Python機器學習與深度學習特訓班：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鍾影音教學/範例程式) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 深度學習
• 人工智能
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• 實戰
• 影音教學
• 範例程式
• 數據科學
• 編程

　　自然語言、文字識彆、語音轉換、分析預測、
　　物件自動標示、影像辦識真正實練！
　　從資料收集整理、模型訓練調整，
　　檢測修正到産齣全麵解秘！

　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已齣現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。

　　在資料科學領域中最重要也最適閤作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。

　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖
　　由類神經網路基礎到AI應用實戰
　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證
　　全麵深入機器學習與深度學習領域技術核心

　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境，加碼體驗機器學習雲端平颱Microsoft Azure與演算法平颱Algorithmia。

　　■圖解簡化復雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、捲積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。

　　■顛覆隻重視理論或産生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果産齣的最完整機器學習實戰流程。

　　■全麵深入不同應用麵嚮：印刷文字辨識、手寫文字識彆、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部偵測、人臉比對、語言識彆、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號與年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…

　　■網羅國內外最具代錶性案例：文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入係統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有係統而紮實的真正演練。

　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：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

　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。

　　書附超值DVD：120分鍾關鍵影音教學/範例程式檔

深度學習的基石：數學與算法的精妙結閤 本書旨在為讀者提供一個堅實的基礎，幫助理解和掌握現代機器學習與深度學習領域的核心數學原理和算法機製。我們不會涉及具體的編程實現細節，而是專注於揭示這些強大技術背後的邏輯和推理過程。 第一部分：概率論與數理統計的迴歸 機器學習的本質，是利用數據進行不確定性下的決策。因此，對概率論和數理統計的深刻理解是不可或缺的。本部分將係統迴顧和深入探討與模型構建和評估直接相關的概念。 1. 概率分布的精細解析： 我們將詳細審視各種核心概率分布，包括但不限於： 離散分布： 伯努利分布、二項分布、泊鬆分布。理解這些分布如何建模計數數據和二元結果，是理解分類問題的起點。 連續分布： 高斯（正態）分布的性質、中心極限定理的重要性。探討高斯分布在參數估計和誤差模型中的核心地位。 多元分布： 協方差矩陣的構建與解讀。理解不同隨機變量之間的相關性，這是構建多維特徵空間模型的基礎。 2. 統計推斷的嚴謹性： 從樣本到總體，統計推斷是模型泛化能力的核心。 參數估計方法： 詳述最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的數學推導過程。重點分析它們在信息缺失和先驗知識介入時的差異與適用場景。 假設檢驗框架： 介紹零假設與備擇假設的構建，以及P值、置信區間的嚴格定義。理解統計顯著性的真正含義，避免對模型效果的誤判。 3. 信息論的度量： 信息論為量化模型的不確定性和信息增益提供瞭數學工具。 熵與交叉熵： 深入探究香農熵的定義，並將其推廣到多類彆和連續分布下的概念。重點闡述交叉熵作為損失函數在分類任務中的理論依據，解釋其如何度量兩個概率分布之間的差異。 KL散度（相對熵）： 分析KL散度如何衡量信息的丟失程度，並探討其在變分推斷（Variational Inference）中的應用潛力。 第二部分：綫性代數——高維空間的幾何語言 深度學習模型，無論其結構如何復雜，其運算本質上都是嚮量和矩陣的變換。本部分將聚焦於支撐這些運算的綫性代數理論。 1. 嚮量空間與變換的本質： 基、維度與綫性組閤： 明確嚮量空間、子空間的概念，理解選擇不同基底對數據錶示的影響。 綫性映射與矩陣乘法： 將矩陣乘法視為空間中的幾何變換（鏇轉、縮放、投影），從而理解神經網絡層操作的物理意義。 2. 矩陣分解的威力： 矩陣分解是理解數據內在結構和降維的基礎。 特徵值與特徵嚮量： 深入解析特徵分解的意義——找到數據變化最大的方嚮。這是理解主成分分析（PCA）和譜聚類理論的關鍵。 奇異值分解（SVD）： 詳述SVD的通用性及其在數據壓縮、噪聲消除中的理論基礎。理解U、$Sigma$、V矩陣各自代錶的含義（左奇異嚮量、奇異值、右奇異嚮量）。 3. 矩陣微積分與優化： 優化算法依賴於對損失函數關於模型參數的梯度計算。 梯度、Hessian矩陣的定義： 明確標量函數對嚮量求導的規則。重點解析Hessian矩陣（二階偏導數矩陣）在判斷鞍點和局部最優性中的作用。 雅可比矩陣與鏈式法則的推廣： 闡述雅可比矩陣在復閤函數求導中的地位，這是反嚮傳播算法（Backpropagation）得以實現的數學核心。 第三部分：經典機器學習算法的算法邏輯 本部分著眼於對核心機器學習算法的數學構造和收斂性分析，而非其具體實現。 1. 監督學習的理論框架： 綫性模型與正則化： 深入分析Lasso（L1）和Ridge（L2）正則化項引入的幾何意義——L1傾嚮於産生稀疏解，L2傾嚮於縮小參數。探討它們如何影響解空間的凸性。 支持嚮量機（SVM）的幾何優化： 詳細解析最大間隔分類器的推導過程，理解對偶問題（Dual Problem）的構建，以及核技巧（Kernel Trick）如何在不顯式計算高維空間坐標的情況下實現非綫性可分。 2. 非監督學習與流形假設： K-均值的迭代收斂性： 分析期望最大化（EM）算法在K-均值中的應用，證明其局部收斂性。 流形學習的基礎： 討論Isomap和LLE等算法背後的幾何假設——高維數據實際上嵌入在一個低維流形上。理解如何通過保持測地距離來逼近真實維度。 3. 集成學習的偏差與方差權衡： Boosting的數學原理： 重點解析AdaBoost中樣本權重的動態調整機製，以及其如何通過迭代聚焦於被先前弱分類器錯誤分類的樣本。 隨機森林的方差降低： 解釋隨機森林通過引入特徵隨機性和數據自助采樣（Bootstrap）如何有效地降低模型方差，從而實現更穩定的預測。 第四部分：優化理論——訓練模型的驅動力 訓練神經網絡本質上是在高維參數空間中尋找損失函數的最小值。優化算法的效率和收斂性至關重要。 1. 梯度下降的精細化： 一階方法的局限性： 闡述標準梯度下降（GD）在麵對病態條件（Ill-Conditioned）問題時的震蕩問題。 動量（Momentum）的物理類比： 解釋動量項如何模擬物理學中的慣性，加速搜索過程並剋服局部平坦區域。 自適應學習率方法： 深入解析AdaGrad、RMSProp和Adam算法的核心思想，即根據參數曆史梯度的大小動態調整學習率，理解這些方法在稀疏數據和不同參數維度上的優勢。 2. 凸優化與非凸性挑戰： 凸集與凸函數： 明確凸優化的理論保障——任何局部最優解都是全局最優解。 深度學習的非凸景觀： 探討深度神經網絡損失函數的復雜非凸性。討論鞍點（Saddle Points）在現代優化中所扮演的角色，以及二階信息（如Hessian）或近似二階信息在逃離鞍點中的作用。 總結 本書提供的知識體係是理解任何現代AI模型（無論基於何種框架或工具）的理論根基。它要求讀者具備嚴謹的數學思維，專注於模型設計背後的“為什麼”和“如何證明”，而非僅僅停留在“如何操作”的層麵。通過係統學習這些基礎理論，讀者將能獨立分析、診斷和創新機器學習算法。

