具體描述
本書提供瞭許多關於深度學習調整、平行化、嚮量化與構建流程的基礎知識。雖然本書是引用開源Deeplearning4j（DL4J）函式庫來開發生産級工作流程，但裏頭所介紹的基礎知識，適用於任何函式庫。透過真實世界中的範例，您將學習到如何運用DL4J訓練深度網路架構，以及在Spark與Hadoop上運行深度學習工作流程的方法與策略。
■ 深入瞭解機器學習、尤其是深度學習的整體概念
■ 瞭解神經網路進化到深度網路的曆程
■ 探索一些主要的深度網路架構，包括捲積網路（CNN）與遞廻網路（RNN）
■ 學習如何針對特定的問題，找齣正確對應的深度網路架構
■ 針對一般神經網路與特定的深度網路架構，完整介紹調整相關的基礎知識
■ 透過DL4J的工作流程工具DataVec，把嚮量化技術運用到不同的資料型態上
■ 瞭解如何在Spark與Hadoop 上，以原生方式使用DL4J
著者信息
Josh Patterson
Josh Patterson is currently VP of Field Engineering for Skymind. Previously, Josh worked as a Principal Solutions Architect at Cloudera and as a machine learning and distributed systems engineer at the Tennessee Valley Authority.
Adam Gibson
Adam Gibson is the CTO of Skymind. Adam has worked with Fortune 500 companies, hedge funds, PR firms, and startup accelerators to create their machine learning projects. He has a strong track record helping companies handle and interpret big realtime data.
圖書目錄
chapter 01 機器學習
chapter 02 神經網路和深度學習的基礎
chapter 03 深度網路基礎
chapter 04 深度網路的主要架構
chapter 05 打造深度網路
chapter 06 深度網路的調整
chapter 07 特定深度網路架構的調整
chapter 08 嚮量化
chapter 09 Spark 上使用深度學習與 DL4J
appendix A 什麼是人工智慧？
appendix B RL4J 與強化學習
appendix C 大傢都應該知道的幾個數字
appendix D 神經網路與反嚮傳播：數學做法
appendix E 使用 ND4J API
appendix F 使用 DataVec
appendix G 使用 DL4J 的源程式碼
appendix H 設定 DL4J 專案
appendix I 設定 DL4J 專案
appendix J DL4J 安裝問題排除
索引
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
這本《深度學習：內行人的做法》實在是太對味瞭！作為一個在資訊領域打滾瞭幾年的颱灣軟體工程師，每天都在跟各種新技術奮鬥，深度學習更是近幾年最炙手可熱的關鍵字。聽過很多前輩推薦，也看過一些網路上的影片，但總覺得缺瞭一塊，好像總抓不到那種「融會貫通」的感覺。這本書的標題一齣來，我就覺得「對瞭，這就是我需要的！」。 翻開之後，立刻被書中清晰的架構和深入淺齣的講解方式給吸引住。作者沒有那種為瞭賣弄學問而堆砌複雜術語的習慣，而是用一種非常直觀的方式，把深度學習的原理層層剝開。他對於一些基礎概念的闡述，比如神經網路的運作原理、梯度下降法的意義，都做得非常到位，而且能夠連結到實際的應用場景。我特別喜歡作者在介紹不同演算法時，都會搭配實際的案例分析，讓我能夠馬上理解這個演算法在解決什麼問題，以及它的優勢和限製。 書中還有一些關於如何優化模型訓練的技巧，這些都是我在實際專案中經常遇到的痛點。作者提齣的方法，有些是我之前從未想過的，有些則是讓我對已知的技巧有瞭更深的理解。他對於如何選擇閤適的模型架構、如何進行數據預處理、如何避免過擬閤等問題，都提供瞭非常實用的建議。而且，書中還包含瞭一些程式碼範例，雖然我還沒有全部實作，但光是看程式碼的邏輯和註解，就已經能學到很多東西。這本書真的能讓你感覺到，原來深度學習沒有那麼遙不可及。 另外，作者對於深度學習的倫理和社會影響也有一些獨到的見解。這是在很多技術書籍中比較少見的。在颱灣，我們也越來越關注 AI 發展所帶來的各種影響，這本書能夠引導我們思考更深層次的問題，而不僅僅是技術本身。作者的視野相當開闊，讓我在學習技術的同時，也能夠培養批判性思維。這本書的內容廣度與深度兼具，讓我受益匪淺。 總體來說，《深度學習：內行人的做法》是一本非常有價值的參考書。它不僅能幫助我打下紮實的深度學習基礎，更能提供許多實用的技巧和解決方案。對於正在學習深度學習的颱灣讀者，或者想把深度學習應用到實際專案中的工程師來說，這本書絕對是個不容錯過的選擇。它讓我對深度學習的學習之路更加清晰，也更有信心！
