<div dir="ltr">Dear Colleagues<div>I am writing to call your attention to my book on Artificial Intelligence, which could either serve as course material in graduate classes or as a practical compendium of problem-solving through AI and machine learning in the Python programming language. </div><div><br></div><div>The book deals with a set of topics that's much broader than most other similarly themed books, everything is very hands-on and comes with code, and I've attempted to get as close as possible to the state-of-the-art in every application. I was able to incorporate a lot of my experience since switching to the industry from neuroscience.</div><div><br></div><div>Here's the link: <a href="https://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Python-Cookbook-algorithms/dp/1789133963">https://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Python-Cookbook-algorithms/dp/1789133963</a></div><div><br></div><div>The feedback has been very positive so far (please also see the reviews). I am including some information from the dust jacket.</div><div><br></div><div><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px"><p style="margin:0px 0px 14px;padding:0px;font-family:"Amazon Ember",Arial,sans-serif;font-weight:400"><b>Work through practical recipes to learn how to solve complex machine learning and deep learning problems using Python</b></p></h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px">Key Features</h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px"><ul style="margin:0px 0px 18px 20px;padding:0px;font-family:"Amazon Ember",Arial,sans-serif;font-weight:400"><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Get up and running with artificial intelligence in no time using hands-on problem-solving recipes</li><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Explore popular Python libraries and tools to build AI solutions for images, text, sounds, and images</li><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Implement NLP, reinforcement learning, deep learning, GANs, Monte-Carlo tree search, and much more</li></ul></h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px">Book Description</h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px"><p style="margin:0px 0px 14px;padding:0px;font-family:"Amazon Ember",Arial,sans-serif;font-weight:400">Artificial intelligence (AI) plays an integral role in automating problem-solving. This involves predicting and classifying data and training agents to execute tasks successfully. This book will teach you how to solve complex problems with the help of independent and insightful recipes ranging from the essentials to advanced methods that have just come out of research.</p><p style="padding:0px;font-family:"Amazon Ember",Arial,sans-serif;font-weight:400">Artificial Intelligence with Python Cookbook starts by showing you how to set up your Python environment and taking you through the fundamentals of data exploration. Moving ahead, you'll be able to implement heuristic search techniques and genetic algorithms. In addition to this, you'll apply probabilistic models, constraint optimization, and reinforcement learning. As you advance through the book, you'll build deep learning models for text, images, video, and audio, and then delve into algorithmic bias, style transfer, music generation, and AI use cases in the healthcare and insurance industries. Throughout the book, you'll learn about a variety of tools for problem-solving and gain the knowledge needed to effectively approach complex problems.</p><p style="padding:0px;font-family:"Amazon Ember",Arial,sans-serif;font-weight:400">By the end of this book on AI, you will have the skills you need to write AI and machine learning algorithms, test them, and deploy them for production.</p></h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px">What you will learn</h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px"><ul style="margin:0px 0px 18px 20px;padding:0px;font-family:"Amazon Ember",Arial,sans-serif;font-weight:400"><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Implement data preprocessing steps and optimize model hyperparameters</li><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Delve into representational learning with adversarial autoencoders</li><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Use active learning, recommenders, knowledge embedding, and SAT solvers</li><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Get to grips with probabilistic modeling with TensorFlow probability</li><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Run object detection, text-to-speech conversion, and text and music generation</li><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Apply swarm algorithms, multi-agent systems, and graph networks</li><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Go from proof of concept to production by deploying models as microservices</li><li style="margin:0px 0px 0px 20px">Understand how to use modern AI in practice</li></ul></h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px">Who this book is for</h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px"><p style="margin:0px 0px 14px;padding:0px;font-family:"Amazon Ember",Arial,sans-serif;font-weight:400">This AI machine learning book is for Python developers, data scientists, machine learning engineers, and deep learning practitioners who want to learn how to build artificial intelligence solutions with easy-to-follow recipes. You'll also find this book useful if you're looking for state-of-the-art solutions to perform different machine learning tasks in various use cases. Basic working knowledge of the Python programming language and machine learning concepts will help you to work with code effectively in this book.</p></h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px">Table of Contents</h4><h4 style="margin:0px;padding:0px 0px 4px;font-family:Arial,sans-serif;color:rgb(51,51,51);font-size:14px"><ol style="color:rgb(136,136,136);margin:0px 0px 0px 22px;padding:0px;font-family:"Amazon Ember",Arial,sans-serif;font-weight:400"><li style="margin:0px">Getting Started with Artificial Intelligence in Python</li><li style="margin:0px">Advanced Topics in Supervised Machine Learning</li><li style="margin:0px">Patterns, Outliers, and Recommendations</li><li style="margin:0px">Probabilistic Modeling</li><li style="margin:0px">Heuristic Search Techniques and Logical Inference</li><li style="margin:0px">Deep Reinforcement Learning</li><li style="margin:0px">Advanced Image Applications</li><li style="margin:0px">Working with Moving Images</li><li style="margin:0px">Deep Learning in Audio and Speech</li><li style="margin:0px">Natural Language Processing</li><li style="margin:0px">Artificial Intelligence in Production</li></ol></h4></div><div><br></div><div><br clear="all"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><pre cols="72"><div style="font-family:arial;font-size:small;white-space:normal">----</div></pre></div></div></div></div></div>