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不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。Hulu诚意出品,全面收录135道算法面试题。一线大厂算法工程师合力创作,直击面试要点。从算法与模型到多领域应用,多方面解读深度学习。诚意推荐吴军 / 《浪潮之巅》《数学之美》作者华先胜 / 达摩院人工智能中心主任,IEEE Fellow李沐 / AWS首席科学家,《动手学深度学习》作者孙茂松 / 清华大学人工智能研究院常务副院长本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
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机器学习面试宝典!微软全球执行副总裁、美国工程院院士沈向洋,《浪潮之巅》《数学之美》作者吴军,《计算广告》作者、科大讯飞副总裁刘鹏,联袂推荐!人工智能几起几落,最近这次人工智能浪潮起始于近10年,技术的飞跃发展,带来了应用前suo未有的可能性。未来的几年,是人工智能技术全面普及化的时期,也是算法工程师稀缺的时期。本书旨在帮助对人工智能和机器学习有兴趣的朋友们更加深入地了解这个领域的基本技能,帮助每个软件工程师成为自信的AI实践者,帮助每个数据科学家成为出众的AI研究者。对每个有志进入此领域的工程师来说,本书会为你铺设一条快速通往目标的道路。
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人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展,本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写,实属万幸。书中收录了超过00道机器学习算法工程师的面试题目和解答,其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发,不仅囊括了机器学习的基本知识,而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能,更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心,旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力,建立对机器学习的热爱,共绘人工智能世界的宏伟蓝图。“不积跬步,无以至千里”,本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发,构建一个算法工程师必-备的知识体系 见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微,知深度学习领域胜败兴衰之著 “博观而约取,厚积而薄发”,在末一章为
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