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——異步小編

Yann LeCun，深度學習三巨頭之一。他的著作《深度學習》，一經上市風靡全球。

最近，這位AI領域的傳奇大牛，接受了另一位大牛吳恩達的視頻專訪。在這次對話中，LeCun回顧了卷積神經網絡、反向傳播的歷史，以及他如何從一個默默無聞的“法國小孩”，一步步走到今天。這是一段激蕩四十年的故事。是一段AI科學家的個人奮鬥，也是一段AI復興的歷史進程。

這場訪談，也是吳恩達DeepLearning.ai課程的一部分。而就在4月初吳恩達發布重磅消息，新書英文版《機器學習思維》開始接受免費草稿副本預定了。

吳恩達說：

這是我在未來幾個月寫的一本書。 如果您想在每一章完成時獲得一份免費的草稿副本，請註冊我的郵件列表：

(圖片來源於網頁截圖)

親愛的朋友

你如何組織一個AI項目？

人工智能，機器學習和深度學習正在改變眾多行業。我一直在寫一本書，Machine Learning Yearning，教你如何構建機器學習項目。

本書的重點不在於教授ML算法，而在於如何使ML算法發揮作用。一些技術AI課程會給你一個錘子;這本書教你如何使用錘子。如果你渴望成為AI的技術領導者並想學習如何為你的團隊準確找到方向，這本書將會有所幫助。

閱讀Machine Learning Yearning後，您將能夠：

• 優先考慮AI項目最有前途的方向
  

• 診斷機器學習系統中的錯誤

• 在復雜設置中構建ML，例如不匹配的訓練/測試集

• 建立一個ML項目來比較和/或超越人類的表現

• 了解何時以及如何應用端到端學習，轉移學習和多任務學習

歷史上，學習如何制定這些“戰略”決策的唯一方法是在研究生課程或公司中進行為期多年的學徒工。我正在寫機器學習思維，以幫助您快速獲得這項技能，以便您可以更好地構建AI系統。

這本書大約有100頁，包含許多易於閱讀的1-2頁的章節。如果您希望在每章完成後收到每章的草稿，請註冊郵件列表。

- Andrew Ng

如何免費預定本書英文版？

直接點擊網址：http://www.mlyearning.org/註冊,並接受預定。

《深度學習》

《深度學習》

【加】Aaron Courville（亞倫·庫維爾）, 【加】Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）, 【美】Ian Goodfellow（伊恩·古德費洛）著

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AI聖經！深度學習領域奠基性的經典暢銷書！長期位居美亞AI和機器學習類圖書榜首！所有數據科學家和機器學習從業者的bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯克等國內外眾多專家推薦！

深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習復雜的概念，而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。

《Python神經網絡編程》新書

《Python神經網絡編程》

[英] 塔裏克·拉希德（Tariq Rashid）著

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當前，深度學習和人工智能的發展和應用給人們留下了深刻的印象。神經網絡是深度學習和人工智能的關鍵元素，然而，真正了解神經網絡工作機制的人少之又少。本書用輕松的筆觸，一步一步揭示了神經網絡的數學思想，並介紹如何使用Python編程語言開發神經網絡。本書將帶領您進行一場妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個非常簡單的想法開始，逐步理解神經網絡的工作機制。您無需任何超出中學範圍的數學知識，並且本書還給出易於理解的微積分簡介。

本書為美亞五星暢銷書，備受關註。基於Python3.5，全彩印刷，如果只選一本神經網絡圖書，他是首選。

本書的目標是讓盡可能多的普通讀者理解神經網絡。讀者將學習使用Python開發自己的神經網絡，訓練它識別手寫數字，甚至可以與專業的神經網絡相媲美。本書適合想要了解深度學習、人工智能和神經網絡的讀者閱讀，尤其適合想要通過Python編程進行神經網絡開發的讀者參考。

本書目錄：

第 1 章　神經網絡如何工作001

1.1　尺有所短，寸有所長 001

1.2　一臺簡單的預測機 003

1.3　分類器與預測器並無太大差別008

1.4　訓練簡單的分類器　011

1.5　有時候一個分類器不足以求解問題　020

1.6　神經元——大自然的計算機器　024

1.7　在神經網絡中追蹤信號　033

1.8　憑心而論，矩陣乘法大有用途　037

1.9　使用矩陣乘法的三層神經網絡示例　043

1.10　學習來自多個節點的權重　051

1.11　多個輸出節點反向傳播誤差053

1.12　反向傳播誤差到更多層中　054

1.13　使用矩陣乘法進行反向傳播誤差　058

1.14　我們實際上如何更新權重　061

1.15　權重更新成功範例　077

1.16　準備數據　078

第 2 章　使用Python進行DIY 083

2.1　Python　083

2.2　交互式Python = IPython　084

2.3　優雅地開始使用Python　085

2.4　使用Python制作神經網絡 105

2.5　手寫數字的數據集MNIST 121

第 3 章　趣味盎然 153

3.1　自己的手寫數字　153

3.2　神經網絡大腦內部　156

3.3　創建新的訓練數據：旋轉圖像　160

3.4　結語　164

附錄A　微積分簡介 165

A.1　一條平直的線　166

A.2　一條斜線　168

A.3　一條曲線　170

A.4　手繪微積分　172

A.5　非手繪微積分　174

A.6　無需繪制圖表的微積分　177

A.7　模式　180

A.8　函數的函數　182

附錄B　使用樹莓派來工作 186

B.1　安裝IPython　187

B.2　確保各項工作正常進行　193

B.3　訓練和測試神經網絡　194

B.4　樹莓派成功了 195

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