圖解AI與深度學習的運作機製

圖解AI與深度學習的運作機製 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

湧井貞美
圖書標籤:
  • 人工智能
  • 深度學習
  • 機器學習
  • 圖解
  • 科普
  • 技術入門
  • 神經網絡
  • 算法
  • 數據科學
  • Python
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具體描述

近年來最熱門的科技關鍵字「AI人工智慧」,到底是如何做齣判斷的呢?
目前人工智慧領域中最熱門的「深度學習」,又是怎麼一迴事?

  在科技快速進步的現代,瞭解AI的機製與原理,已經成瞭必備的知識。
  AI相關的科技雖然看似複雜,但若隻是想瞭解原理,而不深究數學上的細節的話,其實並沒有想像中那麼睏難。

  「深度學習」是機器學習方式的一種,與過往由人類教導機器學習的方式不同,是由機器自己從大量的資料中學習,並做齣判斷。

  本書即是一本從頭解說「深度學習」運作機製的入門書。

  書中搭配瞭豐富的圖錶,文字淺白且說明深入淺齣,隻要有高中程度的數學知識,就可以充分理解本書所講解的內容,讓你在閱讀本書時,實際體會到「原來AI是這樣思考、這樣做齣判斷的!」。

  Step 1→說明深度學習的活躍情況
  深度學習的登場,讓現代的AI有瞭飛躍性地發展。一開始會先從「現在的AI」是什麼樣子,以及AI與深度學習之間的關係開始講起。

  Step 2→用許多插圖及例子說明深度學習的機製
  在進行數學性的說明之前,先讓我們用插圖來看看深度學習是什麼樣的東西吧。雖然這樣的說明並不嚴謹,但可以幫助各位瞭解深度學習的概念。

  Step 3→用數學式仔細說明神經網路的機製
  在藉由許多插圖解釋深度學習與神經網路的機製之後,接著會用數學式更進一步深入解說神經網路是如何運作的。

 

著者信息

作者簡介

湧井 貞美(Wakui Sadami)


  1952年齣生於東京。東京大學理學係研究科碩士畢業,曾任職於富士通,擔任過神奈川縣立高等學校教師,後來成為獨立科學作傢。因其解說的文章詳細、易懂而廣受好評。

  著作包括《まずはこの一冊から 意味がわかる統計解析》(べレ齣版)、《図解・ベイズ統計「超」入門》(SBクリエイティブ)、《統計學の図鑑》、《深度學習的數學:用數學開啟深度學習的大門》(博碩)、《大人的理科教室:構成物理‧化學基礎的70項定律》(颱灣東販)等。
 

圖書目錄

第1章 活躍中的深度學習
開啟AI時代的深度學習
深度學習與AI
機器學習與深度學習
深度學習的本質與特徵抽齣
監督學習與非監督學習
圖像解析與深度學習
語音識別與深度學習
與Big Data十分契閤的深度學習
撐起第四次工業革命的深度學習
 
第2章 用圖說明深度學習的機製
從神經元開始談起
用神經元機器人來說明
將神經元機器人排成一層層
神經網路產生智慧的機製
神經網路的「學習」是什麼意思
用圖說明什麼是捲積神經網路
用圖說明什麼是遞迴神經網路
 
第3章 說明深度學習之前的準備
Sigmoid函數
資料分析時的模型與參數
理論與實際的誤差
 
第4章 瞭解什麼是神經網路
以數學式錶示神經元的運作方式
單元與活化函數
Sigmoid神經元
神經網路的實例
神經網路各層的運作方式與變數符號
神經網路的目標函數
神經網路的「學習」
對神經網路「學習」結果的解釋
 
第5章 瞭解捲積神經網路的機製
捲積神經網路的準備
捲積神經網路的輸入層
捲積神經網路的捲積層
 
 
捲積神經網路的池化層
捲積神經網路的輸齣層
捲積神經網路的目標函數
捲積神經網路的「學習」
對捲積神經網路「學習」結果的解釋
測試捲積神經網路
 
第6章 瞭解遞迴神經網路的機製
遞迴神經網路的概念
遞迴神經網路的展開圖
遞迴神經網路中各層的運作機製
用數學式錶示遞迴神經網路
遞迴神經網路的目標函數
遞迴神經網路的「學習」
 
第7章 瞭解誤差反嚮傳播法的機製
誤差反嚮傳播法是最佳化計算的基礎
誤差反嚮轉播法(Backpropagation法)的機製
用Excel體驗誤差反嚮傳播法
用Python體驗誤差反嚮傳播法
 
附錄
本書使用的訓練資料(Ⅰ)
本書使用的訓練資料(Ⅱ)
VBA的使用方式
新增規劃求解功能
在Windows 10使用命令提示字元的方法
Python安裝方法
微分的基礎知識
多變數函數的近似公式與梯度
捲積在數學上的意義
單元的誤差與梯度的關係
單元的誤差與各層間的關係
 
索引
 

圖書序言

  • ISBN:9786263047525
  • 叢書係列:樂讀科普
  • 規格:平裝 / 304頁 / 14.8 x 21 x 1.9 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

前言

  在報紙或電視節目上,幾乎每天都會提到與AI(人工智慧)、AI機器人有關的話題。

  「AI贏瞭職業棋士。」
  「AI從電腦斷層圖像判斷癌細胞的能力比經驗豐富的醫師還要厲害。」
  「機器人聽得懂人話,會指引路線。」
  「AI自動駕駛將在汽車業界引起革命。」

  想必各位應該也聽過其中幾個類似的報導吧。甚至還有更極端的報導會提到「AI將搶走我們的工作」之類的問題,或者預測「到瞭2045年,人工智慧將超過人類的智慧」之類「科技奇點」的發生。將本來是科幻電影纔會齣現的情節,說得像是會在現實中發生一樣。

  在這樣的時代,瞭解AI的運作機製成為相當重要的課題。不知道AI的運作機製卻讓AI幫我們診斷疾病、搭乘自動駕駛的汽車,或是和不知道在想些什麼的機器人一起工作,各位應該也會覺得有些不舒服吧。另外,「AI將造成大量失業」這樣的恐嚇,也會使我們對AI產生不必要的恐懼。

  「深度學習」帶起瞭現代AI的熱潮,而本書則是解說其運作機製的入門書。書中搭配瞭許多解說用的圖錶,隻要有高中程度的數學知識就可以充分理解AI的思考方式,讓各位讀者在閱讀本書時,實際體會到「原來AI是這樣思考、這樣做齣判斷的!」。

  如果不去提數學上的細節,其實深度學習的原理並不睏難。如果本書能夠幫助各位瞭解深度學習的概念,那就太棒瞭。

  最後,本書得以完成,要感謝從本書的企劃到付梓過程中給予指導的Beret齣版阪東一郎先生,以及編集工房Shirakusa的畑中隆先生,在此緻上謝意。

2019年初鞦 作者

用戶評價

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