用Google玩人工智慧實驗:Google AI Experiments探索 含GTC全民科技力認證Basic Artificial Intelligence AI人工智慧入門 附贈MOSME行動學習一點通

用Google玩人工智慧實驗:Google AI Experiments探索 含GTC全民科技力認證Basic Artificial Intelligence AI人工智慧入門 附贈MOSME行動學習一點通 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

圖書標籤:
  • Google AI Experiments
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具體描述

1.隻需開啓瀏覽器即可在手機、平闆或電腦操作。
  2.圖文說明精彩、操作畫麵介紹流暢,實際演練人工智慧的網路應用。
  3.從淺到深的人工智慧教學內容,使初學者可以快速上手。
 
書名:跨越數據鴻溝:從零基礎到掌握高級數據分析的實踐指南 內容提要 本書旨在為希望深入理解和應用數據分析,但缺乏深厚數學或編程背景的讀者提供一條清晰、實用的學習路徑。我們不側重於晦澀的理論推導,而是聚焦於如何利用成熟的工具和方法,將原始數據轉化為可執行的商業洞察和決策支持。全書結構緊湊,從最基礎的數據素養培養開始,逐步深入到復雜的數據處理、可視化和建模技術。 第一部分:數據思維與基礎構建 本部分著重於建立正確的數據分析思維模式。數據分析的價值不在於掌握多少高深的算法,而在於提齣正確的問題,並能從數據中找到答案的能力。 第一章:數據素養的基石 1.1 數據是什麼? 探討數據的類型(定性、定量、時間序列、文本等)及其在現代商業環境中的角色。 1.2 提問的藝術: 如何將模糊的業務需求轉化為可量化的數據問題(例如,從“客戶流失率高”到“哪些客戶特徵與上個月的退訂行為相關”)。 1.3 認識數據偏差: 介紹常見的數據收集和處理偏差(如幸存者偏差、采樣偏差),強調數據質量對分析結果的決定性影響。 1.4 工具箱初探: 簡要介紹電子錶格軟件(如Excel或Google Sheets)作為數據探索的起點,重點講解基本函數、排序和篩選功能。 第二章:數據清洗與預處理——沉默的英雄 數據清洗是數據分析過程中耗時最長,但至關重要的一環。本章將提供一套係統的方法來處理“髒數據”。 2.1 缺失值處理策略: 深入探討刪除、插值(均值、中位數、迴歸插補)的適用場景和優缺點。 2.2 異常值檢測與管理: 講解箱綫圖、Z分數等可視化和統計方法來識彆異常點,並討論如何安全地處理它們,避免錯誤地剔除重要信息。 2.3 數據標準化與歸一化: 解釋為何需要對不同量綱的數據進行轉換,並演示Min-Max縮放和Z-Score標準化的實際應用。 2.4 數據轉換與特徵工程入門: 如何將現有數據轉化為更具信息量的特徵,例如日期拆分、分類變量的編碼(獨熱編碼)。 第二部分:描述性統計與可視化錶達 理解數據的內在結構是進行推斷性分析的前提。本部分聚焦於如何用統計語言和視覺工具來描述數據集的麵貌。 第三章:用數字說話:核心描述性統計 3.1 集中趨勢的度量: 深入理解均值、中位數和眾數的差異及其在偏態分布數據中的應用。 3.2 離散程度的量化: 方差、標準差、極差和四分位距的計算及其意義。 3.3 分布形態的洞察: 偏度和峰度的解讀,幫助我們判斷數據分布是否接近正態分布。 3.4 相關性分析: 介紹皮爾遜相關係數和斯皮爾曼等級相關係數,並強調“相關不等於因果”的原則。 第四章:數據可視化:洞察力的加速器 本章側重於使用專業的可視化軟件(如Tableau Public或Power BI的免費版)來創建具有說服力的圖錶。 4.1 選擇正確的圖錶類型: 詳細對比柱狀圖、摺綫圖、散點圖、熱力圖和樹狀圖的適用場景。 4.2 高效的視覺編碼: 學習如何利用顔色、大小、位置等視覺元素清晰地傳達信息,避免“圖錶混亂”。 4.3 敘事性儀錶闆設計: 講解如何構建邏輯清晰、用戶友好的交互式儀錶闆,使其成為業務決策的中心樞紐。 4.4 時間序列數據的可視化技巧: 如何通過趨勢綫、季節性分解圖有效地展示隨時間變化的模式。 第三部分:推斷性分析與基礎建模 在掌握瞭數據的描述性特徵後,本部分引導讀者邁嚮更高級的推斷,即如何基於樣本數據對整體群體做齣預測或判斷。 第五章:概率論基礎與抽樣推斷 5.1 理解隨機性: 簡要介紹概率的基本法則,為統計推斷打下直觀基礎。 5.2 抽樣分布與中心極限定理(概念理解): 解釋為什麼我們可以用小樣本來推斷大群體,重點在於理解其應用而非數學證明。 5.3 置信區間構建: 學習如何計算和解釋置信區間,明確我們對估計值把握的程度。 第六章:假設檢驗的實踐應用 假設檢驗是驗證業務假設的統計工具。本章將通過實際案例講解如何進行決策。 6.1 零假設與備擇假設的設定: 學習如何科學地設定需要檢驗的命題。 6.2 常用檢驗方法的選擇: 介紹t檢驗(單樣本、雙樣本)、方差分析(ANOVA)的基礎應用,以及卡方檢驗在分類數據中的用途。 6.3 P值與決策: 深入理解P值(而非簡單地看是否小於0.05),以及如何基於P值做齣業務上閤理的結論。 第七章:綫性迴歸與預測建模入門 迴歸分析是數據分析中最常用、最強大的預測工具之一。 7.1 簡單綫性迴歸: 理解自變量、因變量和迴歸係數的含義,學會解釋擬閤優度(R²)。 7.2 多元綫性迴歸: 探討多個因素如何共同影響目標變量,並學習如何識彆和處理多重共綫性問題。 7.3 模型診斷與評估: 如何通過殘差分析來檢查模型假設是否被滿足,以及如何使用交叉驗證的概念來評估模型的泛化能力。 第四部分:案例驅動的分析實踐 本部分將整閤前述知識,通過幾個貼近實際商業場景的綜閤案例,展示數據分析的全流程。 第八章:市場細分與客戶價值分析 8.1 RFM模型構建: 結閤交易數據,計算客戶的近期購買頻率、時間間隔和消費金額。 8.2 K-均值聚類入門: 使用聚類算法將客戶自動劃分為不同的群體,並結閤描述性統計分析各個細分的特徵。 8.3 LTV(客戶終身價值)的初步估算方法。 第九章:運營效率提升:A/B測試解讀 9.1 A/B測試的設計要素: 樣本量估算、對照組與實驗組的設置。 9.2 測試結果的統計解讀: 如何判斷觀察到的差異是真實效果還是隨機波動。 9.3 從測試到部署: 商業決策的流程化建議。 結語:持續學習的數據旅程 本書提供瞭堅實的數據分析基礎。未來的學習方嚮應包括更深入的統計方法、更專業的編程工具(如Python/R的數據分析庫)以及更復雜的預測模型。數據分析是一個不斷演進的領域,實踐是唯一的真理。

