不编程，而学AI：Excel与TensonFlow的结合 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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书籍简介：《不编程，而学AI：Excel与TensorFlow的结合》 这是一场思维的革新，一次技术融合的实践。 在这个数据爆炸的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是渗透到商业决策、科学研究和日常生活方方面面的核心驱动力。然而，对于许多习惯了电子表格的商业分析师、财务专家、市场营销人员乃至管理层而言，“编程”二字往往构成了学习AI的巨大壁垒。传统上，要搭建和训练一个复杂的机器学习模型，需要精通Python、R等编程语言，并深入理解复杂的算法细节。 本书正是为打破这一壁垒而生。 《不编程，而学AI：Excel与TensorFlow的结合》并非一本教授编程语法的教科书，而是一本彻底颠覆传统AI学习路径的实践指南。它以一种前所未有的方式，将全球领先的深度学习框架 TensorFlow 的核心能力，与 Microsoft Excel 这一全球最普及的电子表格工具无缝对接。我们的目标是：让您在最熟悉的界面中，驾驭最前沿的AI技术。 核心理念：可视化驱动的AI探索 本书的核心理念在于“可视化驱动的AI探索”。我们深知，对于习惯了行列数据和公式运算的用户来说，理解数据是如何被模型处理的，比记住复杂的代码块更重要。通过本书的引导，您将学会如何利用Excel的强大数据处理和可视化能力，作为TensorFlow模型的“前端控制器”。 你将学习到的不仅仅是“如何使用”，更是“如何思考”： 第一部分：构建思维基础——Excel中的数据建模 在深入AI框架之前，我们首先要夯实基础——即数据建模的思维。本部分将带领读者重温Excel在数据准备阶段的强大潜力，但视角将完全不同。 超越基础公式： 我们将探讨如何利用Excel的高级功能（如数据透视表、VLOOKUP的进阶应用、条件格式等），来完成传统机器学习流程中的数据清洗、特征工程的初级阶段。这并非是为了取代专业工具，而是为了让用户在最舒适的环境中，建立对“输入数据”和“特征表示”的直观理解。 模拟与假设分析： 学习如何用Excel搭建简单的回归模型和分类逻辑，以此为跳板，理解模型预测背后的基本数学关系。我们将用图表清晰地展示线性关系、误差计算等概念，将抽象的数学转换为直观的单元格变化。 第二部分：无缝集成——Excel与TensorFlow的桥梁 这是本书最具创新性的部分。我们不要求你从零开始编写TensorFlow的底层代码，而是聚焦于如何通过特定的工具和接口，将Excel工作表直接转化为TensorFlow模型可以理解和训练的输入流。 接口与插件的巧妙运用： 我们将详细介绍（或模拟构建）特定的桥接机制，使得Excel数据能够被高效地序列化和结构化，直接供给TensorFlow进行处理。这包括对数据格式转换的深度解析，确保数据在不同平台间的“语言”一致性。 模型结构的可视化定义： 读者将学会如何通过结构化的Excel表格，来定义一个简单的神经网络结构——输入层、隐藏层、激活函数等。虽然底层依然是TensorFlow的计算，但参数的配置和结构的选择，将通过填写和调整表格中的特定单元格来实现，使模型的“蓝图”清晰可见。 第三部分：实践驱动——从数据到预测的闭环 本部分将带领读者进行一系列贴近实际业务场景的实战演练，全程以Excel为主要交互界面。 预测性维护与质量控制： 使用历史设备运行数据（整理于Excel中），训练一个简单的分类器来预测潜在故障。您将看到，每一次对Excel数据的调整，如何直接影响到模型的准确率反馈。 市场细分与客户价值预测： 针对销售数据，利用Excel处理客户属性特征，然后驱动TensorFlow模型进行聚类或回归分析。重点在于解释性：模型给出的系数或权重，如何被映射回Excel中的具体业务指标。 时间序列的初步探索： 即使是复杂的序列预测，我们也会通过将序列转化为监督学习问题的方式，在Excel中进行特征化，然后利用整合的TensorFlow能力进行训练，最终将预测结果直接回填到Excel的时间轴上，供管理层即时查阅。 第四部分：结果解读与业务决策 对于非技术背景的决策者而言，理解模型的“黑箱”是成功的关键。本书的最后一部分，致力于将复杂的AI输出，转化为清晰的商业洞察。 敏感性分析的Excel化： 学习如何利用Excel的模拟情景工具，结合TensorFlow的预测结果，快速进行“What-if”分析。例如，如果某个关键输入特征（如广告投入）增加10%，预测的销售额会如何变化？ 指标可视化与报告生成： 所有的模型评估指标（如准确率、损失函数变化曲线等），都将被引导回Excel中，利用其强大的图表功能生成专业的、非技术性的报告。 谁应该阅读本书？ 业务分析师与财务人员： 希望利用AI提升报告精度和预测能力，但对编程望而却步的人士。 部门经理与项目负责人： 需要理解AI项目的基本逻辑和数据依赖性，以便更好地分配资源和评估风险的管理者。 数据探索者： 喜爱在电子表格环境中进行数据操作和快速原型验证的专业人士。 本书的承诺： 我们不保证您能成为一名顶尖的AI工程师，但我们保证，您将能够清晰地理解AI的运作原理，高效地驱动AI模型来解决您最核心的业务问题，而这一切，都将在您最熟悉的Excel环境中完成。 告别晦涩的代码，迎接即时的洞察。您的AI之旅，可以从您今天的电子表格开始。

