Python机器学习与深度学习特训班:看得懂也会做的AI人工智慧实战(附120分钟影音教学/范例程式) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022

图书介绍


Python机器学习与深度学习特训班:看得懂也会做的AI人工智慧实战(附120分钟影音教学/范例程式)

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出版者 出版社:碁峰 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2019/05/28
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-06

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图书描述

国内外最具代表性案例
两大云端应用、15项分类实例、9大专题实战

  自然语言、文字识别、语音转换、分析预测、
  物件自动标示、影像办识真正实练!
  从资料收集整理、模型训练调整,
  检测修正到产出全面解秘!


  资料科学(Data Science)技术崛起后,人工智慧(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)俨然成为电脑科学最热门的话题。其实,人工智慧的应用早已出现在我们生活周遭,如即时车牌影像辨识,以及智慧型手机中的脸部指纹辨识解锁、影像转文字翻译、智慧语音助理…等。

  在资料科学领域中最重要也最适合作为入门的程式语言非Python莫属。本书就以TensorFlow、Keras为基底,运用Python进行实作,深入人工智慧技术,掌握机器学习与深度学习的真正强大应用。

  程式人、工程师挑战人工智慧最佳学习地图
  由类神经网路基础到AI应用实战
  训练、模型、预测、辨识、分析与验证
  全面深入机器学习与深度学习领域技术核心

  ■打造专属Python、TensorFlow与Keras最强开发环境,加码体验机器学习云端平台Microsoft Azure与演算法平台Algorithmia。

  ■图解简化复杂难懂的类神经网路观念,涵盖多层感知器(MLP)、卷积神经网路(CNN)与循环神经网路(RNN)。

  ■颠覆只重视理论或产生结果的传统机器学习内容,实际挑战从资料收集与准备、模型训练与调整、检测修正到结果产出的最完整机器学习实战流程。

  ■全面深入不同应用面向:印刷文字辨识、手写文字识别、远端图片分析、本机图片分析、辨识图片地标或名人、脸部侦测、人脸比对、语言识别、文字翻译、黑白照片上色、人脸情绪侦测、图片物件侦测、人工智慧制作缩图、图片场景侦测、汽车型号与年份侦测、自动标示物件、资料走势预测…

  ■网罗国内外最具代表性案例:文字云与文章自动摘要、YouTube影片加上字幕、股票走势分析、脸部辨识登入系统、撷取车牌、即时车牌影像辨识…等,进行有系统而扎实的真正演练。

  ■一次领略机器学习与深度学习的重要关键话题:TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、face++、SQLite、SQLite Database Browser、Haar

  ■针对专案实战提供关键影音辅助教学,加速学习效率。

  书附超值DVD:120分钟关键影音教学/范例程式档

著者信息

作者简介

文渊阁工作室


  一个致力于资讯图书创作二十余载的工作团队,擅长用轻松诙谐的笔触,深入浅出介绍难懂的 IT 技术,并以范例带领读者学习电脑应用的大小事。

  我们不卖弄深奥的专有名辞,奋力坚持吸收新知的态度,诚恳地与读者分享在学习路上的点点滴滴,让软体成为每个人改善生活应用、提昇工作效率的工具。

  举凡程式开发、文书处理、美工动画、摄影修片、网页制作,都是我们专注的重点,而不同领域有各自专业的作者组成,以进行书籍的规划与编写。一直以来,感谢许多读者与学校老师的支持,选定为自修用书或授课教材。衷心期待能尽我们的心力,帮助每一位读者燃烧心中的小宇宙,用学习的成果在自己的领域里发光发热!

