圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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林大貴

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TensorFlow 2
Keras
深度学习
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Colab
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Python
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初学

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具体描述

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。

　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2
　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。

　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧
　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。

　　✪Step by Step實作快速上手
　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。

　　✪節省訓練模型的時間與金錢
　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。

　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解
　　本書介紹玩TensorFlow Playground理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。

　　✪學會TensorFlow 2的最新技術
　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN）模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。

　　✪學會影像辨識從原理到實作
　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果、儲存模型。

　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗
　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。

本書特色

　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！

　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2
　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧
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　　✪學會TensorFlow 2的最新技術
　　✪學會影像辨識模型從原理到實作
　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

深入淺出：Python 數據分析與可視化實戰指南書籍介紹本書專注於帶領讀者從零開始，全面掌握當前數據科學領域最核心的兩大工具：Python 程式語言，以及用於數據處理與視覺化的強大函式庫。本書摒棄了繁瑣的理論推導，採用大量實作案例和清晰的步驟解析，旨在讓初學者能夠迅速上手，並具備獨立完成數據分析專案的能力。我們將聚焦於資料的清洗、轉換、探索性分析 (EDA) 以及最終結果的視覺化呈現，確保讀者不僅學會「如何操作」，更能理解「為何這樣操作」。第一部分：Python 基礎與環境建置本部分將為讀者打下堅實的 Python 程式設計基礎，特別是針對數據科學應用所需的語法結構。我們首先會簡要介紹 Python 的歷史與生態系統，隨後著重於變數、資料型態（列表、字典、元組、集合）的掌握。接著，深入探討流程控制結構，如 `if-else` 條件判斷和 `for`、`while` 迴圈，這是在處理大量數據時不可或缺的技能。教學重點將放在函數的定義與使用，以及如何利用模組（Modules）來擴展程式功能。對於數據分析至關重要的檔案操作，我們將詳述如何讀取和寫入常見的文本格式文件（如 `.txt` 和 `.csv`），為後續的數據載入做好準備。環境建置方面，本書將引導讀者安裝 Anaconda 發行版，並熟悉 Jupyter Notebook/Lab 的使用介面與操作規範。我們強調 Jupyter 環境在數據探索中的高效率特性，包括 Cell 的執行順序、Markdown 筆記的撰寫，以及如何利用 Magic Commands 進行初步的性能監測。第二部分：利用 Pandas 進行高效數據處理 Pandas 是數據科學家的瑞士軍刀。本部分將徹底解析 Pandas 的核心資料結構：`Series`（一維標籤陣列）和 `DataFrame`（二維表格結構）。我們將詳細解釋索引（Index）和欄位（Columns）的概念，以及如何透過它們進行數據的快速存取與操作。數據的清洗是分析的第一步，也是最耗時的一步。本書將提供實用的技巧來處理常見的數據質量問題： 1. 缺失值處理：識別缺失數據（NaN），並比較使用刪除（`dropna()`）與填補（`fillna()`，包括使用平均值、中位數或前後值插補）的優缺點。 2. 數據類型轉換：確保日期時間、數值和類別型數據的類型正確，例如使用 `to_datetime()` 進行日期解析。 3. 數據重塑與合併：熟練運用 `merge()`、`join()` 和 `concat()` 進行多個數據集的整合。同時，詳細介紹 `pivot_table()` 進行交叉分析的強大功能。 4. 分組聚合 (Group By)：這是從數據中提取洞察的關鍵。我們將展示如何使用 `groupby()` 配合 `sum()`、`count()`、`agg()` 等函數，實現複雜的多層次匯總計算。第三部分：NumPy 陣列運算與高效能計算雖然 Pandas 處理表格數據非常方便，但當涉及到純粹的數學運算和向量化處理時，NumPy 展現出其無可比擬的性能優勢。本部分將重點介紹 NumPy 的核心：`ndarray`（N 維陣列）。我們將探討如何高效地建立和操作多維陣列，理解其與 Python 原生列表在內存結構和運算速度上的根本差異。核心內容包括：陣列索引與切片：利用布林索引（Boolean Indexing）進行條件篩選，這是向量化操作的基礎。通用函數 (Universal Functions, ufuncs)：演示如何對整個陣列快速應用數學函數，避免顯式的 Python 迴圈，從而極大提升計算速度。線性代數基礎：介紹 NumPy 在基礎線性代數運算中的應用，如矩陣乘法、轉置和計算行列式，為未來涉及機器學習模型（即使不使用深度學習框架）的底層運算打下基礎。第四部分：數據可視化實戰：從 Matplotlib 到 Seaborn 數據的價值最終需要透過視覺化來傳達。本部分將引導讀者掌握 Python 最主流的兩個可視化函式庫：Matplotlib 和 Seaborn。首先，我們將深入 Matplotlib，這是所有其他繪圖庫的基石。讀者將學會控制圖表的每一個細節，包括：建立基礎圖表：折線圖、散點圖、直方圖和箱形圖。圖表元素客製化：軸標籤、標題、圖例、顏色和線條樣式。子圖 (Subplots) 的佈局管理，以便在一張圖中展示多個視角。接著，我們將介紹 Seaborn，一個基於 Matplotlib 的高階介面，專注於統計圖表的繪製。Seaborn 的強大之處在於它能快速生成美觀且資訊豐富的圖表，特別適合進行探索性數據分析 (EDA)。我們將實作：分佈圖：利用直方圖 (Histograms) 和核密度估計圖 (KDE Plots) 觀察單變量分佈。關係圖：使用散點圖 (Scatter Plots) 結合迴歸線 (Regression Lines) 分析變量間的關係。類別數據分析：繪製條形圖 (Bar Plots) 和小提琴圖 (Violin Plots)，比較不同類別間的統計差異。本書的目標是讓讀者在完成閱讀後，不僅能熟練地使用 Pandas 處理任何結構化的數據集，還能利用 Matplotlib 和 Seaborn 將分析結果清晰、有效地傳達給任何受眾。全書貫穿實用性，每章節後均附有「實戰演練」環節，確保知識的即時應用。

