機器學習火起來也有幾年了，
當老姑大伯們漸漸把AI和程序員畫上等號時，我大腿一拍大事不妙！生怕疫情後的家庭聚會上，讓我表演才藝：做個什麼狗陪他們下棋、做個什麼精靈跟他們嘮嗑……
程序員羣體很廣的！我們也不是什麼都懂，更何況我還是個被AI大門夾過頭的弱小博文菌！
想學AI不容易啊，別看相關的書那麼多，但對味的教程是真的缺，
有些教程過於“科普”，很難稱其爲“入門教程”……
有些教程又理論有餘實踐不足，這讓注重工程實踐的程序員羣體問號連連……
我已經記不清有多少個夜裏對着星星發問：
“老天老天告訴我，我與AI之間還差了什麼？”
老天和藹地說：
“微積分、概率統計、偏微分方程、線性代數、數值計算……”
講真，不是每個程序員都有耐心、有必要把這些基礎學科一門一門地撿回來，再真正實現一個屬於自己的模型的好吧！
能夠在數學理論和工程實踐之間找到一個平衡點，讓那些有工程背景的讀者能獲得實際價值，而非進行簡單的腦力或數學訓練，這纔是我們真正需要的教程！
我知道，現在AI教程非常多。從實例入手、以代碼實現爲重點的書籍也有很多。可它們大部分的重點是講解深度學習理論，所用的實例也都是爲了解釋深度學習理論的實際應用。
那麼誰能告訴我，要解決這個問題，爲什麼非用深度學習或機器學習不可？別的方法就不能做嗎？用深度學習處理有什麼優勢？又存在問題？
《程序員的AI書：從代碼開始》來了！
這本書可以解決以上全部煩惱！
它從程序員的視角進行切入，而不是像其他大多數教程從數學的角度切入。更重要的是，這本書回答了我一直苦惱的一個終極問題——
如何把AI相關的代碼和自己的軟件開發經驗聯繫起來！
本書也不會上來就把各種新鮮概念放到你面前強迫你去接受。
一開始書裏就沒有在機器學習概念上過多糾纏，而是先快速展示了簡短的AI實現代碼的結構和流程，然後帶出一些常常讓初學者疑惑的問題，針對這些問題再帶出新的內容。
讀完這本書，你能從中學到的並非單純的機器學習理論，而是不同領域的具體技術挑戰和相關算法的解決方案，從而理解機器學習的真正意義！
《程序員的AI書：從代碼開始》
這不是一本科普讀物，不存在淺嘗輒止；
也不是一本百科全書，不存在天書符號。
這是一本有代碼的書，是一本談工程實現的書。
我認爲，這正是機器學習領域所缺少的那一類教程！
同時現在這本書正在參與滿100減50活動
▊ 大咖力贊
周竟舸，Pinterest機器學習平臺技術負責人
喻傑博士，華爲智能車雲首席技術官
王昀績，Google AI高級研究員
龍門博士，Broadcom首席工程師
盧亦娟，微軟Cloud AI首席科學家、美國德克薩斯州立大學計算機系教授
蔣良駿，Walmart電商平臺高級架構師、螞蟻金服硅谷中心前技術專家
耿秀波，微軟高級應用科學家
▊ 作者簡介
張力柯騰訊某AI實驗室負責人、AI系統設計專家。在操作系統內核、網絡安全、搜索引擎、推薦系統、大規模分佈式系統、圖像處理、數據分析等領域具有豐富的實踐經驗。於美國德克薩斯大學聖安東尼奧分校獲得計算機科學博士學位，曾先後在美國微軟、BCG、Uber及硅谷其他創業公司擔任研發工程師及項目負責人等。
潘暉阿里巴巴某算法中心小組負責人。在推薦系統、自然語言處理、圖像處理、數據分析等領域具有豐富的實踐經驗。於美國佛羅里達理工大學獲得計算機科學博士學位，曾先後在中國微軟、美團、騰訊從事算法研發和管理工作。發表過多篇論文，擁有多項專利，曾獲得2018年騰訊互動娛樂事業羣技術突破獎等獎項。
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