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100920vzwo5p2v526gbmqb.jpg 【乘风破浪赋能学习季】昇腾干货课程+云端实验,训战结合,多重好礼等你赢取!
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kourei

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发表于2020年04月23日 09:33:07 5559 17
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楼主
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[活动公告] 【昇腾•微话题 】世界读书日,读书正当时。快来分享你的读书心得赢好礼

=======【昇腾•微话题 】世界读书日,读书正当时。快来分享你的读书心得赢好礼=======

人工智能技术如今已经开始普及,在各个领域都开始发挥出价值,也是我们广大开发者朋友们需要掌握的一项“硬技能”。在昇腾论坛无论你是小白还是大拿,快来分享你读过的涉及到人工智能的好书,说出你的心得收获。科普、专业、小说、技术文档题材不限。

2020世界读书日,AI读书,就现在!


快来一起来讨论,希望看到大家精彩的评论,如:

1、书名《xxxx》

2、该书的学习心得+推荐理由


微话题活动:参与本次微话题讨论,有机会获得优质评论奖

活动时间:2020年4月23日-5月7日

参与方式:直接在本帖回复你读的书名和读完该书的心得+推荐理由

获奖方式:活动结束后,将选取出10名优质评论奖,各送出昇腾系列丛书一套(《昇腾AI处理器架构与编程》+《深度学习与MindSpore实践》各一本)。

image.pngimage.png



——————————————————————————————————————————————————————————

获奖信息公布

感谢大家的热情参与,本期微话题的获奖详情如下,请各位获奖的开发者朋友留意站内私信。其他没有获奖的朋友别灰心,后面还有更精彩的活动和奖品,敬请期待~~

4#:AngelWings1997

5#:Tianyi_Li

7#:ecstatic

8#:oldlei

9#:wanghan-devops

10#:加油O幸福

11#:huawei-iot

12#:JUSTDoiT

13#:Hero

14#:niqiqi



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Mandyy

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发表于2020年04月23日 14:27:58
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沙发
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世界太浮躁,这样不好不好!多读书,多学习,才能多成长!大家快来分享读书笔记嘿!

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andyleung

发帖: 429粉丝: 21

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发表于2020年04月24日 10:32:52
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板凳
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1、书名《浪潮之巅》

2、该书的学习心得可以理解到了很对硅谷的发展和技术的发展,并且很容易就可以读的了,对技术要求不高。

推荐理由:吴军写的书我都买。不需要理由~ 他的书一买一个好的~


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AngelWings1997

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发表于2020年04月24日 22:57:54
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地板
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周志华版机器学习.jpg


  1. 书名:《机器学习》

  2. 学习心得:


    千里之行,始于足下。学习还是要循序渐进,从最基本的开始,这本书就非常适合,书中以西瓜为例,形象易理解,读起来很有意思(因此本书昵称为西瓜书),周老师讲的很详细(比吴恩达老师的课程难一点,但利于提升),学习完一章,最好做一个系统的总结,既是对所学知识的升华,也可以帮助后续学习理清一个思路。说来惭愧,匆匆读过,很多东西不是很懂,学习过程比较混乱,一个人瞎搞,现在也不知道入没入门(估计没有),愧对这本好书。最后想说,学习机器学习最重要的就是实践了,实践出真知,实践才知道自己到底行不行,所以不要只看书,要多实践,可以从最简单的MNIST数据集开始,很多东西看书不明白,自己实践就懂了,边实践边看书学习,事半功倍。所以,来实践吧,哪里可以呢?就这里,很多训练营和案例分享,详情见ModelArts论坛,给你链接哦,https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-718-2.html

  3. 推荐理由:

    《机器学习》是周志华老师写的,作为入门教材,叙述简明扼要,通俗易懂,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。全书共16章,大致分为3个部分:

    第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;

    第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);

