深度学习入门教室：6堂基础课程+Python实作练习，Deep Learning、人工智慧、机器学习的理论和应用全图解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： Hiroki Tanioka, Kang Xin

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• 深度学习
• 机器学习
• 人工智慧
• Python
• 实作
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• 理论
• 图解
• DeepLearning
• AI

   
★ 精辟剖析深度学习发展史，详述机器学习的基础知识！
★ 完整解说热门程式语言第一名Python的环境建构和基本语法！
★ 图像化示范TensorFlow和Keras的安装，开发AI必学必读！
★ 介绍类神经网路的基本思考方式和程式范例，逐步加深理解！
★ 说明使用卷积神经网路的影像辨识演算法，进一步强化学习！
★ 全面了解提升深度学习准确度的演算法，掌握应用的诀窍！
 
█ 迎接运算时代，扎实学好Deep Learning的要点！
 
本书以想试着开始使用时下流行的深度学习之读者为对象，从理论到实践进行了统整。书中详细说明深度学习基础理论的类神经网路，以及相关的必要数学知识，同时讲解程式原始码，以实际动手操作的方式来帮助理解。
 
坊间已经有众多的机器学习与深度学习相关书籍，但类神经网路理论的学习门槛相当高、深度学习应用程式框架入门难度深、不容易掌握进一步应用的要领等等，常令初学者无法看清活用深度学习的探索之路。
 
本书首先介绍类神经网路的概念，紧接着说明如何使用应用程式框架进行深度学习，让学习者初步感受这个领域。接下来介绍各种应用，大量运用范例来说明。在此之后，对于想进一步学习理论的读者，介绍机器学习的学习方式；对于想挑战进阶深度学习应用的读者，说明演算法等等。
 
█ 丰富图解一目了然，「文字辨识」、「影像辨识」、「自然语言处理」实际演练！
 
本书的目标是帮助读者了解什么是深度学习、什么是AI之后，能够实际动手实作，期使读者不致一知半解，不会只是执行范例却不知接下来能做什么，而能学会确实地判断为了何种目的该使用何种应用程式框架，以及实际进行的步骤。
 
想挑战AI开发的理工科学生、想更上一层楼的工程师、想了解深度学习基础理论的人、使用TensorFlow和Keras尝试实际安装的人、想弄懂机器学习所需的数学的人，都能从本书平易的解说中学习到必要的知识。
 
【本书的架构】
 
▌第1章：论及深度学习以及其背景的机器学习相关话题，解析人工智慧（AI）的概念。
 
▌第2章：说明Python的环境建构与深度学习所需函式库的安装方法，包括在Windows与Mac两种环境上的说明，解说必需的基础Python文法。
 
▌第3章：借由能以简洁的叙述来使用多个函式库的Keras实作深度学习，同时制作影像辨识的程式来体验深度学习。进行导入Keras并公开发佈的热门函式库TensorFlow、数值运算函式库与资料绘制函式库等等的准备。
 
