深度学习快速入门：使用TensorFlow pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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约莫20年前，小编正在知识工程实验室做研究时，人工智慧与机器学习是当时研究室的研究主轴，人工智慧更是资讯工程与科学博士班资格考的科目之一。然而在哪个年代，有许多教授并不看好这个领域能在短期内获得突飞勐进的成果，原因在于，相关理论研究都已存在数十年了，即便是1997年广为人知的深蓝超级电脑，也只是靠着优异的硬体设备来打败西洋棋王（採用的仅仅是暴力搜寻法，没什么好做学问的）。而围棋规则所造成的复杂度（分支过多，导致无法单纯依靠硬体设备来求胜）一直无法在人工智慧上取得突破。

　　2016年情势有所转变，AlphaGo终于打败了围棋棋王，贡献者黄士杰说明了所使用的是「深度学习」，这下子可不得了，「深度学习」霎那间热门起来了，连带再次炒热了机器学习领域。在众多求职网站上，到处都可以找到征求具有深度学习专长的职缺，并且薪资颇高。对此，有许多离开校园五年以上的职场高手也想跃跃欲试，但又对于本身的能力有所怀疑，最常听到他们这样说：「人工智慧我学得还不错，机器学习也修过一次课，但从没学过深度学习耶！」如果您也是这样的人，那么这本书可以做为您快速入门「深度学习」的参考书。

　　其实说到底，「深度学习」仍旧是由机器学习的一环衍生出来的，而机器学习又是人工智慧的一环；讲得更明白一点，深度学习有时其实不过就是一种特殊的类神经网路罢了，听到「类神经网路」，您应该觉得熟悉多了吧！或许您同时也会觉得，那好像也没什么了不起。

　　的确如此，先来看看AlphaGo贡献者黄士杰的博士论文吧，那是关于蒙地卡罗树枝搜寻法在电脑围棋程式的运用。您或许会问，蒙地卡罗方法不是几十年前就发明了吗？是的，AlphaGo当然没有那么简单，但现今与数十年前最主要的变化是GPU诞生了，并且效能获得大幅提升且日益普及（成本下降），而「深度学习」充分利用了这一点，将相关演算法的运算分配给为数众多的GPU核心去处理，达到了效能上的要求。

　　为了快速理解「深度学习」，小编替各位读者挑选了本书，作为深度学习的入门书籍（这或许是第一本关于深度学习的繁体中文书籍），深度学习的原理与技术细节其实不只一种，各家大厂对此都投入颇深，当中又以Google堪称现今人工智慧领域的霸主。因此小编选了这本书，因为AlphaGo正是由Google研发出来的，而为了让更多人参与科技的发展，Google甚至提供了TensorFlow这个可有效运用GPU的深度学习框架，以开放原始码的方式提供给所有IT技术人员，以期集合众人之力来改变这个世界。

　　话说，TensorFlow虽然因着深度学习而红，但万丈高楼平地起，蒙地卡罗方法的关键在于加入了机率这个概念，因此，本书将从使用TensorFlow求解数学问题开始介绍，进而朝向机器学习与类神经网路迈进，在此同时，您将回顾以往熟悉的线性回归、分类（Classifiers）与最近邻居演算法、群集（clustering）与k-means演算法、单层感知器、逻辑斯回归、多层感知器等等知识，并使用TensorFlow来建立模型与求解问题。到了本书的后半段，将正式进入深度学习与GPU程式设计的议题，包含卷积神经网路CNN与递回神经网路RNN等两种最知名的深度学习模型，并且在本书的末尾，也将介绍一个TensorFlow Serving，它是一种RPC，可以提供客户端服务，伺服器可成功载入并执行经过训练的TensorFlow模型，让您没有太多硬体上的顾虑。这使得实验室里的机器学习模型得以正式成为生产系统。

