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  • 程序員面試寶典:百面機器學習+百面深度學習 算法工程師帶你去面
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    《百面機器學習 算法工程師帶你去面試》
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    本書旨在幫助對人工智能和機器學習有興趣的朋友們更加深入地了解這個領域的基本技能,幫助每個軟件工程師成為自信的AI實踐者,幫助每個數據科學家成為出眾的AI研究者。對每個有志進入此領域的工程師來說,本書會為你鋪設一條快速通往目標的道路。
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    《百面深度學習 算法工程師帶你去面試》
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    從算法與模型到多領域應用,全方位解讀深度學習。



    誠意推薦

    吳軍 / 《浪潮之巔》《數學之美》作者

    華先勝 / 阿裡巴巴達摩院人工智能中心主任,IEEE Fellow

    李沐 / AWS首席科學家,《動手學深度學習》作者

    孫茂松 / 清華大學人工智能研究院常務副院長



    本書適合相關專業的在校學生檢查和加強對所學知識點的掌握程度,求職者快速復習和補充相關的深度學習知識,以及算法工程師作為工具書隨時參閱。此外,非相關專業、但對人工智能或深度學習感興趣的研究人員,也可以通過本書大致了解一些熱門的人工智能應用、深度學習模型背後的核心算法及其思想。


     

     
    內容簡介
    《百面機器學習 算法工程師帶你去面試》
    人工智能領域正在以超乎人們想像的速度發展,本書趕在人工智能徹底占領世界之前完成編寫,實屬萬幸。

    書中收錄了超過100道機器學習算法工程師的面試題目和解答,其中大部分源於Hulu算法研究崗位的真實場景。本書從日常工作、生活中各種有趣的現像出發,不僅囊括了機器學習的基本知識,而且還包含了成為出眾算法工程師的相關技能,更重要的是凝聚了筆者對人工智能領域的一顆熱忱之心,旨在培養讀者發現問題、解決問題、擴展問題的能力,建立對機器學習的熱愛,共繪人工智能世界的宏偉藍圖。

    “不積跬步,無以至千裡”,本書將從特征工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發,構建一個算法工程師必-備的知識體繫;見神經網絡、強化學習、生成對抗網絡等新科研進展之微,知深度學習領域勝敗興衰之著;“博觀而約取,厚積而薄發”,在末一章為讀者展示生活中各種引領時代的人工智能應用。

    《百面機器學習 算法工程師帶你去面試》
    人工智能領域正在以超乎人們想像的速度發展,本書趕在人工智能徹底占領世界之前完成編寫,實屬萬幸。

    書中收錄了超過100道機器學習算法工程師的面試題目和解答,其中大部分源於Hulu算法研究崗位的真實場景。本書從日常工作、生活中各種有趣的現像出發,不僅囊括了機器學習的基本知識,而且還包含了成為出眾算法工程師的相關技能,更重要的是凝聚了筆者對人工智能領域的一顆熱忱之心,旨在培養讀者發現問題、解決問題、擴展問題的能力,建立對機器學習的熱愛,共繪人工智能世界的宏偉藍圖。

    “不積跬步,無以至千裡”,本書將從特征工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發,構建一個算法工程師必-備的知識體繫;見神經網絡、強化學習、生成對抗網絡等新科研進展之微,知深度學習領域勝敗興衰之著;“博觀而約取,厚積而薄發”,在末一章為讀者展示生活中各種引領時代的人工智能應用。


    《百面深度學習 算法工程師帶你去面試》
    深度學習是目前學術界和工業界都非常火熱的話題,在許多行業有著成功應用。本書由Hulu的近30位算法研究員和算法工程師共同編寫完成,專門針對深度學習領域,是《百面機器學習:算法工程師帶你去面試》的延伸。全書內容大致分為兩個部分,*部分介紹經典的深度學習算法和模型,包括卷積神經網絡、循環神經網絡、圖神經網絡、生成模型、生成式對抗網絡、強化學習、自動化機器學習等;第二部分介紹深度學習在一些領域的應用,包括計算機視覺、自然語言處理、推薦繫統、計算廣告、視頻處理、計算機聽覺、自動駕駛等。本書仍然采用知識點問答的形式來組織內容,每個問題都給出了難度級和相關知識點,以督促讀者進行自我檢查和主動思考。書中每個章節精心篩選了對應領域的不同方面、不同層次上的問題,相互搭配,展示深度學習的“百面”精彩,讓不同讀者都能找到合適的內容。

    本書適合相關專業的在校學生檢查和加強對所學知識點的掌握程度,求職者快速復習和補充相關的深度學習知識,以及算法工程師作為工具書隨時參閱。此外,非相關專業、但對人工智能或深度學習感興趣的研究人員,也可以通過本書大致了解一些熱門的人工智能應用、深度學習模型背後的核心算法及其思想。


     