著者信息

作者簡介

大數據分析大師、暢銷名作家林大貴

　　作者從事IT產業多年，系統設計、網站開發、企業顧問、數位行銷、商業智慧、大數據、機器學習等領域，具備豐富的實務經驗。目前從事大數據分析、機器學習、深度學習與人工智慧等相關的研究、教學、資策會講師、中華電信學院講師。

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　　tensorflowkeras.blogspot.com/

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图书目录

|Chapter 01| 人工智慧、機器學習、深度學習介紹
1.1 人工智慧介紹
1.2 機器學習介紹
1.3 深度學習介紹
1.4 結論

|Chapter 02| 深度學習的原理介紹
2.1 張量運算模擬：一個輸入神經元與一個接收神經元
2.2 張量運算模擬：多個輸入神經元與一個接收神經元
2.3 張量運算模擬：多個輸入神經元與多個接收神經元
2.4 梯度下降法進行訓練
2.5 反向傳播演算法訓練神經網路
2.6 結論

|Chapter 03| 玩TensorFlow Playground理解深度學習神經網路
3.1 資料設定
3.2 建立神經網路模型
3.3 訓練神經網路模型
3.4 為何要使用神經網路模型
3.5 調整模型設計超參數：隱藏層數
3.6 調整模型設計超參數：激活函數
3.7 調整模型訓練超參數：Learning Rate
3.8 TensorFlow Playground示範overfitting
3.9 加入regularization降低overfitting
3.10 結論

|Chapter 04| TensorFlow 2 的演進與新功能
4.1 TensorFlow 1介紹
4.2 Keras簡介
4.3 TensorFlow 2的主要改變
4.4 TensorFlow 2特色
4.5 TensorFlow 2適合初學者與專家
4.6 TensorFlow 2新資料處理方式
4.7 結論

