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想理解深度神經網絡？想深入理解AutoML和AutoDL？想入門Python人臉識別？想用Python創建神經網絡？想運用Python實現高級深度學習模型？想知道深度學習與圖像識別的原理與實踐？
多看書吧！
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先來看看這次我們會送哪些書：
1、《 深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺》
【作者簡介】
王健宗，大型金融集團科技公司深度學習平臺和AutoML平臺負責人，中國人工智慧開源軟體發展聯盟副理事長，美國佛羅裡達大學人工智慧博士後，曾任美國萊斯大學電子與計算機工程系研究員，專注於聯邦學習和人工智慧在金融、保險、投資、銀行和醫療等領域的研發工作，發表聯邦學習、深度學習、雲計算和大數據等領域國際論文30餘篇，以及發明專利200餘項。多屆國內知名大數據、人工智慧、金融科技和聯邦學習會議/論壇主席和出品人。
【內容簡介】
華為頂薪人工智慧博士研究方向，資深AI專家撰寫，騰訊、阿里、微眾銀行、字節跳動、浙江大學、新智元等企業界、學術界、媒體界的8位資深專家聯袂推薦；
2、《深度學習與圖像識別：原理與實踐》
【作者簡介】
魏溪含，愛丁堡大學人工智慧碩士，阿里巴巴達摩院算法專家，在計算機視覺、大數據領域有8年以上的算法架構和研發經驗。在大數據領域，曾帶領團隊對阿里巴巴個性化推薦系統進行升級；計算機視覺領域，主導並攻克了光伏EL全自動瑕疵識別的世界難題，並在行為識別領域帶領團隊參賽打破世界紀錄等。
塗銘，阿里巴巴數據架構師，對大數據、自然語言處理、圖像識別、Python、Java相關技術有深入的研究，積累了豐富的實踐經驗。在工業領域曾參與了燃煤優化、設備故障診斷項目，正泰光伏電池片和組件EL圖像檢測項目；在自然語言處理方面，擔任導購機器人項目的架構師，主導開發機器人的語義理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通過自然語言檢索產品庫，在項目中構建了NoSQL+文本檢索等大數據架構，也同時負責問答對的整理和商品屬性的提取，帶領NLP團隊構建語義解析層。
張修鵬，畢業於中南大學，阿里巴巴技術發展專家，長期從事雲計算、大數據、人工智慧與物聯網技術的商業化應用，在阿里巴巴首次將圖像識別技術引入工業，並推動圖像識別產品化、平臺化，擅於整合前沿技術解決產業問題，主導多個大數據和AI為核心的數位化轉型項目成功實施，對技術和商業結合有著深刻的理解。
【內容簡介】
三位作者均來自阿里巴巴，由達摩院的資深算法專家領銜，技術積累深厚，業務經驗豐富；從技術原理、算法和工程實踐3個維度系統展開，既適合零基礎讀者快速入門，又適合有基礎讀者理解其核心技術；寫作方式上避開了艱澀的數學公式及其推導，深入淺出。
3、《Python人臉識別：從入門到工程實踐》
【作者簡介】
王天慶， 長期從事分布式系統、數據科學與工程、人工智慧等方面的研究與開發，在人臉識別方面有豐富的實踐經驗。現就職某世界100強企業的數據實驗室，從事數據科學相關技術領域的預研工作。曾就職於某海外業務社交類移動網際網路公司，熟悉大數據平臺研發、架構，以及數據的處理和分析，熟悉Web架構和高性能、高並發、高可用系統。中國電子學會（計算機應用分會）會員，CSDN博客專家，熱愛技術分享與交流。
【內容簡介】
這是一本面向初學者的人臉識別工具書，不僅適合零基礎的讀者快速入門，而且適合有一定基礎的讀者迅速達到可以進行工程實踐的水平。世界100強企業資深AI工程師撰寫，全面講解人臉識別各項基礎技術、原理和算法，從零實現工程級人臉識別引擎。
4、《面向自然語言處理的深度學習：用Python創建神經網絡》
【作者簡介】
