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這是一個充滿變革與挑戰的時代。今天的體系和風向在明天就有可能突然調轉，而一場流行疾病的到來，可以一夜之間改變整個社會的生存方式。
然而，風險與機遇共存。任風雲變幻，人類的恒常議題仍然是如何在充滿挑戰的環境中生存與發展，繼續前行。新的發展和突破性的變革，將由科技的不斷創新，尤其是日益成熟的5G 通訊、大數據和人工智慧技術所驅動。萬物互聯，人們足不出戶，就可以與家人和同事無障礙溝通；出門則能隨時隨地接收雲端資訊、享受雲音樂和雲影視；我們刷臉購物，而機器人為我們送餐、送貨、或提供清潔、消毒服務。這一切，不再是科幻電影，而已逐步成為了現實。因此，未來可期！

在此背景之下，人工智慧（Artificial Intelligence，AI）及其關鍵技術機器學習，成了當前IT 領域毋庸置疑的熱點。
■ 眾多電腦和其他理工科專業的在校大學生積極學習人工智慧技術，希望日後從事相關的工作。很多高校開設了人工智慧學院，以培養更多人工智慧領域的人才。
■ 大量的程式師、專案經理等 IT 從業人員，也開始涉獵機器學習，參與相關專案。

這股熱潮的出現，並不是單純地「炒作熱點」，而是時代的必然，是「自然選擇」的結果。因為機器學習的應用範圍的確廣泛，具體技術已經“落地」各行各業。尤其是「互聯網大廠」的諸多產品，背後都有海量資料。而大數據的背後，核心競爭力必然是機器學習。機器學習以大數據為基礎，發現資料背後的規律，優化產品的性能，可解決很多日常問題，也可為戰略決策提供方向。從淘寶的商品推薦系統，到大規模疾病的防控，從Google 的搜索結果，再到電腦視覺和自然語言處理，都離不開機器學習的身影。所以，時代要發展（時代無論如何都會進一步發展，而且還會是爆發式的發展），機器學習技術要更廣泛地應用，就需要越來越多的人掌握機器學習知識，參與其相關的專案和應用的領域。目前，優秀的機器學習人才還遠不能滿足市場的需求。人才的匱乏，可以說在某種程度上制約著技術應用的速度和品質。

因此，拿起這本書的您，應該是希望瞭解機器學習的知識，抑或已經決定選擇機器學習技術作為專攻方向。然而問題是只有基本的IT 知識或實戰經驗尚不豐富的學生或職業人士，該如何輕鬆且快捷地領會機器學習內涵、掌握基本機器學習知識、精通機器學習演算法，從而擁有在人工智慧領域進一步深耕的能力？這就是本書所力求解決的問題的關鍵之處。

機器學習書籍很多，其中的知識點也多，體系龐大繁雜，對於初學者來說，一不小心就會被淹沒在浩瀚的知識海洋中，覺得學習難以繼續。本書給出了一個機器學習入門路線圖，從一個零基礎的初學者( 主角小冰) 的視角出發，讓讀者跟著她一步一步向前，循序漸進地學習知識；老師咖哥將即時解答其各種疑問，手把手地幫忙掃清路途中的障礙，輕鬆地把大家引入機器學習的知識殿堂。

本書還有以下特色。
■ 本書針對的是入門級的讀者，學起來非常簡單，讀起來風格輕鬆，還略有幽默，一掃機器學習給人帶來的晦澀難懂、都是高深演算法的印象。其實入門機器學習，並不一定馬上就需要研究艱深的演算法，那樣只會把初學者嚇跑。
■ 雖然本書行文風格是輕鬆幽默的，但是內容很實用，非常強調實戰。書中
的案例大多源自真實項目，不僅接地氣，還便於動手操作。
■ 覆蓋面廣，包括機器學習、深度學習和強化學習的基礎內容。
■ 呈現的形式靈活。所有機器學習內容在書中都以課程、對話、答疑和練習的形式呈現。

本書的具體內容包括以下部分。
■ 機器學習的基本原理。
■ 機器學習相關的數學和 Python 基礎知識。
■ 機器學習演算法及實戰案例。
■ 深度學習原理及實戰案例。
■ 強化學習演算法及簡單實戰。

這是一個充滿變革與挑戰的時代。今天的體系和風向在明天就有可能突然調轉，而一場流行疾病的到來，可以一夜之間改變整個社會的生存方式。
然而，風險與機遇共存。任風雲變幻，人類的恒常議題仍然是如何在充滿挑戰的環境中生存與發展，繼續前行。新的發展和突破性的變革，將由科技的不斷創新，尤其是日益成熟的5G 通訊、大數據和人工智慧技術所驅動。萬物互聯，人們足不出戶，就可以與家人和同事無障礙溝通；出門則能隨時隨地接收雲端資訊、享受雲音樂和雲影視；我們刷臉購物，而機器人為我們送餐、送貨、或提供清潔、消毒服務。這一切，不...

引子 Al 菜鳥的挑戰--100 天上線智慧預警系統

01 機器學習快速上手路徑—唯有實戰
02 數學和Python 基礎知識—一天搞定
03 線性回歸—預測網店的銷售額
04 邏輯回歸—給病患和鳶尾花分類
05 深度神經網路—找出可能流失的客戶
06 卷積神經網路—辨識狗狗的圖型
07 循環神經網路—鑑定留言及探索系外行星
08 經典演算法「寶刀未老」
09 整合學習「笑傲江湖」
10 監督學習之外—其他類型的機器學習
11 強化學習實戰—咖哥的冰湖挑戰

A 尾聲-- 如何實現機器學習中的知識遷移及持續性的學習
B 練習答案

引子 Al 菜鳥的挑戰--100 天上線智慧預警系統

01 機器學習快速上手路徑—唯有實戰
02 數學和Python 基礎知識—一天搞定
03 線性回歸—預測網店的銷售額
04 邏輯回歸—給病患和鳶尾花分類
05 深度神經網路—找出可能流失的客戶
06 卷積神經網路—辨識狗狗的圖型
07 循環神經網路—鑑定留言及探索系外行星
08 經典演算法「寶刀未老」
09 整合學習「笑傲江湖」
10 監督學習之外—其他類型的機器學習
11 強化學習實戰—咖哥的冰湖挑戰

A 尾聲-- 如何實現機器學習中的知識遷移及持續性的學習
B 練習答案