本書彌補了純數學書籍和機器學習書籍存在的單一性問題，介紹了理解機器學習所需的必備數學概念，例如線性代數、解析幾何、矩陣分解、向量微積分、優化、概率和統計，並使用這些概念推導出了四種核心機器學習方法：線性回歸、主成分分析、高斯混合模型和支持向量機。本書每一章都包括一些例子，大部分章還配有習題，以方便讀者測試對所學知識的理解程度。本書適合數據科學專業和計算機科學專業的學生，以及算法工程師與機器學習領域相關從業者閱讀。

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基於TensorFlow的深度學習（簡體書）

出版日：2024/02/03 作者：(美)馬格努斯‧埃克曼 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書介紹了深度學習核心概念和實際編程技術，闡述了深層神經網絡中人工神經元、全連接層、卷積層和循環層等模塊，還展示了如何使用它們來構建高級體系結構。本書特色在於利用這些概念來建立現代的計算機視覺和自然語言處理網絡，包括mask-CNN、GPT和BERT，還介紹了自然語言翻譯和生成圖像的自然語言描述。本書涵蓋了工業界和學術界使用的兩個主要的PythonDL庫，探討了重要的倫理問題。

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深度學習黑箱：數學基礎與架構設計（簡體書）

出版日：2025/10/01 作者：(美)克里希南杜‧喬杜里; (美)阿納尼亞‧H.阿肖克; (美)蘇賈伊‧納魯曼奇 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

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PyTorch計算機視覺實戰：目標檢測、圖像處理與深度學習（簡體書）

出版日：2023/09/19 作者：(印)V.基肖爾‧阿耶德瓦拉; (印)耶什萬斯‧雷迪 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書基於真實數據集，全面系統地闡述現代計算機視覺實用技術、方法和實踐，涵蓋50多個計算機視覺問題。全書分為四部分：第一部分(第1～3章)介紹神經網絡和PyTorch的基礎知識，以及如何使用PyTorch構建並訓練神經網絡，包括輸入數據縮放、批歸一化、超參數調整等；第二部分(第4～10章)介紹如何使用卷積神經網絡、遷移學習等技術解決更複雜的視覺相關問題，包括圖像分類、目標檢測和圖像分割等；第三部分(第11～13章)介紹各種圖像處理技術，包括自編碼器模型和各種類型的GAN模型；第四部分(第14～18章)探討將計算機視覺技術與NLP、強化學習和OpenCV等技術相結合來解決傳統問題的新方法。

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深度強化學習實踐(原書第2版)（簡體書）

出版日：2021/08/25 作者：(俄)馬克西姆‧拉潘 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書理論與實踐相結合，系統闡述強化學習的基礎知識，以及如何動手編寫智能體以執行一系列實際任務。通過閱讀本書，讀者將獲得深層Q網絡、策略梯度方法、連續控制問題以及高度可擴展的非梯度方法等主題領域的可行洞見，還將學會如何構建一個經過強化學習訓練、價格低廉的真實硬件機器人，並通過一步步代碼優化在短短30分鐘的訓練後解決Pong環境。此外，本書還專門介紹了強化學習的新發展，包括離散優化(解決魔方問題)、多智能體方法、Microsoft的TextWorld環境、高級探索技術等。

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機器學習實踐：基於Python進行數據分析（簡體書）

出版日：2022/01/04 作者：(沙)阿卜杜勒哈密特‧蘇巴西 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書是一本創建真實世界智能系統的問題解決指南。提供了一種包含概念、實踐、實際示例和代碼示例的綜合方法，教給讀者理解和解決機器學習不同問題所需的重要技能。通過介紹Python機器學習生態系統中的真實案例研究，教授成為一個成功的實踐者所必需的機器學習技術。本書還側重於機器學習的基礎知識，以解決不同領域的真實世界案例，包括生物醫學信號分析、醫療保健、安全、經濟和金融。此外，它涵蓋了廣泛的機器學習模型，包括回歸、分類和預測。

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Python機器學習：基於PyTorch和Scikit-Learn（簡體書）