评分最近入手瞭這本《深度學習：內行人的做法》，實在是太對我胃口瞭！身為一個在颱灣科技業工作、對 AI 充滿好奇心的資深技術迷，我常常覺得市麵上很多關於深度學習的書籍，要嘛太過學術，要嘛太過膚淺，很難找到一本能夠真正兼顧理論深度與實務應用的。這本的標題「內行人的做法」馬上就吸引瞭我，想說這下總算有救瞭！ 翻開書後，我第一個感覺就是「清晰」。作者的講解方式非常流暢，而且循序漸進。他不會一開始就丟齣一堆複雜的概念，而是從最基礎的部分開始，一步一步引導你進入深度學習的世界。他對於一些核心概念的解釋，例如反嚮傳播、捲積神經網路、循環神經網路等，都做得非常到位，而且用瞭不少貼近生活的比喻，讓原本抽象的原理變得生動有趣。我尤其欣賞作者在闡述每一個觀念時，都會點齣其背後的數學原理，但又不會讓數學公式變得難以理解，而是巧妙地將其融入在邏輯推理中。 書中探討的內容，讓我感覺到作者真的是一個在業界摸爬滾打多年的「內行人」。他分享瞭很多在實際專案中會遇到的問題，以及如何解決這些問題的經驗。例如，關於如何進行數據增強、如何選擇閤適的損失函數、如何進行超參數調優等，書中都有非常具體的建議和實操方法。他甚至還分享瞭一些關於如何提高模型泛化能力、如何應對數據稀疏等「眉角」，這些都是在很多教科書裡找不到的寶貴經驗。 此外，作者對於深度學習模型的解讀和理解，也讓我耳目一新。他不僅介紹瞭各種模型的架構，更重要的是，他引導讀者去理解這些架構背後設計的邏輯，以及為什麼這樣的設計能夠有效。這種「知其所以然」的學習方式，對於建立紮實的技術功底非常有幫助。在颱灣，我們也越來越常聽到 AI 在各個領域的應用，這本書能幫助我們這些想深入瞭解技術細節的讀者，更清楚地看到其背後的運作機製。 總而言之，《深度學習：內行人的做法》是一本我強烈推薦的書籍。它不僅在技術內容上非常紮實，而且講解清晰、實用性高。對於所有對深度學習感興趣的颱灣讀者，無論是初學者還是有一定基礎的開發者，這本書都能給你帶來極大的啟發和幫助。它讓我感覺，自己離真正掌握深度學習這項強大技術又近瞭一大步！
评分這本《深度學習：內行人的做法》真是我近期讀過最實在的一本書瞭！身為一個長期關注科技趨勢的颱灣科技愛好者，市麵上充斥著各式各樣的深度學習書籍，但很多不是理論過於艱深，就是實務操作太過簡略。這本書的標題一看就讓我眼睛一亮，覺得「這下應該能找到我想找的」。 一翻開，就被作者的敘述方式給吸引住瞭。他以一種非常平易近人的語氣，將深度學習的核心概念娓娓道來。不像有些書一開頭就拋齣大量的數學公式，讓人生畏，這本書從根本原理講起，像是神經元的工作原理、神經網路的學習過程，都解釋得非常清楚。作者還會引用一些生活中的例子來輔助說明，讓原本抽象的概念瞬間變得具體可感。我尤其喜歡他在講解一些常見的深度學習架構，例如 CNN 和 RNN 時，會深入剖析它們的結構和為何這樣設計能有效處理特定類型的數據，這讓我在理解模型時，不再隻是記憶，而是真正理解其精髓。 書中對於實務操作的指導，更是讓我驚豔。作者分享瞭許多在真實世界中調優深度學習模型的技巧，這些內容對於像我這樣想要將深度學習應用於實際項目的人來說，簡直是黃金。他詳細講解瞭如何進行數據預處理、如何選擇閤適的損失函數、如何使用正規化技術避免過擬閤，以及如何進行超參數的調優。甚至還提到瞭一些在模型部署和推理階段需要注意的事項，這是在很多入門書籍中較少觸及的。 讓我印象深刻的是，作者並沒有止步於介紹已有的技術，而是鼓勵讀者思考如何根據實際問題來設計和選擇閤適的模型。他提供瞭一些解決問題的思路和框架，這對於培養獨立解決問題的能力非常有幫助。在颱灣，我們也越來越多看到 AI 結閤各行各業的應用，這本書能夠幫助我們這些想要深入技術細節的讀者，掌握解決實際問題的關鍵。 總體來說，《深度學習：內行人的做法》是一本我非常推薦的書籍。它既有理論深度，又有極高的實務價值。對於任何想要真正理解和掌握深度學習技術的颱灣讀者，無論是想入門還是想進一步提升，這本書絕對是物超所值。它讓我對深度學習的學習過程更加清晰，也更有成就感！
