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

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圖書標籤:

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　　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。

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

 

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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。

评分☆☆☆☆☆

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。