Python機器學習與深度學習特訓班(第二版):看得懂也會做的AI人工智慧實戰 (電子書)

Python機器學習與深度學習特訓班(第二版):看得懂也會做的AI人工智慧實戰 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

文淵閣工作室
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具體描述

國內外最具代錶性案例,9大專題實戰、15個分類實例 
Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用,人臉辨識、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,檢測修正到產齣全麵解秘! 
 
  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齣現在我們生活周遭,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。 
 
  在人工智慧領域中最重要也最適閤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 
  全麵深入機器學習與深度學習技術核心 
 
  ■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。 
   
  ■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念,涵蓋多層感知器(MLP)、捲積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 
 
  ■整閤最夯的人工智慧雲端開發平颱:Google Colab,應用雲端提供的充沛資源,全麵提升運算效能。 
 
  ■加碼最新的機器學習雲端應用平颱:Microsoft Azure,連結功能強大、方嚮多元的Web API,豐富專業應用領域。 
 
  ■顛覆隻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、檢測修正到結果產齣的最完整機器學習實戰流程。 
 
  ■全麵深入不同應用麵嚮: 
  印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、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、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測… 
 
  ■網羅國內外最具代錶性案例: 
  手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入係統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等,進行有係統而紮實的真正演練。 
 
  ■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、Colab、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、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。 
 
  超值學習資源:120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫:Algorithmia教學PDF 
 
感謝讀者好評
 
  “很棒的書,我完全沒有深度學習和機器學習的任何知識,隻有Python的基礎知識,也覺得書中的說明很快就讓我瞭解瞭。” --abedul 
 
  “此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現,可以幫助我們快速瞭解深度學習的核心概念,讓學習門檻降低許多,而且還提供瞭很多實用的實作範例,是一本入門深度學習的好書…” --Victor
好的,以下是為您構思的一份圖書簡介,內容不涉及您提供的書名信息,力求詳盡且具有專業性: --- 《尖端計算機視覺與圖像處理:從基礎理論到前沿應用》 書籍簡介 在當代信息爆炸的時代,計算機視覺(Computer Vision, CV)已不再是科幻小說中的情節,而是滲透到工業製造、醫療診斷、自動駕駛乃至日常生活方方麵麵的核心技術。本著作《尖端計算機視覺與圖像處理:從基礎理論到前沿應用》旨在為廣大工程師、研究人員及高級學生提供一套全麵、深入且極具實戰價值的知識體係。本書不僅梳理瞭圖像處理和傳統計算機視覺的經典算法,更著重探討瞭基於深度學習的現代視覺係統構建流程與優化策略。 全書結構嚴謹,涵蓋瞭從底層像素操作到高層語義理解的完整鏈條,力求在理論深度與工程實用性之間取得完美平衡。 第一部分:圖像基礎與經典處理技術 本部分是構建所有複雜視覺應用的基石。我們首先從數字圖像的本質齣發,詳盡解析圖像採集、量化、色彩空間理論(如RGB、HSV、Lab空間的相互轉換及特性分析)。 隨後,我們深入探討瞭圖像增強與復原技術。這包括瞭在頻域和空域進行的濾波操作:如拉普拉斯算子、高斯模糊、非局部均值濾波(Non-Local Means)在去除噪聲和保持邊緣細節方麵的性能對比。對於更進階的圖像復原,我們將詳細介紹基於反捲積的逆濾波、維納濾波(Wiener Filter)在特定噪聲模型下的應用,以及傳統的運動模糊校正技術。 在圖像特徵工程方麵,本書投入瞭大量的篇幅介紹如何從圖像中提取結構化的信息。從最基礎的角點檢測(Harris角點)、邊緣檢測(Canny算法的詳盡剖析),到後來影響深遠的局部描述符,如SIFT(尺度不變特徵變換)和SURF(加速穩健特徵),我們不僅講解瞭它們的數學原理,更比較瞭它們在尺度變化、鏇轉變換下的魯棒性差異,並結閤實際案例展示瞭如何利用這些特徵進行圖像配準(Registration)與立體視覺中的基礎匹配。 第二部分:傳統幾何與三維重建 計算機視覺的核心挑戰之一是如何從二維圖像中推斷齣真實世界的三維信息。本部分集中於幾何學基礎。 我們詳盡闡述瞭相機模型,從理想的針孔模型到更貼近現實的光學畸變模型,並提供瞭精確的內參和外參標定方法(如張正友標定法)。 緊接著,本書深入探討瞭立體視覺的核心問題——視差計算。這包括瞭經典的塊匹配算法、半全局優化(Semi-Global Matching, SGM)的機製,以及如何處理遮擋和紋理稀疏區域的挑戰。對於無需標定或希望提高計算效率的場景,我們還專門設置瞭一章介紹單目深度估計的經典幾何約束方法,如光流法在運動結構恢復(Structure from Motion, SfM)中的應用。 此外,本書覆蓋瞭多視圖幾何的關鍵概念,如對極約束(Epipolar Geometry)、基本矩陣(Fundamental Matrix)和本質矩陣(Essential Matrix)的估算與驗證,為後續的雷射掃描與三維建模技術打下堅實的理論基礎。 第三部分:深度學習在視覺領域的突破 隨著捲積神經網絡(CNN)的崛起,計算機視覺領域發生瞭範式轉移。本部分是本書的前沿核心,聚焦於如何利用深度學習解決複雜的視覺任務。 首先,我們係統性地迴顧瞭經典CNN架構,包括AlexNet、VGG、ResNet的創新點及其對模型深度的影響。隨後,我們深入剖析瞭模型優化與效率提升的技術,如批歸一化(Batch Normalization)、殘差連接、空洞捲積(Dilated Convolution)的原理與實施細節。 在核心任務的深度學習解決方案上,本書分門別類進行瞭深入講解: 1. 圖像分類與識別: 從標準的Softmax分類器到基於度量學習(Metric Learning)的行人重識別(Re-ID)方法。 2. 目標檢測(Object Detection): 詳細對比瞭兩階段方法(如R-CNN傢族,特別是Faster R-CNN的RPN機製)與一階段方法(如YOLO係列和SSD)的精度與速度權衡,並探討瞭Anchor-free檢測器的最新發展。 3. 語義分割與實例分割(Segmentation): 解釋瞭FCN、U-Net在醫學影像中的成功,並闡釋瞭Mask R-CNN如何將目標檢測與像素級分類任務結閤。 第四部分:前沿與專業應用實戰 本部分著眼於當前研究熱點與高階應用場景,確保讀者具備將理論轉化為實際工業解決方案的能力。 我們探討瞭Transformer架構在視覺領域的應用,特別是Vision Transformer (ViT) 如何挑戰傳統CNN的地位,以及如何利用自注意力機製處理全局上下文信息。 在生成模型方麵,本書涵蓋瞭生成對抗網絡(GANs)的基本架構(如DCGAN, CycleGAN),並討論瞭它們在圖像到圖像翻譯、超分辨率重建中的實際部署。 最後,我們專門設立章節討論模型部署與邊緣計算。這包括模型剪枝(Pruning)、量化(Quantization)技術,以及如何使用TensorRT、OpenVINO等框架優化模型推理速度,實現低延遲的實時係統。 本書的特色在於,每章節的理論講解後都配有基於Python與主流深度學習框架(如PyTorch或TensorFlow)的代碼範例。這些範例不僅是概念的複現,更是可直接用於修改和測試的獨立模塊,引導讀者真正做到“看得懂、做得到”。 無論您是希望深入理解圖像底層運算,還是期望掌握最前沿的深度視覺模型構建能力,本書都將是您不可或缺的技術寶典。 ---

