人工智能

评语：《基于深度学习的自然语言处理》是对目前自然语言处理领域新研究的全面综述,并对其未来发展方向进行了探讨。深度学习是处理端到端学习和信息提炼所需的大量计算和数据的有力工具,因具有更复杂的分布式表示、更精细的功能块和模块化设计以及基于梯度的高效学习方法,深度学习已经成为解决越来越多自然语言处理问题的主要范式和先进方法。基于深度学习与自然语言处理之间的微妙关联,本书分别介绍了深度学习应用下的对话系统、词法分析、语法分析、知识图谱、机器翻译、问题回答、情绪分析、社会计算以及(来自图像的)自然语言生成。随着自然语言处理的应用愈加频繁,本书期望通过详实全面的介绍,能为该领域的研究人员和行业从业者提供一些有效的指导。

评语：C#程序员学习AI的入门书，人工智能C#编程的案例书。探讨神经网络、Agent、多Agent系统、监督学习和无监督学习，提供简单易懂的解释和上手指南。

评语：帮助读者深入了解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法，多种库的应用和实时用例的机器学习实现。

评语：《Python机器学习》首先介绍Python机器学习的一些基本库，包括NumPy、Pandas和matplotlib。一旦牢固地掌握了基础知识，即可开始基于Python和Scikit-learn库进行机器学习，深入了解各种机器学习算法(如回归、聚类和分类)的底层工作原理。本书专门用一章的篇幅讲解如何使用Azure Machine Learning Studio进行机器学习；利用该平台，开发人员不必编写代码即可开始构建机器学习模型。本书最后讨论如何部署供客户端应用程序使用的已构建模型。

评语：《智能语音应用开发　基于Alexa、Google Assistant和英文语境》是基于Alexa和Google Assistant设计、构建并实现智能语音应用的优秀指南。当你没有任何基础就想创建一个语音驱动的睡眠跟踪器时，通过阅读本书，将学会如何构建能够倾听用户、存储信息和依赖于用户语境的应用。掌握这些基础知识后，你会深入了解多用途对话流程和其他更高级的概念。在此过程中，一些小项目会强化你的技术水平和最佳实践。

评语：快速掌握更新的Python深度学习知识，拥有基于Keras开发企业级深度学习解决方案的实践经验。

评语：适合初学者的人工智能简明教程， 从传统机器学习到深度学习，全面了解人工智能发展， 使用Prolog语言演示基本AI概念， 理论结合实践，在Raspberry Pi上使用Python语言的人工智能实战。

评语：介绍机器学习方法和Python编程，通过案例研究的方法解析真实世界的应用，教你解决实际问题的数据科学方法，解决机器学习的难题。

评语：Python编程启蒙书，提供一种创造性、亲自动手的方法来学习Python； 从“代码分析”“易错之处” “动手练习”到“专家点津”，轻松快乐学Python。

评语：Cloudera公司数据科学主管Sean.Owen作序推荐！介绍机器学习、反应式系统和反应式机器学习，构建大规模机器学习系统的实践指南。

评语：是关于神经网络原理的实践指南，引导读者学习使用不同数据类型的正确分布来提升网络性能。随书赠送源代码，获取地址见书封底二维码。

评语：机器学习算法工具箱，以图形化、非数学的方式介绍常用算法的原理、实现与适用场景。源代码获取见书封底二维码。

评语：一个人工智能应用程序帮谷歌削减了40%的能源开支！帮亚马逊提高了35%的销售额！帮Pinterest提高了30%的用户参与度！帮Netflix每年节省10多亿美元！帮Square在24小时内提供小企业贷款...

评语：某著名通信技术公司、世界100强企业首席技术专家全面介绍人工智能、深度学习、强化学习的核心原理与应用

评语：基于Python语言在不同经典游戏用例和做市策略用例中应用强化学习算法,学习如何在云资源中部署并训练强化学习解决方案

评语：打开机器学习模型的黑匣子，深入了解 XAI 的核心概念，掌握多个XAI工具和方法。随书赠送源代码，获取地址见书封底二维码。

评语：计算机如何“理解”它所“看到”的东西?本书试图将深度学习应用于计算机视觉以回答该问题。随书赠送源代码和附录，获取地址见书封底二维码。