    第3 部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,十分详细,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。而且每一页的右侧都留有空白,供读者推演或记笔记,太贴心了。作为入门教材,真是很棒,有干货,也不会太难。


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Tianyi_Li

发帖: 165粉丝: 43

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发表于2020年04月24日 23:55:22
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5#
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2020/4/24 23:00

1. 书名:《Python神经网络编程》

2. 学习心得:

       十分简单,对数学基础要求很低,清晰易懂(可能目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),把神经网络的构造和原理讲得很清楚。同时,注重实战,讲完理论,在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解,对于简单的每层网络的计算都有,仿佛你就是计算机,完成了整个计算。如果能预先有一点点python的知识,就太完美了,会更容易理解这些代码。第三部分篇幅不长,主要是在某些方面略作延伸,意图应该是希望激发读者进一步探究的兴趣。总之,很好很好的书籍。读完之后,感觉也没那么难,试试,我也行。

       对了,如果想看的话,可以在微信读书APP上找到,阅读体验良好,直接搜索书名—— Python神经网络编程  就行(这里还有一个来自网络的PDF链接,链接: https://pan.baidu.com/s/1mZTCas8GVjLdSyNehFAHkg 提取码: que5)。还有这是一个非官方的源代码,可以参考哦——https://github.com/hzka/PythonNetworkBook

3. 推荐理由:

      特别适合想要从事神经网络研究和探索的读者学习参考(就是我这样的小白),也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。里面识别手写数字的例子堪称人工智能界的“Hello World”。

          图片.png

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Tianyi Li

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发表于2020年04月25日 18:34:34
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6#
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2020.4.25

· 书名:《Keras深度学习实战》

· 学习心得:比较实用,基本是从实用的角度出发,对数学、深度学习基础知识以及编程的要求很低,这点我很喜欢。其次,Keras算是一个高度封装、模块化、极简式的深度学习框架吧,只需几行代码就能够搭建一个网络,安装也很简单,之后,还介绍了卷积神经网络、生成式对抗网络、递归神经网络,这三种很著名的深度学习方法,也给了相关代码,学习起来,比较简单轻松。

· 推荐理由:首先,这本书比较薄,不会打击你的自信心,因为还没来得及打击,就读完了。其次,是比较简单,一方面是因为使用高度封装的Keras,另一方面作者讲解比较清楚。所以,很适合小白入门学习,这个算是一个了解吧,简单实现,整体了解流程,至于细节,可能书中不够全面具体,这就需要自己去找资料了,总体来说,此书是给人一个整体的流程体验和印象,不能苛求太多,真正了解细节,熟悉原理,需要自己去看论文和代码了。最后,这本书如果不想买的话,微信读书有电子版哦。


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ecstatic

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发表于2020年04月26日 19:40:07
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1-1P20G5231b91.jpg

书名:  人工智能

学习心得:

科普书主要是为更多人了解人工智能,首先主要是讲了现在我们身边非常熟悉的一些人工智能产品:语音助手,图像识别软件,自动驾驶等以及用到的相关技术。让大家了解人工智能,而后就给出了人工智能的定义。接着讲了人工智能发展三次浪潮,每次浪潮中引领的技术,人们的反应等。总结一下是本科普入门很合适的书籍。

推荐理由:

人工智能与创业,个人通过阅读本书后规划下AI时代下如何学习,该学什么,怎么发展。



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oldlei

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发表于2020年04月26日 21:55:42
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8#
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1、书名:《终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界》

image.png


2、学习心得:

        不是从事相关行业,只是感兴趣,看着网上的推广信息,就买了此书,还没有读完,这本书读起来没有那些专业书籍的枯燥,多多少少收获了一些。

3、推荐理由:

