Python機器學習與深度學習特訓班:看得懂也會做的AI人工智慧實戰 (電子書)

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文淵閣工作室
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具体描述

國內外最具代表性案例
兩大雲端應用、15項分類實例、9大專題實戰

  自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、
  物件自動標示、影像辦識真正實練!
  從資料收集整理、模型訓練調整,
  檢測修正到產出全面解秘!


  資料科學(Data Science)技術崛起後,人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實,人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭,如即時車牌影像辨識,以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。

  在資料科學領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底,運用Python進行實作,深入人工智慧技術,掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。

  程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖
  由類神經網路基礎到AI應用實戰
  訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證
  全面深入機器學習與深度學習領域技術核心

  ■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境,加碼體驗機器學習雲端平台Microsoft Azure與演算法平台Algorithmia。

  ■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念,涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。

  ■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容,實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。

  ■全面深入不同應用面向:印刷文字辨識、手寫文字識別、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部偵測、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號與年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…

  ■網羅國內外最具代表性案例:文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等,進行有系統而扎實的真正演練。

  ■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題:TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、face++、SQLite、SQLite Database Browser、Haar

  ■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學,加速學習效率。
好的,以下是一本与您提供的书名无关的图书简介: 《穿越北境:一場關於遺忘與重生的冰雪史詩》 作者: 艾琳·霍爾姆斯 (Elin Holmes) 類型: 史詩奇幻、文學冒險 頁數: 680 頁 ISBN: 978-1-987654-32-1 --- 書籍簡介: 在被稱為「永恆冰封之地」的極北大陸上,時間彷彿凝固在無盡的白雪之中。這裡的居民,被稱為「霜裔」,世代恪守著古老的預言,與嚴酷的自然力量共存,並對南方世界的一切充滿警惕與隔閡。然而,一場百年未見的「靜默之災」正在悄然降臨——冰層開始龜裂,古老的魔法能量源頭迅速衰竭,預示著整個文明即將迎來徹底的崩潰。 故事的主角,卡珊德拉·「凱拉」·凡斯,並非霜裔。她是一個從南方富庶的「陽光王國」流亡而來的失憶者。三年前,一場突如其來的暴風雪將她捲入這片蠻荒之地,她醒來時只記得自己的名字,以及指尖偶爾閃現的、無法解釋的元素控制能力。霜裔長老們對她充滿懷疑,將她視為帶來災難的異類。 凱拉在冰封的邊緣村落——「碎石鎮」中掙扎求生,依靠著替人修補魔法符文的微薄收入度日。她最大的敵人不僅是惡劣的氣候,更是自己腦海中不斷閃現的、碎片化的記憶:熾熱的火焰、金屬碰撞的聲音、以及一個模糊的、關於「鑰匙」的低語。她深信,只有找回完整的記憶,才能理解自己為何出現在此,以及如何阻止迫在眉睫的毀滅。 當靜默之災的影響擴大,連維持霜裔抵禦極寒的古老結界也開始動搖時,一位名叫洛恩的年輕獵人走進了凱拉的生活。洛恩是霜裔中最懷疑外來者的族人,但他發現凱拉身上展現的元素親和力,與傳說中能夠「調和」冰與火的「界線行者」的描述驚人地吻合。在共同面對一場突如其來的冰霜巨獸襲擊後,洛恩決定暫且放下偏見,與凱拉踏上了一條近乎絕望的旅程。 他們的目標是前往傳說中被冰雪掩埋了數千年的「天空之城」——亞斯加德的殘骸。據信,在那裡隱藏著關於冰封之地能量衰竭的真正原因,以及凱拉失憶的關鍵線索。 他們的旅程充滿了致命的考驗。他們必須穿越「低語冰川」,那裡充斥著被冰封的古代戰爭幽魂;他們要避開「暗影議會」的追捕,這是一個由試圖利用災難奪取權力的陰謀者組成的秘密組織;更危險的是,他們需要解讀由已故的古代智者留下的、用失傳的符文語言寫成的密碼。 隨著故事的深入,凱拉逐漸意識到,她的失憶並非意外,而是某種強大力量為了保護她或某個秘密而刻意為之。她發現自己對冰雪世界的理解,遠超一個普通流亡者應有的知識,而那些零碎的記憶,似乎指向一場遠古的、關於平衡與背叛的宏大戰爭。 在亞斯加德的最終對決中,凱拉不僅要面對試圖竊取冰雪核心力量的敵人,還要面對一個更為殘酷的真相:她自己,或許就是引發這場災難的「鑰匙」。她必須學會接納自己身為界線行者的真正力量,並在「遺忘」與「承擔」之間做出抉擇——是讓過去永遠沉睡,以換取當下的苟延殘喘;還是喚醒那段痛苦的記憶,以極大的代價來拯救一個從未真正接納過她的世界。 《穿越北境》是一部描寫韌性、身份認同與贖罪的史詩鉅作。它探討了在極端環境下,文明如何看待「他者」,以及個體如何面對自己無法逃避的命運。艾琳·霍爾姆斯以其細膩的筆觸,構建了一個既寒冷又充滿生命力的奇幻世界,讓讀者在領略北境的壯闊景色的同時,體驗一場關於記憶重塑的深刻旅程。本書適合喜愛《冰與火之歌》的史詩格局,以及《黃金羅盤》般對神秘力量探索的讀者。 --- 本書特色: 獨特的北境美學: 細膩描繪極光、冰川與永夜環境下,霜裔獨特的生存哲學與建築風格。 層層剝開的謎團: 敘事結構精巧,失憶主角的視角引導讀者與她一同揭開歷史真相。 複雜的人物關係: 主角與洛恩之間從猜忌到信任的關係發展,充滿張力與情感深度。 深度世界觀構建: 探討魔法能量系統的耗竭、古代文明的衰亡,以及宗教預言的真實性。

