随着AI技术的普及，如何快速理解、掌握并应用AI技术，成为绝大多数程序员亟需解决的问题。本书基于Keras框架并以代码实现为核心，详细解答程序员学习AI算法时的常见问题，对机器学习、深度神经网络等概念在实际项目中的应用建立清晰的逻辑体系。本书分为上下两篇，上篇（～4章）可帮助读者理解并独立开发较简单的机器学习应用，下篇（第5～9章）则聚焦于AI技术的三大热点领域：推荐系统、自然语言处理（NLP）及图像处理。其中，章通过具体实例对Keras的机器学习实现进行快速介绍并给出整体概念；第2章从简单的神经元开始，以实际问题和代码实现为引导，逐步过渡到多层神经网络的具体实现上，从代码层面讲解神经网络的工作模式；第3章讲解Keras的核心概念和使用方法，帮助读者快速入门Keras；第4章讲解机器学习中的常见概念、定义及算法；第5章介绍推荐系统的常见方案，包括协同过滤的不同实现及Wide＆Deep模型等；第6章讲解循环神经网络（RNN）的原理及Seq2Seq、Attention等技术在自然语言处理中的应用；第7～8章针对图像处理的分类及目标识别进行深度讨论，从代码层面分析FasterRCNN及YOLOv3这两种典型识别算法；第9章针对AI模型的工程部署问题，引入TensorFlowServing并进行介绍。本书主要面向希望学习AI开发或者转型算法的程序员，也可以作为Keras教材，帮助读者学习Keras在不同领域的具体应用。
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