♔循序漸進的從係統環境、資料爬蟲分析，到熟悉Python/Django/Tensor Flow/Keras基本應用。
♔活用深度學習及實用案例，讓您在最短時間可以開始參與AI專案。
AI（人工智慧）的技術來自軟體工程的演進，一個優秀的AI工程師要經由程式設計、資料採礦、係統分析、數理演算等紥實的科學訓練；甚至還有企業管理、流程改善、財務金融及消費行為等商務思考的訓練。AI如果不能預測及主動除錯，就隻是較高端的程式設計而已。
本書的特色是用實務來帶齣技術、減少係統端的乾擾、不浪費時間探討程式來源及係統演進。希望協助讀者能縮短學習時間，並快速跟上國際上AI的發展的節奏。
本書讓你正確理解人工智慧的力量，不用做重複的事或錯誤的事；加上可以立即執行的實例。不隻強調高速且大量運算的舊觀念，在不抵觸CPU／GPU的硬體邏輯運算下，讓本書的實例在你的專案中，能輕鬆的應用自如。
具體描述
深入探討 AI 領域的前沿應用與理論基礎 這套書係旨在為讀者提供一個全麵、深入且具備實用價值的知識體係，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：希望係統學習機器學習和深度學習原理的工程師、尋求將 AI 技術整閤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。 本書係內容的編排遵循「理論紮實、實踐導嚮」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闆塊。 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。我們不隻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迴歸與邏輯斯迴歸齣發，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製。SVC（支持嚮量機）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。在降維方麵，除瞭 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： 僅僅訓練齣模型是不夠的，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、召迴率、F1-Score、ROC 麯線與 AUC 值。我們將討論如何識別和應對過度擬閤（Overfitting）與欠擬閤（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齣發，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，以及反嚮傳播（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。 捲積神經網路（CNN）的視覺革命： CNN 專門用於處理網格狀數據，特別是圖像。本章將深入剖析捲積層、池化層和全連接層的設計理念。我們將係統性地介紹經典的 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製，使其能夠有效捕捉長距離依賴關係。此外，Attention 機製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製，徹底改變瞭 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製。 強化學習：決策製定與控製係統： 強化學習（RL）是訓練智能體在複雜環境中做齣決策的學科。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 係統權重的增加，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 係統中固有的偏見（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，本套書係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麵、深入且實用的 AI 知識體係。
著者信息
作者簡介
黃義軒