出版日：2023/06/10 作者：(美)塞巴斯蒂安‧拉施卡; (英)劉宇熙; (美)瓦希德‧米爾賈利利 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書深入介紹了機器學習領域的基本概念和方法，除介紹了Python機器學習庫和用機器學習庫搭建神經網絡模型的方法外，還介紹了機器學習算法的數學理論、工作原理、使用方法、實現細節以及如何避免機器學習算法實現過程中的常見問題。本書涵蓋了多種用於文本和圖像分類的機器學習與深度學習方法，以及用於生成新數據的生成對抗網絡（GAN）和用於訓練智能體的強化學習，還介紹了深度學習的新動態，包括圖神經網絡和用於自然語言處理（NLP）的大型transformer。本書講解清晰，示例生動，理論和實踐部分相對平衡，既可以作為機器學習領域初學者的入門教程，也可以作為讀者開發機器學習項目時的參考書。

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深度學習實戰：基於TensorFlow 2和Keras(原書第2版)（簡體書）

出版日：2021/08/16 作者：安東尼奧‧古利 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書簡潔且全面地介紹了現代神經網絡、人工智能和深度學習技術，專門為軟件工程師和數據科學家設計。第1章逐步介紹神經網絡的基礎知識。第2章比較TensorFlow 1。x和TensorFlow 2。0編程模型。第3章重點介紹回歸。第4章介紹卷積神經網絡及其在圖像處理中的應用。第5章討論了CNN在圖像、視頻、音頻和文本處理方面的高級應用。第6章重點介紹生成對抗網絡。第7章介紹詞嵌入。第8章介紹基本嵌入方法的各種擴展。第9章介紹自動編碼器。第10章深入研究無監督學習模型。第11章重點介紹強化學習。第12章介紹AutoML。第13章介紹用於移動設備和物聯網的TensorFlow的基礎知識。第14章討論了雲環境以及如何利用它來訓練和部署模型。第15章討論了深度學習背後的數學。第16章介紹TPU。本書內容豐富，易於理解，示例具有代表性，是學習深度學習的絕佳指南。

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統計機器學習（簡體書）

出版日：2025/03/21 作者：(美)理查德‧M.戈爾登 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書主要介紹統計機器學習框架，該框架以基於機器學習算法獲得真實數據生成過程(DGP)概率分佈的最佳近似為前提。統計機器學習框架由一組核心定理支撐，能夠用來分析許多常見機器學習算法對DGP的漸近性。書中通過相關機器學習案例幫助學生理解框架中的核心定理。具體來說，本書分為四部分：第一部分通過實例介紹了機器學習算法概念和描述算法的數學工具；第二部分討論了確定性學習機的漸近行為；第三部分討論了隨機推理機和隨機學習機的漸近行為；第四部分關注的是機器學習算法的泛化性能表徵問題，包括機器學習環境概率模型僅大體正確的情況。

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10.

AI驅動開發：企業級機器學習與自動化編程實戰（簡體書）

出版日：2025/08/01 作者：(美)克裡斯托弗‧諾林; (美)安加利‧賈因; (美)瑪麗娜‧費爾南德斯; (美)艾謝‧穆特魯; (美)阿吉特‧焦卡爾 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書展示了如何使用AI工具構建應用程序和機器學習模型，以及自動化重複性任務。書中第1章～第7章主要聚焦於編程，用AI工具完成從用戶界面構建到後端開發的過程。你將使用提示詞來創建使用HTML進行構建的應用程序的外觀，用CSS來設計樣式，並借助JavaScript增加行為，同時處理多個視口。隨後，你將使用Python和Flask創建一個Web API，並對代碼進行重構以提升可讀性。最後，借助GitHub Copilot，優化現有代碼的可維護性和性能。第8章～第19章提供了從數據檢查（檢查數據、創建分佈圖和相關矩陣）到構建和優化神經網絡的數據科學提示工具包。你將針對各種機器學習模型和用例，使用不同的提示策略進行數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練、超參數優化和模型評估。第20章和第21章探討了GitHub Copilot的高階技術和軟件智能體，包括代碼生成、調試以及故障排除的技巧。你將瞭解AI驅動的智能體如何更簡單地工作，並發現工具調用的奧秘。

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