|Chapter 05| Google Colab介紹與安裝本書範例程式
5.1 Google Colab介紹
5.2 開始使用Google Colab
5.3 在Google雲端硬碟建立Colab筆記本
5.4 將Google雲端硬碟的Colab筆記本下載至本機
5.5 將Google 雲端硬碟資料夾下載至本機
5.6 安裝本書範例程式於個人Google雲端硬碟
5.7 切換Google Colab為英文版
5.8 結論

|Chapter 06| Google Colab筆記本編輯程式碼儲存格
6.1 開啟本書範例程式
6.2 儲存格的基本編輯功能
6.3 複製或剪下與貼上單一儲存格
6.4 複製或剪下與貼上多個儲存格
6.5 尋找與取代功能介紹
6.6 Colab筆記本編輯器設定
6.7 程式碼完成功能
6.8 草稿程式碼儲存格功能
6.9 分頁中鏡像儲存格功能
6.10 查看變數
6.11 結論

|Chapter 07| Google Colab筆記本編輯文字儲存格
7.1 新增與編輯文字儲存格
7.2 文字儲存格工具列
7.3 編輯文字儲存格：粗體字、斜體字
7.4 編輯文字儲存格：標題
7.5 文字儲存格：格式化為程式碼功能
7.6 文字儲存格：顯示影像
7.7 其他編輯文字儲存格功能
7.8 結論

|Chapter 08| Google Colab筆記本軟硬體執行環境
8.1 查看虛擬機執行環境
8.2 使用magic 語法確保執行環境為TensorFlow 2.x版本
8.3 使用magic 語法切換為TensorFlow 1.x版本
8.4 結論

|Chapter 09| tf.keras下載並預處理MNIST手寫數字資料集
9.1 下載與讀取mnist資料
9.2 查看mnist 訓練與測試資料
9.3 顯示單筆影像與標籤
9.4 顯示多筆影像與標籤
9.5 結論

|Chapter 10| 建立多層感知器模型辨識手寫數字
10.1 多層感知器介紹
10.2 建立MNIST MLP模型決定每一層神經元個數
10.3 MNIST MLP模型公式與激活函數
10.4 損失函數計算誤差
10.5 反向傳播演算法訓練MNIST MLP模型
10.6 Mnist資料預處理介紹
10.7 結論

|Chapter 11| tf.keras多層感知器辨識手寫數字
11.1 資料預處理
11.2 建立模型
11.3 訓練驗證模型
11.4 判斷模型的訓練結果
11.5 測試模型
11.6 進行預測
11.7 顯示混淆矩陣
11.8 找出預測錯誤的影像
11.9 MLP模型隱藏層增加為1000個神經元
11.10 MLP模型加入DropOut功能以降低overfitting
11.11 MLP模型加入2個隱藏層
11.12 結論

|Chapter 12| 執行Google Colab筆記本程式碼
12.1 「全部執行」儲存格程式碼
12.2 「執行上方的儲存格」程式碼
12.3 「執行聚焦的儲存格」功能
12.4 「執行下方的儲存格」程式碼
12.5 「執行選取範圍」儲存格程式碼
12.6 尚未執行程式前不能使用的選單功能
12.7 「中斷執行」儲存格程式碼功能
12.8 重新啟動執行階段
12.9 恢復原廠設定的執行階段
12.10 「執行階段」選單功能整理
12.11 結論

|Chapter 13| 卷積神經網路原理介紹
13.1 卷積神經網路如何提取特徵
13.2 卷積運算提取特徵
13.3 卷積運算Padding參數設定
13.4 卷積層的組成
13.5 卷積層：單一輸入/多輸出
13.6 池化層
13.7 卷積層：多輸入/多輸出
13.8 卷積層+ 池化層