▌第4章：解说类神经网路的理论，同时实际试着使用名为MNIST的文字辨识范例程式来加深理解。
 
▌第5章：说明使用卷积神经网路的影像辨识演算法。
 
▌第6章：介绍提升深度学习准确度的演算法、自然语言处理等，用于影像辨识以外的范例程式。

图书简介：穿越迷雾，构建你的数据科学基石 一本为你量身定制的、专注于扎实数学理论与高效编程实践的进阶指南 在这个数据驱动的时代，人工智能、机器学习与深度学习的概念如同海啸般席卷了技术前沿与商业决策的核心。然而，许多初学者在面对市面上汗牛充栋的入门书籍时，往往感到困惑：它们要么过于侧重代码的“拿来即用”，忽视了背后的数学原理，导致在模型调优和问题排查时束手无策；要么陷入深奥的数学推导，让实践者望而却步，无法快速构建出可验证的成果。 本书正是为了填补这一鸿沟而生。我们坚信，真正的理解源于对底层原理的透彻把握，而能力的体现则在于将理论高效转化为可运行代码的能力。本书并非是另一本侧重于“6堂基础课程速览”或“全图解快速入门”的读物。相反，它是一本深入挖掘核心数学框架、精炼关键算法实现逻辑，并辅以实战导向的 Python 编程范例的进阶工具书。 --- 第一部分：夯实理论之“基”——重构你的数学认知 本书摒弃了对基本概念的浅尝辄止，而是将重点放在支撑现代数据科学大厦的几大数学支柱上。我们将以一种更具结构化和直觉性的方式，重新审视这些理论，确保读者不仅“知道”公式是什么，更能“理解”它为何如此，以及它在优化过程中扮演的角色。 1. 线性代数：几何直觉与矩阵运算的深层联系 我们不会止步于向量和矩阵的乘法定义。本章将深入探讨： 特征值与特征向量的几何意义：它们如何揭示数据变换的核心轴向，以及在主成分分析（PCA）中实现降维的本质。我们将详细解析特征分解的实际意义，而非仅仅停留在计算步骤上。 奇异值分解（SVD）的内涵：超越矩阵重构，探讨SVD在推荐系统中的隐因子模型（Latent Factor Models）中的应用，理解其在数据压缩与噪声去除中的优越性。 正交化与基的选择：如何通过 Gram-Schmidt 过程理解不同基向量集合对数值稳定性的影响，为后续的梯度优化打下基础。 2. 微积分与优化：梯度之舞的物理描绘 梯度下降是几乎所有模型训练的核心。本书将从连续优化问题的角度出发，剖析其背后的物理意义： 偏导数与方向导数：从一维函数的切线斜率，扩展到高维函数表面的“坡度”，直观理解多元函数对每个参数的敏感度。 Hessian 矩阵的意义：不仅仅是二阶导数，更是对损失曲率的描述。我们将深入分析 Hessian 矩阵的正定性与负定性，解释牛顿法（Newton's Method）为何能比一阶方法更快收敛（或在特定情况下陷入震荡）。 激活函数的导数特性：详细分析 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU）在反向传播中梯度消失和爆炸问题的成因，为设计更优网络结构提供理论依据。 3. 概率论与统计推断：从数据到决策的桥梁 本书将强化概率论在模型选择和正则化中的作用： 最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）的对比：理解先验知识（Prior）如何通过贝叶斯定理影响最终参数估计，以及正则化项（如 L2）在数学上等同于引入了何种先验分布。 信息论基础：深入交叉熵（Cross-Entropy）的定义，阐释其作为衡量概率分布差异的有效性，以及 Kullback-Leibler (KL) 散度在生成模型（如 VAEs）中的核心地位。 --- 第二部分：精炼算法之“干”——代码实现与效率考量 理论的知识若不能高效地转化为实践，价值便会大打折扣。本部分将专注于核心算法的纯净实现（Vanilla Implementation），强调清晰的逻辑结构而非依赖高级框架的封装。 4. 经典机器学习算法的“自底向上”构建 我们将以 NumPy 为主要工具，亲手实现关键算法的核心迭代过程，彻底剥离高级库的“黑箱效应”： 线性回归与逻辑回归：从最小二乘法或最大似然估计出发，手动编写梯度计算和参数更新循环，对比使用解析解和迭代法的效率差异。 支持向量机（SVM）的核技巧：详细解析对偶问题（Dual Problem）的数学形式，并解释核函数（如 RBF 核）如何在不进行高维映射的情况下，隐式地完成高维空间的计算。 决策树与集成学习：深入理解信息增益（Information Gain）和基尼不纯度（Gini Impurity）的计算细节，并构建随机森林（Random Forest）中 Bagging 机制的随机性来源。 5. 神经网络的张量化思维与反向传播的完整推导 本章是实践的核心，重点在于如何将前述的微积分知识应用到多层网络中： 链式法则的系统应用：以一个三层网络为例，完整推导每一个权重和偏置相对于最终损失函数的梯度，并清晰展示如何使用矩阵乘法来批量计算所有样本的梯度，实现高效的反向传播（Backpropagation）。 优化器的演进：不再满足于基础 SGD，我们将详细剖析 Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam 的更新规则。特别是 Adam 算法中，如何利用历史梯度的指数衰减平均值（一阶矩）和平方平均值（二阶矩）来动态调整学习率，并分析其在不同问题场景下的适用性。 深度网络中的数值稳定性：讨论权重初始化策略（如 Xavier/He 初始化）的数学依据，它们如何确保激活层输入处于一个合理的范围内，从而避免梯度饱和。 --- 第三部分：进阶应用与实践哲学 本书的最终目标是培养读者的“工程直觉”和“科学怀疑精神”。 6. 数据预处理的深层影响与模型验证的严谨性 特征工程的数学视角：探讨数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）对梯度下降收敛速度的影响，以及为何在某些情况下（如树模型）这种影响较小。 交叉验证的统计学意义：K-Fold 交叉验证如何减少对特定数据分割的依赖性，并提供对模型泛化能力的更稳健估计。深入理解偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）在模型复杂度选择中的指导作用。 本书旨在为那些不满足于“会调参”的工程师和研究人员提供坚实的理论基础，让你在面对复杂、非标准化的现实问题时，能够自信地回溯到数学定义，设计出最适合的解决方案。阅读完本书，你将能够独立地理解、实现并调试最前沿的模型架构，真正做到“知其然，更知其所以然”。