Palash Goyal是一名高級數據科學家，目前從事將數據科學和深度學習用於在線營銷領域的工作。他曾在印度理工學院（IIT）的Guwahati分校學習數學和計算機科學，畢業後他開始在快節奏環境中工作。他在電子商務、旅遊、保險和銀行等行業擁有豐富的經驗，熱衷於數學和金融。他利用深度學習和強化學習技術進行價格預測與投資組合管理，在業餘時間管理他的多種加密貨幣和最新的首次代幣發行（ICO）。他追蹤數據科學領域的最新趨勢，並在博客http://madoverdata.com上分享這些趨勢。他還會在空閒時發表與智慧農業相關的文章。
Sumit Pandey畢業於印度理工學院（IIT）的Kharagpur分校，曾在AXA Business Services工作了大約一年，擔任數據科學顧問。他目前正在創辦自己的企業。
Karan Jain是Sigtuple公司的一名產品分析師，他在那裡研究尖端的AI驅動診斷產品。此前，他曾在醫療保健解決方案公司Vitrana擔任數據科學家。他喜歡在快節奏的數據初創公司工作。在閒暇時間，Karan深入涉獵基因組學、BCI接口和光遺傳學。最近，他對用於可攜式診斷的POC設備和納米技術產生了興趣。Karan在LinkedIn上有3000多名粉絲。
【內容簡介】
通過解決dropout、池化和歸一化層的難題，探索並開發你自己的深度學習網絡；獲得關於強化學習以及如何使用上下文特定的行為令人興奮的介紹；在Tensorflow和Keras中使用疊加雙向LSTM創建自己的聊天機器人。
5、《自然語言處理Python進階》
【作者簡介】
克裡希納巴夫薩（Krishna Bhavsar）花了大約10年時間在各行業領域如酒店業、銀行業、醫療行業等進行自然語言處理、社交媒體分析和文本挖掘方面的研究。他致力於用不同的NLP語料庫如Stanford CoreNLP、IBM的 SystemText和BigInsights、GATE和NLTK來解決與文本分析有關的行業問題。克裡希納還致力於分析社交媒體給熱門電視節目和流行零售品牌以及產品帶來的效應。2010年，他在NAACL上發表了一篇關於情感分析增強技術的論文。近期，他創建了一個NLP管道/工具集並開源以便公眾使用。除了學術和科技，克裡希納還熱衷於摩託車和足球，空閒時間喜歡旅行和探索。他騎摩託車參加過環印度公路旅行並在東南亞和歐洲大部分國家徒步旅行過。
納雷什庫馬爾（Naresh Kumar）曾為財富500強企業設計、實施和運行超大型網際網路應用程式，在這方面他擁有超過十年的專業經驗。他是一位全棧架構師，在電子商務、網絡託管、醫療、大數據及分析、數據流、廣告和資料庫等領域擁有豐富的實踐經驗。他依賴開源並積極為其做貢獻。納雷什一直走在新興技術的前沿，從Linux系統內部技術到前端技術。他曾在拉賈斯坦邦的BITS-Pilani學習，獲得了計算機科學和經濟學的雙學位。
普拉塔普丹蒂（Pratap Dangeti）在班加羅爾的研究和創新實驗室開發機器學習和深度學習方法，以用於結構化、圖像和TCS文本數據。他在分析和數據科學領域擁有豐富的經驗，並在IIT Bombay獲得了工業工程和運籌學項目的碩士學位。普拉塔普是一名人工智慧愛好者。閒暇時，他喜歡閱讀下一代技術和創新方法。他還是Packt出版的《Statistics for Machine Learning》一書的作者。
【內容簡介】
本書包含的實例可以讓你學會使用NLTK（處理NLP任務的主要Python平臺）完成自然語言處理的各種任務，涵蓋了自然語言理解、自然語言處理和句法分析等。
6、《深度學習：基於案例理解深度神經網絡》
【作者簡介】
翁貝託米凱盧奇（Umberto Michelucci）目前在瑞士領先的醫療保險公司從事創新和人工智慧（AI）工作。他領導與人工智慧、新技術、機器學習以及大學的研究合作相關的多項戰略計劃。此前，他曾擔任多個大型醫療保健項目的數據科學家和首席建模師，並在編程和算法設計方面擁有豐富的實踐經驗。他管理過商務智能和數據倉庫項目，使數據驅動的解決方案能夠在複雜的生產環境中實施。最近，Umberto 對神經網絡進行了廣泛的研究，並應用深度學習來解決與保險、客戶行為（如客戶流失）和傳感器科學相關的一些問題。他曾在義大利、美國和德國學習理論物理，並擔任研究員，還在英國接受過高等教育。他經常在會議上發表科學成果，並在同行評審的期刊上發表研究論文。
【內容簡介】
完善的知識體系，適合各層次學生及從業人員。
1）包含正則化、學習率衰減技術和不同的優化器的完整概述及示例；
