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Kubeflow学习指南(生产级机器学习系统实现)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)Trevor Grant//(加)Holden Karau//(俄)Boris Lublinsky//(美)Richard Liu//Ilan Filonenko|责编:王春华//李忠明|译者:狄卫华出版社：机械工业
如果你正在训练一个机器学习模型，但不确定如何将其投入生产，本书将协助你完成目标。 Kubeflow为模型生命周期的不同阶段提供了一系列云原生工具，从数据探索和特征准备到模型训练和模型服务。本书可以帮助数据科学家用Kubeflow构建生产级机器学习实现，并向数据工程师展示了如何使模型具有可伸缩性和可靠性。作者使用书中的示例解释了如何使用Kubeflow在云端或者本地开发环境中的Kubernetes上训练机器学习模型并为模型提供服务。本书将帮助你：理解Kubeflow的设计、核心组件和所能解决的问题。使用Kubeflow和流行的工具（包括Scikit-learn、 TensorFlow和 ApacheSpark）训练模型。使用Kubeflow流水线使模型保持状态。了解如何获取模型训练的元数据。为超参调优进行训练。了解如何在生产中为模型提供服务。探索如何用其他开源工具扩展Kubeflow。
售价：39.60

图学习方法及其在高光谱影像处理中的应用/信息感知测量前沿技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：张志利//丁遥//胡豪杰//何芳|责编:孙伯元|总主编:张志利出版社：科学
丛书项：信息感知测量前沿技术丛书
本书重点围绕模型构建、改进图信息传播方式、提升构图质量等展开研究，提出多种基于图学习的高光谱影像分类方法，解决高光谱影像分类面临的问题和挑战，并提高分类精度。第1章为绪论；第2章主要介绍图半监督学习基本模型；第3 ～6章介绍多种基于图学习的高光谱影像分类方法，包括基于锚点图的快速半监督学习高光谱影像分类、基于像素-超像素级特征联合的高光谱影像分类、基于全局动态图优化的高光谱影像分类、基于图变换器的高光谱影像分类。本书可供电子信息工程、计算机应用技术、自动化、仪器科学与技术等相关专业研究生、高年级本科生学习，也可作为相关科研人员、工程技术人员的参考书籍。
售价：44.00

强化学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：魏庆来//王飞跃|责编:贾斌出版社：清华大学
强化学习是目前机器学习乃至人工智能领域发展最快的分支之一。强化学习的基本思想是通过与环境的交互、智能体或智能算法获取相关智能，其具体过程就是根据环境反馈得到的奖励不断调整自身的策略进而获得最大奖励决策的学习历程。本书主要讲述了强化学习的基本原理和基本方法，基于强化学习的控制、决策和优化方法设计与理论分析，深度强化学习原理以及平行强化学习等未来强化学习的发展新方向，展示从先行后知到先知后行，再到知行合一的混合平行智能思路。本书可作为高等学校人工智能、机器学习、智能控制、智能决策、智慧管理、系统工程以及应用数学等专业的本科生或研究生教材，亦可供相关专业科研人员和工程技术人员参考。
售价：23.92

深度学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)伊恩·古德费洛//(加)约书亚·本吉奥//亚伦·库维尔|译者:赵申剑//黎彧君//符天凡//李凯出版社：人民邮电
由美国伊恩·古德费洛、加拿大约书亚·本吉奥和加拿大亚伦·库维尔所著，赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯共同翻译、张志华等审校的《深度学习》一书分为3个部分，第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第 3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。《深度学习》这本书既可以被本科生或研究生用于规划其学术界或工业界生涯，也适用于希望在各种产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资料。
售价：67.20

机器学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：周志华|责编:薛慧出版社：清华大学
机器学习是计算机科学的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。全书共16章，大致分为3个部分：第1部分(第l～3章)介绍机器学习的基础知识；第2部分(第4 ～10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)；第3部分(第11～16章)为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
售价：43.20

联邦学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)海科·路德维希//娜塔莉·巴拉卡尔多|责编:王军|译者:刘璐//张玉君出版社：清华大学
《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。联邦学习（Federated Learning，FL）是一种机器学习方法，其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留，不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行的机器学习解决方案，适用于因隐私、监管或实际原因而难以将数据集中到一个存储库中的任务。本书阐述了联邦学习的最新研究进展和最先进的发展成果，包括从最初构想到首次应用和商业化使用。为了全面、深入地了解这个领域，研究人员从不同的角度探讨了联邦学习：机器学习、隐私和安全、分布式系统以及具体应用领域。读者将从这些角度了解联邦学习所面临的挑战、它们之间的相互关系，以及解决这些挑战的前沿方法。本书第1章介绍了联邦学习的基础知识，之后的24章深入探讨了各种不同的主题。第Ⅰ部分涉及以联邦方式解决各种机器学习任务的算法问题，以及如何进行高效、规模化和公平的训练。第 Ⅱ部分主要介绍联邦学习过程运行的系统的实际问题。第Ⅲ部分着重介绍如何选择隐私和安全解决方案，以适应特定的应用场景。第Ⅳ部分讲解了联邦学习的其他重要应用案例，如拆分学习和纵向联邦学习。最后，第Ⅴ 部分介绍实际企业环境中联邦学习的应用和案例。
售价：51.20

