书籍摘要

《AI and Machine Learning for Coders》是一本由Laurence Moroney撰写的实用入门书籍，专为希望从程序员转型为人工智能（AI）和机器学习（ML）专家的读者设计。本书基于Moroney在Google的AI课程经验编写，采用代码优先的方法，帮助读者快速掌握机器学习的关键概念和实践技能，而无需深厚的数学背景。

书籍结构

全书分为两大部分。第一部分（第1-11章）专注于如何使用TensorFlow构建机器学习模型，涵盖从基础的单神经元网络到复杂的计算机视觉、自然语言处理（NLP）和序列建模。第二部分（第12-20章）则介绍了如何将模型部署到各种平台，包括Android、iOS、浏览器和云服务。

核心内容

• 机器学习基础：书中首先介绍了机器学习的基本概念，包括其与传统编程的区别，以及如何通过TensorFlow实现简单的线性关系学习。
• 计算机视觉：通过Fashion MNIST数据集，读者将学习如何构建神经网络来识别不同类型的服装图像，并进一步探索卷积神经网络（CNN）以提高图像识别的准确性和效率。
• 自然语言处理：涵盖了从文本编码、序列生成到使用预训练嵌入（embeddings）的情感分析和文本生成。书中还探讨了循环神经网络（RNN）及其变体LSTM在处理文本序列数据中的应用。
• 模型部署：介绍了如何将训练好的模型转换为TensorFlow Lite格式，以便在移动设备和嵌入式系统中使用，以及如何通过TensorFlow.js在浏览器中运行模型。

特色与优势

• 实践导向：全书以代码示例为核心，通过实际操作帮助读者理解复杂的机器学习概念。
• 易于上手：假设读者具备Python编程基础，无需深入数学知识即可开始学习。
• 丰富的案例：通过多个实际案例，如情感分析、图像分类和文本生成，展示了机器学习在不同领域的应用。
• 部署指导：不仅教授模型训练，还详细介绍了如何将模型部署到各种实际应用场景中。

适用人群

本书适合以下几类读者：

• 想要快速掌握机器学习基础知识的程序员。
• 对人工智能和机器学习感兴趣，但缺乏相关背景知识的初学者。
• 需要将机器学习模型部署到移动设备或浏览器中的开发者。

通过阅读《AI and Machine Learning for Coders》，读者将能够快速掌握机器学习的核心技能，并将其应用于实际项目中，开启AI和ML的探索之旅。