Поделиться

Прагматичный ИИ

Машинное обучение и облачные технологии.

Гифт Ной «Прагматичный ИИ» Питер, 2019 год, 306 стр. (PDF)

ОписаниеENСодержаниеLinks

Мастер мощных готовых бизнес-решений для искусственного интеллекта и машинного обучения

«Прагматичный ИИ» поможет вам решить реальные проблемы с помощью современных инструментов машинного обучения, искусственного интеллекта и облачных вычислений. Гифт Ной раскрывает все концепции и инструменты, необходимые для достижения результатов, даже если у вас нет достаточного опыта в математике или науке о данных.

Книга освещает мощные готовые облачные решения от Amazon, Google и Microsoft и демонстрирует современные методы с использованием экосистемы данных Python. Представленные примеры помогут вам пройти шаг за шагом весь путь, от развертывания до рабочего состояния, и создавать исключительно масштабируемые решения. Изучив, как работают решения на машинном языке (ML), вы получите более интуитивное понимание их технологической ценности.

Также рассмотрите практические решения по созданию облачных приложений AI / ML для решения реальных проблем в области спортивного маркетинга, управления проектами, ценообразования на продукцию, недвижимости и других областях. Независимо от того, являетесь ли вы деловым профессионалом, лицом, принимающим решения, студентом или программистом, это экспертное руководство и всевозможные тематические исследования подготовят вас к решению проблем с наукой о данных практически в любой среде.ISBN: 978-5-4461-1061-2

Что вы узнаете:

  • Как получить и настроить все необходимые инструменты
  • Рассмотрите Python в части, необходимой для создания приложений машинного обучения.
    Овладеете инструментальной цепочкой AI и ML и жизненным циклом проекта.
  • Изучите работу с такими инструментами науки о данных Python, как IPython, Pandas, Numpy, Juypter Notebook и Sklearn
  • Познакомитесь с разработкой облачных AI-решений с помощью Google Cloud Platform, включая службы TPU, Colab Laboratory и Datalab.
  • Определите рабочие процессы облачного искусственного интеллекта Amazon Web Services, включая точечные экземпляры, конвейеры кода, boto и многое другое.
  • Поймете как работать с API-интерфейсами Microsoft Azure AI
  • Пройдите через создание шести реальных приложений ИИ, от начала до конца

Об авторе

Гифт Ной (Noah Gift) — лектор и консультант Высшей школы менеджмента Калифорнийского университета имени Дэвиса по программе MSBA. Профессионально Ной имеет опыт программирования на Python около 20 лет и является членом Python Software Foundation.

Он работал в различных компаниях, занимая должности: технического директора, генерального директора, технического консультанта и облачного архитектора. В настоящее время он консультирует стартапы и другие компании по вопросам машинного обучения и облачной архитектуры, а также проводит консультации через Noah Gift Consulting.

Он опубликовал около 100 технических публикаций, в том числе две книги по различным предметам, от обучения на облачных машинах до DevOps. Он также является сертифицированным архитектором решений AWS.

Ной получил степень магистра делового администрирования в Калифорнийском университете в Дэвисе; Магистр компьютерных информационных систем Калифорнийского государственного университета, Лос-Анджелес; и степень бакалавра наук в области питания от Cal Poly, Сан-Луис-Обиспо. Вы можете узнать больше о Ное, следуя за ним на Github (https://github.com/noahgift/), посетите http://noahgift.com, или свяжитесь с ним на https://www.linkedin.com/in/noahgift/.

EN

Оригинал книги

Pragmatic AI: An Introduction to Cloud-based Machine Learning

Pragmatic AI

Publisher: Addison-Wesley Professional
Author: Noah Gift
ISBN-13: 978-0134863863
ISBN-10: 9780134863863
Pages: 272
Language: English
Year: 2018

Pragmatic AI will help you solve real-world problems with contemporary machine learning, artificial intelligence, and cloud computing tools. Noah Gift demystifies all the concepts and tools you need to get results—even if you don’t have a strong background in math or data science.

What you will learn

• Get and configure all the tools you’ll need
• Quickly review all the Python you need to start building machine learning applications
• Master the AI and ML toolchain and project lifecycle
• Work with Python data science tools such as IPython, Pandas, Numpy, Juypter Notebook, and Sklearn
• Incorporate a pragmatic feedback loop that continually improves the efficiency of your workflows and systems
• Develop cloud AI solutions with Google Cloud Platform, including TPU, Colaboratory, and Datalab services
• Define Amazon Web Services cloud AI workflows, including spot instances, code pipelines, boto, and more
• Work with Microsoft Azure AI APIs
• Walk through building six real-world AI applications, from start to finish

 

About the Author

Noah Gift is lecturer and consultant at UC Davis Graduate School of Management in the MSBA program. Professionally, Noah has approximately 20 years’ experience programming in Python and is a member of the Python Software Foundation. He has worked for a variety of companies in roles ranging from CTO, general manager, consulting CTO, and cloud architect.

Краткое оглавление
  • Часrь 1. Введение в прагматичный ИИ
    Глава 1. Что такое ИИ
    Глава 2. ИИ и инструменты машинного обучения
    Глава 3. Спартанский жизненный цикл ИИ
  • Часrь 2. ИИ в облаке
    Глава 4. Разработка ИИ в облачной среде с помощью облачной платформы Google
    Глава 5. Разработка ИИ в облачной среде с помощью веб-сервисов Amazon
  • Часrь 3. Создание реальных приложений ИИ с нуля
    Глава 6. Прогноз популярности в соцсетях в НБА
    Глава 7. Создание интеллектуального бота Slack в AWS
    Глава 8. Извлечение полезной информации об управлении проектами из учетной записи GitHuЬ-организации
    Глава 9. Динамическая оптимизация виртуальных узлов ЕС2 в AWS
    Глава 10. Недвижимость
    Глава 11. Промышленная эксплуатация ИИ для пользовательского контента
  • Приложения
    Приложение А. Аппаратные ускорители для ИИ
    Приложение Б. Выбор размера кластера

Pragmatic AI: An Introduction to Cloud-based Machine Learning

Github code

Искусственный интеллект и машинное обучение

Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии.

PDF (RU)  pdf( ru)   PDF (EN)


Поделиться