Deep learning 深度学习必读：Keras 大神带你用 Python 实作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　用 Python + Keras 实践深度学习, 解开神经网路模型的黑盒子

　　在高阶函式库 Keras 的帮助下, 用 6 行程式就可写一只深度学习神经网路的程式, 建构深度学习模型就像玩乐高积木一样, 可以轻易将各种神经网路组合在一起, 而每一种模型可用来解决不同的问题。

　　正宗 Keras 大神着作，正体中文版重磅登场

　　本书为 Keras 之父 François Chollet 亲自撰写, 详细解说神经网路每一层的架构与原理, 并不时提供个人经验累积而成的真知灼见, 带领读者熟悉机器学习的标准工作流程, 并了解如何使用 Keras 解决从电脑视觉到自然语言处理的各种实务问题, 例如图像分类、时间序列预测、情感分析、图像和文字资料的生成...等, 最有效率实作出可用的模型, 绝对是机器学习、资料科学、人工智慧从业人员必读的经典之作。

　　最后引述 François Chollet 在书中所说：深度学习并不难, 只是又多又杂, 这本书就是希望能够提供更多人了解深度学习的第一步。这不表示我们会把复杂的内容简化 (因为这些都是深度学习所必需的), 而是希望各位不要担心深度学习太过于困难而裹足不前。希望你能够发现本书的价值, 并跟着本书逐步建构属于你的人工智慧应用程式。

　　■ CNN – 用于电脑视觉的深度学习
　　■ RNN – 用于文字与序列资料的深度学习
　　■ LSTM、VAE 与 DeepDream
　　■ 神经风格转换
　　■ GAN 生成对抗神经网路
　　■ 机器学习与神经网路
　　■ 张量 Tensor 与张量运算
　　■ Keras API、callbacks 与 TensorBoard
　　■ 超参数优化与模型集成

　　本书相关资源网页如下, 请登录下载范例程式及 Bonus：
　　www.flag.com.tw/bk/t/f9379

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本书特色
 
　　本书由施威铭研究室 监修, 书中会针对原书所提及的背景知识做补充, 所有程式均经过实际执行测试, 并适当添加註解与程式码, 帮助读者能更加理解程式内容。

好的，这是一份关于“深度学习”主题的图书简介，但内容不涉及您提到的那本书的具体信息。这份简介将着重于深度学习的核心概念、发展历程、关键技术以及应用前景，旨在吸引对该领域有兴趣的读者。 --- 书名（暂定）：洞悉未来：深度学习的原理、实践与前沿 简介： 欢迎步入一个由数据驱动的时代，深度学习，作为人工智能领域最引人注目的分支，正以前所未有的速度重塑着我们的世界。从自动驾驶汽车的精准导航，到医疗诊断的突破性进展，再到自然语言理解的飞跃，这一切的背后，都闪烁着深度学习算法的光芒。本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的指南，带领大家理解并掌握这一强大的技术范式。 第一部分：理解基石——深度学习的理论脉络 深度学习并非空中楼阁，它建立在坚实的数学和计算基础之上。本书将从神经网络的基本结构出发，为读者梳理其发展历程。我们将详细探讨从早期的感知机模型到多层前馈网络（MLP）的演进，理解激活函数在引入非线性特性中的关键作用。 理解“深度”的含义是至关重要的。我们将剖析深度神经网络为何能从海量数据中自动学习出复杂特征表示，而无需人工进行繁琐的特征工程。这部分内容将深入浅出地解释梯度下降算法及其变种（如Adam、RMSprop），揭示模型如何通过反向传播机制不断优化自身的权重参数。此外，我们将探讨正则化技术（如Dropout、L1/L2范数）在防止过拟合、提升模型泛化能力方面的重要性。 第二部分：核心架构的探索——深入各类深度学习模型 本书将系统介绍几种在当前人工智能领域占据核心地位的深度学习架构。 卷积神经网络（CNN）： 重点解析其在图像处理领域的统治地位。我们将详细拆解卷积层、池化层和全连接层的内在机制，并讨论经典网络架构（如LeNet、AlexNet、ResNet、Inception）的设计思想和演变路径。读者将学习如何运用CNN解决图像分类、目标检测和语义分割等实际问题。 循环神经网络（RNN）及其演进： 针对序列数据（如文本、时间序列）的处理，RNN是不可或缺的工具。本书将解释标准RNN的局限性，并着重介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），阐明它们如何有效解决梯度消失问题，从而更好地捕捉长期依赖关系。 Transformer架构与注意力机制： 随着大型语言模型（LLM）的兴起，Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）领域的新范式。我们将深入解析自注意力机制（Self-Attention）的核心原理，阐述其并行计算的优势，并概述如何构建基于Transformer的序列到序列模型。 第三部分：实践的桥梁——从概念到部署 理论知识的掌握需要通过实践来巩固。本书注重理论与实践的结合，引导读者在真实项目中应用所学。我们将讨论如何有效地准备和预处理大规模数据集，包括数据增强策略和特征缩放。 在模型训练阶段，我们将探讨超参数调优的艺术与科学，如何利用验证集科学地评估模型性能，以及如何进行模型的可视化和解释。模型部署是深度学习价值实现的关键一步，本书将触及模型压缩、量化以及在边缘设备上部署的基本流程，确保学习的知识能够转化为实际的生产力。 第四部分：前沿展望与伦理思考 深度学习领域日新月异，本书不会止步于现有技术，还将展望未来的发展趋势。我们将探讨生成对抗网络（GANs）在内容生成上的潜力，以及图神经网络（GNNs）在复杂关系建模中的应用前景。 最后，我们不能忽视技术发展所带来的社会影响。本书将专门开辟章节，讨论深度学习模型的公平性、可解释性（XAI）以及数据隐私保护等重要议题，引导读者以负责任的态度拥抱人工智能的未来。 目标读者： 本书适合对人工智能、数据科学抱有浓厚兴趣的初学者，以及希望系统梳理和深化现有知识的工程师、研究人员和学生。无论您是希望踏入这个激动人心的领域，还是力求在现有技术栈上实现突破，本书都将是您探索深度学习奥秘的可靠伙伴。通过本书的学习，您将不再仅仅是技术的旁观者，而能成为这场技术革命的积极参与者和创造者。