作者简介

谷冈広树Hiroki Tanioka
1973年出生于日本德岛县。1997年毕业于千叶大学，2004年于信州大学工学系研究所修读完成硕士课程。2008年于信州大学总合工学系研究所修读完成博士课程。工学博士。1997年4月起历任日本国内IT企业的软体工程师、研究开发经理，2016年4月赴任德岛大学资讯中心助理教授。对于资讯检索、机器学习、自然语言处理等有深厚兴趣，目前进行应用于交谈系统、运动资料、医疗资讯、资讯检索与机器学习等的研究开发。资讯处理学会（情报処理学会）、人工智慧学会（人工知能学会）、语言处理学会（言语処理学会）、IEEE（电机电子工程师学会）、ACM（电脑协会）会员。

康鑫Kang Xin
1983年出生于中国辽宁省。2006年毕业于中国东北大学，2009年于北京邮电大学信息工程研究所修读完成硕士班。2013年于德岛大学工学研究所修读完成博士课程。工学博士。2014年4月赴任同济大学电子与信息工程学院博士后研究员，2015年4月赴任德岛大学国际合作教育中心助理教授，2015年12月起任职德岛大学理工学研究所助理教授至今。对于自然语言处理、情感计算、强化学习相关、深层语言模型等有深厚兴趣，目前进行能让对话机器人获得自我认识的智慧之研究。电子资讯通讯学会（电子情报通信学会）、IEEE（电机电子工程师学会）会员。

译者简介

庄永裕
日本东京大学情报理工学博士。现任中央大学资工系助理教授。主要研究领域为程式语言设计、软体工程，以及高效能运算。ACM、IEEE、IPSJ学会会员。曾任东京大学情报理工学系研究科助理教授，旅居日本多年。译有数本程式语言与软体开发相关之日文书籍。日常兴趣为旅行、摄影、小说与音乐。

序言╱本书的目的╱本书的架构
 
【第1章  深度学习与机器学习】
 
Lesson 1-1│深度学习的基础：深阶层的类神经网路
 
Lesson 1-2│深度学习的历史：从人工智慧的进化来看深度学习
 
Lesson 1-3│机器学习的基础知识：监督式学习与非监督式学习╱强化学习╱规则库、知识库╱统计机器学习╱预处理与特征提取╱批量学习与线上学习╱效能评估╱泛化能力
 