著者信息

作者簡介

文淵閣工作室


  一個致力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊,擅長用輕鬆詼諧的筆觸,深入淺出介紹難懂的 IT 技術,並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。

  我們不賣弄深奧的專有名辭,奮力堅持吸收新知的態度,誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴,讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。

  舉凡程式開發、文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作,都是我們專注的重點,而不同領域有各自專業的作者組成,以進行書籍的規劃與編寫。一直以來,感謝許多讀者與學校老師的支持,選定為自修用書或授課教材。衷心期待能盡我們的心力,幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙,用學習的成果在自己的領域裡發光發熱!

  我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享, 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。

  官方網站:www.e-happy.com.tw
  FB粉絲團:www.facebook.com/ehappytw

图书目录

01 打造最強環境:TensorFlow和Keras
1.1 人工智慧、機器學習和深度學習的關係
1.2 什麼是機器學習?
1.3 什麼是深度學習?
1.5 建置Python的開發環境
1.6 建置開發TenserFlow和Keras的虛擬環境
1.7 Python編輯器的使用
1.8 安裝GPU版的TensorFlow和Keras

02 機器學習起點:多層感知器(MLP)
2.1 認識多層感知器(MLP)
2.2 認識Mnist資料集
2.4 多層感知器實戰:Mnist手寫數字圖片辨識
2.5 模型儲存和載入
2.6 模型權重的儲存和載入
2.7 建立多個隱藏層

03 影像識別神器:卷積神經網路(CNN)
3.1 卷積神經網路(CNN)基本結構
3.2 卷積神經網路實戰:Mnist手寫數字圖片辨識
3.3 模型權重的儲存和載入

04 語言文字處理利器:循環神經網路(RNN)
4.1 循環神經網路(RNN)基本結構
4.2 循環神經網路實戰:Mnist手寫數字圖片辨識
4.3 模型權重的儲存和載入
4.4 長短期記憶(LSTM)