　　不用再徬徨，现在就透过《深度学习快速入门—使用TensorFlow》这本书，展开您的深度学习的旅程吧！
 

《数据科学导论：从零到数据驱动决策》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与商业创新的核心动力。然而，原始数据本身并不能直接转化为价值。《数据科学导论：从零到数据驱动决策》，并非一本专注于单一技术栈（如深度学习或特定框架）的速成指南，而是一部全面、系统地阐述数据科学全生命周期的综合性教材。本书旨在为渴望跨越数据鸿沟、构建扎实理论基础并掌握实践技能的读者，提供一条清晰、可循的路径。 本书的核心目标是帮助读者建立起一个完整的数据科学思维框架，理解从提出问题、数据获取、数据清洗与探索、特征工程、模型选择与构建、模型评估与部署，直至最终的业务洞察与决策支持的完整流程。我们深信，数据科学的成功，植根于对业务场景的深刻理解和对统计学、数学原理的扎实掌握，而非仅仅依赖于最新的算法库。 第一部分：数据科学的基石与思维构建 (The Foundations) 本部分将读者带入数据科学的宏大图景。我们首先探讨数据科学的定义、历史演进及其在现代产业中的关键角色，重点剖析数据科学家所需具备的跨学科能力。 数据驱动的思维模式： 强调如何将模糊的业务问题转化为可量化、可检验的数据科学问题。我们将深入探讨假设检验的基本原理，以及如何设计有效的实验来验证商业假设。 统计学基础回顾与应用： 并非枯燥的公式堆砌，而是聚焦于数据科学实践中常用的统计概念，如概率分布（正态分布、泊松分布等）、中心极限定理的实际意义、抽样方法和置信区间的构建。这为后续理解复杂模型（如回归分析）的底层逻辑打下坚实基础。 数学基础的工具箱： 简要回顾线性代数在线性模型和降维技术中的作用，以及微积分在优化算法（如梯度下降）中的核心地位，确保读者理解“为什么”这些方法有效。 第二部分：数据处理的艺术与工程 (Data Wrangling and Engineering) 数据准备通常占据项目时间的大部分。本部分将详细讲解如何有效地处理真实世界中混乱、不完整和高维的数据集。 数据获取与整合： 涵盖从关系型数据库（SQL基础）、NoSQL数据库到API接口的数据抽取技术。重点讨论如何进行多源数据的清洗和高效合并。 数据清洗与预处理的实战技巧： 深入探讨缺失值处理策略（插补方法及其局限性）、异常值检测与处理（鲁棒统计方法的应用）、数据标准化与归一化，以及如何处理分类变量的编码问题（One-Hot Encoding、Target Encoding等）。 探索性数据分析（EDA）的深度挖掘： EDA不只是画图，更是“与数据对话”。本章引导读者使用可视化工具（如Matplotlib, Seaborn的高级用法）和描述性统计量，系统性地揭示数据中的结构、模式、相关性和潜在偏差。重点教授如何发现数据质量问题和潜在的特征关联。 第三部分：经典与现代建模技术 (Modeling Techniques) 本部分系统介绍一系列经过时间检验且在当前工业界仍广泛应用的核心机器学习模型，侧重于理解模型的假设、适用场景及参数选择的原理。 监督学习：回归模型精讲： 详尽解析线性回归（OLS）、岭回归（Ridge）、Lasso回归的原理和正则化对模型稳定性的影响。我们将讨论异方差性、多重共线性等常见问题及其诊断方法。 监督学习：分类算法的全面考察： 从逻辑回归（Logistic Regression）的概率解释性入手，过渡到决策树（Decision Trees）的构建逻辑。随后深入探讨集成学习方法，包括随机森林（Random Forest）的构建原理、Bagging与Boosting的区别。 无监督学习：结构发现： 讲解聚类算法（K-Means、DBSCAN）的应用场景，以及降维技术（主成分分析PCA、t-SNE在可视化中的应用）。 模型评估与选择的严谨性： 强调交叉验证（Cross-Validation）的重要性，区分偏差（Bias）与方差（Variance）的权衡。详细解析分类问题的评估指标（精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线、AUC），并讨论回归问题的评估标准（MSE, RMSE, MAE）。 第四部分：走向生产：模型部署与伦理考量 (Production and Ethics) 一个模型只有在实际应用中才能体现价值。本部分将视角从理论模型提升到生产系统和商业影响。 模型可解释性（XAI）： 在许多关键决策领域（如金融、医疗），“黑箱”是不可接受的。本书将介绍如SHAP值、LIME等工具，帮助读者解释复杂模型的预测结果。 特征工程的高级策略： 如何利用时间序列特征提取、文本特征转换（TF-IDF等基础方法，不涉及复杂的深度学习嵌入）以及交互特征的构建来提升模型性能。 数据科学的伦理、公平与隐私： 探讨模型中可能存在的偏见（Bias）来源及其对社会公平的影响。讨论数据隐私保护（如差分隐私的初步概念）和负责任的AI实践。 本书特色 本书采用“理论-实践-洞察”相结合的教学模式。每一章都紧密结合实际案例分析，使用标准化的数据分析工具链（侧重于Python生态中的数据处理与传统机器学习库，如Pandas, NumPy, Scikit-learn等），确保读者在掌握原理的同时，能够立即上手解决真实世界中的数据问题。我们避免了对特定前沿模型的过度依赖，旨在培养读者能够独立分析、选择并优化最适合当前问题的建模方法的“数据科学家”素养。本书是所有希望系统化构建数据科学能力，而非仅仅追逐最新技术潮流的专业人士和学生的理想读物。