|Chapter 14| 使用tf.keras程式碼建立Mnist CNN模型
14.1 建立卷積層1
14.2 建立池化層1
14.3 建立卷積層2
14.4 建立池化層2
14.5 建立分類神經網路
14.6 結論

|Chapter 15| 建立Mnist CNN模型使用GPU進行訓練
15.1 資料預處理
15.2 建立卷積神經網路模型辨識手寫數字
15.3 訓練驗證模型
15.4 預設以CPU執行訓練
15.5 設定以GPU執行訓練
15.6 查看訓練過程
15.7 測試模型：評估模型準確率
15.8 結論

|Chapter 16| Colab硬體加速器與TPU進行訓練
16.1 查看筆記本是否有開啟硬體加速器
16.2 TPU張量處理器介紹
16.3 以TPU執行訓練減少訓練時間
16.4 結論

|Chapter 17| 視覺化顯示mnist CNN的特徵圖
17.1 建立產生mnist 特徵圖的模型
17.2 將影像輸入模型來產生特徵圖
17.3 查看特徵圖
17.4 顯示每一層的全部特徵圖
17.5 顯示模型訓練前後特徵圖
17.6 結論

|Chapter 18| Cifar-10影像辨識資料集介紹
18.1 CIFAR-10資料集介紹
18.2 下載與預處理CIFAR-10資料
18.3 查看CIFAR-10影像資料
18.4 查看CIFAR-10的label標籤資料
18.5 查看多筆CIFAR-10資料
18.6 影像資料預處理
18.7 label標籤資料預處理
18.8 結論

|Chapter 19| 使用tf.keras程式碼建立Cifar CNN 模型
19.1 建立卷積層1
19.2 建立池化層1
19.3 卷積層2
19.4 建立池化層2
19.5 建立分類神經網路
19.6 結論

|Chapter 20| 建立Cifar CNN模型使用GPU加快訓練
20.1 資料預處理
20.2 建立模型
20.3 訓練驗證模型
20.4 判斷模型的訓練結果
20.5 測試模型
20.6 進行預測
20.7 顯示混淆矩陣
20.8 以heapmap顯示混淆矩陣
20.9 找出預測錯誤的影像類別
20.10 結論

Chapter 21 視覺化顯示Cifar CNN的特徵圖
21.1 建立產生Cifar特徵圖的模型
21.2 將影像輸入模型來產生特徵圖
21.3 查看預測結果（特徵圖）
21.4 顯示每一層的全部特徵圖
21.5 顯示訓練前後特徵圖
21.6 結論

|Chapter 22| Google Colab免費版與付費版介紹
22.1 Google Colab不同版本的功能整理
22.2 Google Colab不同版本的選擇建議
22.3 Colab免費版使用GPU或TPU的限制
22.4 Google Colab Pro介紹
22.5 Google Colab Pro+介紹
22.6 取消訂閱Colab Pro或Colab Pro+
22.7 結論

|Chapter 23| 將Cifar CNN模型加深以提升準確率
23.1 模型增加更多卷積與池化層來提高準確率
23.2 增加模型深度產生的問題原因與解決方式
23.3 讓程式執行結果可再現性
23.4 模型加深（1卷積層+1池化層）
23.5 模型加深3個block（2卷積層+1池化層）
23.6 加入regularization以降低overfitting
23.7 加入DropOut層以降低overfitting
23.8 結論