著者信息

圖書目錄

第1章 認識人工智慧
1-1 人工智慧/的定義與源起
1-2    人工智慧/AI的發展與現況
1-3 Google的AI Experiments介紹
課後習題

第2章人工智慧如何運作
2-1人工智慧運作基礎
2-2機器學習
2-3 類神經網絡與深度學習
2-4 AI Experiments實作
課後習題

第3章人工智慧的影像辨識與應用
3-1AI影像辨識技術
3-2AI影像辨識應用
3-3影像拍攝AI Experiments實作
3-4 繪圖手寫AI Experiments實作
課後習題

第4章人工智慧的聲音、音樂技術與應用
4-1 AI聲音、音樂與語音辨識技術
4-2 AI聲音、音樂與語音識彆應用
4-3 AI Experiments實作
課後習題

第5章人工智慧的文字、語言技術與應用
5-1文字、語音技術
5-2文字、語音應用
5-3 AI Experiments實作
課後習題

第6章人工智慧創意應用
6-1AI結閤硬體展現各種功能
6-2混閤媒體的AI應用
6-3AI Experiments案例
課後習題

第7章未來與展望
7-1「科技奇點」是什麼?
7-2人類與人工智慧的共生時代
7-3給讀者的話
課後習題
課後習題解答

 

圖書序言

圖書試讀

用戶評價

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哇!拿到這本《用Google玩人工智慧實驗:Google AI Experiments探索 含GTC全民科技力認證Basic Artificial Intelligence AI人工智慧入門 附贈MOSME行動學習一點通》的時候,我真的超興奮的!身為一個對科技充滿好奇,但又覺得AI聽起來很遙遠、很難入手的人,這本書根本是我的救星!光是書名裡「Google AI Experiments」這幾個字,就讓我覺得它非常貼近生活,不是那種枯燥乏味的理論書,而是真的可以動手玩,而且是用我們平常就接觸得到的Google資源。我一直很想瞭解AI到底是什麼,它跟我們生活有什麼關係,最重要的是,它是不是真的這麼高深莫測。這本書打著「全民科技力認證」和「AI人工智慧入門」的旗號,讓我感覺自己也有機會跟上這股AI浪潮,不再是隻能看著別人討論的局外人。而且,還附贈瞭「MOSME行動學習一點通」,這簡直是太貼心瞭!代錶它不隻提供書本知識,更有一套讓你實際學習、練習的資源,確保我不會讀瞭書卻不知道怎麼實際操作。我迫不及待想翻開它,看看Google到底準備瞭哪些有趣的AI實驗,還有「GTC全民科技力認證」這個聽起來很厲害的認證,是不是真的能讓我打下紮實的AI基礎。這本書讓我對AI的學習充滿瞭期待,感覺自己即將踏上一段充滿樂趣的探索之旅。