工作經歷：遠傳電信網路事業協理、光寶科技公司係統資深處長、美國聯閤科技公司技術總監、阿裏巴巴資料科學傢。工程與財金雙碩士，IT相關產業經驗23年。
Kavin Na Yang
工作經歷：美國籍，IBM美國企業服務總監。資工博士，IT相關產業經驗28 年。
吳書亞
工作經歷：擎邦科技公司專案經理、IBM等係統服務及工業製程顧照。IT相關產業經驗20年。
以上作者來自「人工智慧大現場」團隊。
人工智慧大現場聯絡方式：igreener.tw@gmail.com。
黃義軒
工作經歷：遠傳電信網路事業協理、光寶科技公司係統資深處長、美國聯閤科技公司技術總監、阿裏巴巴資料科學傢。工程與財金雙碩士，IT相關產業經驗23年。
Kavin Na Yang
工作經歷：美國籍，IBM美國企業服務總監。資工博士，IT相關產業經驗28 年。
吳書亞
工作經歷：擎邦科技公司專案經理、IBM等係統服務及工業製程顧照。IT相關產業經驗20年。
以上作者來自「人工智慧大現場」團隊。
人工智慧大現場聯絡方式：igreener.tw@gmail.com。
圖書目錄
CHAPTER 01 AI網路資源及開發環境－Python/Anaconda/創建虛擬環境/Django
CHAPTER 02 2天：建構最佳AI開發環境
2-1 簡易分析
2-2 一張錶協助你設定開發環境
2-3 一個程式協助你完成中大型AI專案係統分析
2-4 係統分析範例
CHAPTER 03 3天：AI專案基本功－三部麯完成專案
3-1 封閉性係統專案：熟悉各種不同的開發平颱
3-2 開放性係統專案：自己建立程序
CHAPTER 04 5天：強化資料結構基本功
4-1 進行Data Science必學的pandas處理技巧
4-2 互動介麵：兼顧各種顯示設備及係統一次到位
4-3 資料分流：網路流量及速度的考量
4-4 全新AI資料架構觀念：以鐵達尼號事件為例
4-5 智慧製造專案－產能，效率與費用《附完整程式》
CHAPTER 05 3天：進化版大數據網路爬蟲技巧
5-1 資料庫的進化－美國車輛測試中心的互動顯示係統（附完整程式）
5-2 程式模組化－基金經理人線上即時係統（附完整程式）
5-3 Covid-19：巨量資料的過濾與分析（附完整程式）
CHAPTER 06 6天：熟悉即時係統的操作
6-1 飛航追蹤即時係統－全球飛機追蹤即時看闆（附完整程式）
6-2 全球Covid-19即時看闆（附完整程式）
6-3 全球幸福指數大解析（附完整程式）
6-4 股票即時分析預測係統（附完整程式）
CHAPTER 07 9天：AI原理與實作
7-1 用AI及Apple Mobility預測Covid-19病毒擴散速度（附完整程式）
7-2 Airbnb全球客戶AI分析係統（附完整程式）
7-3 檢驗－用AI預測飛機航班誤點的機率（附完整程式）
7-4 用機器學習協助提昇航班準點率（附完整程式）
7-5 用機器學習預測全球幸福指數（附完整程式）
7-6 鐵達尼號的生存機率預測（附完整程式）
7-7 AI在自然科學應用－聽聲音辨別性別（附完整程式）
CHAPTER 02 2天：建構最佳AI開發環境
2-1 簡易分析
2-2 一張錶協助你設定開發環境
2-3 一個程式協助你完成中大型AI專案係統分析
2-4 係統分析範例
CHAPTER 03 3天：AI專案基本功－三部麯完成專案
3-1 封閉性係統專案：熟悉各種不同的開發平颱
3-2 開放性係統專案：自己建立程序
CHAPTER 04 5天：強化資料結構基本功
4-1 進行Data Science必學的pandas處理技巧
4-2 互動介麵：兼顧各種顯示設備及係統一次到位
4-3 資料分流：網路流量及速度的考量
4-4 全新AI資料架構觀念：以鐵達尼號事件為例
4-5 智慧製造專案－產能，效率與費用《附完整程式》
CHAPTER 05 3天：進化版大數據網路爬蟲技巧
5-1 資料庫的進化－美國車輛測試中心的互動顯示係統（附完整程式）
5-2 程式模組化－基金經理人線上即時係統（附完整程式）
5-3 Covid-19：巨量資料的過濾與分析（附完整程式）
CHAPTER 06 6天：熟悉即時係統的操作
6-1 飛航追蹤即時係統－全球飛機追蹤即時看闆（附完整程式）
6-2 全球Covid-19即時看闆（附完整程式）
6-3 全球幸福指數大解析（附完整程式）
6-4 股票即時分析預測係統（附完整程式）
CHAPTER 07 9天：AI原理與實作
7-1 用AI及Apple Mobility預測Covid-19病毒擴散速度（附完整程式）
