深度学习框架与AI数据科学
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更新于2024-07-09
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"AI for Data Science 是一本探讨人工智能在数据科学中应用的书籍,涵盖了深度学习框架、超越深度学习的AI方法、以及如何使用MXNet和TensorFlow构建深度学习网络等主题。"
本书深入剖析了AI如何赋能数据科学,旨在帮助读者理解和掌握人工智能技术在实际数据分析中的应用。首先,书中介绍了关于AI的基础知识,包括AI的定义、工作原理以及它如何促进数据科学的发展。AI通过自动化复杂的数据处理和模式识别,显著提高了数据科学家的工作效率和洞察力。
第一章重点讨论了深度学习框架,如深度学习系统的概念、运行机制以及主要的深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch、Keras和MXNet等。此外,还涉及了深度学习所用的主要编程语言,如Python,并阐述了如何有效利用这些框架来开发和优化模型。同时,本章还概述了深度学习的各种方法和应用场景,例如图像识别、自然语言处理和推荐系统等。
第二章扩展了AI的视野,不仅限于深度学习,还涉及了优化算法、模糊推理系统和人工创造力等其他AI方法。这部分内容揭示了AI在解决非结构化问题和复杂决策时的潜力,为数据科学家提供了更多解决问题的工具。此外,书中还对未来的AI发展趋势进行了展望。
第三章和第四章分别详细讲解了使用MXNet和TensorFlow构建深度学习网络的实践步骤。MXNet章节介绍了其核心组件,展示了如何在实际项目中运用MXNet,并提供了一些实用技巧。TensorFlow章节则详细解析了TensorFlow的架构,核心组件,以及如何在TensorFlow中进行可视化(通过TensorBoard)。同时,还介绍了高阶API Estimators,使得模型构建更加高效。
这本书全面地涵盖了AI在数据科学领域的基础知识和实践经验,对于想要提升AI技能的数据科学家或者希望将AI技术应用于业务解决方案的从业者来说,是一本极具价值的参考书。通过深入阅读和实践,读者可以掌握构建和应用AI模型的关键技能,进一步推动数据驱动的创新和决策。
2018-11-05 上传
2021-11-15 上传
2023-03-29 上传
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2023-04-05 上传
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