新书发布!《智能之门》带你一窥 AI 世界

2020-12-17 | 作者:微软亚洲研究院

还在犹豫如何进入人工智能领域?

想要开设课程却缺少大纲和匹配案例?

微软亚洲研究院联合高等教育出版社出版的

🌟《智能之门》🌟

不仅能够最大程度带领自学者闯关升级

还将为 AI 教育者提供最简明的实践教案!

本书已在高等教育出版社天猫官方旗舰店

及官方微店开售

京东与当当网也同步上架

 

 

 

入选新一代智能系列教材

提供配套代码、PPT、教学短视频

 

《智能之门——神经网络与深度学习入门(基于Python的实现》由来自微软的编写团队:胡晓武、秦婷婷、李超、邹欣共同完成。作为国家新一代智能系列教材之一,本书拥有权威一流的编委会,潘云鹤院士担任编委会主任并为本书作序。

 

 

《智能之门》基于“九步学习法”的结构带领读者学习,全书共 6000+ 行代码,500+张图,35+万字,从理论到实践带领读者入门神经网络和深度学习。

九步学习法

 

为了让读者“知其然”且“知其所以然”,本书提供全套代码。代码拥有清晰的类函数与方法,能够免费开放源代码进行自由使用传播。书中还实现了步骤章节的代码对应,全部运行结果图像都由代码生成,进一步增强读者阅读之后的动手操作能力,期待读者可以通过“运行代码-理解代码-改进代码”的方式进行学习。

 

 

本书更配备了全套 PPT 、教学案例(包括数据)与短视频,可帮助读者选择合适自己的学习模式,了解人工智能的各种模型和实际任务,也让课程教师在教学中有丰富的素材可以选择。

 

配套 PPT

 

 

直击 AI 教育痛点

从理论到实践带你入门

 

在编写过程中,本书的主要作者之一,微软亚洲研究院高级研发工程师胡晓武总结了当前 AI 教育的六大痛点,通过《智能之门》对症下药,提供了最优化的解决方案。

  1. 基础不牢,开篇就讲 CNN、RNN

以 CNN、RNN 开篇,会造成神经网络学习入门门槛过高,增加学生对本就抽象的神经网络的理解难度。《智能之门》则循序渐进,从一个神经元讲起,由单入、单出、单层的一元线性回归到深度循环神经网络,条分缕析其演变过程,避免“一步到位”带来的不知所措。

  1. 缺乏案例,使用工业数据集教学

由于缺乏实际案例,人工智能教学常常使用工业数据集,数据集噪音多,难以进行可视化和结果解释。《智能之门》则使用自己创建的训练数据集,让初学者更易理解数据模型与实验结果。

 

 

  1. 跳过原理,直接使用已有深度学习框架

直接使用已有深度学习框架,会使神经网络学习的过程变成无源之水,无本之木。《智能之门》利用“庖丁解牛”的手法,通过基础类函数的演进,搭建 Mini 深度学习框架,加深读者对原理的理解。

 

 

  1. 公式堆砌,没有推导过程

生硬简短的公式堆砌往往让读者望而却步,没有推导过程则会使人“知其然,而不知其所以然”。《智能之门》以实例化、图形化、层次化的方式对 DNN、CNN、RNN 等公式进行解释分解,形象地还原推导过程。

 

 

  1. 资源紧缺,要求必须要有 GPU

目前深度学习领域要求的计算能力和数据量都很大,要求必须有 GPU 才能实现,但对于学生自学和上机实验而言略显困难。《智能之门》以小见大,为读者呈现用 CPU 也能学习深度学习知识。使用 CPU 学习训练具有样本特征少、样本量小、噪音少而有效样本多、模型简单、可用 NUMBA 库加速等优点,更适应当下的人工智能的教学需求。

  1. 没有代码,无法理解工作过程

面对复杂的神经网络,抽象的工作过程让人摸不着头脑,《智能之门》通过更细致化的推演、几何代数的多方面解释、步骤化的空间变换,抽丝剥茧,让难以描绘的神经网络不再是人工智能学习领域的“黑匣子”。

 

 

 

微软人工智能教育与学习共建社区

AI 教育学习第一站

 

本书提供的配套代码、PPT、教学案例(包括数据)等均可在 Github 上的微软人工智能教育与学习共建社区中找到!

社区地址:

github.com/microsoft/ai-edu

以“学习、实践、共享、迭代”为宗旨的微软人工智能教育与学习共建社区已成立三年,汇集了数以万计的人工智能学习者。其中《神经网络基本原理简明教程》,以明晰的学习路径,丰富的源代码,由浅入深的学习方式广受神经网络初学者的喜爱,在高等教育出版社的帮助下,以《智能之门》为名集结出版。也期待读者能参与社区的各种活动,在实战和问答中精进。

 

微软人工智能与学习共建社区

天猫店铺地址:https://detail.tmall.com/item.htm?id=633817900137

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当当与京东(手机端)同步上架,请通过搜索《智能之门》购买!

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