        算法已在多大程度上影响我们的生活,对于这样一种重要技术,市面上一直缺少一本适合普通读者的入门科普读物,而众多的专业书籍要求读者具备一定的高等数学和计算机基础算法知识,并不适合科普的需要,而这本书正是想了解一点机器学习的普通读者所需要。本书的作者是佩德罗 · 多明戈斯,在机器学习与数据挖掘方面著有200多部专业著作和数百篇论文。 多明戈斯一直致力于融合各种机器学习算法的优势,提出一种可以解决所有应用问题的通用算法,即终极算法。

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wanghan-devops

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发表于2020年04月27日 09:58:59
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9#
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《凤凰项目:一个IT运维的传奇故事》:

   试读了前两章后,发现这是一个有趣的小说类书籍。一个有趣的机会,一次临危受命,困难的环境简直有趣的像一场电影的开场情节。购买后继续向下读去,发现强烈的共鸣感,这不就是在说我们这些程序员的日常嘛。这个时候发现这本书更有趣了,那简直再说:你看看你现在的生活多幸福(我的公司没有这么复杂的运维环境和艰苦庞大的问题集)。

   其实感觉更有趣的是,可能是作者有意为之,又或者真实情况就是这样,你会惊奇的发现外国的大型软件公司的运维和开发制度和国内的情况极其相似。然后你就会非常好奇的看他们是怎么解决这些实际问题的。

     其中,艾瑞克(书中的一位高手)相当于导师的角色,他用工厂来举例,说明了devops中的三步工作法和一些基础概念。同时也点明了自动化技术和将大量的步骤合一工作法的重要性。最重要的是这本书清晰的梳理了devops的脉络以及具体解决的是哪些问题。

     布伦特(书中主角公司的最强大牛)更是个有趣的角色,相信我,在我们实际的工作环境中你肯定能找到与之对应的人,他们聪明、勤奋、恃才傲物,而且必然是公司最忙的人。人人都需要他,简直是万人迷。但是我们总是发现,所有工作都卡在“布伦特”那里,如何解决此类问题对我们这些读者才是最大的收获。

     这本书其实不是叫你如何做devops,而是让我们明白为何做devops,以及如果开始做devops。

     这本书没有写持续集成、持续交付、自动化测试等的具体做法,但是对你如何做这些给了一个清晰的认识。

     我用了几天时间把这本书读完,发现收益良多,仅以此文给还没有度过这本书的人推荐一下。

     本书的精典: 约束理论,四种工作类型,三步工作法,一种”等待时间“的计算公式,最后的惊喜。




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加油O幸福

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发表于2020年04月29日 17:26:16
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huawei-iot

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发表于2020年04月30日 14:09:29
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书名:《工具,还是武器?》

推荐理由:在大科技时代,我们如何管理越来越强大的科技,避免科技作恶?这是我们每个人都应思考的问题。微软总裁布拉德·史密斯的新书《工具,还是武器?》,由比尔·盖茨和沈向洋倾情推荐,将在世界风云激荡中为我们指出可行的路径与方向。如果你是科技行业从业者,你需要知道如何给自己的产品加一条“安全带”;如果你是政策的制定者与管理者,你需要知道如何正确管理与监管科技行业;即便你是一个普通的技术使用者,你也需要知道这个世界正在发生什么。

学习心得:打开书之后我却有感到一丝惊喜。没错,大方向我们都明白了,结论似乎也不能说是多么深刻,但这本书写得非常认真,它不仅有逻辑,也比很多类似的书籍更有趣。举个例子,有一章是套了数据的归属权问题。数据垄断以及AI霸权早已是耸人听闻的故事,比如李开复就一直在其畅销书里宣扬这样的观点。但这本书却并没有跟随这样的陈规,反而提出另外的一种可能性:数据确实很重要,占有大数据的确实更有优势,但是我们不要忘记,数据和石油或者电的最大不同在于,他是最容易复制和再生的资源,我们随时且人人都可以产生数据。而且数据的价值不是永恒的,它是时刻在变化的。所有这一切意味着,没有人敢说自己可以永远霸占数据,数据霸权也未必就是真理。




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