作者简介

François Chollet

　　François Chollet 为 Keras 之父, 是 Keras 函式库的创始者, 也是 TensorFlow 机器学习框架的贡献者, 目前任职于 Google 深度学习小组, 公认为全球 AI 人工智慧领域的权威之一, 也经常在社群媒体针对 AI 或机器学习技术发表前瞻性的看法。

　　作者同时也是一名知名学者, 主要研究方向为电脑视觉和机器学习在正规推理中的应用, 其论文时常发表于该领域的主要学术会议上, 包括 电脑视觉和模式识别会议(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)、神经资讯处理系统研讨会(Conference and Workshop on Neural Information Processing System, NIPS)、国际学习表示法会议(International Conference on Learning Representations, ICLR)，与其他重要学术会议上。

 

Ch01何谓深度学习？
1-1 人工智慧、机器学习与深度学习
1-2 机器学习的基础技术：深度学习之前
1-3 为什么是深度学习？为什么是现在？

Ch02 开始之前：了解神经网路的数学概念
2-1 初探神经网路
2-2 神经网路的资料表示法：张量 Tensor
2-3 神经网路的工具：张量运算
2-4 神经网路的引擎：以梯度为基础的最佳化
2-5 回顾我们的第一个例子

Ch03 开始使用神经网路
3-1 神经网路的核心元件
3-2 Keras 简介
3-3 建立一个深度学习的作业环境
3-4 二元分类范例：将电影评论分类为正评或负评
3-5 分类数位新闻专栏：多类别分类范例
3-6 预测房价：回归范例

Ch04 机器学习的基础知识
4-1 机器学习的四个分支
4-2 评估机器学习模型
4-3 资料预处理 (preprocessing)、特征工程 (feature engineering) 和特征学习 (feature learning)
4-4 过度配适 (overfitting) 和低度配适 (underfitting)
4-5 机器学习的通用工作流程

Ch05 深度学习实务电脑视觉的深度学习
5-1 卷积神经网路 CNN
5-2 以少量资料集从头训练一个卷积神经网路
5-3 使用预先训练的卷积神经网路
5-4 视觉化呈现卷积神经网路学习的内容

Ch06 应用于文字资料与序列资料的深度学习
6-1 文字资料处理
6-2 了解循环神经网路
6-3 循环神经网路的进阶使用方法
6-4 使用卷积神经网路进行序列资料处理

Ch07 进阶深度学习的最佳实作方式
7-1 超越序列式 (Sequential) 模型：Keras 函数式 API
7-2 使用 Keras 回唿 (callbacks) 和 TensorBoard 检查和监控深度学习模型
7-3 模型成效最大化

Ch08 生成式深度学习
8-1 使用 LSTM 产生文字资料
8-2 DeepDream
8-3 神经风格转换
8-4 使用变分自编码器 Variational Autoencoders 生成图像
8-5 生成对抗神经网路简介 Generative Adversarial Network