    目錄
    《百面機器學習 算法工程師帶你去面試》
    推薦序

    前言

    機器學習算法工程師的自我修養

    第1章 特征工程

    第1節 特征歸一化

    第2節 類別型特征

    第3節高維組合特征的處理

    《百面機器學習 算法工程師帶你去面試》
    推薦序

    前言

    機器學習算法工程師的自我修養

    第1章 特征工程

    第1節 特征歸一化

    第2節 類別型特征

    第3節高維組合特征的處理

    第4節組合特征

    第5節文本表示模型

    第6節Word2Vec

    第7節圖像數據不足時的處理方法

    第2章 模型評估

    第1節 評估指標的局限性

    第2節 ROC 曲線

    第3節餘弦距離的應用

    第4節A/B 測試的陷阱

    第5節模型評估的方法

    第6節超參數調優

    第7節過擬合與欠擬合

    第3章經典算法

    第1節 支持向量機

    第2節 邏輯回歸

    第3節決策樹

    第4章降維

    第1節 PCA 方差理論

    第2節 PCA 小平方誤差理論

    第3節線性判別分析

    第4節線性判別分析與主成分分析

    第5章非監督學習

    第1節 K 均值聚類

    第2節 高斯混合模型

    第3節自組織映射神經網絡

    第4節非監督學習算法的評估

    第6章概率圖模型

    第1節 概率圖模型的聯合概率分布

    第2節 概率圖表示

    第3節生成式模型與判別式模型

    第4節馬爾可夫模型

    第5節主題模型

    第7章優化算法

    第1節 有監督學習的損失函數

    第2節 機器學習中的優化問題

    第3節經典優化算法

    第4節梯度驗證

    第5節隨機梯度下降法

    第6節隨機梯度下降法的加速

    第7節L1 正則化與稀疏性

    第8章采樣

    第1節 采樣的作用

    第2節 均勻分布隨機數

    第3節常見的采樣方法

    第4節高斯分布的采樣

    第5節馬爾科夫蒙特卡洛采樣法

    第6節貝葉斯網絡的采樣

    第7節不均衡樣本集的重采樣

    第9章前向神經網絡

    第1節 多層感知機與布爾函數

    第2節 深度神經網絡中的激活函數

    第3節多層感知機的反向傳播算法

    第4節神經網絡訓練技巧

    第5節深度卷積神經網絡

    第6節深度殘差網絡

    第10章 循環神經網絡

    第1節 循環神經網絡和卷積神經網絡

    第2節 循環神經網絡的梯度消失問題

    第3節循環神經網絡中的激活函數

    第4節長短期記憶網絡

    第5節Seq2Seq 模型

    第6節注意力機制

    第11章 強化學習

    第1節 強化學習基礎

    第2節 視頻遊戲裡的強化學習

    第3節策略梯度

    第4節探索與利用

    第12章 集成學習

    第1節 集成學習的種類

    第2節 集成學習的步驟和例子

    第3節基分類器

    第4節偏差與方差

    第5節梯度提升決策樹的基本原理

    第6節XGBoost 與GBDT 的聯繫和區別

    第13章 生成式對抗網絡

    第1節 初識GANs 的秘密

    第2節 WGAN:抓住低維的幽靈

    第3節DCGAN:當GANs 遇上卷積

    第4節ALI:包攬推斷業務

    第5節IRGAN:生成離散樣本

    第6節SeqGAN:生成文本序列

    第14章 人工智能的熱門應用

    第1節 計算廣告

    第2節 遊戲中的人工智能

    第3節AI 在自動駕駛中的應用

    第4節機器翻譯

    第5節人機交互中的智能計算

    後記

    作者隨筆

    參考文獻



    《百面深度學習 算法工程師帶你去面試》
    目錄

    前言

    第 一部分 算法和模型

    第 1章卷積神經網絡

    01卷積基礎知識

    02卷積的變種

    03卷積神經網絡的整體結構

    04卷積神經網絡的基礎模塊

    參考文獻

    第 2章循環神經網絡

    01循環神經網絡與序列建模

    02循環神經網絡中的Dropout

    03循環神經網絡中的長期依賴問題

    04長短期記憶網絡

    05Seq2Seq 架構

    參考文獻

    第3章圖神經網絡

    01圖神經網絡的基本結構

    02圖神經網絡在推薦繫統中的應用

    03圖神經網絡的推理能力

    參考文獻

    第4章生成模型

    01深度信念網絡與深度波爾茲曼機

    02變分自編碼器基礎知識

    03變分自編碼器的改進

    04生成式矩匹配網絡與深度自回歸網絡

    參考文獻

    第5章生成式對抗網絡

    01生成式對抗網絡的基本原理

    02生成式對抗網絡的改進

    03生成式對抗網絡的效果評估

    04生成式對抗網絡的應用

    參考文獻

    第6章強化學習

    01強化學習基礎知識

    02強化學習算法

    03深度強化學習

    04強化學習的應用

    參考文獻

    第學習

    學習的主要概念

    學習的主要方法

    學習的數據集準備

    學習的兩個簡單模型

    05基於度量學習模型

    06基於神經圖學習模型

    07基於學習優學習模型

    08基於學習初學習模型

    參考文獻

    第8章自動化機器學習

    01自動化機器學習的基本概念

    02模型和超參數自動化調優

    03神經網絡架構搜索

    參考文獻

    第二部分 應用

    第9章計算機視覺

    01物體檢測

    02圖像分割

    03光學字符識別

    04圖像標注

    05人體姿態識別

    參考文獻

    第 10章自然語言處理

    01語言的特征表示

    02機器翻譯

    03問答繫統

    04對話繫統

    參考文獻

    第 11章推薦繫統

    01推薦繫統基礎

    02推薦繫統設計與算法

    03推薦繫統評估

    參考文獻

    第 12章計算廣告

    01點擊率預估

    02廣告召回

    03廣告投放策略

    參考文獻

    第 13章視頻處理

    01視頻編解碼

    02視頻監控

    03圖像質量評價

    04超分辨率重建

    05網絡通信

    參考文獻

    第 14章計算機聽覺

    01音頻信號的特征提取

    02自動語音識別

    03音頻事件識別

    參考文獻

    第 15章自動駕駛

    01自動駕駛的基本概念

    02端到端的自動駕駛模型

    03自動駕駛的決策繫統

    參考文獻

    作者隨筆


     



     
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