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 2025

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　　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

深度学习的基石：数学与算法的精妙结合 本书旨在为读者提供一个坚实的基础，帮助理解和掌握现代机器学习与深度学习领域的核心数学原理和算法机制。我们不会涉及具体的编程实现细节，而是专注于揭示这些强大技术背后的逻辑和推理过程。 第一部分：概率论与数理统计的回归 机器学习的本质，是利用数据进行不确定性下的决策。因此，对概率论和数理统计的深刻理解是不可或缺的。本部分将系统回顾和深入探讨与模型构建和评估直接相关的概念。 1. 概率分布的精细解析： 我们将详细审视各种核心概率分布，包括但不限于： 离散分布： 伯努利分布、二项分布、泊松分布。理解这些分布如何建模计数数据和二元结果，是理解分类问题的起点。 连续分布： 高斯（正态）分布的性质、中心极限定理的重要性。探讨高斯分布在参数估计和误差模型中的核心地位。 多元分布： 协方差矩阵的构建与解读。理解不同随机变量之间的相关性，这是构建多维特征空间模型的基础。 2. 统计推断的严谨性： 从样本到总体，统计推断是模型泛化能力的核心。 参数估计方法： 详述最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的数学推导过程。重点分析它们在信息缺失和先验知识介入时的差异与适用场景。 假设检验框架： 介绍零假设与备择假设的构建，以及P值、置信区间的严格定义。理解统计显著性的真正含义，避免对模型效果的误判。 3. 信息论的度量： 信息论为量化模型的不确定性和信息增益提供了数学工具。 熵与交叉熵： 深入探究香农熵的定义，并将其推广到多类别和连续分布下的概念。重点阐述交叉熵作为损失函数在分类任务中的理论依据，解释其如何度量两个概率分布之间的差异。 KL散度（相对熵）： 分析KL散度如何衡量信息的丢失程度，并探讨其在变分推断（Variational Inference）中的应用潜力。 第二部分：线性代数——高维空间的几何语言 深度学习模型，无论其结构如何复杂，其运算本质上都是向量和矩阵的变换。本部分将聚焦于支撑这些运算的线性代数理论。 1. 向量空间与变换的本质： 基、维度与线性组合： 明确向量空间、子空间的概念，理解选择不同基底对数据表示的影响。 线性映射与矩阵乘法： 将矩阵乘法视为空间中的几何变换（旋转、缩放、投影），从而理解神经网络层操作的物理意义。 2. 矩阵分解的威力： 矩阵分解是理解数据内在结构和降维的基础。 特征值与特征向量： 深入解析特征分解的意义——找到数据变化最大的方向。这是理解主成分分析（PCA）和谱聚类理论的关键。 奇异值分解（SVD）： 详述SVD的通用性及其在数据压缩、噪声消除中的理论基础。