评分最近剛入手這本《深度學習：內行人的做法》，實在是讓我太驚喜瞭！身為一個在颱灣科技領域工作，對 AI 發展一直充滿熱情的工程師，市麵上關於深度學習的書籍很多，但真正能夠深入淺齣、又兼顧理論與實務的，真的不多。這本書的標題就點齣瞭「內行人的做法」，讓我立刻感受到它的不同。 一翻開，我就被作者的講解方式深深吸引。他用一種非常接地氣的語言，將深度學習的複雜概念闡釋得非常透徹。他沒有像某些書籍那樣，一開始就丟齣一堆讓人眼花繚亂的數學公式，而是從最核心的原理齣發，一步一步引導讀者建立起對深度學習的理解。他對於神經網路的基礎架構、學習過程的解釋，都非常清晰，而且常常能結閤一些貼切的比喻，讓原本抽象的概念變得生動易懂。我尤其欣賞作者對於不同類型神經網路（例如 CNN、RNN）的介紹，他不僅說明瞭架構，更重要的是，他引導讀者思考這些架構為何能夠有效處理特定類型的數據，例如圖像或序列數據。 書中關於實務操作的內容，更是讓我耳目一新。作者分享瞭許多他在實際專案開發中遇到的問題，以及如何透過各種技巧來解決這些問題。像是如何進行有效的數據預處理、如何選擇閤適的損失函數、如何利用正則化技巧來防止模型過擬閤，這些都是我在實際工作中經常會遇到的挑戰。書中提供的解決方案，很多都非常具體可行，而且作者還會分析不同方法的優缺點，讓讀者能夠根據自己的需求進行選擇。 更讓我欣賞的是，作者對於模型解讀和優化的探討，達到瞭相當高的層次。他不僅是介紹如何搭建模型，更重要的是，他教導讀者如何去理解模型的行為，以及如何透過各種方法來提升模型的效能和泛化能力。這本書讓我感覺，它不是一本讓你死記硬背公式的書，而是一本能夠真正培養你深度學習思維方式的書。在颱灣，我們也越來越多地看到 AI 在各行各業的應用，這本書能夠幫助我們這些想深入技術細節的讀者，更清楚地掌握其核心。 總體而言，《深度學習：內行人的做法》是一本非常值得推薦的書籍。它內容紮實，講解清晰，並且充滿瞭實用的技巧和寶貴的經驗。對於任何對深度學習感興趣的颱灣讀者，無論你是初學者還是有一定基礎的開發者，這本書都能為你帶來極大的啟發和助益。它讓我感覺，自己離真正掌握深度學習這門技術又更近瞭一大步！
评分哇！最近剛入手這本《深度學習：內行人的做法》，實在是讓我太驚喜瞭！身為一個在颱灣長期關注 AI 發展的科技愛好者，市麵上談論深度學習的書籍其實不少，但很多都太理論化，看瞭好幾遍還是霧裡看花。這本的標題就直接點齣「內行人的做法」，我一看到就很有感，想說總算有本能夠真正帶我深入理解的書瞭。 實際翻開後，真的是讓我眼睛一亮！作者的敘述方式非常有條理，而且很貼近實際應用。他並沒有一開始就丟齣一堆複雜的數學公式，而是循序漸進地帶入概念，讓我能一步一步建立起對深度學習的理解。尤其是一些在實務上常會遇到的瓶頸，例如模型訓練不穩定、過擬閤等等，書中都有提供非常具體且可行的解決方案。我印象深刻的是，作者在講解一些核心演算法時，會結閤一些很生動的比喻，讓原本抽象的概念變得清晰易懂。而且，很多內容我都覺得是業界真正會用到的技巧，而不是教科書上那種比較學術性的東西。 光是看書中的範例程式碼，就覺得受益匪淺。作者並沒有藏私，而是把一些實用的程式碼片段直接放進來，並且有詳細的解釋。我嘗試著照著書中的步驟自己動手實作，發現很多過去覺得很睏難的任務，竟然能透過這些方法迎刃而解。這本書讓我感覺到，深度學習不再是遙不可及的技術，而是可以透過係統性的學習和實踐，掌握在手中的工具。我尤其欣賞作者在說明每個觀念時，都會點齣其背後的原理以及為何這樣做會有效，這對於建立紮實的基礎非常重要。 更令我讚嘆的是，書中對於深度學習的發展趨勢和未來應用也有深入的探討。作者並沒有隻停留在現有的技術，而是引導讀者思考更廣闊的可能性。他談到瞭一些新興的技術和研究方嚮，讓我對未來 AI 的發展有瞭更清晰的藍圖。這本書不僅是技術的教學，更是一種啟發，讓我對深度學習這個領域充滿瞭好奇心和探索的動力。在颱灣，我們也越來越多聽到 AI 在各行各業的應用，這本書正好能幫助我們這些想深入瞭解的人，看清楚其中的脈絡。 總體而言，《深度學習：內行人的做法》是一本我非常推薦的書籍，尤其是對於那些想要從理論走嚮實踐，或者在深度學習領域遇到瓶頸的讀者。它不僅內容紮實，而且非常接地氣，能夠真正幫助我們掌握深度學習的核心技術。這本書的價值絕對遠超過它的價格，我認為它是每個對深度學習有興趣的颱灣讀者都應該入手的一本好書。它讓我感覺自己離「內行人」又近瞭一大步！
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