05 體驗機器學習雲端平台:Microsoft Azure
5.1 專題方向
5.2 電腦視覺資源
5.3 臉部辨識資源
5.4 文字語言翻譯資源

06 一探演算法雲端寶庫:Algorithmia
6.1 專題方向
6.2 認識Algorithmia平台
6.3 使用Algorithmia演算法

07 自然語言處理:文字雲與文章自動摘要
7.1 專題方向
7.2 Jieba模組
7.3 文字雲
7.4 文章自動摘要

08 語音辨識應用:YouTube影片加上字幕
8.1 專題方向
8.2 語音辨識
8.3 影片字幕製作

09 投資預測實證:股票走勢分析
9.1 專題方向
9.2 台灣股市資訊模組
9.3 股票分析
9.4 股票預測

10 最狂刷臉時代:臉部辨識登入系統
10.1 專題方向
10.2 face++網站及SQLite資料庫
10.3 本機版刷臉登入系統
10.4 雲端版刷臉登入系統

11 自動標示物件:用Haar特徵分類器擷取車牌
11.1 專題方向
11.2 準備訓練Haar特徵分類器資料
11.3 建立車牌號碼Haar特徵分類器模型
11.4 使用Haar特徵分類器模型

12 無所遁形術:即時車牌影像辨識
12.1 專題方向
12.2 車牌號碼機器學習訓練資料
12.3 建立車牌辨識系統

图书序言

  • ISBN:9789865021498
  • EISBN:9789865022181
  • 規格:普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:76.8MB

图书试读



  Google AlphaGo打敗了人類圍棋棋王,在短短二年的時間內,由業餘棋士的水平到世界冠軍,這是近年來最讓人震憾的科技新聞之一。人類一直以來的夢想是想要讓機器具備足夠的智慧為人類解決問題,帶來便利的生活。但AlphaGo的出現則是宣告了人工智慧是有超越人類智慧的可能,一時之間讓這個以往只能在科幻電影中出現的情節變成許多人熱議的話題。

  人工智慧(Artificial Intelligence)其實早就悄悄地對人類生活帶來全面的影響,而且就在你我身邊:自動駕駛、臉部辨識、智能助理、語音翻譯、物聯網路…等,人工智慧的應用風起雲湧,影響了交通、教育、資安、創作、醫療、商業等眾多領域。隨著數據收集越來越多,硬體運算能力越來越快,隨著新的技術與演算法的突破,也讓相關的資訊不斷的出現在你我的生活中。

  Python是目前實作機器學習和深度學習最熱門的程式語言,不僅套件豐富,開發社群和使用企業眾多,而且能快速地應用到實際的生活與產品之中。但機器學習和深度學習本來就不是簡單的課題,學習者常會在讀完理論後只覺得好像蒙在雲裡霧裡,面對數學公式與理論架構不知如何下手,更遑論要實作專題,產出作品。

  本書針對機器學習與深度學習領域中最容易上手的方向進行規劃,除了讓學習者能快速感受到機器學習與深度學習威力的雲端應用,也根據許多熱門的主題進行深入的教學,如自然語言分析、文字識別、語音轉換、資訊分析預測、物件自動標示、影像辦識等,其中幾個大型專題更是帶領讀者經歷由徒手資料收集準備、模型訓練調整、資訊檢測修正,一直到最後結果產出的完整流程。

  我們希望能以觀念和實作並進,拿掉學習的遮罩與盲點,由淺入深地帶領大家領略人工智慧中的關鍵技術:機器學習和深度學習。不要再漫無目的,沒有系統的吸收資訊,跟著我們感受這趟神奇之旅吧!