理解U、$Sigma$、V矩阵各自代表的含义（左奇异向量、奇异值、右奇异向量）。 3. 矩阵微积分与优化： 优化算法依赖于对损失函数关于模型参数的梯度计算。 梯度、Hessian矩阵的定义： 明确标量函数对向量求导的规则。重点解析Hessian矩阵（二阶偏导数矩阵）在判断鞍点和局部最优性中的作用。 雅可比矩阵与链式法则的推广： 阐述雅可比矩阵在复合函数求导中的地位，这是反向传播算法（Backpropagation）得以实现的数学核心。 第三部分：经典机器学习算法的算法逻辑 本部分着眼于对核心机器学习算法的数学构造和收敛性分析，而非其具体实现。 1. 监督学习的理论框架： 线性模型与正则化： 深入分析Lasso（L1）和Ridge（L2）正则化项引入的几何意义——L1倾向于产生稀疏解，L2倾向于缩小参数。探讨它们如何影响解空间的凸性。 支持向量机（SVM）的几何优化： 详细解析最大间隔分类器的推导过程，理解对偶问题（Dual Problem）的构建，以及核技巧（Kernel Trick）如何在不显式计算高维空间坐标的情况下实现非线性可分。 2. 非监督学习与流形假设： K-均值的迭代收敛性： 分析期望最大化（EM）算法在K-均值中的应用，证明其局部收敛性。 流形学习的基础： 讨论Isomap和LLE等算法背后的几何假设——高维数据实际上嵌入在一个低维流形上。理解如何通过保持测地距离来逼近真实维度。 3. 集成学习的偏差与方差权衡： Boosting的数学原理： 重点解析AdaBoost中样本权重的动态调整机制，以及其如何通过迭代聚焦于被先前弱分类器错误分类的样本。 随机森林的方差降低： 解释随机森林通过引入特征随机性和数据自助采样（Bootstrap）如何有效地降低模型方差，从而实现更稳定的预测。 第四部分：优化理论——训练模型的驱动力 训练神经网络本质上是在高维参数空间中寻找损失函数的最小值。优化算法的效率和收敛性至关重要。 1. 梯度下降的精细化： 一阶方法的局限性： 阐述标准梯度下降（GD）在面对病态条件（Ill-Conditioned）问题时的震荡问题。 动量（Momentum）的物理类比： 解释动量项如何模拟物理学中的惯性，加速搜索过程并克服局部平坦区域。 自适应学习率方法： 深入解析AdaGrad、RMSProp和Adam算法的核心思想，即根据参数历史梯度的大小动态调整学习率，理解这些方法在稀疏数据和不同参数维度上的优势。 2. 凸优化与非凸性挑战： 凸集与凸函数： 明确凸优化的理论保障——任何局部最优解都是全局最优解。 深度学习的非凸景观： 探讨深度神经网络损失函数的复杂非凸性。讨论鞍点（Saddle Points）在现代优化中所扮演的角色，以及二阶信息（如Hessian）或近似二阶信息在逃离鞍点中的作用。 总结 本书提供的知识体系是理解任何现代AI模型（无论基于何种框架或工具）的理论根基。它要求读者具备严谨的数学思维，专注于模型设计背后的“为什么”和“如何证明”，而非仅仅停留在“如何操作”的层面。通过系统学习这些基础理论，读者将能独立分析、诊断和创新机器学习算法。