作者簡介

文淵閣工作室

　　一個緻力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊，擅長用輕鬆詼諧的筆觸，深入淺齣介紹難懂的 IT 技術，並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。

　　我們不賣弄深奧的專有名辭，奮力堅持吸收新知的態度，誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴，讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。

　　舉凡程式開發、文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作，都是我們專注的重點，而不同領域有各自專業的作者組成，以進行書籍的規劃與編寫。一直以來，感謝許多讀者與學校老師的支持，選定為自修用書或授課教材。衷心期待能盡我們的心力，幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙，用學習的成果在自己的領域裏發光發熱！

　　我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享， 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。

　　官方網站：www.e-happy.com.tw
　　FB粉絲團：www.facebook.com/ehappytw
 

01 打造最強環境：TensorFlow和Keras
1.1 人工智慧、機器學習和深度學習的關係
1.2 什麼是機器學習？
1.3 什麼是深度學習？
1.5 建置Python的開發環境
1.6 建置開發TenserFlow和Keras的虛擬環境
1.7 Python編輯器的使用
1.8 安裝GPU版的TensorFlow和Keras

02 機器學習起點：多層感知器(MLP)
2.1 認識多層感知器(MLP)
2.2 認識Mnist資料集
2.4 多層感知器實戰：Mnist手寫數字圖片辨識
2.5 模型儲存和載入
2.6 模型權重的儲存和載入
2.7 建立多個隱藏層

03 影像識彆神器：捲積神經網路(CNN)
3.1 捲積神經網路(CNN)基本結構
3.2 捲積神經網路實戰：Mnist手寫數字圖片辨識
3.3 模型權重的儲存和載入

04 語言文字處理利器：循環神經網路(RNN)
4.1 循環神經網路(RNN)基本結構
4.2 循環神經網路實戰：Mnist手寫數字圖片辨識
4.3 模型權重的儲存和載入
4.4 長短期記憶(LSTM)

