仅仅停留在调用API的层面。 ---

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当我看到《Python Artificial Intelligence Projects》这本书时，我立刻被它所承诺的实践导向所吸引。我一直坚信，学习人工智能的最佳方式就是动手实践，而Python无疑是实现这一目标的完美工具。我希望这本书能够成为我的“AI实战指南”，提供清晰的代码示例和详细的项目讲解，让我能够亲手构建各种人工智能应用。我期待书中能够涵盖机器学习的常用算法，例如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等，并能够详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库来实现它们，包括数据预处理、特征工程、模型训练、评估和调优。我同样对深度学习充满热情，因此，我非常希望书中能够深入介绍TensorFlow和PyTorch这两个主流框架，并提供构建卷积神经网络（CNN）进行图像识别，以及循环神经网络（RNN）进行文本分析的实战项目。我希望通过完成书中的每一个项目，我能够理解人工智能的整个生命周期，从数据采集到模型部署，并能够积累宝贵的实战经验，为我在人工智能领域的发展打下坚实的基础，并能创造出具有实际价值的AI解决方案。

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我一直对人工智能如何赋能各个行业充满好奇，而Python无疑是实现这一目标的最有力的工具之一。《Python Artificial Intelligence Projects》这本书的出现，让我看到了深入探索Python在AI领域潜力的绝佳机会。我期待这本书能够不仅仅是理论的堆砌，更能成为一本“实操手册”，通过丰富的项目案例，引导我一步步实践人工智能的构建过程。我希望能够学习到如何利用Python的数据科学工具链，从数据收集、清洗、探索性分析到特征工程，为AI模型的训练打下坚实的基础。我尤其关注书中在机器学习算法方面的讲解，例如如何使用Scikit-learn实现经典的分类、回归和聚类算法，以及如何进行模型选择、调优和评估。对于更先进的深度学习技术，我热切希望书中能够深入介绍TensorFlow和PyTorch等主流框架，并提供具体的项目实践，例如构建用于图像识别的卷积神经网络，用于自然语言处理的循环神经网络或Transformer模型，甚至是强化学习在游戏AI中的应用。我希望通过这本书，我能够获得解决实际AI问题的能力，并将所学知识转化为可执行的代码，从而在人工智能这个日新月异的领域不断进步，实现自己的技术抱负。

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当我在书架上看到《Python Artificial Intelligence Projects》这本书时，我的内心涌起了一股强烈的学习欲望。人工智能这个词汇本身就充满了无限的魅力和可能性，而Python作为当今最受欢迎的编程语言之一，其在人工智能领域的应用更是令人瞩目。我一直希望能够将我对编程的热情与对人工智能的好奇心结合起来，而这本书无疑为我提供了一个绝佳的平台。我迫切地想要了解如何利用Python的丰富库和框架，如Keras、Pandas、NumPy等，来构建各种复杂的人工智能模型。我希望这本书能够循序渐进地引导我从基础概念入手，逐步深入到更高级的主题，例如计算机视觉、自然语言处理、强化学习等。我特别期待书中能够提供丰富的实践项目，让我能够亲手搭建和训练各种人工智能模型，并通过实际操作来巩固所学的知识。我希望能够学习如何进行数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优以及结果评估，从而能够构建出高效、准确的人工智能系统。这本书不仅是我学习人工智能知识的宝贵资源，更是我探索这个激动人心领域的起点。我期待着通过这本书，能够激发我更多的创造力和想象力，为人工智能的发展贡献自己的力量。

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对于任何一个渴望在人工智能领域有所建树的人来说，拥有一本能够提供实践指导的书籍是至关重要的。《Python Artificial Intelligence Projects》正是这样一本让我充满期待的书。我希望这本书能够不仅仅停留在理论的讲解，更能通过大量的实战项目，将复杂的AI概念具象化。我对书中如何运用Python强大的数据科学库，例如Pandas进行数据清洗和预处理，NumPy进行数值计算，Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，有着浓厚的兴趣。更重要的是，我期待学习如何使用Scikit-learn等库来构建机器学习模型，包括监督学习（如分类和回归）、无监督学习（如聚类和降维）以及模型评估和优化技术。对于更前沿的深度学习领域，我热切希望书中能够详细介绍TensorFlow和PyTorch等框架，以及如何构建和训练卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）用于序列数据处理，或者Transformer模型在自然语言处理中的应用。我希望通过完成书中提供的项目，我能够深刻理解AI的整个生命周期，从数据准备到模型部署，并且能够独立地解决实际问题，为我的AI技能库添砖加瓦，为我未来的职业发展奠定坚实的基础。

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在人工智能飞速发展的时代，我一直渴望能够深入了解并掌握这项技术。《Python Artificial Intelligence Projects》这本书的出现，恰好满足了我对人工智能技术学习的强烈需求。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，在人工智能领域扮演着核心角色，因此，我期待这本书能够为我提供全面的指导，帮助我更好地利用Python来构建和实现各种人工智能应用。我非常希望书中能够涵盖人工智能的各个分支，例如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，并能够详细介绍各种核心算法和模型。我渴望能够学习如何运用Python的各种库，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras等，来完成数据分析、特征工程、模型训练、评估和部署等一系列流程。我特别关注书中是否会提供实际的项目案例，通过这些项目，我能够将理论知识转化为实践技能，例如构建一个图像识别系统、一个文本分类器或者一个推荐引擎。我希望这本书能够循序渐进地引导我，从入门到精通，让我能够自信地应对人工智能领域的各种挑战，并能够创造出有意义的AI解决方案，从而为我的职业发展和个人成长注入新的活力。