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
 

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
 

序

　　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！
 

评分☆☆☆☆☆

說真的，我一直對 AI 充滿了好奇，但坊間的相關書籍，大多要么太理論，要不就是代码多到讓人眼花撩亂，很多時候看得懂前一句，下一句就不知道在講什麼了。這次購入這本「Python 机器学习与深度学习特训班」，真的是一個意外的驚喜！它的編排方式非常獨特，不是那種單純的知識堆疊，而是從一個個實際的應用場景切入，然後再逐步解釋背後的原理。例如，書裡在講解圖像辨識的時候，並沒有直接拋出複雜的神經網路結構，而是先從一個簡單的分類問題開始，讓你實際體驗 AI 解決問題的過程，然後再慢慢引導你認識 SVM、決策樹，直到最後的深度學習模型。最棒的是，它還提供了 120 分鐘的影音教學，這對我這種視覺型學習者來說，簡直是福音！看著老師在螢幕上實際操作，邊講解邊寫程式，那種感覺跟自己埋頭苦幹是完全不一樣的。而且，書中的程式碼都附有清楚的註解，不會讓你覺得是在複製貼上，而是真的讓你理解每一行的作用。我現在覺得， AI 學習不再是遙不可及的夢想，而是觸手可及的技能！

评分☆☆☆☆☆

我是一個在職的工程師，工作上時常會接觸到一些數據分析的需求，但總覺得現有的工具不夠強大，想要更深入地了解機器學習和深度學習的奧秘。這本「Python 机器学习与深度学习特训班」完全滿足了我的期待！書中的內容非常紮實，從 Python 的基礎語法到進階的機器學習演算法，再到目前最熱門的深度學習框架，都涵蓋得相當全面。而且，它並沒有把重點放在艱澀的數學推導上，而是更側重於實際的應用和程式實作。書中提供了大量的範例程式碼，並且都經過精心設計，讓你可以快速上手。最讓我印象深刻的是，它還附帶了 120 分鐘的影音教學，這對於我們這種時間有限的上班族來說，真的是太方便了！不用再花時間去網路上找零散的教學影片，書本就已經幫你整合好了。我用書中的程式碼實際跑了一些實驗，發現效果真的非常顯著，比我之前自己摸索出來的方法效率高很多。這本書絕對是我近年來買過最有價值的一本技術書籍，強烈推薦給所有想提升 AI 技能的專業人士！

评分☆☆☆☆☆

最近終於下定決心報名了這個「Python 机器学习与深度学习特训班」，之前看書都覺得理論講得很玄，真正動手做的時候就卡住了，常常看到一大堆數學公式就直接跳過，感覺離 AI 真的好遙遠。但這本書真的有讓我耳目一新！它不像一般的教科書那樣，一開始就逼你啃論文一樣的硬啃。它從 Python 的基礎開始，很紮實地一步一步引導，連我這種對程式設計有點小恐懼的讀者，都能慢慢跟上。最讓我驚豔的是，書裡面的範例程式都寫得超級詳細，而且還附有 120 分鐘的影音教學，根本就是我的救星！有時候看文字覺得霧煞煞，直接看老師一步一步操作，再搭配著程式碼解釋，真的有種「豁然開朗」的感覺。它不是那種只是把程式碼丟給你，讓你自己去研究的書，而是真正地手把手教學，讓你從零開始，真的「看得懂」，更重要的是「會去做」。我已經迫不及待想把書裡的專案都實作一遍，感覺離 AI 的世界又更近了一大步，真心推薦給跟我一樣想跨入 AI 領域，但又怕被理論嚇到的新手們！

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對 AI 領域一直充滿了嚮往，但總覺得自己是個門外漢，不知道從何下手。這本「Python 机器学习与深度学习特训班」就像一個導航員，帶我走進了 AI 的世界。它的優點在於，它不是那種高高在上、讓你望塵莫及的學術書籍，而是非常接地氣，從讀者實際的需求出發。書中的語言風格親切，不會讓你感覺在讀一本冰冷的技術手冊。而且，它很注重「看得懂」，在解釋複雜的概念時，會用很多生動的比喻和圖像化的方式，讓我更容易理解。最關鍵的是，書中的「會做」這一環節做得非常到位，每一章節都配有實際的程式碼範例，讓你跟著做，一步一步把知識轉化為能力。再加上那 120 分鐘的影音教學，簡直是錦上添花！我跟著影片操作，感覺就像老師在旁邊指導一樣，很多原本卡住的地方，突然就通了。我現在已經能夠獨立完成一些基礎的機器學習模型了，這對我來說是很大的突破！

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容真的超乎我的預期！我之前嘗試過幾本關於機器學習的書，但往往因為篇幅太長、理論太深奧，或是程式碼太難理解而放棄。這次接觸到「Python 机器学习与深度学习特训班」，讓我對 AI 學習有了全新的看法。它非常有條理，從最基礎的 Python 入門開始，逐步引導讀者進入機器學習和深度學習的世界。我最喜歡的是它的實戰導向，書中的每一個概念都緊密結合著實際的程式碼範例，讓你學到的知識立刻就能應用。而且，它提供的 120 分鐘影音教學，真的是太貼心了！很多時候，文字說明可能比較抽象，但透過影音，我可以清楚地看到每一個步驟，甚至連老師的滑鼠移動方向和程式碼的輸入方式都一目了然。這極大地降低了學習門檻，讓我覺得 AI 真的沒有那麼難。我現在已經能夠運用書中的知識，去解決一些簡單的數據分析問題，這讓我的工作效率有了顯著的提升！