Ch09 结语
9-1 回顾关键概念
9-2 深度学习的侷限性
9-3 深度学习的未来
9-4 在快速发展的领域保持最新状态
9-5 后语

附录 A 在 Ubuntu 上安装 Keras 及相关套件
附录 B 在 EC2 GPU 虚拟主机上使用 Jupyter Notebook 开发机器学习专案
 

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的另一份期待，是它在「除錯與優化」方面能有多大的幫助。我知道，在寫程式的過程中，除錯是家常便飯，而在深度學習模型訓練的過程中，更是充滿了各種意想不到的問題。像是模型訓練不起來、損失函數一直降不下來、過擬合、欠擬合等等，這些都是我在嘗試一些簡單的範例時，常常遇到的瓶頸。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的「Keras 大神」，不僅教我如何搭建模型，更能引導我如何識別這些常見的訓練問題，並且提供具體的除錯技巧和優化策略。例如，在模型訓練不佳時，我應該先檢查數據集？還是調整學習率？或是更換激活函數？我希望書中能夠給出一些「SOP」，讓我能夠有條理地找出問題的根源，並且找到解決方案。這種實戰導向的除錯指南，對我這個初學者來說，絕對是價值連城。它能幫助我少走很多彎路，更快速地掌握深度學習模型的調校技巧。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用 Python 實作》，真的讓我眼睛一亮！我平常對 AI 領域很有興趣，但總覺得那些論文和理論聽起來有點遙不可及，看著很多英文的教學文章也常常卡關。這本書的標題就直接命中我的痛點：「Keras 大神帶你用 Python 實作」。光是看到「實作」兩個字，我就覺得很有希望！我期待它能夠用非常直白、易懂的方式，帶領我從零開始，一步一步地搭建起我的第一個深度學習模型。我對書中提到的「Keras」，這名字聽起來就很有親和力，感覺應該是個很友善的工具。希望它能把複雜的數學公式轉化成實際可以跑的程式碼，讓我這個程式新手也能跟得上。最重要的是，我希望透過這本書，我能夠真正理解深度學習在實際應用中是如何運作的，而不是只停留在紙上談兵。像是圖像識別、自然語言處理這些聽起來很酷的應用，是不是透過 Keras 就能夠輕鬆實踐呢？我迫不及待想翻開來看，把我的程式設計能力和對 AI 的興趣結合起來，開啟一段充滿驚喜的學習旅程！

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對這本書的期望，更多的是它在「實戰應用」方面的深度。我常常看到新聞或網路上討論到 AI 的各種厲害應用，像是聊天機器人、自動駕駛、推薦系統等等，這些都讓我非常著迷。但我總是覺得，這些離我好遙遠，我不知道該如何著手去實現。這本書既然主打「Keras 大神帶你用 Python 實作」，我非常期待它能提供一些實際的、可複製的專案範例。例如，能不能帶我從頭開始，建立一個能夠辨識手寫數字的簡單模型？或者，能不能教我如何用 Keras 來分析一段文字的情感傾向？這些具有實際應用場景的練習，絕對是吸引我的最大誘因。我希望透過這些實作，我能夠親手驗證深度學習的威力，並且獲得成就感。如果書中能夠再進一步，點出一些常見的實務挑戰，並且提供解決思路，那就更完美了！我希望這本書能夠成為我踏入 AI 實戰領域的第一塊墊腳石。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容，我認為它最大的亮點，可能是在於它如何「化繁為簡」地解釋深度學習的核心概念。我知道深度學習背後有非常深奧的數學理論，像是微積分、線性代數等等，這些東西對我來說一直是個大魔王。而我之所以選擇這本書，就是看中它強調「實作」，我相信作者一定有辦法把這些理論用更貼近程式開發的角度去闡釋，讓學習者能夠在動手實作的過程中，自然而然地理解這些概念。比如，當書中談到神經網路的層、激活函數、損失函數這些名詞時，我期望它不會只是丟出定義，而是會透過實際的 Python 程式碼，展示這些元素是如何被定義、如何運作，以及它們在模型訓練中的具體作用。我希望能夠看到像是「如果你在這裡把這個參數改了，模型就會發生這樣的變化」這種實際的範例。更進一步，我希望它能引導我理解，為什麼要這樣做，背後的邏輯是什麼，而不是死記硬背。這種「知其然，更知其所以然」的教學方式，才是真正能夠幫助我建立起扎實基礎的。

评分☆☆☆☆☆

對於《Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用 Python 實作》這本書，我最大的期待是它能否幫助我建立一個「屬於自己的」深度學習知識體系。我之前看過一些零散的教學影片和文章，但總覺得東一塊西一塊，缺乏系統性。這本書的標題「必讀」兩個字，就給了我一種紮實感。我希望它能夠從基礎的神經網路架構開始，循序漸進地介紹各種不同的模型，像是 CNN、RNN，甚至是最新的 Transformer 架構（如果有的話）。更重要的是，我希望它能夠解釋這些模型各自的優缺點，以及在什麼樣的應用場景下最適合使用。我希望看完這本書，我能夠不再是個被動的學習者，而是能夠主動地去思考，要解決一個特定的問題，我應該選擇哪種模型，需要注意哪些參數，以及如何評估模型的效能。我期望它能夠提供一個清晰的學習路徑，讓我可以按照自己的步調，穩健地提升我的深度學習能力，並且能夠在未來的學習和工作中，獨立地應用這些知識。