Chapter 24 加入EarlyStopping以降低overfitting
24.1 Early Stopping 介紹
24.2 程式碼加入EarlyStopping與ModelCheckpoint
24.3 執行model.fit進行訓練
24.4 結論

|Chapter 25| 影像資料擴增功能降低overfitting與提升準確率
25.1 影像資料擴增功能介紹
25.2 加入影像資料擴增功能降低overfitting
25.3 結論

|Chapter 26| 加入Batch Normalization以提高準確率
26.1 模型加深但是準確率降低
26.2 Batch Normalization 介紹
26.3 BatchNormalization層的模型參數
26.4 BatchNormalization的優點
26.5 模型加入BatchNormalization功能
26.6 BatchNormalizaton取代DropOut功能
26.7 模型加入BatchNormalizaton後加深模型
26.8 模型加入BatchNormalizaton後進一步加深模型
26.9 結論

|Chapter 27| Functional API建立模型
27.1 Functional API建立MLP模型
27.2 Functional API建立Cifar CNN模型
27.3 Functional API建立min ResNet模型
27.4 結論

|Chapter 28| Model Subclassing API建立模型
28.1 Model Subclassing API介紹
28.2 Model Subclassing API建立MLP模型
28.3 Model Subclassing API建立CNN模型
28.4 結論

|Chapter 29| TensorFlow 2各種建立模型API儲存模型
29.1 TensorFlow 2儲存模型方式介紹
29.2 Sequential API模型儲存與複製雲端硬碟介紹
29.3 Model Subclassing API模型儲存與複製雲端硬碟介紹
29.4 建立函數：模型儲存與複製雲端硬碟
29.5 Functional API模型儲存與複製雲端硬碟
29.6 Model Subclassing API模型儲存與複製雲端硬碟
29.7 儲存準確率最高的Cifar CNN模型
29.8 結論

|Chapter 30| TensorFlow 2各種建立模型API載入模型進行預測
30.1 載入全模型（HDF5格式）預測下載的圖片
30.2 載入全模型（HDF5格式）預測上傳的圖片
30.3 載入全模型（SavedModel格式）預測下載的圖片
30.4 載入模型結構與模型參數預測下載的圖片
30.5 Sequential API 建立模型並載入模型參數
30.6 Model Subclassing API建立模型並載入模型參數
30.7 結論

|Chapter 31| 使用自訂程式碼片段快速建立模型程式碼
31.1 插入系統內建的程式碼片段
31.2 自訂程式碼片段
31.3 設定Google Colab網站
31.4 插入「自訂程式碼片段」
31.5 結論

图书序言

ISBN：9786263331044
規格：平裝 / 640頁 / 17 x 23 x 2.88 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的結構安排給予高度肯定，它處理了初學者最常遇到的「工具與理論脫節」的問題。許多人學了深度學習理論，卻不知道如何在 TensorFlow 中精確地對應到程式碼，或者反之，光會複製貼上程式碼，卻對背後的運作原理一知半解。這本書巧妙地在「圖解說明（理論）」和「Colab 實作（工具）」之間建立了緊密的橋樑。當它介紹完一個新的概念，比如迴圈的運作方式，緊接著就會用一個 Jupyter Notebook 範例來展示如何在 TensorFlow 2 的環境下實現它。特別是在影像辨識的部分，它沒有直接跳到複雜的 ResNet 或 VGG 架構，而是從最基礎的 MNIST 數據集開始，逐步增加難度，讓讀者可以清晰地觀察到模型在不同複雜度下的學習曲線變化。這種循序漸進的設計，讓學習曲線變得平滑許多，對於想在短時間內掌握基礎建構能力的讀者來說，效率非常高。它讓人感覺到，學習 AI 其實可以是一個有條理、可預期的過程，而不是一團迷霧。

