不編程,而學AI:Excel與TensonFlow的結閤

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具體描述

著者信息

圖書目錄

第1章、 以Excel呈現AI學習步驟
1.1 AI機器學習的基本觀念
1.2 Excel提供簡潔的介麵
1.3 進行相乘&相加的運算
1.4 修飾一下工作錶的設計
1.5 針對更多筆資料而運算
1.6 <玩具兔>與<玩具貓>的範例
1.7 AI機器的學習流程--針對第#0筆
1.8 AI機器的學習流程--針對第#1筆
1.9 AI機器的學習流程--針對第#2筆
1.10 AI機器的學習流程--針對第#3筆
1.11 學習(訓練)前後的比較

第2章、 觀摩老鼠的學習情境
2.1 一隻老鼠的探索與學習
2.2 記錄老鼠的探索選擇及結果

第3章、 以Excel呈現AI學習步驟,
3.1 老鼠當教練:訓練AI機器人
3.2 機器人智慧的成長過程
3.3 一迴生、兩迴熟
3.4 三迴變高手
3.5 共四筆資料的完整訓練:邁嚮完美
3.6 檢測一番

第4章、 以Excel呈現老鼠的學習
4.1 開始學習:給予第#0筆資料
4.2 繼續學習:給予第#1筆資料
4.3 繼續學習:給予第#2筆資料
4.4 繼續學習:給予第#3筆資料
4.5 學習(訓練)前後的比較

第5章、 開始「使用電腦,學AI」
5.1 打開電腦Excel,練習操作
5.2 從Python叫齣Excel工作錶
5.3 親自填入資料

第6章、 資料的「正規化」觀念
6.1 簡單的「正規化」觀念
6.2 觀摩「正規化」過程
6.3 輸齣值的「正規化」

第7章、 學習更多迴閤(Iteration)
7.1 復習AI機器的學習步驟
7.2 AI機器學習一迴閤
7.3 學習更多迴閤(一)
7.4 學習更多迴閤(二)

第8章、 Excel與TensorFlow的結閤
8.1 範例(一):分辨玩具熊與玩具兔
8.2 範例(二):分辨RGB顔色

第9章、 應用:分辨阿拉伯數字
9.1 二元分類應用:辨彆識字
9.2 單一數學式(學習一迴閤)
9.3 單一數學式(學習更多迴閤)
9.4 兩個數學式(學習一迴閤)
9.5 兩個數學式(學習更多迴閤)
9.6 多元分類(學習一迴閤)
9.7 多元分類(學習更多迴閤)

第10章、 擴充:多層學習模型
10.1 簡介多層學習模型
10.2 多層模型的學習流程
10.3 採取「矩陣」運算式
10.4 學習更多迴閤

圖書序言

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