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| 編輯推薦： |
《动手学深度学习（PyTorch版）》
·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本；
·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合，精心编撰；
·全球400多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学PPT、习题，方便教师授课与学生自学；
·能运行、可讨论的深度学习入门书，可在线运行源码并与作译者实时讨论。
《动手学强化学习》
·名家作品：上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写；
·理论扎实：基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系；
·配套资源丰富：在线代码运行环境 在线视频课程 在线讨论区 在线习题 配套课件；
·多位业内大咖力荐：字节跳动人工智能实验室总监李航、1986年图灵奖得主John Hopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪军、亚马逊资深科学家、《动手学深度学习》作者李沐
《动手学机器学习》
1.名家作品。上海交通大学ACM班创办人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生赵寒烨编写。
2.周志华、朱军、李文新
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| 內容簡介： |
9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80
9787115584519 动手学强化学习 89.90
9787115618207 动手学机器学习 89.80
《动手学深度学习（PyTorch版）》
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。
本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描述的线性代数、微分和概率等基础知识。
《动手学强化学习》
本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。
本书包含3个部分：第一部分为强化学习基础，讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法；第二部分为强化学习进阶，讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法；第三部分为强化学习前沿，介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时，本书提供配套的线上代码实践平台，展示源码的编写和运行过程，让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。
本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。本书适合对强化学习感兴趣的高校学生、教师，以及相关行业的开发和研究人员阅读、实践。
《动手学机器学习》
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。
本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。
本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。
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| 關於作者： |
《动手学深度学习（PyTorch版）》
作者简介：
阿斯顿·张（Aston Zhang），亚马逊资深科学家，美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士，统计学和计算机科学双硕士。他专注于机器学习和自然语言处理的研究，荣获深度学习国际顶级学术会议ICLR杰出论文奖、ACM UbiComp杰出论文奖以及ACM SenSys最佳论文奖提名。他担任过EMNLP领域主席和AAAI资深程序委员。
扎卡里·C. 立顿（Zachary C. Lipton），美国卡内基梅隆大学机器学习和运筹学助理教授，并在海因茨公共政策学院以及软件和社会系统系担任礼节性任命。他领导着近似正确机器智能（ACMI）实验室，研究涉及核心机器学习方法、其社会影响以及包括临床医学和自然语言处理在内的各种应用领域。他目前的研究重点包括处理各种因果结构下分布变化的稳健和自适应算法、超越预测为决策提供信息（包括应对已部署模型的战略响应）、医学诊断和预后预测、算法公平性和可解释性的基础。他是“Approximately Correct”博客的创始人，也是讽刺性漫画“Superheroes of Deep Learning”的合著者。
李沐（Mu Li），亚马逊资深首席科学家（Senior Principal Scientist），美国加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学客座助理教授，美国卡内基梅隆大学计算机系博士。他曾任机器学习创业公司Marianas Labs的CTO和百度深度学习研究院的主任研发架构师。他专注于机器学习系统和机器学习算法的研究。他在理论与应用、机器学习与操作系统等多个领域的顶级学术会议上发表过论文，被引用上万次。
亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)，亚马逊副总裁/杰出科学家，德国柏林工业大学计算机科学博士。他曾在澳大利亚国立大学、美国加利福尼亚大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教。他发表过超过300篇学术论文，并著有5本书，其论文及书被引用超过15万次。他的研究兴趣包括深度学习、贝叶斯非参数、核方法、统计建模和可扩展算法。
译者简介：
何孝霆（Xiaoting He），亚马逊应用科学家，中国科学院软件工程硕士。他专注于对深度学习的研究，特别是自然语言处理的应用（包括语言模型、AIOps、OCR），相关工作落地于众多企业。他担任过ACL、EMNLP、NAACL、EACL等学术会议的程序委员或审稿人。
瑞潮儿·胡（Rachel Hu），亚马逊应用科学家，美国加利福尼亚大学伯克利分校统计学硕士，加拿大滑铁卢大学数学学士。她致力于将机器学习应用于现实世界的产品。她也是亚马逊人工智能团队的讲师，教授自然语言处理、计算机视觉和机器学习商业应用等课程。她已向累计1000余名亚马逊工程师教授机器学习，其公开课程视频在YouTube和哔哩哔哩上广受好评。
《动手学强化学习》
张伟楠，上海交通大学副教授，博士生导师，ACM班机器学习、强化学习课程授课老师，吴文俊人工智能优秀青年奖、达摩院青橙奖得主，获得中国科协“青年人才托举工程”支持。他的科研领域包括强化学习、数据挖掘、知识图谱、深度学习以及这些技术在推荐系统、搜索引擎、文本分析等场景中的应用。他在国际会议和期刊上发表了100余篇相关领域的学术论文，于2016年在英国伦敦大学学院（UCL）计算机系获得博士学位。
沈键，上海交通大学APEX实验室博士生，师从俞勇教授，研究方向为深度学习、强化学习和教育数据挖掘。在攻读博士期间，他以第一作者身份发表机器学习国际会议NeurIPS、AAAI论文，参与发表多篇机器学习和数据挖掘国际会议（包括ICML、IJCAI、SIGIR、KDD、AISTATS等）论文，并担任多个国际会议和SCI学术期刊的审稿人。
俞勇，享受国务院特殊津贴专家，教学名师，上海交通大学特聘教授，APEX实验室主任，上海交通大学ACM班创始人。俞勇教授曾获得“国家高层次人才特殊支持计划”教学名师、“上海市教学名师奖”“全国师德标兵”“上海交通大学校长奖”和“最受学生欢迎教师”等荣誉。他于2018年创办了伯禹人工智能学院，在上海交通大学ACM班人工智能专业课程体系的基础上，对AI课程体系进行创新，致力于培养卓越的AI算法工程师和研究员。
《动手学机器学习》
张伟楠，上海交通大学副教授，博士生导师，ACM班机器学习、强化学习课程授课教师。主要研究强化学习、数据挖掘、知识图谱、深度学习以及这些技术在推荐系统、游戏智能、机器人控制等场景中的应用，累计发表国际期刊和会议论文180余篇。
赵寒烨，上海交通大学 APEX数据与知识管理实验室博士生，师从张伟楠副教授，研究方向为强化学习、机器学习。以一作身份在人工智能国际会议 NeurIPS上发表论文，并参与多本机器学习相关教材的编写。
俞勇，上海交通大学ACM班创办人，上海交通大学特聘教授。2018年创办伯禹人工智能学院，在上海交通大学ACM班人工智能专业课程体系的基础上，对人工智能课程体系进行创新，致力于培养人工智能算法工程师和研究员。
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