评分☆☆☆☆☆

這本《圖解TensorFlow 2初學篇》真的是讓人眼睛一亮！身為一個對深度學習充滿好奇，但又常常被那些密密麻麻的數學公式和複雜程式碼嚇到的工程師來說，這本書的「圖解」二字簡直就是救星。我特別欣賞作者在講解核心概念時，那種化繁為簡的功力。你知道嗎，很多教科書光是介紹卷積神經網路（CNN）的原理，就能讓人頭昏腦脹，但這本書透過清晰的圖示和流程圖，把權重如何傳遞、特徵圖如何生成這些抽象的步驟，視覺化得非常到位。光是看那些線條和方塊的互動，我就能大致掌握整個機制的脈絡，而不是光用文字去「想像」。而且，它還很貼心地結合了 Colab 環境，這對我們這種沒有頂級顯卡的小資族來說，簡直是福音。不用煩惱環境配置那些惱人的問題，可以直接上手跑程式碼、調參數，這種即時回饋的學習體驗，大大降低了入門的門檻。我真心覺得，對於想從「聽過AI」晉升到「親手跑個模型」的朋友，這本書提供的起跑點非常友善，它不是要你成為理論大師，而是要你成為能動手實作的玩家。它讓我體會到，原來那些高深的機器學習模型，用對方法，也能用很直覺的方式去理解和操作。

评分☆☆☆☆☆

說真的，現在市面上教 TensorFlow 的書這麼多，很多都像是把官方文件直接翻譯過來，讀起來超級硬。但這本《圖解TensorFlow 2初學篇》的敘事風格，完全像是身邊一位經驗豐富的學長在帶你入門。它非常注重實作的流程性，從資料的清洗、標準化，到模型的建構、訓練，乃至最後的評估，每一步驟都交代得清清楚楚。最讓我驚喜的是它對於 `tf.keras` API 的應用講解。Keras 本身已經夠簡潔了，而書中更是針對初學者最常遇到的困惑點，設計了許多「這樣做，比較快」的實戰技巧。例如，在處理不同類型的資料時，如何快速切換層級結構，書裡都有對應的範例程式碼可以複製貼上測試。而且，它不是只停留在「會跑就好」的層面，在某些關鍵的訓練參數調整上，作者還會補充一些「為什麼要這樣調」的背景知識，雖然篇幅不深奧，但對於建立正確的機器學習直覺非常有幫助。這種紮實的「做中學」的編排方式，讓我覺得我不是在讀一本參考書，而是在完成一個個小專案，成就感油然而生。

评分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點，是它對現代 AI 開發環境的貼近程度。現在，誰還在本地端辛苦地配置 CUDA 和各種函式庫版本？Colab 已經成為事實上的標配。作者能如此緊密地將教學內容與 Colab 的操作介面綁定，省去了讀者大量除錯和環境設定的時間。我打開書中的範例，幾乎是無縫接軌地就能看到結果輸出。這種無阻力的實作體驗，對於保持學習動能至關重要。而且，書中選用的範例程式碼都非常精煉，沒有過多的冗餘程式碼，每一行都有其明確的目的性，這也間接訓練了讀者寫出簡潔、高效能的 TensorFlow 程式碼的習慣。總體而言，這本書成功地將原本被視為高不可攀的「深度學習實戰」，轉化成了一套清晰、可操作的「操作手冊」。對於想快速上手 TensorFlow 2，並實際看到模型運作成果的台灣讀者來說，這本書的價值，遠超乎它的定價。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前嘗試過幾本號稱是「初學」的書籍，結果發現它們的「初學」標準很高，可能要求讀者已經熟悉 Python 的物件導向概念或是矩陣運算。這本《圖解TensorFlow 2初學篇》在這一塊處理得更為溫柔。它假設讀者可能對程式語言有基礎認識，但對深度學習的生態系統幾乎是零概念。書中對於 Python 語法的穿插使用都非常謹慎，重點都放在 TensorFlow 2 框架本身的操作邏輯上。比如，對於張量（Tensor）的處理，它不會用太學術的語言去定義，而是直接展示在 Colab 環境中，當你對張量進行運算時，會出現什麼樣的結果，以及如何利用 Keras 的內建功能來簡化這些運算。這種「先給甜頭，再慢慢講解原理」的策略，非常有效地維持了學習的熱情。它讓我覺得，我正在學習一個「工具」，而不是在攻讀一門「學科」。這種實用主義的切入點，是我非常欣賞的。