Lesson 1-4│机器学习所需的数学：数值与表示式╱变数与常数╱等式与代入式╱向量与上下标╱求和记号╱最小值、最大值╱绝对值╱距离与范数╱微分与偏微分╱合成函数的微分╱指数与对数
 
COLUMN 1│什么是人工智慧？
 
【第2章  Python的准备与基本语法】
 
Lesson 2-1│Python的安装～Windows篇～：安装至Windows
 
Lesson 2-2│Python的安装～Mac篇～：在Mac可直接使用Python 2系列╱Homebrew的安装╱pyenv的安装╱安装Python 3系列
 
Lesson 2-3│函式库的安装～Windows篇～：Windows版Anaconda的安装
 
Lesson 2-4│函式库的安装～Mac篇～：Mac版Anaconda的安装
 
Lesson 2-5│Python的基本语法：Hello, Python!!╱变数╱常数╱资料型别╱运算╱List型别与Tuple型别╱Set型别╱Dict型别╱字串的连结与反覆╱字串格式╱Sequence运算╱函式╱if陈述╱反覆陈述╱模组的汇入
 
COLUMN 2│使用Java的实作
 
【第3章  深度学习的体验】
 
Lesson 3-1│TensorFlow与Keras的安装：Windows篇：安装TensorFlow╱Windows篇：安装Keras╱Mac篇：安装TensorFlow╱Mac篇：安装Keras
 
Lesson 3-2│使用Jupyter Notebook：Jupyter Notebook的准备╱Jupyter Notebook的使用方法╱POINT：于Mac执行时
 
Lesson 3-3│数值运算函式库NumPy的使用方法：基本的使用方式
 
Lesson 3-4│资料绘制函式库Matplotlib的使用方法：基本的使用方式
 
Lesson 3-5│以Keras体验深度学习：从Kaggle下载影像╱制作影像辨识的程式
 
COLUMN 3│什么是TensorFlow？
 
【第4章  类神经网路的基础】
 
Lesson 4-1│神经元与感知器：神经元╱感知器
 
Lesson 4-2│激励函数：各式各样的激励函数
 
Lesson 4-3│赫布理论与差量规则：权重的学习规则
 
Lesson 4-4│类神经网路的学习：区别狗与猫╱XOR问题╱多层感知器（类神经网路）╱OR问题╱AND问题╱NAND问题╱以类神经网路识别
 
Lesson 4-5│学习方法的差异与损失函数：类神经网路的学习方法╱从学习过程看损失函数╱关于损失函数
 
Lesson 4-6│梯度法：如何调整参数？╱类神经网路误差的梯度求法
 
Lesson 4-7│反向传播算法：什么是反向传播算法？╱链锁律
 
Lesson 4-8│MNIST：Step 1. 以Jupyter Notebook新增档案╱Step 2. 准备手绘影像资料╱Step 3. 制作模型╱Step 4. 类神经网路的学习
 