  我们期待自己能在每一本创作中注入快快乐乐的心情来分享, 也期待读者能在这样的氛围下快快乐乐的学习。

  官方网站:www.e-happy.com.tw
  FB粉丝团:www.facebook.com/ehappytw
 
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图书目录

01 打造最强环境:TensorFlow和Keras
1.1 人工智慧、机器学习和深度学习的关系
1.2 什么是机器学习?
1.3 什么是深度学习?
1.5 建置Python的开发环境
1.6 建置开发TenserFlow和Keras的虚拟环境
1.7 Python编辑器的使用
1.8 安装GPU版的TensorFlow和Keras

02 机器学习起点:多层感知器(MLP)
2.1 认识多层感知器(MLP)
2.2 认识Mnist资料集
2.4 多层感知器实战:Mnist手写数字图片辨识
2.5 模型储存和载入
2.6 模型权重的储存和载入
2.7 建立多个隐藏层

03 影像识别神器:卷积神经网路(CNN)
3.1 卷积神经网路(CNN)基本结构
3.2 卷积神经网路实战:Mnist手写数字图片辨识
3.3 模型权重的储存和载入

04 语言文字处理利器:循环神经网路(RNN)
4.1 循环神经网路(RNN)基本结构
4.2 循环神经网路实战:Mnist手写数字图片辨识
4.3 模型权重的储存和载入
4.4 长短期记忆(LSTM)

05 体验机器学习云端平台:Microsoft Azure
5.1 专题方向
5.2 电脑视觉资源
5.3 脸部辨识资源
5.4 文字语言翻译资源

06 一探演算法云端宝库:Algorithmia
6.1 专题方向
6.2 认识Algorithmia平台
6.3 使用Algorithmia演算法

07 自然语言处理:文字云与文章自动摘要
7.1 专题方向
7.2 Jieba模组
7.3 文字云
7.4 文章自动摘要

08 语音辨识应用:YouTube影片加上字幕
8.1 专题方向
8.2 语音辨识
8.3 影片字幕制作

09 投资预测实证:股票走势分析
9.1 专题方向
9.2 台湾股市资讯模组
9.3 股票分析
9.4 股票预测

10 最狂刷脸时代:脸部辨识登入系统
10.1 专题方向
10.2 face++网站及SQLite资料库
10.3 本机版刷脸登入系统
10.4 云端版刷脸登入系统

11 自动标示物件:用Haar特征分类器撷取车牌
11.1 专题方向
11.2 准备训练Haar特征分类器资料
11.3 建立车牌号码Haar特征分类器模型
11.4 使用Haar特征分类器模型

12 无所遁形术:即时车牌影像辨识
12.1 专题方向
12.2 车牌号码机器学习训练资料
12.3 建立车牌辨识系统
 

图书序言



  Google AlphaGo打败了人类围棋棋王,在短短二年的时间内,由业余棋士的水平到世界冠军,这是近年来最让人震憾的科技新闻之一。人类一直以来的梦想是想要让机器具备足够的智慧为人类解决问题,带来便利的生活。但AlphaGo的出现则是宣告了人工智慧是有超越人类智慧的可能,一时之间让这个以往只能在科幻电影中出现的情节变成许多人热议的话题。

  人工智慧(Artificial Intelligence)其实早就悄悄地对人类生活带来全面的影响,而且就在你我身边:自动驾驶、脸部辨识、智能助理、语音翻译、物联网路…等,人工智慧的应用风起云涌,影响了交通、教育、资安、创作、医疗、商业等众多领域。随着数据收集越来越多,硬体运算能力越来越快,随着新的技术与演算法的突破,也让相关的资讯不断的出现在你我的生活中。

  Python是目前实作机器学习和深度学习最热门的程式语言,不仅套件丰富,开发社群和使用企业众多,而且能快速地应用到实际的生活与产品之中。但机器学习和深度学习本来就不是简单的课题,学习者常会在读完理论后只觉得好像蒙在云里雾里,面对数学公式与理论架构不知如何下手,更遑论要实作专题,产出作品。

  本书针对机器学习与深度学习领域中最容易上手的方向进行规划,除了让学习者能快速感受到机器学习与深度学习威力的云端应用,也根据许多热门的主题进行深入的教学,如自然语言分析、文字识别、语音转换、资讯分析预测、物件自动标示、影像办识等,其中几个大型专题更是带领读者经历由徒手资料收集准备、模型训练调整、资讯检测修正,一直到最后结果产出的完整流程。

  我们希望能以观念和实作并进,拿掉学习的遮罩与盲点,由浅入深地带领大家领略人工智慧中的关键技术:机器学习和深度学习。不要再漫无目的,没有系统的吸收资讯,跟着我们感受这趟神奇之旅吧!
 

图书试读


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