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科技在不断进步,各式各样的业务场景也在不断催生各种AI技术的兴起!
试看将来的世界,必定是充满了AI的世界!
为了帮助大家紧跟时代的潮流,系统学习当前主流的AI技术,博文菌本周为大家整理了今年出版的AI领域爆品新书,每一本都称得上该技术方向上的里程碑式著作!
还等什么?赶紧学习起来吧!
01
▊《联邦学习实战(全彩)》
杨强 黄安埠 刘洋 陈天健 著
本书以实战为主(包括对应用案例的深入讲解和代码分析),兼顾对理论知识的系统总结。本书适合对联邦学习和隐私保护感兴趣的高校研究者、企业研发人员阅读。
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02
▊《迁移学习导论》
王晋东,陈益强 著
本书的编写目的是帮助迁移学习及机器学习相关领域的初学者快速入门。全书主要分为背景与概念、方法与技术、扩展与探索及应用与展望四大部分。除此之外,《迁移学习导论》还配有相关的代码、数据和论文资料,最大限度地降低初学者的学习和使用门槛。
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03
▊《模型思维:简化世界的人工智能模型》
龚才春 著
本书将人工智能在现实生活场景中解决的问题分类,并根据这个分类来介绍各种模型。书中将人工智能问题分为权重问题、状态问题、序列问题、表示问题、相似问题和分类问题六大类,方便读者了解各个模型之间的关系,也方便读者理解各个模型的适用场景。
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04
▊《图深度学习(全彩)》
马耀,汤继良 著
王怡琦,金卫 译
本书全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。在组织结构方面,每章首先介绍写作动机,然后通过具体示例或技术细节介绍相应内容,最后提供更多的扩展阅读知识。
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05
▊《图表示学习(全彩)》
[美] 威廉·汉密尔顿(William Hamilton) 著
AI TIME 译
本书提供了一份关于图表示学习的综述。首先,本书讨论图表示学习的目标及图论和网络分析的关键方法论;然后,介绍并回顾了学习节点嵌入的方法,包括基于随机游走的方法以及在知识图谱上的应用;再后,对高度成功的图神经网络( Graph Neural Network, GNN)进行了技术上的综合介绍, GNN已成为图数据深度学习领域占主导地位且迅速发展的范式;最后,总结了针对图的深度生成模型的前沿进展,这是图表示学习新生但发展迅速的子集。
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06
▊《图神经网络:基础与前沿(全彩)》
马腾飞 著
本书介绍了图神经网络和图深度学习的基础知识和前沿研究,不仅包括它们的发展历史和经典模型,还包括图神经网络在深层网络、无监督学习、大规模训练、知识图谱推理等方面的前沿研究,以及它们在不同领域(如推荐系统、生化医疗、自然语言处理等)的实际应用。
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07
▊《预训练语言模型(全彩)》
邵浩 著
本书详细梳理了预训练语言模型的基本概念和理论基础,并通过实际代码的讲解, 阐述了具有代表性的预训练语言模型的实现细节,非常适合需要快速、全面掌握预训练语言模型的从业者阅读。
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08
▊《联邦学习技术及实战(全彩)》
彭南博,王虎 等 著
本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验,主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识,联邦求交、联邦特征工程算法,三种常见的联邦形式,以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。
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09
▊《元学习:基础与应用》
彭慧民 著
本书介绍了元学习方法的发展历史、起源、思想、近来流行的元学习方法,以及这些方法的组织思路、改进方案、相互继承、如何应用。
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10
▊《创新工场讲AI课:从知识到实践》
创新工场DeeCamp组委会 著
本书以近两年DeeCamp训练营培训内容为基础,精选部分导师的授课课程及有代表性的学员参赛项目,以文字形式再现训练营“知识课程+产业实战”的教学模式和内容。
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