En tant que membre du personnel informatique d'une entreprise commerciale, j'étais assez inquiet car il n'y avait pas de livres et d'informations compacts et complets pouvant être utilisés dans les affaires de l'entreprise commerciale. Il y a beaucoup de livres et d'informations sur Internet, que vous alliez dans une librairie ou que vous regardiez les informations sur Internet, mais le code source réel est rare et les informations sont assez fragmentées, pas des "informations exhaustives" (c'est important!) Et difficiles à comprendre. Il y avait beaucoup de choses. Je l'ai comparé avec le programme de l'école de programmation, mais j'ai pensé qu'il serait préférable de lire ces trois livres et de les mettre en pratique. Si vous vous rendez dans une grande librairie et que vous souhaitez bien comparer les livres et les apprendre rapidement (en quelques jours à mon image), voici les trois livres suivants. Je l'ai en fait acheté, mais en quelques jours, j'ai pu lire et évoluer à un niveau où je pouvais écrire du code d'apprentissage automatique de base et d'apprentissage en profondeur. Il devrait être indispensable pour les débutants de devenir rapidement indépendants en tant qu'ingénieur full-stack IA complet!
** (1) Prêt à l'emploi! Peut être pratiqué en entreprise! Comment créer des applications d'IA / d'apprentissage automatique / d'apprentissage en profondeur à l'aide de Python https://amzn.to/2OSFeSh**
Ce livre est définitivement une poussée! J'ai immédiatement eu une image de son application pratique. Non seulement l'explication de Google Colaboratory, mais aussi le code qui peut être réellement copié et joué sur Colaboratory est joint dans presque tous les exercices (on suppose que vous avez créé un environnement Jupyter Notebook à portée de main). NumPy, SciPy, Pandas, scikit-learn (apprentissage et division des cas de test), OpenCV (OCR, écriture manuscrite et reconnaissance d'image, traitement du flou, analyse vidéo), traitement du langage naturel, application au jugement de spam, TensorFlow et Keras, MNIST, CNN Le code source qui peut être exécuté immédiatement est joint afin que vous puissiez en apprendre davantage sur l'apprentissage en profondeur à l'aide de bibliothèques telles que. Il mentionne même la différence de code lorsque vous utilisez TensorFlow, Keras, la bibliothèque CNN, etc. et lorsque vous ne l'utilisez pas, et il semble que tout le monde puisse devenir ingénieur en IA à partir de demain avec ce livre. https://amzn.to/2OSFeSh
** (2) Cours de formation de Data Scientist à l'Université de Tokyo ~ Analyse des données apprise en bougeant les mains avec Python ~ https://amzn.to/2R4BIY1**
Un livre avec plus de détails ajoutés aux informations publiées en ligne par le laboratoire Matsuo de l'Université de Tokyo. Il est très utile en tant que niveau d'entrée pour les caractéristiques du langage Python, l'analyse statistique et l'apprentissage automatique. Peut être exécuté avec Google Colaboratory. La majeure partie du contenu est ouverte au public dans le laboratoire, et il n'est pas impossible de l'étudier par lui-même, mais comme il y a beaucoup de contenu, j'ai pensé qu'il serait déroutant et difficile de consulter uniquement les fichiers en ligne. Il était utile d'avoir un livre pour le mettre. Ce n'est pas si cher, il vaut donc mieux avoir un livre à portée de main pour gagner du temps. Https://amzn.to/2R4BIY1
** (3) Livre d'images statistiques https://amzn.to/2R0zys3**
Il ressemblait au livre le plus compact et le plus complet sur les bases de la statistique. Je pense que c'est un must pour les scientifiques des données. Statistiques descriptives, distribution de probabilité, statistiques spéculatives, intervalle de confiance, test d'hypothèse, analyse de variance et comparaison multiple, planification non paramétrique, expérimentale, analyse de régression, analyse multivariée, statistiques bayésiennes et big data Un mot-clé est résumé de manière exhaustive à l'aide de chiffres et autres. https://amzn.to/2R0zys3
Dans mon cas, je pensais que le fait d'avoir étudié certaines statistiques en économie et le fait que mes connaissances en programmation n'étaient pas nulles suffisaient à les utiliser même sur une base zéro. Si vous avez un peu d'expérience, je pense que ces trois livres sont très faciles à réviser et à compléter des connaissances inconnues. Je pense que la connaissance des statistiques n'est peut-être pas essentielle pour le traitement de l'IA, mais en fonction des exigences commerciales du traitement informatique, cela peut être un domaine d'analyse statistique, il semble donc préférable de solidifier les bases pour gagner la confiance. ..
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