机器学习的数学
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：雷明|责编:张涛出版社：人民邮电
本书的目标是帮助读者全面、系统地掌握机器学习所必需的数学知识。全书由 8章组成，内容包括一元函数微积分、线性代数与矩阵论、多元函数微积分、最优化方法、概率论、信息论、随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，举例说明它们在该领域的应用，使读者对某些抽象的数学概念和理论的实际应用有直观、具体的认识。本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细，可作为计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对于人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很高的参考价值。对于广大数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。
售价：43.60

机器学习与深度学习算法基础
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:贾壮|责编:张云静出版社：北京大学
本书从机器学习的概念与基本原理开始，介绍了机器学习及近年来流行的深度学习领域的经典模型。阅读本书可以让读者系统地了解机器学习和深度学习领域的基本知识，领会模型算法的思路与策略。本书分为两篇，共18 章。第一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯蒂回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法，剖析神经网络的基本要素，并介绍常用的深度学习模型，包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。本书试图从初学者的角度对机器学习和深度学习的经典算法进行详细阐述。本书插图丰富，语言通俗易懂，适合初入机器学习领域的“萌新”，也适合希望将机器学习算法应用到日常工作中的其他专业从业者，还可供对人工智能领域感兴趣的读者参考阅读。
售价：35.60

强化学习与深度学习(通过C语言模拟)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(日)小高知宏|译者:张小猛出版社：机械工业
本书以深度学习和强化学习作为切入点，通过原理解析、算法步骤说明、代码实现、代码运行调试，对强化学习、深度学习以及深度强化学习进行了介绍和说明。本书共4章。第1章介绍了人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的基本概念。第2章以Q学习为例，重点介绍了强化学习的原理、算法步骤、代码实现、代码运行调试。第3章先对深度学习的几种常见的类型和原理进行介绍，然后给出了例程和调试方法。第4章以Q学习中运用神经网络为例，介绍了深度强化学习的基本原理和方法，同时也给出了例程和调试方法。本书适合想要获得深度学习进阶知识、强化学习技术及其应用实践的学生、从业者，特别是立志从事 AI相关行业的人士阅读参考。
售价：23.60

深度学习基础教程/深度学习系列
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)邸韡//阿努拉格·巴德瓦杰//魏佳宁|译者:杨伟//李征出版社：机械工业
丛书项：深度学习系列
邸韡著的《深度学习基础教程》是真正适合深度学习初学者的入门书籍，全书没有任何复杂的数学推导。《深度学习基础教程》首先介绍了深度学习的优势和面临的挑战、深度学习采用深层架构的动机、学习深度学习需要的数学知识和硬件知识以及深度学习常用的软件框架。然后对多层感知机、卷积神经网络（CNN）、受限玻耳兹曼机（RBM）、循环神经网络（RNN）及其变体—长短时记忆（LSTM ）网络进行了详细介绍，并且以独立章节重点阐述了CNN在计算机视觉中的应用、RNN在自然语言处理中的应用以及深度学习在多模态学习领域中的应用。随后，本书介绍了深度强化学习的基本知识，给出了应用深度学习技术需要的许多实用技巧并概述了深度学习的一些新方向和新应用。
售价：23.60

深度学习入门与TensorFlow实践/深度学习系列
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：林炳清|责编:谢晓芳出版社：人民邮电
丛书项：深度学习系列
本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤；接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分—卷积和池化，以及如何使用 TensorFlow 2建立卷积神经网络；最后讨论如何从零开始实现循环神经网络，如何搭建深度学习框架，如何使用TensorFlow 2建立循环神经网络模型。本书既可供从事人工智能方面研究的专业人士阅读，也可供计算机专业的师生阅读。
售价：39.96

深度学习项目化教程
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:许高明//陈益//吴文波|责编:金佩雯出版社：浙江大学
本书主要介绍深度学习项目化技术和分析应用，涵盖初级视觉领域的智能分析应用和高级视觉领域的智能分析应用，在初级人工智能分析技术中详细的介绍了人工智能的发展，从知识入手，让读者了解人工智能的由来，同时介绍了人工智能学习的框架以及目标训练的技术，这些是人工智能中的核心技术，对读者接触人工智能技术知识以及学习到人工智能技术操作有着巨大的帮助，由浅入深增加学习的兴趣，真正学习到人工智能的核心技术。
售价：38.00

深度学习实战
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)杜威·奥辛格|译者:李君婷//闫龙川//俞学豪//高德荃出版社：机械工业
深度学习并没有那么可怕。直到最近，这项机器学习方法还要经过数年的学习才能掌握，但是有了如 Keras和TensorFlow这样的框架后，没有机器学习背景的软件工程师也可以快速进入这个领域。通过本书中的技巧，你将学会解决深度学习在生成和分类文本、图像和音乐方面的问题。本书每章包括完成独立项目所需的几个技巧，如训练一个音乐推荐系统。如果你陷入了困境，作者还在第2章提供了6个技巧来帮助你。本书中的例子用 Python语言编写，代码在GitHub上以Python notebook集合的方式提供。通过本书，你将学会：创建为真实用户服务的应用使用词嵌入计算文本的相似性基于维基百科链接建立电影推荐系统通过可视化的内部状态了解AI看待世界的原理建立一个为文本片段推荐表情符号的模型重用预训练的神经网络构建反向图像搜索服务比较GAN、自动编码器和LSTM如何生成图标检测音乐的风格并检索歌曲集
售价：35.60