05 體驗機器學習雲端平颱：Microsoft Azure
5.1 專題方嚮
5.2 電腦視覺資源
5.3 臉部辨識資源
5.4 文字語言翻譯資源

06 一探演算法雲端寶庫：Algorithmia
6.1 專題方嚮
6.2 認識Algorithmia平颱
6.3 使用Algorithmia演算法

07 自然語言處理：文字雲與文章自動摘要
7.1 專題方嚮
7.2 Jieba模組
7.3 文字雲
7.4 文章自動摘要

08 語音辨識應用：YouTube影片加上字幕
8.1 專題方嚮
8.2 語音辨識
8.3 影片字幕製作

09 投資預測實證：股票走勢分析
9.1 專題方嚮
9.2 颱灣股市資訊模組
9.3 股票分析
9.4 股票預測

10 最狂刷臉時代：臉部辨識登入係統
10.1 專題方嚮
10.2 face++網站及SQLite資料庫
10.3 本機版刷臉登入係統
10.4 雲端版刷臉登入係統

11 自動標示物件：用Haar特徵分類器擷取車牌
11.1 專題方嚮
11.2 準備訓練Haar特徵分類器資料
11.3 建立車牌號碼Haar特徵分類器模型
11.4 使用Haar特徵分類器模型

12 無所遁形術：即時車牌影像辨識
12.1 專題方嚮
12.2 車牌號碼機器學習訓練資料
12.3 建立車牌辨識係統
 

序

　　Google AlphaGo打敗瞭人類圍棋棋王，在短短二年的時間內，由業餘棋士的水平到世界冠軍，這是近年來最讓人震憾的科技新聞之一。人類一直以來的夢想是想要讓機器具備足夠的智慧為人類解決問題，帶來便利的生活。但AlphaGo的齣現則是宣告瞭人工智慧是有超越人類智慧的可能，一時之間讓這個以往隻能在科幻電影中齣現的情節變成許多人熱議的話題。

　　人工智慧(Artificial Intelligence)其實早就悄悄地對人類生活帶來全麵的影響，而且就在你我身邊：自動駕駛、臉部辨識、智能助理、語音翻譯、物聯網路…等，人工智慧的應用風起雲湧，影響瞭交通、教育、資安、創作、醫療、商業等眾多領域。隨著數據收集越來越多，硬體運算能力越來越快，隨著新的技術與演算法的突破，也讓相關的資訊不斷的齣現在你我的生活中。

　　Python是目前實作機器學習和深度學習最熱門的程式語言，不僅套件豐富，開發社群和使用企業眾多，而且能快速地應用到實際的生活與産品之中。但機器學習和深度學習本來就不是簡單的課題，學習者常會在讀完理論後隻覺得好像濛在雲裏霧裏，麵對數學公式與理論架構不知如何下手，更遑論要實作專題，産齣作品。

　　本書針對機器學習與深度學習領域中最容易上手的方嚮進行規劃，除瞭讓學習者能快速感受到機器學習與深度學習威力的雲端應用，也根據許多熱門的主題進行深入的教學，如自然語言分析、文字識彆、語音轉換、資訊分析預測、物件自動標示、影像辦識等，其中幾個大型專題更是帶領讀者經曆由徒手資料收集準備、模型訓練調整、資訊檢測修正，一直到最後結果産齣的完整流程。

　　我們希望能以觀念和實作並進，拿掉學習的遮罩與盲點，由淺入深地帶領大傢領略人工智慧中的關鍵技術：機器學習和深度學習。不要再漫無目的，沒有係統的吸收資訊，跟著我們感受這趟神奇之旅吧！
 

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對 AI 領域一直充滿瞭嚮往，但總覺得自己是個門外漢，不知道從何下手。這本「Python 機器學習與深度學習特訓班」就像一個導航員，帶我走進瞭 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，從讀者實際的需求齣發。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，突然就通瞭。我現在已經能夠獨立完成一些基礎的機器學習模型瞭，這對我來說是很大的突破！

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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 機器學習與深度學習特訓班」，讓我對 AI 學習有瞭全新的看法。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嚮，書中的每一個概念都緊密結閤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，真的是太貼心瞭！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嚮和程式碼的輸入方式都一目瞭然。這極大地降低瞭學習門檻，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瞭顯著的提升！

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最近終於下定決心報名瞭這個「Python 機器學習與深度學習特訓班」，之前看書都覺得理論講得很玄，真正動手做的時候就卡住瞭，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，書裡麵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。它不是那種隻是把程式碼丟給你，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 的世界又更近瞭一大步，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！

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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，想要更深入地瞭解機器學習和深度學習的奧秘。這本「Python 機器學習與深度學習特訓班」完全滿足瞭我的期待！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，都涵蓋得相當全麵。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。書中提供瞭大量的範例程式碼，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，它還附帶瞭 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，真的是太方便瞭！不用再花時間去網路上找零散的教學影片，書本就已經幫你整閤好瞭。我用書中的程式碼實際跑瞭一些實驗，發現效果真的非常顯著，比我之前自己摸索齣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☆☆☆☆☆

說真的，我一直對 AI 充滿瞭好奇，但坊間的相關書籍，大多要麼太理論，要不就是代碼多到讓人眼花撩亂，很多時候看得懂前一句，下一句就不知道在講什麼瞭。這次購入這本「Python 機器學習與深度學習特訓班」，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，並沒有直接拋齣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，它還提供瞭 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！