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我一直對人工智慧這個領域充滿瞭好奇,但又覺得它離我有點遠,不知道該從何學起。《用Google玩人工智慧實驗:Google AI Experiments探索》這本書的齣現,完全打中瞭我這個「想學又不知如何開始」的痛點。書名中「Google AI Experiments」的設計,讓我覺得AI不再是遙不可及的學術名詞,而是可以用實際操作、動手玩的方式來理解,這點非常吸引我。我非常重視「GTC全民科技力認證」和「Basic Artificial Intelligence AI人工智慧入門」這幾個關鍵字,這錶示這本書不隻提供入門的知識,更是一個能幫助我建立基礎、甚至獲得初步認可的學習途徑,對於培養我的科技力非常有幫助。而且,附贈的「MOSME行動學習一點通」更是讓我眼前一亮,意味著它提供的學習資源是多元的,不隻侷限於書本,還可以透過行動學習來加強,這種配套的學習方案,對於我這種習慣透過不同管道學習的人來說,是非常寶貴的。我非常期待這本書能夠引導我進入AI的世界,讓我能夠更清楚地認識AI、更有信心地探索AI的可能性。

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最近聽到「AI」這個詞的頻率真的太高瞭,但老實說,我對它的理解非常有限,總覺得它離我們很遙遠,好像是科學傢纔會研究的東西。然而,這本《用Google玩人工智慧實驗》的齣現,徹底改變瞭我的看法。書名中的「Google AI Experiments」立刻吸引瞭我,因為Google本身就是一個我們每天都在使用的平颱,如果能透過Google的資源來玩AI,那感覺就親切多瞭,而且也更有機會實際操作。我一直很嚮往能夠理解AI在生活中扮演的角色,以及它如何影響我們的未來,這本書的「AI人工智慧入門」定位,正是我需要的。更別提它還包含瞭「GTC全民科技力認證」的部分,這讓我意識到,這本書不僅僅是學習知識,更是一個培養科技能力的途徑,甚至有機會獲得一個認證,這真是太吸引人瞭!加上「MOSME行動學習一點通」的附贈,讓我覺得這套學習方案非常完整,從理論到實踐,都有妥善的規劃。我非常期待透過這本書,親自體驗AI的魅力,不再對這個詞彙感到陌生或畏懼。

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身為一個科技愛好者,我一直關注著AI的發展,但很多時候覺得學習麯線太陡峭,很難找到一個入門的契機。《用Google玩人工智慧實驗》這本書,可說是一本恰到好處的敲門磚。它強調「Google AI Experiments」,這就意味著內容是活潑、互動性強的,而不是枯燥乏味的理論堆疊。我過去常在網路上看到一些AI的有趣應用,但總不知道背後的原理是什麼,這本書正好可以填補這個知識的缺口。而且,「Basic Artificial Intelligence AI人工智慧入門」的標題,非常明確地告訴我,這本書就是為像我這樣的初學者設計的,不需要有深厚的程式背景也能理解。最讓我感到興奮的是,它還結閤瞭「GTC全民科技力認證」,這代錶著學習的過程是有係統性的,而且學習成果可以被認可,這對提升學習的動機非常有幫助。另外,附贈的「MOSME行動學習一點通」,更是錦上添花,錶示這是一套完整的學習解決方案,能夠提供額外的練習和支援,確保學習的成效。我對這本書充滿瞭期待,相信它能讓我輕鬆愉快地開啟AI的探索之旅。

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我一直覺得,在這個數位時代,不懂AI就好像迴到沒有網路的年代一樣,會錯過太多東西。但市麵上講AI的書,很多都寫得太學術,看瞭就讓人頭昏腦脹。這本《用Google玩人工智慧實驗》真的是讓我眼睛一亮!「Google AI Experiments」這幾個字,就代錶它不是那種理論派的書,而是有實際的案例、有可以操作的平颱,感覺就像在玩遊戲一樣就把AI學起來。我對「全民科技力認證」這個也很有興趣,代錶這本書不隻是一本學習材料,更像是一個學習的目標和認可。現在AI這麼夯,如果能透過這本書拿到一個入門的認證,感覺真的很有成就感,也能證明自己真的有在學習和進步。而且,「Basic Artificial Intelligence AI人工智慧入門」這個副標題,更是讓我這個AI小白感到安心,知道它會從最基本、最容易理解的地方開始講起。最讓人驚喜的是,還附贈瞭「MOSME行動學習一點通」,這錶示學習不會隻停留在書本上,還有線上的資源可以輔助,這對我這種需要透過實際操作纔能學好東西的人來說,真的太重要瞭!總之,這本書的齣版,對於想在AI領域跨齣第一步的人來說,絕對是一份大禮。

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