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这本书的标题让我联想到了一场关于人工智能的奇妙旅程，尤其是与Python这个我一直以来都十分钟爱的编程语言相结合。我一直对人工智能的潜力感到惊叹，从自动驾驶汽车到智能语音助手，它们都在不断地改变我们的生活。而Python作为一种易于学习且功能强大的编程语言，无疑是探索人工智能领域的绝佳工具。我希望这本书能够引导我深入了解人工智能的核心概念，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并能通过实际的项目案例，将这些理论知识转化为可执行的代码。我对书中能够提供清晰的解释和循序渐进的指导充满期待，希望能看到如何利用Python的各种库，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等，来构建各种有趣的人工智能应用。我特别希望能够学习到如何处理和分析大量数据，如何训练模型并评估其性能，以及如何将这些模型部署到实际应用中。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的学习机会，让我能够更系统、更深入地掌握Python在人工智能领域的应用，为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。我期待着能够在这个领域大展身手，利用Python的强大力量，创造出更多令人惊叹的人工智能解决方案。这本书的每一个章节，都将是我通往人工智能殿堂的阶梯。

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我一直对人工智能的发展趋势感到着迷，尤其是它如何通过编程的力量来改变世界。Python，作为一门功能强大且易于上手的语言，在人工智能领域扮演着至关重要的角色。因此，《Python Artificial Intelligence Projects》这本书对我来说，就像是打开了一扇通往无限可能的大门。我非常希望这本书能够详细讲解人工智能的基础概念，例如机器学习的监督学习、无监督学习、强化学习等，并能够深入介绍各种算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。我期待书中能够提供清晰的代码示例，让我能够理解如何运用Python的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等，来进行数据处理、可视化和模型构建。我尤其关注书中是否会涉及深度学习框架，例如TensorFlow和PyTorch，以及如何利用它们来构建更复杂的人工智能模型，例如用于图像识别的卷积神经网络（CNN）和用于自然语言处理的循环神经网络（RNN）。我希望通过学习本书，能够掌握从数据预处理到模型训练、评估再到实际应用部署的完整流程，并且能够独立地完成一系列具有挑战性的人工智能项目，从而不断提升自己在人工智能领域的技能和认知。

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我对人工智能所展现出的改变世界的力量一直充满好奇，而Python作为一门灵活且强大的编程语言，无疑是实现这一目标的关键。因此，《Python Artificial Intelligence Projects》这本书的出现，让我看到了一个绝佳的学习机会。我希望这本书能够提供一条清晰的学习路径，从Python基础知识入手，逐步深入到人工智能的核心概念和算法。我期待书中能够详细讲解机器学习的各种技术，例如监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）以及模型评估和优化方法，并且能够通过丰富的项目案例来展示如何运用Python的库，如Scikit-learn、NumPy、Pandas等，来实现这些技术。更令我期待的是，我希望书中能够涵盖深度学习领域，并详细介绍TensorFlow和PyTorch等主流框架，以及如何构建和训练卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）用于序列数据处理，甚至是Transformer模型在自然语言处理中的应用。我希望通过这本书，我能够掌握从数据准备到模型构建、评估再到实际部署的完整人工智能开发流程，并且能够独立完成一系列有挑战性的AI项目，从而不断提升我的技术能力，为我在人工智能领域的学习和职业发展奠定坚实的基础。

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我一直以来都对人工智能的巨大潜力以及Python作为其核心实现语言的地位深感着迷。《Python Artificial Intelligence Projects》这本书的标题，直接击中了我学习AI的痛点——我需要更具操作性的指导，而不是空泛的理论。我希望这本书能够提供一个系统性的学习路径，从Python的基础语法和核心库（如NumPy、Pandas）的介绍开始，逐步深入到人工智能的关键概念，如机器学习的分类、回归、聚类算法，以及更高级的深度学习技术，如神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。我特别期待书中能够包含一系列精心设计的实践项目，这些项目能够涵盖不同的人工智能应用场景，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统，甚至是强化学习。通过完成这些项目，我希望能够亲身实践数据预处理、特征工程、模型训练、评估和调优的全过程，并能够熟练运用TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等主流AI框架。我希望这本书能够帮助我将理论知识转化为实际技能，让我能够独立地构建和部署人工智能解决方案，从而在人工智能领域建立起坚实的专业基础，并为未来的创新和发展打下坚实的基础。

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作为一名对人工智能充满热情的技术爱好者，我一直都在寻找一本能够真正帮助我掌握Python在人工智能领域应用的书籍。《Python Artificial Intelligence Projects》这个书名立刻吸引了我的目光。我坚信，Python凭借其简洁的语法和强大的生态系统，是实现各种人工智能创新的理想选择。我希望这本书能够提供全面且深入的指导，带领我探索人工智能的核心算法和技术，例如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等等。我非常期待书中能够包含一系列精心设计的项目，这些项目能够涵盖不同的应用领域，比如图像识别、文本情感分析、推荐系统、游戏AI等等。通过这些实践项目，我希望能够学习如何有效地利用Python的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，来解决实际问题。我渴望掌握数据科学的整个流程，从数据采集、清洗、分析到模型构建、评估和部署。这本书不仅是技术学习的工具，更是我通往人工智能领域的桥梁，我希望通过它，能够将理论知识转化为实际技能，为未来的AI项目打下坚实的基础，并在这个充满活力的领域找到自己的位置。

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