第1章、 以Excel呈现AI学习步骤
1.1 AI机器学习的基本观念
1.2 Excel提供简洁的介面
1.3 进行相乘&相加的运算
1.4 修饰一下工作表的设计
1.5 针对更多笔资料而运算
1.6 <玩具兔>与<玩具猫>的范例
1.7 AI机器的学习流程--针对第#0笔
1.8 AI机器的学习流程--针对第#1笔
1.9 AI机器的学习流程--针对第#2笔
1.10 AI机器的学习流程--针对第#3笔
1.11 学习(训练)前后的比较

第2章、 观摩老鼠的学习情境
2.1 一只老鼠的探索与学习
2.2 记录老鼠的探索选择及结果

第3章、 以Excel呈现AI学习步骤,
3.1 老鼠当教练：训练AI机器人
3.2 机器人智慧的成长过程
3.3 一回生、两回熟
3.4 三回变高手
3.5 共四笔资料的完整训练：迈向完美
3.6 检测一番

第4章、 以Excel呈现老鼠的学习
4.1 开始学习：给予第#0笔资料
4.2 继续学习：给予第#1笔资料
4.3 继续学习：给予第#2笔资料
4.4 继续学习：给予第#3笔资料
4.5 学习(训练)前后的比较

第5章、 开始「使用电脑，学AI」
5.1 打开电脑Excel，练习操作
5.2 从Python叫出Excel工作表
5.3 亲自填入资料

第6章、 资料的「正规化」观念
6.1 简单的「正规化」观念
6.2 观摩「正规化」过程
6.3 输出值的「正规化」

第7章、 学习更多回合(Iteration)
7.1 复习AI机器的学习步骤
7.2 AI机器学习一回合
7.3 学习更多回合(一)
7.4 学习更多回合(二)

第8章、 Excel与TensorFlow的结合
8.1 范例(一)：分辨玩具熊与玩具兔
8.2 范例(二)：分辨RGB颜色

第9章、 应用：分辨阿拉伯数字
9.1 二元分类应用：辨别识字
9.2 单一数学式(学习一回合)
9.3 单一数学式(学习更多回合)
9.4 两个数学式(学习一回合)
9.5 两个数学式(学习更多回合)
9.6 多元分类(学习一回合)
9.7 多元分类(学习更多回合)

