作者简介
张力柯腾讯某AI实验室负责人、AI 系统 设计 专家。在操作系统内核、 网络安全 、搜索引擎、推荐系统、大规模分布式系统、图像处理、 数据 分析等领域具有丰富的实践 经验 。
于 美国 德克萨斯大学圣安东尼奥分校获得 计算机 科学 博士学位，曾先后在美国 微软 、BCG、Uber及 硅谷 其他 创业 公司担任研发工程师及项目负责人等。
潘晖
阿里巴巴 某 算法 中心小组负责人。在推荐系统、 自然 语言 处理、图像处理、 数据分析 等领域具有丰富的实践经验。
于美国佛罗里达理工大学获得计算机科学博士学位，曾先后在 中国 微软、美团、腾讯从事算法研发和 管理 工作 。发表过多篇论文，拥有多项专利，曾获得2018年腾讯互动娱乐事业群 技术 突破奖等奖项。
内容简介
随着AI技术的普及，如何快速理解、掌握并应用AI技术，成为绝大多数 程序 员亟需解决的问题。《程序员的AI书：从代码开始》基于Keras框架并以代码实现为核心，详细解答程序员 学习 AI算法时的常见问题，对 机器学习 、深度 神经网络 等概念在实际项目中的应用建立清晰的 逻辑 体系。
《程序员的AI书：从代码开始》分为上下两篇，上篇（第1～ 4 章）可帮助读者理解并独立 开发 较简单的机器学习应用，下篇（第5～9章）则聚焦于AI技术的三大热点领域：推荐系统、自然语言处理（NLP）及图像处理。其中，第1章通过具体实例对Keras的机器学习实现进行快速介绍并给出整体概念；第2章从简单的神经元开始，以实际问题和代码实现为引导，逐步过渡到多层神经 网络 的具体实现上，从代码层面讲解神经网络的工作模式；第3章讲解Keras的核心概念和使用 方法 ，帮助读者快速入门Keras；第4章讲解机器学习中的常见概念、定义及算法；第5章介绍推荐系统的常见方案，包括 协同 过滤的不同实现及Wide&Deep模型等；第6章讲解循环神经网络（RNN）的原理及Seq2Seq、Attention等技术在自然语言处理中的应用；第 7 ～8章针对图像处理的分类及目标识别进行深度讨论，从代码层面分析Faster RCNN及YOLO v3这两种典型识别算法；第9章针对AI模型的工程部署问题，引入TensorFlow Serving并进行介绍。
《程序员的AI书：从代码开始》主要面向希望学习AI开发或者转型算法的程序员，也可以作为Keras教材，帮助读者学习Keras在不同领域的具体应用。
张力柯
腾讯某AI实验室负责人、AI系统设计专家。在操作系统内核、网络 安全 、搜索引擎、推荐系统、大规模分布式系统、图像处理、数据分析等领域具有丰富的实践经验。
于美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校获得计算机科学博士学位，曾先后在美国微软、BCG、Uber及硅谷其他创业公司担任研发工程师及项目负责人等。
潘晖
阿里巴巴某算法中心小组负责人。在推荐系统、自然语言处理、图像处理、数据分析等领域具有丰富的实践经验。
于美国佛罗里达理工大学获得计算机科学博士学位，曾先后在中国微软、美团、腾讯从事算法研发和管理工作。发表过多篇论文，拥有多项专利，曾获得2018年腾讯互动娱乐事业群技术突破奖等奖项。
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