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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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
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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2025-01-11

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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

图书试读

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