2）介紹Dropout和超參數調優等高級技術；
3）包含構建卷積神經網絡和遞歸神經網絡模塊的概述;
4）額外含有優化Python代碼的技巧。
7、《移動平臺深度神經網絡實戰：原理、架構與優化》
【作者簡介】
盧譽聲，Autodesk數據平臺和計算平臺資深工程師，負責平臺架構研發工作。工作內容涵蓋大規模分布式系統的伺服器後端、前端以及SDK的設計與研發，在數據處理、實時計算、分布式系統設計與實現、性能調優、高可用性和自動化等方面積累了豐富的經驗。擅長C/C++、JavaScript開發，此外對Scala、Java以及移動平臺等也有一定研究。著有《移動平臺深度神經網絡實戰：原理、架構與優化》、《分布式實時處理系統：原理架構與實現》，並譯有《高級C/C++編譯技術》和《JavaScript編程精解（原書第2版）》等。
【內容簡介】
來自谷歌、ARM等公司專家與侯捷聯袂推薦，資深專家手把手式教你開發移動平臺人工智慧系統解決方案。精講移動平臺深度學習系統所需核心算法、硬體級指令集、系統設計與編程實戰、海量數據處理、業界流行框架裁剪與產品級性能優化策略等。
8、《Python深度學習：基於PyTorch》
【作者簡介】
吳茂貴，資深大數據和人工智慧技術專家，就職於中國外匯交易中心，在BI、數據挖掘與分析、數據倉庫、機器學習等領域工作超過20年。在基於Spark、TensorFlow、PyTorch、Keras等的機器學習和深度學習方面有大量的工程實踐實踐。著有《Python深度學習：基於TensorFlow》《深度實踐Spark機器學習》《自己動手做大數據系統》等著作。
鬱明敏 ，資深商業分析師，從事網際網路金融算法研究工作，專注於大數據、機器學習以及數據可視化的相關領域，擅長 Python、Hadoop、Spark 等技術，擁有豐富的實戰經驗。曾獲「江蘇省TI杯大學生電子競技大賽」二等獎和「華為杯全國大學生數學建模大賽」二等獎。
楊本法，高級算法工程師，在流程優化、數據分析、數據挖掘等領域有10餘年實戰經驗，熟悉Hadoop和Spark技術棧。有大量工程實踐經驗，做過的項目包括：推薦系統、銷售預測系統、輿情監控系統、揀貨系統、報表可視化、配送路線優化系統等。
李濤，資深AI技術工程師，對PyTorch、Caffe、TensorFlow等深度學習框架以及計算機視覺技術有深刻的理解和豐富的實踐經驗，曾經參與和主導過服務機器人、無人售後店、搜索排序等多個人工智慧相關的項目。
張粵磊，資深大數據技術專家，飛谷雲創始人，有10餘年一線數據數據挖掘與分析實戰經驗。先後在諮詢、金融、網際網路行業擔任大數據平臺的技術負責人或架構師。
【內容簡介】
（1）核心作者在大數據和人工智慧領域有著超過20年的工作經驗，實戰經驗非常豐富，其他幾位作者也在大數據和人工智慧領域頗有造詣。
（2）作者團隊之前還著有《深入理解Spark機器學習》、《Python深度學習：基於TensorFlow》、《自己動手做大數據系統》等暢銷書。
（3）本書是《Python深度學習：基於TensorFlow》的姊妹篇。
（4）本書從工具使用、技術原理、算法實現、工程實踐等維度全面、系統講解了深度學習。
（5）本書在內容的選擇、安排和表現形式上精心謀劃，目的是確保高質量內容的同時，讓深度學習的學習門檻大大降低。
9、《實用卷積神經網絡:運用Python實現高級深度學習模型》
【作者簡介】
Mohit Sewak是IBM的高級認知數據科學家，也是比爾拉技術與科學學院的人工智慧和計算機科學博士。他在人工智慧、深度學習和機器學習方面擁有多項專利和著作。他曾是一些非常成功的人工智慧/機器學習軟體和行業解決方案的首席數據科學家，並在早期就參與了沃森認知商業產品線的解決方案研究。他在TensorFlow、Torch、Caffe、Theano、Keras、Watson等架構的設計和解決方案方面有14年的豐富經驗。
Md. Rezaul Karim是德國Fraunhofer FIT的研究科學家。他也是德國亞琛工業大學的博士研究生。在加入FIT之前，他曾在愛爾蘭的Insight數據分析中心擔任研究員。他也曾是韓國三星電子的首席工程師。他在C++、Java、R、Scala和Python方面有9年的研發經驗，也在生物信息學、大數據和深度學習方面發表過研究論文。此外在Spark、Zeppelin、Hadoop、Keras、Scikit-Learn、TensorFlow、Deeplearning4j、MXNet、H2O等方面都有實際的工作經驗。
