版权图书推介|机器学习主题图书

Posted 2021-04-03 Springer

行业媒体和大众媒体经常报道自动化和机器人技术的快速发展，并附上“机器人让人失业”这类耸人听闻的标题。事实上，随着更聪明、高效的机器人的出现，人类的劳动方式必将发生改变，但改变的范围和规模仍未可知。机器学习和人工智能可以为机器人的协作和操作提供决策支持，让机器人更智能。

本期主题聚焦于机器学习，从网络安全到健康和体育领域的运用，从人工智能应用的基础到协作机器人的技术发展，版权部挑选了6本图书，作为本期版权图书推荐。

图书推荐 01

《 机器学习在健康和体育领域的应用：

基于深度视觉、传感器和物联网的机器学习实践指南 》   

  

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© 2020 Applied Machine Learning for Health and Fitness: A Practical Guide to Machine Learning with Deep Vision, Sensors and IoT

Authors: Ashley, Kevin

关于本书

• 用真实世界应用案例演示机器学习模型

• 为运动员构建物联网设备和传感器

• 涵盖利用全息图和虚拟现实技术实现数据可视化的示例

这本指南探索了基于深度计算机视觉、传感器和数据的机器学习方法在体育、健康和健身等领域的应用，书中配有实用的Python 代码分步示例和Jupyter notebooks 应用程序，可作为数据科学家、机器学习工程师，和所有对人工智能应用感兴趣的人的有用参考。这些ML 模型和方法可以为AI增强型指导、裁判、运动表现提升、运动分析、模拟、运动捕捉、游戏、影像制作等提供解决方案。

除有趣、实用的体育应用以外，书中包括了监管学习、无监管学习，以及最前沿的强化学习方法和模型，使用 PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenAI Gym 和OpenCV 等常用工具。本书作者既是机器学习专家，又是专业的滑雪教练，相信他的著作可以带给你领略不一样的现代体育科学和人工智能之旅。

书中包含百余幅精彩插图、数十个真实案例，是进一步理解人工智能在体育领域应用的基础，对数据科学家、教练、运动员，或是想把个人发现与人工智能方法联系起来的健身爱好者，都会提供技术和运动层面的助力。可以说，今天的数据科学家就是运动员的未来。阅读本书，掌握这个快速发展领域的必备知识。

 

阅读本书，你会学到：

（1）使用多种数据科学工具和框架

（2）应用深度计算机视觉和其他机器学习方法进行分类、语义分割和动作识别

（3）建立和训练神经网络、强化学习模型等

（4）用深度学习分析多种体育活动

（5）用当前可用的数据集训练模型

（6）用基于云的机器学习来训练和部署模型

（7）在机器学习和数据科学中应用最佳实践

适读人群包括：想将体育与技术、人工智能方法结合起来的数据科学家、教练、体育爱好者和运动员。 

关于作者 

凯文· 阿什利（Ashley, Kevin），微软架构师、物联网专家、专业滑雪教练。他是 Active Fitness、Winter Sports 等顶级运动健身应用程序和平台的作者和开发者，拥有数百万用户。他经常与体育科学家、奥运会运动员、教练和团队合作，推动技术在运动领域的应用。

图书推荐 02

《自动化与协作机器人：未来工作指南》

  

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 © 2020 Automation and Collaborative Robotics

A Guide to the Future of Work

Authors: Matthews, Peter, Greenspan, Steven

关于本书

• 详解自动化和机器人系统等新技术，适应不断变化的工作世界 

• 提供作者主持的研究项目中的真实世界案例，讨论未来工作和任务的变化

• 包含在工作岗位大规模消失的预设语境下实现自动化的研究报告

理解当前和未来使自动化技术能力不断增强的各种技术，及其对未来工作世界产生的深远影响。

行业媒体和大众媒体经常报道自动化和机器人技术的快速发展，并附上“机器人让人失业”这类耸人听闻的标题。事实上，随着更聪明、高效的机器人的出现，人类的劳动方式必将发生改变，但改变的的范围和规模仍未可知。自动化似乎已经出现，但我们仍处于早期阶段。

本书讨论了当前改进自动化组成部分的研究项目和研究成果。协作机器人研究融合了数字、音频和视频数据，使机器人与其人类协作者生成共享空间。网络边缘低功耗的机器学习可以为协作机器人或其操作提供决策支持。本书涵盖的主题包括：（1）机器人过程自动化、聊天机器人及其近期影响；（2）炒作自动化和惊悚标题引发对未来工作的担忧；（3）处于实验室研究阶段的自动化的组成技术；（4）使很多工作实现自动化的基础技术和协作系统，它们产生的影响是工人掌握新技能或更换岗位，而不是被替代。

你将收获：  

（1）认识目前正在研究的用于改进和传递自动化的技术；

（2）理解机器人和其他自动化技术的影响，以及人工智能对自动化的影响；

（3）清楚我们离实现自动化的未来还有多远；

（4）了解在使用这些技术以后，未来工作会变成什么样。

本书适合对自动化和机器人技术发展，技术对组织、客户和整个商业世界的影响等领域感兴趣的技术经理和企业经理阅读使用。 

  

关于作者 

彼得·马修斯（Matthews, Peter），作家、研究科学家，长住英国。彼得有40多年IT 工作经验，从大型机/Unix编程、开发、关系数据库，到安全云计算、DevOps、协作机器人。研究工作主要集中在前沿技术上，主持的项目包括用于足球俱乐部的机器学习算法、多级安全数据库系统和面向对象的应用基础设施。他还组织调研小组，探讨社会、政治和经济宏观趋势对未来技术的影响。

