2021年，AI哪个方向最火？看看大神们怎么说

我不是女神ヾ 2023-01-08 02:26 138阅读 0赞

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**导读：**在人才不断流向业界、常规架构算力进入瓶颈期的今天，作为一名从业者应该看到什么？来听听大神们怎么说。

来源：华章计算机（ID：hzbook\_jsj）

> 缩短概念证明与生产之间的差距。尽管搭建好的模型很重要，但很多人现在也意识到，从数据管理到部署到跟踪，要想付诸实践，还需要做更多的工作。2021 年，我希望我们能更好地理解机器学习项目的完整周期，构建支持相关工作的 MLOps 工具，以及系统地搭建、生产、维护 AI 模型。
> 
> ——Deep Learning AI创办人、Landing AI首席执行官吴恩达

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**机器学习：软件工程方法与实现**

作者：张春强 张和平 唐振

**推荐语：**大型金融科技集团资深大数据与机器学习技术专家撰写，基于新近Python版本，将软件工程的思想、方法、工具和策略应用到机器学习实践中，提供高质量的代码设计、可直接复用的源码和工业应用框架，聚焦机器学习中应用最广泛和最有效的算法，使之成为贯穿机器学习项目生命周期的一条完整的学习路径。帮你将机器学习理论和实战完成技术最后一公里的落地。

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**机器学习实战**

**基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow**

（原书第2版）

作者：奥雷利安·杰龙

**推荐语：**“美亚”人工智能畅销榜首图书，基于TensorFlow2全面升级，内容增加近一倍！Keras之父鼎力推荐！从实践出发，通过具体的示例、较少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。手把手教你从零开始搭建起一个神经网络。

> 希望TinyML等微型ML 技术和小型设备发挥更大作用。
> 
> ——Arm 机器学习研究实验室的杰出工程师和高级总监 Matthew Mattina

一种叫作 TinyML 的机器学习技术正将这些大型的、侧重数学的神经网络应用在传感器、可穿戴设备和手机上。神经网络严重依赖乘法，而新兴硬件使用低精度数字（8 位或更少）来执行乘法运算。与通常的 32 位单精度浮点乘法器相比，芯片设计者可以在更小的面积和功率范围内构建更多的乘法器。研究表明，在很多现实案例中，在神经网络中使用低精度数字几乎不会对准确率产生影响。这种方法可以在最需要的地方提供超高效的神经网络推断。

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**TinyML**

**基于TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署机器学习**

作者：皮特·沃登 丹尼尔·西图纳亚克

**推荐语：**谷歌TensorFlow团队创始成员领衔撰写，谷歌工程师翻译并审校，Arduino联合创始人、Arm副总裁联袂推荐！TinyML里程碑级著作，手把手教你在Arduino和微控制器上部署ML。“美亚”嵌入式系统畅销榜首图书。

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**智能硬件与机器视觉**

**基于树莓派、Python和OpenCV**

作者：陈佳林

**推荐语：**“骨灰级”树莓派技术极客撰写，低成本实现图像分析、文字识别、人脸识别与追踪、视频监控等机器视觉功能。针对多个典型机器视觉场景，讲解技术原理，给出实现方法和代码，所有代码均可在树莓派上运行并移植到ARM开发板上。

> 期待 AI 帮助人类进行艺术创作。
> 
> ——美国工程院外籍院士、小冰公司董事长、清华大学双聘教授沈向洋博士  
>

AI 领域的近期进展，尤其是生成对抗网络和语言模型（如GPT-3）等深度学习技术，使得从头开始合成逼真图像和合理文本成为可能。2021 年能看到更多AI 创造工具，帮助人们表达自己的艺术想法和灵感。小冰聊天机器人已经在写诗、绘画和音乐方面展现出了类似人类的性能。例如小冰帮助微信用户写诗，一周内写诗数量超过中国历史上所有的诗作！

AI 已经证明它能够帮助提升生产效率，那么现在让我们期待AI 帮助人类解放创造力吧。

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**智能计算系统**

作者：陈云霁 李玲 李威 郭崎 杜子东

**推荐语：**本书通过一个贯穿始终的应用案例——图像风格迁移，全面系统地介绍智能计算系统的软硬件技术栈，涵盖神经网络基础算法、深度学习编程框架、智能芯片体系结构、智能编程语言等。领衔作者陈云霁带领的团队曾研制了国际上首个深度学习处理器芯片“寒武纪1号”，本书凝聚了作者团队多年的科研和教学成果，是前沿研究与技术实践结合，快速提升智能领域系统能力的教材和技术参考书。

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**会话式AI：自然语言处理与人机交互**

作者：杜振东 涂铭

**推荐语：**腾讯、阿里、国家标准委&AIIA人工智能专家多年大型项目经验总结，详解NLP和人机交互核心技术，从技术、算法、实战3维度讲解聊天机器人原理、实现与工程实践。

> 期待语言和视觉的融合。
> 
> ——OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever

2021 年，语言模型将开始了解视觉世界。文本本身可以表达关于世界的大量信息，但它并不完备，因为我们也生活在视觉世界中。下一代 AI 模型将能够编辑文本输入并生成图像，我们也希望它们能够借由其见过的图像而更好地理解文本。

联合处理文本和图像的能力将使模型变得更聪明。人类接触的不仅是阅读到的内容，还有看到和听到的内容。如果模型可以处理类似的数据，那么它们就能以类似人类的方式学习概念。我希望 2021 年能够看到这方面的进展。

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**生成对抗网络入门指南**

作者：史丹青

**推荐语：**揭示人工智能如何绘制300万拍卖画作的技术奥秘。

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**听觉系统与鸡尾酒会问题**

作者：John C.Middlebrooks 等

**推荐语：**听觉心理学和神经学国际专家编著，中科院自动化所类脑计算团队翻译，系统阐述语音识别领域挑战性难题。

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**智能语音处理**

作者：张雄伟 孙蒙 杨吉斌

**推荐语：**十余年深耕智能语音处理的研究结晶，人工智能在语音处理领域的应用成果。本书系统性地阐述智能语音处理技术，并重点以机器学习等技术及其在语音处理中的典型应用，理论与实践联系紧密。

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