用户评价

评分

說到閱讀體驗,電子書的目錄結構設計,其實是影響我決定是否深入閱讀的關鍵要素。這本書的目錄我仔細看了一下,感覺編排上似乎有點過於傳統,更像教科書的章節劃分,而不是強調「實戰」或「專案導向」的結構。在現今的學習環境中,很多讀者更偏好從具體的應用場景切入,例如「如何用深度學習處理影像辨識問題」或是「自然語言處理的最新模型應用」。如果目錄只是按照理論——從線性迴歸、決策樹到類神經網路的順序推進,雖然邏輯上無懈可擊,但對於已經有一定基礎,想快速掌握特定技能的學習者來說,跳躍性學習的效率就會比較低。我比較期待看到一些醒目的章節標題,能直接點出它解決了什麼實際的痛點,而不是那種學術味太重的標題。畢竟,我們買書是為了「解決問題」,而不是為了「了解理論的歷史脈絡」。

评分

最後,語言風格和術語的在地化處理,對台灣讀者來說非常重要。雖然很多技術術語都使用英文縮寫,但書中對於一些較為複雜的統計學或線性代數概念的解釋,如果能用更貼近台灣工程師習慣的表達方式來闡述,會讓吸收過程更加順暢。我接觸過一些翻譯或本土化的書籍,雖然內容正確,但敘述方式顯得生硬或過度學術化,反而造成理解上的隔閡。我希望這本書在講解複雜的模型時,能像一位經驗豐富的老師在課堂上,用生動的比喻和實際生活的例子來引導我們進入狀況,而不是直接丟出冰冷的公式。畢竟,AI這門學問本身就有一定的抽象性,若能結合親切的教學語氣,將理論與實務之間的橋樑搭得更穩固,那這本書的價值就會大大提升。

评分

從書名來看,「特訓班」這個詞彙通常意味著密集的訓練和高強度的練習,這讓我對內容的深度抱持著一定的期望。然而,書籍的篇幅和整體厚度(假設為實體書換算)給我的直觀感受,並沒有透露出「特訓」的重量感。機器學習和深度學習的領域非常廣泛,要能在有限的篇幅內涵蓋到「看得懂」的程度,同時又要「會做」的實戰,這中間的取捨非常考驗作者的功力。我有點擔心,為了讓內容能被新手吸收,會不會犧牲了對進階主題如生成對抗網路(GANs)或是更複雜的Transformer架構的探討深度。如果只是淺嚐輒止地介紹這些熱門技術,那可能就失去了「特訓」的價值,變成一本優秀的入門書,但離「特訓」的目標還有段距離。這需要作者在理論深度和實作廣度之間找到一個近乎完美的平衡點。

评分

這本電子書的封面設計,坦白說,第一眼看到的時候,那個排版和選色就讓我覺得有點「復古」。你知道嗎,就是那種早期電腦書籍會有的配色風格,雖然不能說它不好,但對於現在追求極簡和現代感的讀者來說,可能稍微少了點吸引力。我當時在想,內容會不會也停留在比較基礎的階段呢?畢竟現在AI領域的發展速度快到讓人眼花撩亂,如果書籍的範例和演算法沒有跟上最新的趨勢,光靠設計感可能很難抓住年輕一代工程師的目光。不過,電子書的優點就是方便攜帶,隨時都能掏出來翻閱,這點倒是很加分。我希望裡面的實作章節,不只是單純地貼程式碼,而是能真正解釋每個函式庫背後的數學邏輯,畢竟機器學習的基礎紮實度,決定了未來能走多遠。如果只是複製貼上就能跑出結果,那跟單純做個「程式碼組合匠」有什麼兩樣呢?期待它能在視覺風格的樸實底下,蘊藏著深厚的學術內涵。

评分

過去幾年我接觸了不少強調「人工智慧實戰」的書籍,它們的共同挑戰都是如何處理環境依賴性的問題。特別是當涉及特定的Python版本、函式庫版本(例如TensorFlow或PyTorch的API變動),這些實戰範例很容易隨著時間流逝而「過期」。這本書如果只是單純提供程式碼,而沒有在書中明確標註或提供資源連結,說明這些程式碼是針對哪個特定版本的環境所優化,那麼讀者在實際操作時,花費在解決環境配置錯誤上的時間,可能會遠遠超過學習演算法本身的時間。一個真正的「實戰」教材,應該要考慮到技術棧的易變性,它需要提供一個穩健的基礎,讓讀者即便環境稍有不同,也能順利運行出預期的結果。這方面的細節處理,往往是評斷一本實戰書好壞的關鍵指標。

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