Zadeh & Ramsundar - 初探深度學習，使用TensorFlow

AI是這幾年的大熱門，尤其AlphaGo的成功，徹底的讓人們見識到AI的發展。在人們厭倦目前的成果前至少還會再熱個5到10年吧。作為一個資訊人，我看待AI的方式應該較其他人理性。有些人把AlphaGo的成功看成是「人類的失敗」，甚至認為AI已經崛起，對當前AI的發展妄自猜想。然而目前的AI其實以相關學者的角度來看仍然和數十年前一樣處在同樣的階段，也就是弱AI的階段。現在的成果主要是因為硬體的速度更快了，把以前的人想做但做不到的事情實踐出來而已。相關學者認為現在的AI需要更進一步的反思(rethink)，從根本去做改變、創新，才可能進入下一個階段。

回到本書的主題--TensorFlow吧。它是由Google所釋出的一個AI執行框架。目的在於方便機器學習的從業人員有一個良好的框架去實作所需的學習。從業人員不需要重覆實作一些常見的學習演算法。常見的演算法已經在TensorFlow裡面提供了，只需要依照使用的說明去叫用就好。從業人員也不需要花心思去管理框架內部的執行細節，就相信TensorFlow，即Google，能把這些細節做好。比如TensorFlow如何去套用多CPU、GPU來提高效率就不需要從業人員費心處理。如此一來從業人員能專注在自己的任務，也就是用機器學習來處理想要處理的問題。

它介紹了TensorFlow的基礎知識，比如安裝、主要函式、程式架構與套用各式深度學習演算法的實作方式。許多時候更深入潛出的說明這些演算法的背景知識，小技巧、適用場景與學術上的挑戰。這些引人入勝的知識讓你感覺親自走過了機器學習的古往今來。

這本書的內容非常的硬核。雖然書中對目標讀者下的條件不多，但實際閱讀起來就發現讀者會需要足夠的數學底子才行。由其是統計學與微積分的部份。軟體開發的經驗也很重要，畢盡裡面的函式是需要透過程式叫用。而且TensorFlow仍不斷在更新，因此書中的說明也可能和你抓下來測試的結果不太一樣。有足夠的開發經驗能幫助你排除一些程式面、環境面、版本上的問題。

Jackmis個人看的是中譯本。不知道是原文的問題還是譯者的問題，有些地方翻得怪怪的。說難聽點，感覺譯者自己也不知道自己在翻什麼。然而譯者似乎在這個領域上翻過不少作品，真的不知道為什麼會翻得那麼怪。如果只是一兩個地方怪怪的，那我也不會「婊」這個譯者。但是怪怪的地方真的不少...。這裡說幾個比較明顯的怪怪的地方：首先，譯者少部份使用的中譯名詞似乎是譯者自行翻的，和網路上常用的譯名不同，甚至在網路上是找不到。其次，有些地方感覺譯者沒有完全理解，只能直接照字面翻，除了使得段落文句不順，更影響讀者對內容的理解與學習。所以...如果可以的話，或許各位應該找原文書來看。當然，可能原本就寫的不好。作者的目的明顯是在推廣TensorFlow，所以對於機器學習的知識有時就是東說一句西補一段，非常不完整。這部份必須由讀者自行做功課補齊。...然而，由於譯者用的中譯詞和大家不一樣，所以有時會找不到資料...哈哈...

這本書以商業的角度來看算是成功的啦，畢盡他把TensorFlow推出去，讓從業人員進得來。但是以教科書來看是不太及格的。因為教學不完整而且系統鬆散。當成一般科普書籍來看還OK。