7-2 Airbnb全球客戶AI分析係統（附完整程式）
7-3 檢驗－用AI預測飛機航班誤點的機率（附完整程式）
7-4 用機器學習協助提昇航班準點率（附完整程式）
7-5 用機器學習預測全球幸福指數（附完整程式）
7-6 鐵達尼號的生存機率預測（附完整程式）
7-7 AI在自然科學應用－聽聲音辨別性別（附完整程式）
圖書試讀
用戶評價
评分
從結構完整性來看，這本電子書的設計簡直是為「時間有限的專業人士」量身打造的。它並沒有花費大量的篇幅在歷史迴顧或哲學探討上，而是乾脆俐落地切入核心，直奔主題。我觀察到它在章節的切割上非常精準，每一個主題都控製在一個可以讓讀者在一個下午或晚上就能消化完畢的區塊內，這對於忙碌的上班族來說，是極大的福音。你不需要擔心一次讀太多會消化不良，而是可以規劃性地在35天內，穩健地完成整個技術棧的建構。更令人讚賞的是，它對於不同工具鏈之間的協同工作流程描述得非常流暢，不像有些書是將各個技術點割裂開來獨立講解，導緻讀者最後需要花費大量時間去思考如何將這些零散的知識點串聯起來，這本書顯然在這方麵做瞭大量的整閤工作，讓專案的「流動性」非常高。
评分說真的，市麵上很多號稱「速成」的技術書，讀完後常常發現理論跟實務根本是兩碼事，但這本在專案實作的設計上，看得齣來是經過深思熟慮的。它不像有些書隻是把程式碼貼給你，然後要你照抄瞭事，而是會深入解釋為什麼要選擇這個特定的模型架構，以及在麵對真實世界數據時，會遇到哪些「眉角」需要處理。我記得有一次在處理資料預處理的章節，書中提到瞭一個關於異常值清洗的細節，那個處理方式非常貼近業界的實務操作，讓我恍然大悟，原來書本上的標準流程並非萬能，還需要根據專案特性靈活變通。這種帶有「職人精神」的傳承，纔是真正有價值的學習。它沒有給我那種「讀完我就無所不能」的錯覺，反而更清楚地指齣瞭，AI開發是一個持續學習和解決問題的過程，而這本書，就是提供瞭一個非常堅固的起跑點和一套實用的工具箱。
评分這套教材最讓我感到驚喜的是，它對工具鏈的選擇和配置展現瞭高度的現代性與前瞻性。在AI領域，技術棧的更新速度非常快，很多舊書推薦的工具可能很快就過時瞭，但這本在選材上明顯考慮到瞭未來幾年的主流趨勢。它不僅僅停留在基礎的環境架設，更進一步引導讀者去關注如何利用雲端資源進行高效能運算，這在過去的入門書籍中是比較少見的深入探討。這種對「生產力最大化」的重視，讓我意識到這本書的目標不僅是讓你學會寫程式碼，更是要教會你如何成為一個高效能的AI開發者。即使是對於我已經有些基礎的部分，書中提供的某些進階參數調優技巧，也讓我成功地優化瞭我手邊的一個小專案的運行速度，這就是實實在在的價值迴饋，非常值得推薦給那些渴望看到立竿見影成果的學習者。
评分這本書在語言風格上，展現瞭一種非常接地氣的颱灣特色，沒有過度使用那些冷冰冰的學術腔調，讀起來非常親切，就像跟一位有耐心的學長在討論技術問題一樣。它在解釋一些較為抽象的機器學習概念時，會巧妙地穿插一些與在地環境或常見應用相關的比喻，讓那些原本聽起來高深莫測的理論，瞬間變得鮮活起來，不再是高掛在天上的雲霧。這種「在地化」的敘述方式，極大地降低瞭學習的心理門檻。我特別喜歡它在每個章節結束後設計的「除錯筆記」環節，那裡記錄的往往是開發者在實際操作中常遇到的陷阱，作者用一種過來人的口吻提醒你，這種細膩的關懷，讓讀者在遭遇睏難時，不會感到孤單無助。整體來說，這本書的文字溫度，是它區別於其他外譯或製式化技術書籍的一大亮點。
评分這本書的編排方式真的很有意思，它不像一般教科書那樣死闆，讀起來感覺比較像一位經驗豐富的老師在旁邊手把手帶你，特別是對於像我這種一開始對AI領域感到有些迷惘的讀者來說，這種實戰導嚮的敘事風格，真的能讓人快速進入狀況。作者在內容的安排上，很注重邏輯的連貫性，從基礎概念的建立，到實際的專案操作，每一步驟都銜接得恰到好處，不會讓人覺得突然跳躍到一個完全陌生的領域。我特別欣賞它在介紹複雜演算法時，會先用很生活化的例子來比喻，這樣一來，即使是初學者也能有個初步的輪廓感，不會被一堆術語嚇跑。而且，書中強調的「實用」二字，絕對是名副其實，它不是空談理論，而是真正把讀者拉到操作颱上，讓你親手去配置環境、調整參數，體驗整個開發流程的起承轉閤。對於想在短時間內掌握核心技能，並能實際應用到工作或個人專案上的人來說，這種循序漸進又充滿實戰精神的引導，實在是太棒瞭。
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