机器学习AI算法工程 公众号：datayx
《python人工智能项目 Intelligent Projects Using Python》
实施机器学习和深度学习方法，使用Python构建智能，认知AI项目
主要特点
- 帮助您掌握AI算法和概念的入门指南
- 8个实际项目，解决医疗保健，电子商务和监控方面的各种挑战
- 使用TensorFlow，Keras和其他Python库来实现智能AI应用程序
如果您想使用Python从领先的AI域构建富有洞察力的项目，本书将是一个完美的伴侣。
本书涵盖了AI所有核心学科项目的详细实施。我们首先介绍如何使用机器学习和深度学习技术创建智能系统的基础知识。您将吸收各种神经网络架构，如CNN，RNN，LSTM，以解决关键的新世界挑战。您将学习如何训练模型以检测人眼中的糖尿病视网膜病变状况，并创建用于执行视频到文本翻译的智能系统。您将在医疗保健领域中使用转移学习技术，并使用GAN实施样式转移。稍后您将学习构建基于AI的推荐系统，用于情感分析的移动应用程序以及用于承载客户服务的强大聊天机器人。您将在网络安全域中实施AI技术以生成Captchas。之后，您将使用强化学习训练和建造自动驾驶车辆以进行自驾车。您将使用来自Python生态系统的库（如TensorFlow，Keras等）来实现机器学习，深度学习和AI的核心方面。
在本书的最后，您将熟练地构建自己的智能模型，以解决任何类型的AI问题，而不会有任何麻烦。
你会学到什么
•使用seq-2-seq神经翻译机构建智能机器翻译系统
•使用GAN创建AI应用程序并使用TensorFlow部署智能移动应用程序
•使用CNN和RNN将视频翻译成文本
•实施智能AI聊天机器人，并在多个域中集成和扩展它们
•使用Q-Learning创建智能强化，基于学习的应用程序
•使用深度学习和对抗性学习打破并生成CAPTCHA
《Python AI项目实战 Practical Python AI Projects》
使用优化建模探索使用Python解决人工智能问题的艺术和科学。本书涵盖了数学代数模型的实际创建和分析，如线性连续模型，非明显线性连续模型，和纯线性整数模型。作为数十年行业教学和咨询的产品，Practical Python AI Projects不是专注于理论，而是强调模型创建方面;对比的替代方法和实际变化。
每个模型都经过彻底解释并编写执行。本书中所有示例的源代码都是可用的，使用Google OR-Tools以Python编写。它还包括一个随机问题生成器，可用于行业应用或研究。
你会学到什么
- 构建基于Python的基本人工智能（AI）应用程序
- 使用数学优化方法和Google OR-Tools（优化工具）套件
- 使用Python和Google OR-Tools创建几种类型的项目
项目下载地址
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AI项目体验地址 https://loveai.tech
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