彼得目前的研究重点集中在自动化和机器人技术。过去的研究包括物联网、云计算、数据策展、智能建筑和协作机器人。他是美国国家科学基金会视觉与决策信息中心资助的协作机器人CA 智能项目负责人。彼得在新安全范例研究组工作中撰写、合著了包括“数据成为新货币”在内的多部学术论文，出版多部关于“Ingres 可视化编程”的著作、与人合著《创新CIO：IT 领导者如何推动业务创新》，并参与编撰了《关于多云应用程序设计和执行的模型驱动方法》。

史蒂文·格林斯潘（Greenspan, Steven）博士，信息和通信技术的创新者，在同行评审期刊上发表论文50余篇，拥有79项美国专利，其中包括描述双因素双设备认证和授权的全球第一项专利。这项发明在世界范围内被广泛应用，以保障对web 服务器的安全访问，展示将人始终置于循环中的价值。他目前的研究兴趣包括复杂系统中的用户体验和协作、差异隐私、道德决策，以及将科学研究整合到对社会负责的应用程序和服务中的创新方法。在专业工作之余，他将大部分时间用于参与关注环境、经济和社会公平的社区团体活动。他还担任AABGU、费城学术桥和一些初创公司的顾问委员会成员。

图书推荐 03

《用于作者身份识别和网络取证的机器学习》

  

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 © 2020 Machine Learning for Authorship Attribution and Cyber Forensics

Authors: Iqbal, Farkhund, Debbabi, 

Mourad, Fung, Benjamin C. M.

关于本书

• 采用统一的方法调查数字犯罪，确定嫌疑人及其合作者、协助者

• 定制用于调查网络攻击和在线犯罪的数据挖掘和机器学习方法

• 深入探讨基于证据的作者身份分析方法

本书概述网络安全问题，以及电子邮件，聊天会话和社交媒体等在线通信系统在网络犯罪上的固有易感性，说明数字犯罪的共同来源和资源、其原因、影响，以及对社会造成的新威胁。书中不仅探讨了日益增长的网络安全和数字取证需求，调查了用于满足这些需求的相关技术和方法，还挖掘了用于网络犯罪情报收集和取证的知识发现、机器学习和数据分析。

网络传播文件是网络犯罪的主要来源，本文从犯罪案件和罪犯两个角度对网络传播文件进行分析，利用人工智能和机器学习方法侦查机器人分销、贩毒和儿童色情制品等违法犯罪活动，应用作者身份分析识别潜在犯罪嫌疑人及其社会语言学特征。深度学习，连同频繁模式挖掘和链接分析技术，被用于追踪罪犯的潜在合作者。

本书旨在调查犯罪案件、确定潜在嫌疑人，收集坚实、准确的证据，以便在法庭上起诉犯罪嫌疑人。

图书推荐 04

《人工智能应用：从入门到专业进阶指南》

  

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© 2021 The Application of Artificial Intelligence

Step-by-Step Guide from Beginner to Expert

Authors: Somogyi, Zoltán

关于本书

• 无需编程语言基础

• 见解独到，深入浅出讲解使用实用案例和开放源代码的机器学习

• 介绍AI工具包免费软件，让读者能够测试和研究书中的示例

• 可用作专业人员自学教材，也可作为人工智能大学高阶和研究生课程的补充资料

本书以独特的视角、平实易懂的方式，介绍机器学习实用案例，呈现专业免费软件和开放源代码的访问，这使读者无须编程基础，就能立即上手，应用书中所学。

书中第一部分介绍了机器学习和人工智能的基本概念；第二部分分章节深入分析机器学习算法、机器学习模型性能评估，以及如何在机器学习中考虑数据等问题；第三部分解读自动语音识别；第四部分说明生物特征识别、人脸识别和说话人识别。在第五部分中，作者用实例来说明机器学习，提供了大量真实世界的应用、问题和技术，比如异常检测和根本原因分析、业务流程优化、疾病检测和预测、人工智能推荐、若干工程应用、预测性维护、自动分类数据集，降维和图像识别。第六部分详细介绍作者研发的AI-TOOLKIT 免费软件，让读者可以测试和研究书中的示例，并在专业环境中应用机器学习。

全书包含28幅黑白图片，228幅彩色图片，在介绍机器学习核心概念的同时，用实用案例予以说明。专业人员可以在欣赏书中所述方法之余使用本书进行自学，大学高年级学生和研究生可以使用本书作为机器学习和人工智能领域的课外补充资料。

关于作者

索莫吉·佐尔坦（ Somogyi, Zoltán），机器学习与人工智能、业务改进与简化、创新、数字转换，以及商业智能领域的专家、资深经理。他拥有比利时鲁汶大学博士学位、匈牙利布达佩斯技术与经济大学硕士学位和比利时弗拉瑞克商学院工商管理硕士学位。

图书推荐 05

《机器人流程自动化手册：RPA系统实施指南》

  

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© 2020 The Robotic Process Automation Handbook: A Guide to Implementing RPA Systems

Authors: Taulli, Tom

图书推荐 06

《用Python 进行实用的自然语言处理：

以规模化使用文本数据的行业案例研究为例》

  

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© 2021 Practical Natural Language Processing with Python: With Case Studies from Industries Using Text Data at Scale

Authors: Sri, Mathangi

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