机器学习算法入门
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:马秦靖|责编:李定群出版社：重庆大学
本书是机器学习领域的入门教材，从理论、抽象和设计三方面阐述了机器学习的理论基础、算法实现和具体应用技巧。全书共12章，包括Python概述，Pythor语言基础，基础数据结构，函数与模块，面向对象程序设计，NuPy 数据分析，数据可视化，基础算法分析与实现，机器学习概述，回归分析，分类算法，聚类算法。本书既注重保持理论分析的严谨性，又注重机器学习算法的实用性，同时强调机器学习算法的思想和原理在计算机上的实现。本书可作为高等职业院校人工智能相关专业的入门课程教材或教学参考书，也可以供从事机器学习应用开发的技术人员参考。
售价：23.60

深度学习图解
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)安德鲁·特拉斯克|责编:王军//韩宏志|译者:王晓雷//严烈出版社：清华大学
深度学习是人工智能的一个分支，受到人类大脑的启发，致力于指导计算机用神经网络进行学习。在线文本翻译、自动驾驶、商品推荐和智能语音助手等一系列令人兴奋的现代技术应用领域，都在深度学习的辅助下取得了突破性进展。《深度学习图解》指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用Python语言及其最基本的数学库 NumPy，就可以训练出自己的神经网络，借助它观察并理解图像、将文字翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作！当你完成这一切后，就为成为精通深度学习框架的专家做好了充分准备！本书主要内容包括： ·深度学习的基础科学原理 ·自行设计和训练神经网络 ·隐私保护的知识，包括联邦学习 ·帮助你继续深度学习之旅的建议独一无二的低门槛。在阅读本书前，读者只需要掌握高中数学知识和Python基本编程技能。
售价：39.60

深度学习推荐系统
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:王喆|责编:郑柳洁出版社：电子工业
深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助他们建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。
售价：43.20

深度学习详解
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:王琦//杨毅远//江季|责编:郭泳泽出版社：人民邮电
本书根据李宏毅老师的公开课改写、扩充而成，介绍了卷积神经网络、 Transformer、生成模型、自监督学习（包括BERT和 GPT-3）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、可解释人工智能、领域自适应、强化学习、终身学习、模型压缩、元学习等深度学习相关的进阶算法。在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中的大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习概念、建模过程和核心算法细节。本书适合对深度学习感兴趣、想要入门深度学习的读者阅读，也可作为深度学习相关课程的参考教材。
售价：39.92

机器学习Python版
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)马克·E.芬纳|责编:曲熠|译者:江红//余青松//余靖出版社：机械工业
本书面向初学者，使用 Python语言以及流行的 scikit-learn机器学习库等资源，通过易于实践的项目，帮助读者掌握开发有效的机器学习系统所需的流程、模式和策略。与包含大量数学公式的书籍不同，本书主要通过故事、图片和代码示例来讲解机器学习的概念和技术，尽量减轻读者在数学方面的负担，但要求读者具备一定的编程基础。书中逐步引导读者完成构建、训练和评估学习系统的每一步，在此过程中，根据需要不断填充机器学习系统的各个组成部分，拓展机器学习工具箱，并尝试探索复杂的新技术。本书主要内容：理解机器学习的算法、模型和核心概念。构建分类器和回归器。评估机器学习系统的性能。利用特征工程将原始的粗糙数据平滑成有用的格式。将多个组件连接到一个系统中，并调整其性能。将机器学习技术应用于图像处理和文本处理。将核心概念与神经网络和图模型联系起来。
售价：59.60

深度学习模式与实践
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)安德鲁·费利奇|责编:王军|译者:李轩涯//卢苗苗//刘安安出版社：清华大学
本书通过介绍最佳实践、设计模式和可复制的架构，指导读者的深度学习项目从实验室进入生产环境。本书收集并阐明了近十年来真实世界中有关深度学习的最有价值的认识。读者将通过每个有趣的例子学习相关技能并建立信心。本书深入研究了如何构建成功的深度学习应用程序。通过将经过验证的模式和实践应用到自身项目中，读者将节省数小时的试错时间。本书通过经过测试的代码示例、真实世界示例和出色的叙事风格，使复杂的概念变得简单而引人入胜。在此过程中，读者将学会部署、测试和维护项目的相关技巧。
售价：51.20

机器学习与数据挖掘
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:王璐烽//唐腾健|责编:秦健出版社：人民邮电
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数据挖掘技术进行大数据处理的程序员、架构师和产品经理作为技术参考和培训资料，也可作为高校本科生和研究生的教材。
售价：19.92

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