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编程语言排行榜2022年7月 编程语言排行榜2022年8月( 三 )

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本书提供了完整的学习路线，适合机器学习方向的学生和已经投入深度学习和人工智能的研究者，同时也适合那些没有机器学习或统计背景，但希望能快速掌握这方面知识，并在自己产品中使用深度学习的软件工程师 。书中提供了使用TensorFlow实现的源代码，读者可以获取配套资源在学习的同时手动练习 。
动手学深度学习
本书被加州大学伯克利分校、北京大学、清华大学等140余所知名高校用于深度学习课程的教学，是交互式实战环境下动手学习深度学习原理和实战的完美结合 。
本书几位作者均是亚马逊科学家，最终内容是中文写成，免去了翻译过程导致的信息遗失与偏差 。通过图书、开源代码、配套视频、习题答案和社区讨论的综合形式，帮助读者轻松入门深度学习 。书中每个章节都是可以运行的Jupyter记事本，读者可以自由修改代码和超参数来获取及时反馈，从而积累深度学习的实战经验 。
本书共分3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用 。
机器学习公式详解
备受欢迎的“西瓜书”《机器学习》的学习伴侣，Datawhale项目“南瓜书”一站式解决机器学习中的数学难题！
本书的主要内容是帮助读者推导机器学习中重要的公式，并对知识难点进行深入讨论，从而让读者在动手过程中理解这些关键方法 。同时，在书中每一章都附上了相关的阅读材料，可以帮助读者对有兴趣的部分进行更深入地探索 。
本书能够帮助读者在读“西瓜书”时省时省力，也能帮助读者从一个全新的角度和思路去掌握那些机器学习中的关键公式 。
PyTorch深度学习实战
PyTorch核心开发者以自己最开始学习PyTorch的经验为基础，编写了这本深入介绍PyTorch背后关键概念，然后带领读者完成一个完整项目的PyTorch深度学习实用指南 。
本书的目的是吸引完全不具备或者具备很少深度学习知识的读者，帮助他们快速上手PyTorch深度学习实战 。所以作者们在介绍深度学习和PyTorch库之后，直接开始了神经网络的训练 。书中使用的完整项目是医学图像分析相关，涉及张量、梯度下降机制、训练神经网络、部署项目等内容 。
本书要求读者有Python的使用经验，但是无须有使用PyTorch或其他深度学习框架的经验 。
动手学强化学习
又一个动手学系列，强化学习对动手要求极高，但之前市面上能把理论与实践结合得很好的图书少之又少 。上海交大俞勇教授及其团队通过对ACM班强化学习课程的实践，总结出一套可行性强又实用的方法，最终编辑成书 。
与ACM班课程一样，本书也是由PythonNotebook组成，Notebook中包含强化学习相关概念的定义、理论分析、算法过程和可运行代码 。总体内容由强化学习基础、强化学习进阶和强化学习前沿三大部分组成 。不同的读者可以选取不同的内容阅读，章节独立性较大，可以根据自己需求做选择 。
本书基于Python3编写，使用PyTorch框架，所以要求读者具备一定的Python编程基础 。本书有配套的视频课程和在线编程环境，读者可以方便地修改参数并观察对应结果，从而加深对算法的理解 。
一直向前
不难看出来，Python的流行离不开人工智能的发展，未来它依然会霸占TIOBE编程语言排行榜更长时间 。同时需要注意的是，人工智能的底层系统和算法还是要依靠C这些老牌语言 。

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