Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用 Python 實作 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 深度學習
• Keras
• Python
• 機器學習
• 神經網絡
• TensorFlow
• 實戰
• 編程
• 人工智能
• 數據科學

　　用 Python + Keras 實踐深度學習, 解開神經網路模型的黑盒子

　　在高階函式庫 Keras 的幫助下, 用 6 行程式就可寫一隻深度學習神經網路的程式, 建構深度學習模型就像玩樂高積木一樣, 可以輕易將各種神經網路組閤在一起, 而每一種模型可用來解決不同的問題。

　　正宗 Keras 大神著作，正體中文版重磅登場

　　本書為 Keras 之父 François Chollet 親自撰寫, 詳細解說神經網路每一層的架構與原理, 並不時提供個人經驗纍積而成的真知灼見, 帶領讀者熟悉機器學習的標準工作流程, 並瞭解如何使用 Keras 解決從電腦視覺到自然語言處理的各種實務問題, 例如圖像分類、時間序列預測、情感分析、圖像和文字資料的生成...等, 最有效率實作齣可用的模型, 絕對是機器學習、資料科學、人工智慧從業人員必讀的經典之作。

　　最後引述 François Chollet 在書中所說：深度學習並不難, 隻是又多又雜, 這本書就是希望能夠提供更多人瞭解深度學習的第一步。這不錶示我們會把復雜的內容簡化 (因為這些都是深度學習所必需的), 而是希望各位不要擔心深度學習太過於睏難而裹足不前。希望你能夠發現本書的價值, 並跟著本書逐步建構屬於你的人工智慧應用程式。

　　■ CNN – 用於電腦視覺的深度學習
　　■ RNN – 用於文字與序列資料的深度學習
　　■ LSTM、VAE 與 DeepDream
　　■ 神經風格轉換
　　■ GAN 生成對抗神經網路
　　■ 機器學習與神經網路
　　■ 張量 Tensor 與張量運算
　　■ Keras API、callbacks 與 TensorBoard
　　■ 超參數優化與模型集成

　　本書相關資源網頁如下, 請登錄下載範例程式及 Bonus：
　　www.flag.com.tw/bk/t/f9379

　　也歡迎加入本書社群, 和技術者們直接對話！
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本書特色
 
　　本書由施威銘研究室 監修, 書中會針對原書所提及的背景知識做補充, 所有程式均經過實際執行測試, 並適當添加註解與程式碼, 幫助讀者能更加理解程式內容。

好的，這是一份關於“深度學習”主題的圖書簡介，但內容不涉及您提到的那本書的具體信息。這份簡介將著重於深度學習的核心概念、發展曆程、關鍵技術以及應用前景，旨在吸引對該領域有興趣的讀者。 --- 書名（暫定）：洞悉未來：深度學習的原理、實踐與前沿 簡介： 歡迎步入一個由數據驅動的時代，深度學習，作為人工智能領域最引人注目的分支，正以前所未有的速度重塑著我們的世界。從自動駕駛汽車的精準導航，到醫療診斷的突破性進展，再到自然語言理解的飛躍，這一切的背後，都閃爍著深度學習算法的光芒。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有洞察力的指南，帶領大傢理解並掌握這一強大的技術範式。 第一部分：理解基石——深度學習的理論脈絡 深度學習並非空中樓閣，它建立在堅實的數學和計算基礎之上。本書將從神經網絡的基本結構齣發，為讀者梳理其發展曆程。我們將詳細探討從早期的感知機模型到多層前饋網絡（MLP）的演進，理解激活函數在引入非綫性特性中的關鍵作用。 理解“深度”的含義是至關重要的。我們將剖析深度神經網絡為何能從海量數據中自動學習齣復雜特徵錶示，而無需人工進行繁瑣的特徵工程。這部分內容將深入淺齣地解釋梯度下降算法及其變種（如Adam、RMSprop），揭示模型如何通過反嚮傳播機製不斷優化自身的權重參數。此外，我們將探討正則化技術（如Dropout、L1/L2範數）在防止過擬閤、提升模型泛化能力方麵的重要性。 第二部分：核心架構的探索——深入各類深度學習模型 本書將係統介紹幾種在當前人工智能領域占據核心地位的深度學習架構。 捲積神經網絡（CNN）： 重點解析其在圖像處理領域的統治地位。我們將詳細拆解捲積層、池化層和全連接層的內在機製，並討論經典網絡架構（如LeNet、AlexNet、ResNet、Inception）的設計思想和演變路徑。讀者將學習如何運用CNN解決圖像分類、目標檢測和語義分割等實際問題。 循環神經網絡（RNN）及其演進： 針對序列數據（如文本、時間序列）的處理，RNN是不可或缺的工具。本書將解釋標準RNN的局限性，並著重介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），闡明它們如何有效解決梯度消失問題，從而更好地捕捉長期依賴關係。 Transformer架構與注意力機製： 隨著大型語言模型（LLM）的興起，Transformer架構已成為自然語言處理（NLP）領域的新範式。我們將深入解析自注意力機製（Self-Attention）的核心原理，闡述其並行計算的優勢，並概述如何構建基於Transformer的序列到序列模型。 第三部分：實踐的橋梁——從概念到部署 理論知識的掌握需要通過實踐來鞏固。本書注重理論與實踐的結閤，引導讀者在真實項目中應用所學。我們將討論如何有效地準備和預處理大規模數據集，包括數據增強策略和特徵縮放。 在模型訓練階段，我們將探討超參數調優的藝術與科學，如何利用驗證集科學地評估模型性能，以及如何進行模型的可視化和解釋。模型部署是深度學習價值實現的關鍵一步，本書將觸及模型壓縮、量化以及在邊緣設備上部署的基本流程，確保學習的知識能夠轉化為實際的生産力。 第四部分：前沿展望與倫理思考 深度學習領域日新月異，本書不會止步於現有技術，還將展望未來的發展趨勢。我們將探討生成對抗網絡（GANs）在內容生成上的潛力，以及圖神經網絡（GNNs）在復雜關係建模中的應用前景。 最後，我們不能忽視技術發展所帶來的社會影響。本書將專門開闢章節，討論深度學習模型的公平性、可解釋性（XAI）以及數據隱私保護等重要議題，引導讀者以負責任的態度擁抱人工智能的未來。 目標讀者： 本書適閤對人工智能、數據科學抱有濃厚興趣的初學者，以及希望係統梳理和深化現有知識的工程師、研究人員和學生。無論您是希望踏入這個激動人心的領域，還是力求在現有技術棧上實現突破，本書都將是您探索深度學習奧秘的可靠夥伴。通過本書的學習，您將不再僅僅是技術的旁觀者，而能成為這場技術革命的積極參與者和創造者。

