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把科学的故事讲得富于思想性，把技术的问题讲得颇具趣味性。

《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。

适读人群 ：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生；（2）学术界机器学习领域的研究人员和教师；（3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。 1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！ “南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。 2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！ 以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！ 3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐

实战自然语言处理及深度学习，涵盖基础知识与实际应用。

《人工智能基础 数学知识》的目标在于拉低机器学习入门的门槛，揭开人工智能理论层面的神秘面纱。《人工智能基础 数学知识》假设读者没有深厚的理工背景，完全站在一个迫切想入门人工智能的外行的角度上，力争让每个有兴趣、有热情的读者不会在人工智能的大潮中落伍。 《人工智能基础 数学知识》结合工程应用场景以及Python代码来解读人工智能背后的数学原理和意义，使读者不仅知其然，还知其所以然，让学习数学不再枯燥。本书中的案例、代码都是通过精心挑选的，读者通过阅读、模仿和实践，可以很快地发现“人工智能”原来如此。

数学基础：从历年数学建模竞赛入手，解读人工智能中的数学方法。 编程实践：100余个代码实例，全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。 算法应用：实战案例辅以丰富图解，详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。

2022年，智博士的好朋友AI侠突然毫无预兆地失踪了，尝试了各种方式都联系不上，直到有一天，他收到一个快递，里面是一封信和一个按钮，好奇的智博士按下按钮，一阵茉莉花的香味袭来，他晕了过去……

轻松入门机器学习，理论实战并重，适合零基础学习者。

飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在其他行业得到普及和应用。 本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddle Fluid 1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。 本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。 本书包括以下内容： ● 飞桨PaddlePaddle 的核心设计思想； ● PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别； ● 图像分类网络实现案例； ● “天网”中目标检测和像素级物体分割的实现； ● NLP技术应用案例 ：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译； ● Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题； ● 飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。

（1）大量图例，简单易懂。作者亲自绘制了大量插图，力求还原深度学习的算法思想，分解和剖析晦涩的算法，用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣，快乐地学习算法知识，体会深度学习的算法本质。 （2）简化公式，生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式，为了避免出现读者读不懂的情况，本书尽可能地统一了公式和符号，简化相关公式，并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时，锻炼读者分析问题和解决问题的能力。 （3）算法原理，代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时，不仅给出了对应的公式，还给出了实现和求解公式的代码，让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合，使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。 （4）深入浅出，精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识，本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系，并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上，每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式，最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。 （5）入门实践，案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码，而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发，使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度，为读者奠定深度学习的实践基础。 将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易，但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析，化繁为简，没有局限于坐而论道，而是将实例和数学理论相结合，让读者能够快速理解各种模型并上手实践，值得细读。 --唐春明　广州大学数学与信息学科学院副院长 本书从原理、方法、实践这 3 个维度系统地介绍了深度学习的方方面面，内容详实，解读清晰，细节与全貌兼顾，既适合初学者阅读，也可以作为深入研究的参考用书。 --杨刚　西安电子科技大学教授 近年来出版的深度学习相关图书中，本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对 ANN、CNN、RNN 等模型进行深入浅出的介绍，引入大量图例和简化后的公式，让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜，强烈推荐！ --吴健之　腾讯音乐高级工程师 作为产品经理，我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处，插图丰富直观，数学公式简练，很喜欢此类风格的图书，易懂好学。即使你不是程序员或算法专家，该书也值得一看！ --张瑞　中软国际高级产品经理

TensorFlow是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。

本书重点突出强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。

.名家作品：上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写；.理论扎实：基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系；.配套资源丰富：在线代码运行环境+在线视频课程+在线讨论区+在线习题+配套课件；.多位业内大咖力荐：字节跳动人工智能实验室总监李航、1986年图灵奖得主JohnHopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪军、亚马逊资深科学家、《动手学深度学习》作者李沐

全面探讨AI理论实践，涵盖逻辑、概率、感知等领域，实际应用贯穿微电子、自动驾驶等热门技术。

适读人群 ：本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。 不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。 Hulu诚意出品，全面收录135道算法面试题。 一线大厂算法工程师合力创作，直击面试要点。 从算法与模型到多领域应用，全方位解读深度学习。 诚意推荐 吴军 / 《浪潮之巅》《数学之美》作者 华先胜 / 阿里巴巴达摩院人工智能中心主任，IEEE Fellow 李沐 / AWS首席科学家，《动手学深度学习》作者 孙茂松 / 清华大学人工智能研究院常务副院长 本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。

1.中国信息通信研究院、科大讯飞、清华大学等多位大咖推荐作序。2.知识性：本书涉及智能语音各项前沿技术，涵盖了语音交互、声纹识别、全双工等多项新技术。3.丰富性：本书涵盖了技术、产业和应用3个方面，介绍智能语音全链条和各环节的现状趋势。4.系统性：本书介绍人类语音听说和机器语音听说的异同，包含语音学、语言学和计算机等多学科交叉，系统了解技术的衍生变化。5.实用性：本书汇集了智能语音应用在各领域、各场景的实际案例，从真实的案例中反映技术的产业赋能。

本书基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现。

深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，前端工程师不可错过的AI入门书。