第10章、 扩充：多层学习模型
10.1 简介多层学习模型
10.2 多层模型的学习流程
10.3 採取「矩阵」运算式
10.4 学习更多回合

序

　　本书的主要目标是，大家一起来「不写程式，而学AI」。例如不知Python而亦能用TensorFlow。 当今的AI是属于机器学习(Machine Learning)的一支，基于神经网路( NN: Neural Network)的深度学习。现在，人人都想去理解AI电脑(即机器)到底是如何学习的，以便掌握AI技术热潮，捷足先登，踏进这项当今的主流产业(AI人工智慧)。 然而，AI机器学习的演算法(Algorithm)又非常依赖于高等数学的运算式，包括线性、非线性函数、N维矩阵(Array)、张量(Tensor)、微分导数、梯度(Gradient)下降、梯度消失等大家很陌生的数学概念和术语。这些复杂性大大阻碍人人亲近AI的机会和途径。

　　俗语说：「面对复杂，唯有简单」。所以，寻觅和创造一个简单、亲切的途径，让人人都能享受<从简单中叫出复杂的满足感>，就能弥平进入AI的高大门槛了。

　　Google推出的AI平台：TensorFlow。虽然它还不能完全实践<不知Python，而亦能用TensorFlow>的美好境界，但可望它是一个不错的起点了。于是，本书就将Excel试算表与TensorFlow结合起来，就能实现<不知Python而能用TensorFlow>了。

　　不懂编程而能学AI，好比不懂车而能学开车。在本书里，笔者把与<编程的逻辑思维>分离开来。于是大多数不谙编程技术者，皆能直接切入，而轻松愉快地学习AI了。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對AI的印象，就是那些新聞裡講的自動駕駛、聊天機器人，感覺離我的生活很遠。我就是一個普通的上班族，每天坐在辦公室，跟Excel、Word這些軟體打交道。公司裡雖然偶爾會提到要數位轉型、要導入AI，但我總是覺得那是IT部門的事情，跟我沒關係。直到我無意間在書店看到這本書，《不程式設計，而學AI：Excel與TensonFlow的結合》，我才發現原來AI也可以這麼「接地氣」。我一直覺得，學習新東西，最怕的就是學了半天，卻不知道怎麼應用到自己的工作上。這本書的書名就解決了我最大的疑慮。「不程式設計」這四個字，對我來說簡直是救命稻草！我沒有時間去學程式語言，我只想把手邊的工作做得更好。而「Excel與TensonFlow的結合」，更是讓我眼前一亮。Excel是我最熟悉的工具，如果能把AI的能力融入Excel，那我的工作效率絕對能提升好幾個檔次。我對書中提到的，如何利用AI來優化Excel的數據分析，或是如何用AI來預測一些結果，感到非常好奇。我希望能透過這本書，真正了解AI對我這個非技術背景的人來說，到底有什麼實際的幫助。

评分☆☆☆☆☆

老實說，一開始看到這本書的名字，我心裡其實有點懷疑。畢竟「AI」這個詞，就算新聞每天報，我還是覺得那是非常專業、需要寫程式才能辦到的事情。我只是個小小的行政人員，每天的工作就是處理文件、安排會議，跟AI根本沾不上邊。但是，我身邊有朋友聽了我的抱怨，說現在有很多工具可以讓不會寫程式的人也能玩AI，然後就推薦了我這本書。我帶著將信將疑的心情翻開，結果真的讓我驚喜連連！作者的寫法非常親切，完全沒有那種高高在上的學術口吻。他用了很多我能理解的比喻，把AI的原理講得很清楚，而且重點是，他證明了就算你只會Excel，也能開始接觸AI。書裡面講到怎麼利用Excel裡的某些功能，搭配一些簡單的操作，就能感受到AI的威力，這點真的太厲害了！我一直以為要用AI，就是要學Python、學TensorFlow這些很難的東西，結果這本書告訴我，原來有個更平易近人的切入點。我迫不及待想知道，書裡提到的那些「不用寫程式」的AI應用，到底是什麼樣子，我能不能真的在我的日常工作裡，就用上AI來幫忙。

