王健宗

王健宗 大型金融集团科技公司深度学习平台和AutoML平台负责人，中国人工智能开源软件发展联盟副理事长，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员，专注于联邦学习和人工智能在金融、保险、投资、银行和医疗等领域的研发工作，发表联邦学习、深度学 习、云计算和大数据等领域国际论文30余篇，以及发明专利200余项。多届国内知名大数据、人工智能、金融科技和联邦学习会议/论坛主席和出品人。 瞿晓阳　华中科技大学计算机系统结构博士，美国中佛罗里达大学访问学者，大型金融集团科技公司资深算法工程师，一直从事机器学习、大数据、体系结构方面的研究工作，在AutoML平台、面向AI的云原生架构、高性能计算、高效能存储系统等方面经验丰富。近几年，在国际顶级会议和顶级期刊发表过多篇文章，担任过多个国际顶级期刊的评委。

这是一部从基础理论、核心原理、前沿算法等多个维度系统、全面讲解AutoML、AutoDL和元学习的著作。 作者是资深的人工智能专家，大型金融集团科技公司深度学习平台和AutoML平台负责人。本书得到了IEEE Fellow/ACM杰出科学家/香港科技大学教授杨强、腾讯AI Lab副 主任俞 栋、美国佛罗里达大学教授李晓林等8位来自企业界、学术界和媒体界的资深专家的一致好评。它既能让新手理清AutoML的脉络，快速上手机器学习，又能让有经验的从业者全面掌握AutoML知识体系，工作变得更高效。 全书共14章，逻辑上分为四部分： 第一部分（第1~2章） 人工智能基础 对人工智能、自动化人工智能的重要概念、发展历程及现状、适用场景、主要的工具和技术等做了全面的介绍，并引出了人工智能技术未来的发展方向——AutoML，这部分是阅读本书的基础。 第二部分（第3~6章） AutoML 主要讲解机器学习和自动化机器学习，核心是AutoML，包含自动化特征工程、自动化模型选择和自动化超参优化3个方面的内容。 第三部分（第7~13章） AutoDL 主要讲解深度学习和自动化深度学习，重点讲解了AutoDL的原理、基于强化学习的AutoDL、基于进化算法的AutoDL、AtuoDL的高阶知识、自动化模型压缩与加速，以及各种核心算法和前沿算法。 第四部分（第14章） 元学习 元学习是人工智能的理想目标，这部分对元学习的概念、流程和各种主流的学习方法都进行了详尽的介绍。