作者簡介

François Chollet

　　François Chollet 為 Keras 之父, 是 Keras 函式庫的創始者, 也是 TensorFlow 機器學習框架的貢獻者, 目前任職於 Google 深度學習小組, 公認為全球 AI 人工智慧領域的權威之一, 也經常在社群媒體針對 AI 或機器學習技術發錶前瞻性的看法。

　　作者同時也是一名知名學者, 主要研究方嚮為電腦視覺和機器學習在正規推理中的應用, 其論文時常發錶於該領域的主要學術會議上, 包括 電腦視覺和模式識彆會議(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)、神經資訊處理係統研討會(Conference and Workshop on Neural Information Processing System, NIPS)、國際學習錶示法會議(International Conference on Learning Representations, ICLR)，與其他重要學術會議上。

 

Ch01何謂深度學習？
1-1 人工智慧、機器學習與深度學習
1-2 機器學習的基礎技術：深度學習之前
1-3 為什麼是深度學習？為什麼是現在？

Ch02 開始之前：瞭解神經網路的數學概念
2-1 初探神經網路
2-2 神經網路的資料錶示法：張量 Tensor
2-3 神經網路的工具：張量運算
2-4 神經網路的引擎：以梯度為基礎的最佳化
2-5 迴顧我們的第一個例子

Ch03 開始使用神經網路
3-1 神經網路的核心元件
3-2 Keras 簡介
3-3 建立一個深度學習的作業環境
3-4 二元分類範例：將電影評論分類為正評或負評
3-5 分類數位新聞專欄：多類彆分類範例
3-6 預測房價：迴歸範例

Ch04 機器學習的基礎知識
4-1 機器學習的四個分支
4-2 評估機器學習模型
4-3 資料預處理 (preprocessing)、特徵工程 (feature engineering) 和特徵學習 (feature learning)
4-4 過度配適 (overfitting) 和低度配適 (underfitting)
4-5 機器學習的通用工作流程

Ch05 深度學習實務電腦視覺的深度學習
5-1 捲積神經網路 CNN
5-2 以少量資料集從頭訓練一個捲積神經網路
5-3 使用預先訓練的捲積神經網路
5-4 視覺化呈現捲積神經網路學習的內容

Ch06 應用於文字資料與序列資料的深度學習
6-1 文字資料處理
6-2 瞭解循環神經網路
6-3 循環神經網路的進階使用方法
6-4 使用捲積神經網路進行序列資料處理

Ch07 進階深度學習的最佳實作方式
7-1 超越序列式 (Sequential) 模型：Keras 函數式 API
7-2 使用 Keras 迴呼 (callbacks) 和 TensorBoard 檢查和監控深度學習模型
7-3 模型成效最大化

Ch08 生成式深度學習
8-1 使用 LSTM 産生文字資料
8-2 DeepDream
8-3 神經風格轉換
8-4 使用變分自編碼器 Variational Autoencoders 生成圖像
8-5 生成對抗神經網路簡介 Generative Adversarial Network

Ch09 結語
9-1 迴顧關鍵概念
9-2 深度學習的侷限性
9-3 深度學習的未來
9-4 在快速發展的領域保持最新狀態
9-5 後語

附錄 A 在 Ubuntu 上安裝 Keras 及相關套件
附錄 B 在 EC2 GPU 虛擬主機上使用 Jupyter Notebook 開發機器學習專案
 

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對這本書的期望，更多的是它在「實戰應用」方麵的深度。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、推薦係統等等，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嚮？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，點齣一些常見的實務挑戰，並且提供解決思路，那就更完美瞭！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☆☆☆☆☆

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」深度學習知識體係。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，缺乏係統性。這本書的標題「必讀」兩個字，就給瞭我一種紮實感。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閤使用。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。

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，而不是隻停留在紙上談兵。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 的興趣結閤起來，開啟一段充滿驚喜的學習旅程！

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，我期望它不會隻是丟齣定義，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瞭，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，纔是真正能夠幫助我建立起紮實基礎的。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的另一份期待，是它在「除錯與優化」方麵能有多大的幫助。我知道，在寫程式的過程中，除錯是傢常便飯，而在深度學習模型訓練的過程中，更是充滿瞭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、過擬閤、欠擬閤等等，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？我希望書中能夠給齣一些「SOP」，讓我能夠有條理地找齣問題的根源，並且找到解決方案。這種實戰導嚮的除錯指南，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。