COLUMN 4│维度的诅咒与过适
 
【第5章  卷积神经网路】
 
Lesson 5-1│卷积神经网路的基础：影像分类与视觉神经元╱让1个神经元学习全部的输入影像
 
Lesson 5-2│卷积运算：让感受野滑动╱聚焦区域的移动
 
Lesson 5-3│卷积层：为了使其认识不同样式╱POINT：Windows上务必安装Graphviz
 
Lesson 5-4│深层卷积神经网路：使其能接受3维资料
 
Lesson 5-5│以补零卷积：收缩输出的形状╱输入资料之周围资讯的损失╱补零
 
Lesson 5-6│增广范围的卷积：什么是步幅？╱使用补零
 
Lesson 5-7│卷积ReLU层：以非线性变换增进辨识
 
Lesson 5-8│池化层：以池化层处理╱池化层的优点与注意点
 
Lesson 5-9│全连结层：全连结层的处理╱修正全连结层╱想进行更复杂的判断时
 
Lesson 5-10│深层卷积神经网路的学习：模型学习与训练╱Step 1. 定义损失E╱Step 2. 初始化权重值w╱Step 3. 反覆修正权重值w
 
Lesson 5-11│过适与丢弃：过适的例子╱丢弃以防止过适╱丢弃的优点
 
Lesson 5-12│卷积的进一步详细资讯：卷积层 vs. 全连结层╱深而小的区域感受野 vs. 浅而广的感受野
 
COLUMN 5│使用GPU学习
 
【第6章  深度学习的应用】
 
Lesson 6-1│递回神经网路（RNN）：RNN的特征
 
Lesson 6-2│LSTM类神经网路：LSTM的特征
 
Lesson 6-3│门闸递回单元（GRU）：GRU的特征╱能更有效率地记忆
 
Lesson 6-4│RNN语言模型：使其推测接下来将出现的单字
 
Lesson 6-5│Sequence-To-Sequence模型：Sequence-To-Sequence模型的特征
 
Lesson 6-6│Attention：Attention的特征
 
COLUMN 6│由上而下与由下而上
 
结语╱谢辞
参考文献

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這本書最吸引我的一點是它那種「循序漸進」的引導方式。坦白說，一開始拿到《深度學習入門教室》這本書，我心裡還是有點忐忑的，畢竟「深度學習」、「人工智慧」這些詞聽起來就很有挑戰性。但是，當我開始閱讀後，我發現作者的安排非常巧妙。它沒有一開始就丟出複雜的概念，而是從最基礎的「什麼是機器學習？」、「為什麼需要深度學習？」開始講起，像是幫我們打地基一樣。 然後，每往前推進一章，就引入一個新的概念，並且都會與前面學過的知識連結起來。例如，在講到神經網路的層次結構時，它會先回顧一下先前介紹過的線性迴歸，然後解釋神經網路如何在此基礎上疊加多層，實現更複雜的學習。這種「溫故知新」的學習模式，讓我感覺自己不是在死記硬背，而是在建立一個有邏輯的知識體系。書中的Python實作練習也完美契合了這個循序漸進的理念。每個練習都是建立在前一個練習的基礎之上，讓你能夠逐步掌握程式設計的技巧，並將理論知識轉化為實際操作。我特別喜歡書中提供的範例程式碼，它們寫得非常乾淨，並且有詳細的註解，讓我可以輕鬆理解每一行的作用。這本書真的讓我感覺，學習深度學習不再是一件遙不可及的事情，而是可以透過系統性的學習，一步步達成的目標。

评分☆☆☆☆☆

《深度學習入門教室》這本書的「理論與實作並重」的策略，讓我受益匪淺。我之前看過一些AI方面的書籍，有些太過學術，充滿了艱深的數學公式，讀起來很吃力；也有一些純粹講程式碼，但卻缺乏足夠的理論基礎，讓人知其然卻不知其所以然。這本《深度學習入門教室》則恰恰填補了這個空白。它在講解每一個模型或演算法時，都會先清晰地闡述其背後的數學原理和邏輯，然後緊接著提供對應的Python程式碼範例。 我尤其欣賞書中在解釋反向傳播（Backpropagation）這個核心概念時，圖文並茂的講解，配合著Python程式碼的實現，讓原本看似高深的演算法，變得清晰易懂。透過實際跑動程式碼，觀察權重的更新過程，我對這個「學習」的過程有了更直觀的理解。書中還包含了一些比較進階的實作練習，像是圖像分類、文本生成等，這些練習的難度設置也比較合理，既能挑戰讀者，又不至於讓人望而卻步。透過這些實作，我不僅鞏固了理論知識，更培養了實際解決問題的能力。這本書的優點在於，它能夠讓讀者在理論上有所掌握，同時在實踐中得到鍛鍊，形成一個良性的循環。我認為這對於真正掌握深度學習技術，並將其應用於實際項目中，是非常關鍵的。

