人工智慧大現場實用篇－35天從入門到完成專案 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黃義軒

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深入探討 AI 領域的前沿應用與理論基礎 這套書系旨在為讀者提供一個全面、深入且具備實用價值的知識體系，涵蓋人工智慧（AI）從核心理論到尖端應用的廣泛範疇。我們的目標讀者群體包括但不限於：希望系統學習機器學習和深度學習原理的工程師、尋求將 AI 技術整合至現有業務流程的決策者，以及對 AI 倫理與未來趨勢感興趣的研究人員。 本書系內容的編排遵循「理論紮實、實踐導向」的原則，力求在抽象的數學模型和具體的工程實現之間搭建堅實的橋樑。我們將深入探討當前 AI 領域最受關注的幾個關鍵板塊。 第一部分：機器學習的數學基石與核心演算法 本部分著重於為讀者奠定堅實的理論基礎。我們不只是介紹演算法的應用，更會剖析其背後的數學邏輯與統計學原理。 數據預處理與特徵工程的藝術： 成功的機器學習專案，往往始於優質的數據。本章節將詳盡介紹如何處理缺失值、異常值，以及進行標準化、正規化等關鍵步驟。特徵工程的章節將側重於如何從原始數據中提取具有高辨識度的資訊，包括降維技術如主成分分析（PCA）的細緻解說，以及如何利用領域知識構建更具解釋力的特徵集。 監督式學習的深入解析： 我們將從基礎的線性回歸與邏輯斯迴歸出發，逐步推進到決策樹的構建與剪枝策略。對於集成學習方法，如隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM），我們將提供其在不同數據集上性能差異的對比分析，並探討 XGBoost、LightGBM 等現代高效能模型的內部機制。SVC（支持向量機）的核函數技巧及其在高維空間中的應用，也將得到詳細的闡述。 非監督式學習與模式識別： 聚類分析是理解數據內部結構的關鍵工具。本部分將詳細介紹 K-Means 的優缺點，並對基於密度的 DBSCAN 和基於層次的層次聚類進行深入比較。在降維方面，除了 PCA，我們還會探討非線性降維技術，如 t-SNE 在數據可視化中的應用，以及它們在特徵提取中的潛在價值。 模型評估與選擇的嚴謹性： 僅僅訓練出模型是不夠的，如何客觀地衡量模型的效能至關重要。本章將聚焦於交叉驗證（Cross-Validation）的各種策略（K-Fold, Stratified K-Fold），以及多樣化的評估指標，例如精確率、召回率、F1-Score、ROC 曲線與 AUC 值。我們將討論如何識別和應對過度擬合（Overfitting）與欠擬合（Underfitting）問題，並介紹正則化技術（L1 和 L2）在約束模型複雜度上的作用。 第二部分：深度學習的架構與前沿模型 深度學習是當前 AI 革命的核心驅動力。本部分將從神經網路的基本單元出發，構建讀者對複雜深度學習模型的直觀理解。 基礎神經網路與優化策略： 我們將詳細解析神經元的工作原理，激活函數的選擇對模型非線性能力的影響，以及反向傳播（Backpropagation）演算法的精確數學推導。優化器部分，將涵蓋從標準隨機梯度下降（SGD）到更先進的 Adam、RMSprop 等自適應學習率方法的演進，並探討學習率調度（Learning Rate Scheduling）在穩定訓練過程中的重要性。 卷積神經網路（CNN）的視覺革命： CNN 專門用於處理網格狀數據，特別是圖像。本章將深入剖析卷積層、池化層和全連接層的設計理念。我們將系統性地介紹經典的 CNN 架構，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（殘差網路）以及 Inception 網路，並討論批歸一化（Batch Normalization）如何解決深度網路中的內部協變偏移問題。對於圖像分割，U-Net 和 Mask R-CNN 的架構細節將被詳盡解析。 遞歸神經網路（RNN）與序列處理： 處理時間序列或文本等序列數據，RNN 扮演著核心角色。我們將探討標準 RNN 的梯度消失/爆炸問題，並重點講解長短期記憶網路（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構和門控機制，使其能夠有效捕捉長距離依賴關係。此外，Attention 機制在提升序列模型效能上的突破性貢獻，也將作為過渡至 Transformer 架構的關鍵點進行介紹。 Transformer 架構與自然語言處理（NLP）的飛躍： Transformer 架構及其核心的自注意力機制，徹底改變了 NLP 領域。本部分將徹底解析 Self-Attention 的運算過程，並詳述 Encoder-Decoder 結構。BERT、GPT 等基於 Transformer 的預訓練語言模型（PLMs）的預訓練任務（如 Masked Language Modeling 和 Next Sentence Prediction）將被詳細解構，幫助讀者理解這些模型是如何學習到豐富的語言知識的。 第三部分：實戰應用、部署與倫理考量 知識的價值在於應用。本部分將聚焦於如何將訓練好的模型投入實際生產環境，並嚴肅探討 AI 技術帶來的社會責任。 模型部署與 MLOps 實踐： 從 Jupyter Notebook 到生產環境，中間的鴻溝需要專業的 MLOps 流程來彌補。本章節將介紹模型序列化（如 Pickle 或 ONNX 格式），容器化技術（Docker）在環境隔離中的應用，以及使用 TensorFlow Serving 或 TorchServe 進行高效能模型服務的架構設計。我們將探討模型監控的必要性，包括數據漂移（Data Drift）和模型性能下降的即時警報機制。 強化學習：決策制定與控制系統： 強化學習（RL）是訓練智能體在複雜環境中做出決策的學科。本部分將介紹馬爾可夫決策過程（MDP）的基礎，策略梯度方法（Policy Gradients），以及基於值的算法如 Q-Learning 和深度 Q 網路（DQN）。對於需要連續動作空間的場景，Actor-Critic 方法（如 A2C/A3C 和 PPO）的原理和實施細節將被納入討論。 AI 的可解釋性（XAI）與倫理挑戰： 隨著 AI 系統權重的增加，理解其決策過程變得至關重要。本章將介紹多種 XAI 工具，包括局部可解釋模型（LIME）和 SHAP 值，用以揭示複雜模型決策背後的特徵貢獻。更重要的是，我們將探討 AI 系統中固有的偏見（Bias）問題，包括數據集偏見和算法偏見的來源，並討論如何在模型設計和部署階段採取措施，以實現更公平、透明和負責任的 AI 應用。 總結而言，本套書系旨在提供的不僅是技術手冊，更是一個思維框架，引導讀者掌握從理論推導、模型選擇、訓練優化到最終部署的全流程能力，並以批判性的視角審視 AI 技術的社會影響。讀者將能夠建立起一套全面、深入且實用的 AI 知識體系。