作者简介

Giancarlo Zaccone

　　在科学和工业领域拥有10 多年专案管理研究的经验。他在国家研究委员会C.N.R 担任研究员，在那里，他参与了平行数值计算和科学可视化相关的研究专案。

　　目前，他是一家谘询公司的高级软体工程师，维护太空和国防应用软体系统。Giancarlo 拥有那不勒斯的Federico II 物理学硕士学位，并研习了罗马La Sapienza科学计算二级研究生硕士学程。

　　他也是《Python Parallel Programming Cookbook》的作者。

　　你可以透过it.linkedin.com/in/giancarlozaccone 与他取得联系。
 

Chapter 1 TensorFlow：基本概念
机器学习与深度学习的基础
TensorFlow：总体概述
Python的基础
安装TensorFlow
第一次实地操作
资料流图形
TensorFlow程式设计模型
如何使用TensorBoard
总结

Chapter 2 用TensorFlow求解数学问题
张量资料结构
复数及碎形（fractals）
计算梯度（gradient）
随机数值
总结

Chapter 3 机器学习简介与应用
线性回归演算法
分类（Classifiers）
资料群集（Data clustering）
总结

Chapter 4 类神经网路简介
什么是类神经网路？
单层感知器
逻辑斯回归（logistic regression）
多层感知器
多层感知器函数近似（function approximation）
总结

Chapter 5 深度学习
深度学习技术
卷积神经网路CNN
CNN架构
CNN的TensorFlow实作
递回神经网路RNN
RNN架构
LSTM网路
使用TensorFlow进行自然语言处理
总结

Chapter 6 GPU程式设计和TensorFlow服务
GPU程式设计
TensorFlow服务（TensorFlow Serving）
如何安装TensorFlow Serving
如何使用TensorFlow Serving
训练和输出模型
执行session
载入与输出一个TensorFlow模型
测试伺服器
总结

 

评分☆☆☆☆☆

哇！看到這本《深度學習快速入門：使用TensorFlow》，身為一個對AI充滿好奇心的台灣讀者，真的眼睛一亮！我一直覺得深度學習好像是個很遙遠、很專業的領域，但又覺得它無所不在，從手機上的臉部辨識到推薦系統，再到自動駕駛，感覺它正在改變我們生活的方方面面。所以，當我看到這本書的名字，第一個想法就是：「太好了，終於有機會好好認識它了！」我特別期待它能用淺顯易懂的方式，帶我一步步認識深度學習的核心概念，像是神經網路是怎麼運作的，還有那些聽起來很厲害的演算法，像是CNN、RNN到底在做些什麼。而且，書名明確點出「使用TensorFlow」，這點非常重要！TensorFlow是目前業界主流的深度學習框架之一，能夠實際動手操作，用程式碼來實現這些概念，絕對是學習效率最高的途徑。我希望這本書不只會講理論，更會提供實際的程式碼範例，讓我能夠跟著做，甚至修改調整，親身體驗模型訓練的過程，感受數據如何轉化成有用的洞察。畢竟，理論講得再多，不如親手跑一次模型來得印象深刻。我很期待書中能有一些貼近我們生活經驗的應用案例，像是如何用深度學習來分析股票走勢、或是辨識台灣特有種的動植物，這樣學起來會更有共鳴，也更能感受到學習的樂趣。

评分☆☆☆☆☆

這本《深度學習快速入門：使用TensorFlow》光看書名，就讓我想馬上入手！我是一名對新興科技抱有高度興趣的學生，一直很想深入了解深度學習這個熱門領域，但苦於坊間的書籍大多過於艱澀，或是缺乏實際操作的範例，常常讀了半天還是霧裡看花。看到這本書的標題，我眼睛都亮了。「快速入門」代表著它應該能用較為簡潔、易懂的方式，帶我快速掌握深度學習的核心概念，而「使用TensorFlow」更是點出了學習的重點，TensorFlow作為業界主流的深度學習框架，能夠實際動手操作，絕對是提升學習成效的關鍵。我非常期待書中能提供清晰的架構，從基礎的神經網路原理，逐步引導到進階的應用，並且在每個階段都搭配實際的TensorFlow程式碼範例。我希望這些範例能夠具備一定的完整性，讓我可以順利執行，並且透過修改參數或數據，觀察模型輸出的變化，從而加深對演算法的理解。此外，我也很期望書中能涵蓋一些實際的應用場景，例如如何利用TensorFlow建構一個能辨識台灣夜市小吃的模型，或是如何應用於自然語言處理，分析台灣網友的網路討論，這樣的內容會讓學習過程更加生動有趣，也更能激發我對深度學習的熱情。

