机器学习火起来也有几年了，

当老姑大伯们渐渐把AI和程序员画上等号时，我大腿一拍大事不妙！生怕疫情后的家庭聚会上，让我表演才艺：做个什么狗陪他们下棋、做个什么精灵跟他们唠嗑……

程序员群体很广的！我们也不是什么都懂，更何况我还是个被AI大门夹过头的弱小博文菌！

想学AI不容易啊，别看相关的书那么多，但对味的教程是真的缺，

有些教程过于“科普”，很难称其为“入门教程”……

有些教程又理论有余实践不足，这让注重工程实践的程序员群体问号连连……

我已经记不清有多少个夜里对着星星发问：

“老天老天告诉我，我与AI之间还差了什么？”

老天和蔼地说：

“微积分、概率统计、偏微分方程、线性代数、数值计算……”

讲真，不是每个程序员都有耐心、有必要把这些基础学科一门一门地捡回来，再真正实现一个属于自己的模型的好吧！

能够在数学理论和工程实践之间找到一个平衡点，让那些有工程背景的读者能获得实际价值，而非进行简单的脑力或数学训练，这才是我们真正需要的教程！

我知道，现在AI教程非常多。从实例入手、以代码实现为重点的书籍也有很多。可它们大部分的重点是讲解深度学习理论，所用的实例也都是为了解释深度学习理论的实际应用。

那么谁能告诉我，要解决这个问题，为什么非用深度学习或机器学习不可？别的方法就不能做吗？用深度学习处理有什么优势？又存在问题？

《程序员的AI书：从代码开始》来了！

这本书可以解决以上全部烦恼！

它从程序员的视角进行切入，而不是像其他大多数教程从数学的角度切入。更重要的是，这本书回答了我一直苦恼的一个终极问题——

如何把AI相关的代码和自己的软件开发经验联系起来！

本书也不会上来就把各种新鲜概念放到你面前强迫你去接受。

一开始书里就没有在机器学习概念上过多纠缠，而是先快速展示了简短的AI实现代码的结构和流程，然后带出一些常常让初学者疑惑的问题，针对这些问题再带出新的内容。

读完这本书，你能从中学到的并非单纯的机器学习理论，而是不同领域的具体技术挑战和相关算法的解决方案，从而理解机器学习的真正意义！

《程序员的AI书：从代码开始》

这不是一本科普读物，不存在浅尝辄止；

也不是一本百科全书，不存在天书符号。

这是一本有代码的书，是一本谈工程实现的书。

我认为，这正是机器学习领域所缺少的那一类教程！

同时现在这本书正在参与满100减50活动

▊ 大咖力赞

• 周竟舸，Pinterest机器学习平台技术负责人

• 喻杰博士，华为智能车云首席技术官

• 王昀绩，Google AI高级研究员

• 龙门博士，Broadcom首席工程师

• 卢亦娟，微软Cloud AI首席科学家、美国德克萨斯州立大学计算机系教授

• 蒋良骏，Walmart电商平台高级架构师、蚂蚁金服硅谷中心前技术专家

• 耿秀波，微软高级应用科学家

▊ 作者简介

张力柯腾讯某AI实验室负责人、AI系统设计专家。在操作系统内核、网络安全、搜索引擎、推荐系统、大规模分布式系统、图像处理、数据分析等领域具有丰富的实践经验。于美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校获得计算机科学博士学位，曾先后在美国微软、BCG、Uber及硅谷其他创业公司担任研发工程师及项目负责人等。

潘晖阿里巴巴某算法中心小组负责人。在推荐系统、自然语言处理、图像处理、数据分析等领域具有丰富的实践经验。于美国佛罗里达理工大学获得计算机科学博士学位，曾先后在中国微软、美团、腾讯从事算法研发和管理工作。发表过多篇论文，拥有多项专利，曾获得2018年腾讯互动娱乐事业群技术突破奖等奖项。

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