评分☆☆☆☆☆

這本《深度學習入門教室》的排版設計真的非常用心！我是一個對視覺呈現很要求的人，很多技術類的書籍往往做得比較枯燥，但這本完全不同。它大量的運用了彩色圖表、流程圖，甚至是一些插畫，讓原本可能很抽象的概念變得立體而生動。例如，在解釋卷積神經網路（CNN）的運作原理時，書中用了一系列的圖示，模擬了圖片如何一層一層地被處理，提取特徵，最終做出判斷。這種「全圖解」的方式，對於我這種視覺學習者來說，簡直是福音。 而且，不只是圖解，書中的文字敘述也力求清晰簡潔，避免使用過多艱澀的學術術語，即使有，也會馬上附上解釋。我特別欣賞書中在介紹不同演算法時，會穿插一些實際案例的應用，像是人臉辨識、自然語言處理等，這不僅讓我理解了理論，更看到了這些技術在現實世界中的無限可能。書中的Python實作環節也是設計得相當不錯，每一個練習都有清楚的目標和步驟，即使是對Python不太熟悉的新手，也能夠跟著操作。我試著跑了其中幾個程式碼，當看到結果出現時，那種喜悅感真的是無與倫比。總之，這本書在理論深度、圖解豐富度和實作可行性上都做得非常到位，是一本值得推薦的入門讀物。

评分☆☆☆☆☆

這本書的「情境式學習」讓我印象非常深刻。作者在介紹每一個概念之前，都會先拋出一個引人入勝的實際應用場景，例如「你如何在網路上找到你想看的電影？」、「你的手機如何辨識出你的人臉？」等等。然後，再循序漸進地引導讀者去理解，這些場景背後所依賴的深度學習技術。這種方式，讓學習過程充滿了探索的樂趣，而不是枯燥的知識灌輸。 我記得在書中看到關於推薦系統的講解時，作者就從「購物網站如何猜測你喜歡的商品？」這個問題切入，然後逐步介紹了協同過濾、矩陣分解等技術。在講解了理論之後，緊接著就是Python實作，讓我們親手去構建一個簡單的推薦系統。這種「先有問題，再學方法」的模式，讓我感覺學習的目標非常明確，也更能理解學習內容的價值。書中的圖解也做得非常細緻，常常一張圖就能點醒我對某個概念的疑惑。而且，書中的Python範例程式碼，不僅能運行，還設計得很模組化，方便我之後進行修改和擴展。這本書的設計理念，讓我感覺我不是在被動地學習，而是在主動地解決問題，這種學習體驗是非常棒的。它讓我深刻體會到，深度學習並非遙不可及的學術理論，而是能夠解決實際問題的強大工具。

评分☆☆☆☆☆

哇！這本書真的讓我大開眼界！身為一個對AI、ML、DL充滿好奇，但又怕太理論、太難懂的上班族，這本《深度學習入門教室》簡直是及時雨。它的標題就很吸引人：「6堂基礎課程+Python實作練習」，光聽就覺得很紮實，不會只是紙上談兵。實際翻開後，更是讓我驚豔！作者的講解方式非常親切，感覺就像一位經驗豐富的老師在你身旁，一步一步引導你。 最讓我印象深刻的是，書中把一些原本聽起來很複雜的術語，像是神經網路、反向傳播等等，都用非常生動的比喻和圖解來解釋。我之前看過一些其他的書，常常看到公式就頭昏眼花，但這本不一樣，它用了很多生活化的例子，像是辨識貓狗、推薦商品，讓我覺得這些技術離我並不遙遠，而且很有實際應用價值。書中的Python實作練習更是點睛之筆，光是理論講得再好，如果沒有動手做，總是少了一點感覺。透過這些練習，我真的能親身體驗到程式碼如何運作，如何實現書中所講的理論。即使我不是程式背景出身，跟著書中的步驟，也能逐步完成。這讓我非常有成就感，也更堅定了我繼續深入學習的決心。這本書真的適合所有想踏入AI領域的初學者，它提供了一個非常友善且紮實的起點。