评分☆☆☆☆☆

這本《深度學習快速入門：使用TensorFlow》簡直是為我這種對科技趨勢敏感，但又沒有深厚程式背景的讀者量身打造的！我常常在新聞或社群媒體上看到關於AI的討論，心裡總是很想參與，但又不知道從何下手。過去我也曾嘗試過一些線上課程，但往往因為理論太過艱澀，或是範例太過學術化，學習的過程總是磕磕絆絆，最後不了了之。這次看到這本書，最吸引我的就是「快速入門」這幾個字，它傳達了一個重要的訊息：不必花費大量時間和精力，就能夠對深度學習有個基本的認識。而且，它強調「使用TensorFlow」，這點我非常欣賞。畢竟，在這個時代，光是理解概念是不夠的，能夠實際操作、建構模型、解決問題，才是真正有價值的技能。我非常希望這本書能夠循序漸進地引導我，從最基礎的數學原理（如果需要的話，但希望是以直觀的方式呈現），到如何架設TensorFlow的開發環境，再到如何撰寫第一個深度學習模型。我特別期待書中能有實際操作的範例，例如如何利用TensorFlow建立一個簡單的圖像辨識模型，或是自然語言處理模型，最好能搭配一些解釋，讓我知道為什麼這樣做，這樣才能真正內化學習到的知識。我很看重書中能否提供清晰的程式碼，以及對程式碼的詳細註解，這樣我在修改和除錯時才能事半功倍。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對深度學習一直抱持著既期待又怕受傷害的心情。一方面，我深深著迷於它能帶來的無限可能，另一方面，又覺得它太過專業、太過數學化，總覺得離我這個普通人有點遠。直到我看到這本《深度學習快速入門：使用TensorFlow》，我才覺得我的學習之路似乎出現了一道曙光！「快速入門」這幾個字，真的太有吸引力了！它暗示著這本書的內容不會過於學術、過於枯燥，而是能夠用一種比較容易親近的方式，帶領讀者進入這個迷人的領域。我特別看重它能用直觀的圖像和比喻來解釋複雜的概念，而不是一味地堆砌數學公式。畢竟，我的強項不在數學，我更擅長從具體的例子和操作中學習。而且，書名中明確提到「使用TensorFlow」，這點對我來說非常重要。TensorFlow是目前業界最頂尖的深度學習框架之一，能夠透過它來實踐所學，絕對是最實際、最有價值的學習方式。我希望書中能夠提供一些豐富的程式碼範例，最好是能夠讓我直接複製、修改，然後看到結果，這樣我才能更深刻地理解深度學習模型的運作原理。我非常期待這本書能針對台灣的讀者，提供一些有趣的應用情境，例如如何運用深度學習來分析台灣的特色美食，或是如何改善台灣的交通狀況，這樣學起來會更有歸屬感和動力。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在資訊爆炸時代努力跟上技術浪潮的台灣上班族，我對於《深度學習快速入門：使用TensorFlow》這本書的出現，簡直是喜出望外！我常常聽到身邊的同事、朋友談論AI、大數據，有時覺得自己好像被時代拋棄了，心裡一直有個想學點東西的衝動，但又擔心太專業、太耗時。這本書的「快速入門」幾個字，完全擊中了我的痛點，它傳達了「我可以學會」的信心。我對於程式設計不是非常精通，所以非常需要一本能夠循序漸進、並且有大量程式碼範例來輔助的書。特別是它提到「使用TensorFlow」，這點讓我非常興奮，因為我知道TensorFlow是目前業界廣泛使用的工具，能夠學會用它來實踐深度學習，對我未來的職涯發展絕對有幫助。我非常期待書中能夠用清晰、圖像化的方式解釋神經網路的運作原理，並提供實際可執行的TensorFlow程式碼，最好是能讓我從零開始，一步步建構模型，並看到實際的成果。我希望書中的範例能夠貼近我們在台灣日常生活中的應用，例如如何利用深度學習來預測天氣、分析社群媒體上的使用者行為，或是應用於金融領域，像是股票價格的預測。這樣，學習的過程會更加有意義，也更能感受到科技帶來的便利。