机器学习火起来也有几年了,
当老姑大伯们渐渐把AI和程序员画上等号时,我大腿一拍大事不妙!生怕疫情后的家庭聚会上,让我表演才艺:做个什么狗陪他们下棋、做个什么精灵跟他们唠嗑……
程序员群体很广的!我们也不是什么都懂,更何况我还是个被AI大门夹过头的弱小博文菌!
想学AI不容易啊,别看相关的书那么多,但对味的教程是真的缺,
有些教程过于“科普”,很难称其为“入门教程”……
有些教程又理论有余实践不足,这让注重工程实践的程序员群体问号连连……
我已经记不清有多少个夜里对着星星发问:
“老天老天告诉我,我与AI之间还差了什么?”
老天和蔼地说:
“微积分、概率统计、偏微分方程、线性代数、数值计算……”
讲真,不是每个程序员都有耐心、有必要把这些基础学科一门一门地捡回来,再真正实现一个属于自己的模型的好吧!
能够在数学理论和工程实践之间找到一个平衡点,让那些有工程背景的读者能获得实际价值,而非进行简单的脑力或数学训练,这才是我们真正需要的教程!
我知道,现在AI教程非常多。从实例入手、以代码实现为重点的书籍也有很多。可它们大部分的重点是讲解深度学习理论,所用的实例也都是为了解释深度学习理论的实际应用。
那么谁能告诉我,要解决这个问题,为什么非用深度学习或机器学习不可?别的方法就不能做吗?用深度学习处理有什么优势?又存在问题?
《程序员的AI书:从代码开始》来了!
这本书可以解决以上全部烦恼!
它从程序员的视角进行切入,而不是像其他大多数教程从数学的角度切入。更重要的是,这本书回答了我一直苦恼的一个终极问题——
如何把AI相关的代码和自己的软件开发经验联系起来!
本书也不会上来就把各种新鲜概念放到你面前强迫你去接受。
一开始书里就没有在机器学习概念上过多纠缠,而是先快速展示了简短的AI实现代码的结构和流程,然后带出一些常常让初学者疑惑的问题,针对这些问题再带出新的内容。
读完这本书,你能从中学到的并非单纯的机器学习理论,而是不同领域的具体技术挑战和相关算法的解决方案,从而理解机器学习的真正意义!
《程序员的AI书:从代码开始》
这不是一本科普读物,不存在浅尝辄止;
也不是一本百科全书,不存在天书符号。
这是一本有代码的书,是一本谈工程实现的书。
我认为,这正是机器学习领域所缺少的那一类教程!
▊ 大咖力赞
▊ 作者简介
张力柯
腾讯某AI实验室负责人、AI系统设计专家。在操作系统内核、网络安全、搜索引擎、推荐系统、大规模分布式系统、图像处理、数据分析等领域具有丰富的实践经验。
于美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校获得计算机科学博士学位,曾先后在美国微软、BCG、Uber及硅谷其他创业公司担任研发工程师及项目负责人等。
潘晖
阿里巴巴某算法中心小组负责人。在推荐系统、自然语言处理、图像处理、数据分析等领域具有丰富的实践经验。
于美国佛罗里达理工大学获得计算机科学博士学位,曾先后在中国微软、美团、腾讯从事算法研发和管理工作。发表过多篇论文,拥有多项专利,曾获得2018年腾讯互动娱乐事业群技术突破奖等奖项。
本文分享自 博文视点Broadview 微信公众号,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划 ,欢迎热爱写作的你一起参与!