评分☆☆☆☆☆

喔，這本書真的是讓我大開眼界！身為一個平常只跟Excel打交道的上班族，AI這個詞聽起來總是那麼遙遠又高深，想碰又無從下手。但這本書的標題「不程式設計，而學AI」立刻就抓住了我的目光。我一直覺得，要學點新東西，最好是能跟現有的技能結合，才不會覺得像在重新學習一樣。Excel大家都會用，對吧？每天處理報表、分析數據，有時候真的覺得卡卡的，希望能有更聰明的方法。書裡一開始就把AI的迷思一一破解，讓我發現原來AI並沒有想像中那麼遙不可及，它其實可以融入我們的日常工作。尤其是看到它可以跟Excel搭配，我真的非常期待！作者用很生活化的例子，像是怎麼用AI自動化一些重複性的Excel操作，或是怎麼透過AI找出數據裡的隱藏趨勢，這些都是我工作上常常會遇到的痛點。而且，書裡還提到了TensonFlow，聽起來就很厲害，但作者卻能用非常易懂的方式解釋，甚至不需要寫複雜的程式碼。這點真的太重要了，我不是想轉職當工程師，我只想讓我的工作更有效率，更聰明。這本書真的像是一盞明燈，照亮了我學習AI的路，而且是那種不需要燒腦、不用熬夜苦讀的方式。我現在對AI充滿了好奇，也更敢於嘗試了。

评分☆☆☆☆☆

我一直對學習新事物保持開放的態度，但「AI」這兩個字，以前總讓我卻步。感覺那是工程師、數學家們的領域，跟我這個每天只跟數字和報表打交道的普通人，根本是兩個世界。然而，這本書的出現，徹底顛覆了我的想法！「不程式設計，而學AI」，光是這句話就足以讓我眼睛為之一亮。我曾經嘗試過想了解AI，但看到一堆程式碼和複雜的數學公式，馬上就打退堂鼓了。這本書讓我看到了一條完全不同的路徑，一條不需要我放棄現有技能，又能輕鬆進入AI世界的路。最讓我興奮的是，它提到了Excel和TensonFlow的結合。Excel是我最熟悉的夥伴，如果能讓它變得更「聰明」，更能幫我分析數據、找出趨勢，那簡直是夢寐以求的。我期待這本書能帶我走進一個全新的視野，讓我看到AI如何在我的日常工作中發揮作用，而不是只是停留在概念上。我希望透過這本書，我能真的學到一些實用的AI技巧，並且能夠運用在我的工作上，讓我的效率和能力都更上一層樓。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一直覺得AI離我很遙遠，那種感覺就像是科幻電影裡才會出現的東西。我就是一個平凡的上班族，每天的工作就是坐在電腦前，處理著Excel裡的各種報表，偶爾還得自己動手整理數據，覺得有時候挺費時費力的。但是，我最近聽說現在有辦法讓不會寫程式的人也能接觸AI，而且還能跟我們熟悉的工具結合，讓我心裡產生了極大的好奇。當我看到這本書的書名《不程式設計，而學AI：Excel與TensonFlow的結合》，我心裡就想：「這不就是我一直在找的嗎？」我沒有時間也沒有興趣去學習一門新的程式語言，但我很想讓我的工作變得更有效率，更聰明。Excel是我每天都離不開的工具，如果能把它跟AI結合，那該有多棒啊！我非常期待書裡能告訴我，到底該怎麼做，才能在不寫程式的情況下，利用AI來分析我的Excel數據，甚至是一些更進階的應用。我希望這本書能真的給我帶來一些實質性的幫助，讓我對AI不再感到陌生，而是能真正地運用它來提升我的工作表現。