Pradeep Pujari是沃爾瑪實驗室的機器學習工程師，也是ACM的傑出成員。他的核心專業領域是信息檢索、機器學習和自然語言處理。在空閒的時候，他喜歡研究人工智慧技術、閱讀和輔導。
【內容簡介】
卷積神經網絡(CNN)正在對視覺識別系統、自動駕駛汽車、醫學發現、創新電子商務等多個應用領域產生革命性的影響。本書首先基於圖像分類的例子概述深度神經網絡，並為人臉識別構建一個CNN。隨後構建一個高級視覺相關算法，用於目標檢測、實例分割、生成式對抗網絡、圖像描述、視覺注意力機制和視覺循環模型。本書完結時，你應該可以在專業項目中利用複雜的圖像、視頻數據來實現先進和高效的CNN模型。
10、《增強型分析：AI驅動的數據分析、業務決策與案例實踐》
【作者簡介】
彭鴻濤，德勤企業諮詢總監兼首席數據科學家，德勤全球AI團隊核心成員，德勤數位化轉型、智慧營銷、智慧風控、客戶體驗等核心諮詢服務方案的資深顧問。2008年加入SPSS並與跨國家團隊一起進行Analytical Decision Management決策自動化工具的開發，與國內外團隊一起構建了SPSS在不同應用領域的解決方案，其中某些方案現已成長為IBM的知名解決方案；2014年加入IBM GBSC部門，領導數據分析團隊，針對不同客戶設計和實施數據分析的方案；2016年加入IBM GBS GBS Cognitive Business Decision Support擔任CTO和首席數據科學家，領導團隊開發實施了有一定行業影響力的人工智慧應用；2017年加入德勤企業諮詢擔任金融服務總監及首席數據科學家，領導團隊開拓數位化轉型背景下的新型諮詢服務方案，期間高質量交付大型銀行的數位化轉型及實施相關項目並得到客戶高度認可。
張宗耀，上海全應科技有限公司資深數據科學家，前華為企業智能部門資深數據科學家，前IBM SPSS 算法組件團隊資深算法工程師。2009年加入IBM SPSS算法組件團隊，負責Statistic和Modeler產品的升級和維護；2012年開始大數據算法組件的設計和開發，為分布式分析引擎提供了核心計算單元，主導完成開發了分布式平臺下的廣義線性模型、自動建模算法、ADMM優化算法等，打造了分析引擎平臺以及SPSS Modeler產品的最具競爭力算法模塊；2015年開始投入Spark分布式框架的算法設計和開發，主導完成開發了生存分析算法、時間序列相關算法等，豐富了SPSS產品的核心算法組件。2016年加入華為，先後就職於華為的數據挖掘團隊，以及企業智能部門的機器學習服務團隊和工業解決方案團隊，負責算法、機器學習、實時預測、數據分析，以及行業解決方案的設計、開發和部署相關的工作。
聶磊，陝西萬禾數字科技有限公司CTO，前IBM SPSS 資深數據科學家，前IBM Watson Analytics數據分析引擎技術主管及架構師。2008 年加入IBM Analytical Decision Management團隊，主導開發了業務規則引擎和基於優化技術的預測性維護解決方案；2014年加入IBM Watson Analytics團隊，擔任技術主管兼架構師，主導了IBM Watson Analytics數據分析引擎基於Spark技術的轉換，極大提高了平臺的計算能力；2017年擔任IBM Cognos Analytics團隊架構師，主持了自動化技術的引入。
【內容簡介】
增強型分析是數據科學的未來，本書講解了如何通過前沿的大數據技術和AI技術實現智能的數據分析和業務決策，即增強型分析。本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數據科學家，在大數據和AI領域至少都有10年以上的工作經驗，他們將各自多年來在「構建數據挖掘模型，解決實際業務問題」方面積累的經驗全部總結在了這本書中。
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