书籍摘要

《Applied Machine Learning and AI for Engineers》是一本由Jeff Prosise撰写的实用性强的机器学习与人工智能指南，旨在帮助工程师和软件开发者深入理解并应用这些前沿技术解决实际问题。

书籍概述

本书基于作者多年的实践经验，内容全面且富有层次，不仅涵盖了机器学习的基础理论，还深入探讨了深度学习及其在多个领域的应用。全书分为两部分：第一部分（第1至7章）聚焦于使用Scikit-Learn构建机器学习模型的基础知识；第二部分（第8至14章）则专注于深度学习，特别是基于Keras和TensorFlow的深度神经网络。

机器学习基础

书中首先介绍了机器学习的基本概念，如监督学习与非监督学习的分类。作者通过具体实例，如信用卡欺诈检测和客户细分，展示了如何使用k-均值聚类算法和线性回归等经典算法来解决实际问题。这些内容为读者打下了坚实的基础，使其能够理解机器学习模型是如何通过数据训练来发现模式并进行预测的。

深度学习进阶

在深度学习部分，作者详细讲解了神经网络的工作原理、训练方法以及如何使用Keras和TensorFlow构建复杂的深度学习模型。书中通过构建卷积神经网络（CNN）进行图像识别、循环神经网络（RNN）处理文本数据等实际案例，展示了深度学习在各个领域的强大能力。此外，还探讨了如何利用预训练模型和迁移学习来提高模型的准确性和效率。

实用工具与实践

作者不仅介绍了理论知识，还提供了大量的代码示例和实践指导，帮助读者将所学应用到实际项目中。书中涵盖了数据准备、模型评估、超参数调优以及如何将模型部署为REST API等实用技术。读者可以通过运行这些代码，快速掌握如何在自己的项目中应用机器学习和人工智能技术。

适合人群

本书适合具备一定编程基础但对机器学习和人工智能尚不熟悉的工程师、软件开发者以及数据科学爱好者。无论是初学者还是有一定经验的专业人士，都能从这本书中获得宝贵的知识和启发，提升自己在这一领域的实践能力。

总之，《Applied Machine Learning and AI for Engineers》是一本难得的机器学习与人工智能入门与进阶书籍，它以通俗易懂的方式传达了复杂的技术概念，并通过丰富的实操案例让读者能够快速上手并应用于实际工作中。