著者信息

作者簡介
 
文淵閣工作室
 
  一個緻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,深入淺齣介紹難懂的 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

圖書目錄

01 打造開發環境: 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? 
1.4 TensorFlow與Keras 
1.5 建置Anaconda開發環境 
1.6 TensorFlow及Keras安裝 
1.7 設定TensorFlow的GPU支援 

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 
2.3 多層感知器模型資料預處理 
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:捲積神經網路(CNN) 
3.1 捲積神經網路(CNN)基本結構 
3.2 認識Kaggle Cats and Dogs Dataset資料集 
3.3 捲積神經網路實戰:圖片辨識 
3.4 模型權重的儲存和載入 

04 自然語言處理利器:循環神經網路(RNN) 
4.1 循環神經網路(RNN)基本結構 
4.2 認識外幣匯率查詢資料集 
4.3 循環神經網路外幣匯率預測 
4.4 模型權重的儲存和載入 
4.5 長短期記憶(LSTM) 

05 機器學習雲端開發工具:Google Colab 
5.1 Colab:功能強大的虛擬機器 
5.2 在Colab中進行機器學習 

06 體驗機器學習雲端平颱:Microsoft Azure 
6.1 專題方嚮 
6.2 電腦視覺資源 
6.3 臉部辨識資源 
6.4 文字語言翻譯資源 

07 臉部辨識登入係統:Azure臉部辨識應用 
7.1 專題方嚮 
7.2 Azure臉部客戶端程式庫 
7.3 刷臉登入係統 

08 自然語言處理:文字雲與文章自動摘要 
8.1 專題方嚮 
8.2 Jieba模組 
8.3 文字雲 
8.4 文章自動摘要 

09 語音辨識應用:YouTube影片加上字幕
9.1 專題方嚮 
9.2 語音辨識 
9.3 影片字幕製作 

10 投資預測實證:股票走勢分析 
10.1 專題方嚮 
10.2 颱灣股市資訊模組 
10.3 股票分析 
10.4 股票預測 

11 自動標示物件:用Haar特徵分類器擷取車牌 
11.1 專題方嚮 
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 專題方嚮 
12.2 車牌號碼機器學習訓練資料 
12.3 建立車牌辨識係統

圖書序言

  • ISBN:9789865026783
  • EISBN:9789865029470
  • 規格:普通級 / 再版
  • 齣版地:颱灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平闆
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:67.4MB

圖書試讀

 
  Google AlphaGo打敗瞭人類圍棋棋王,在短短幾年的時間內,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的齣現則是宣告瞭人工智慧是有超越人類智慧的可能,一時之間讓這個以往隻能在科幻電影中齣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麵的影響,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,影響瞭交通、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齣現在你我的生活中。 
 
  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隻覺得好像濛在雲裡霧裡,麵對數學公式與理論架構不知如何下手,更遑論要實作專題,產齣作品。 
 
  本書針對機器學習與深度學習領域中最容易上手的方嚮進行規劃,除瞭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,一直到最後結果產齣的完整流程。 
 
  我們希望能以觀念和實作並進,拿掉學習的遮罩與盲點,由淺入深地帶領大傢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,沒有係統的吸收資訊,跟著我們感受這趟神奇之旅吧!

用戶評價

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我一直覺得,學習 AI 不僅是學程式碼,更是一種思維模式的建立。當我們麵對一個商業問題時,能否迅速地將其轉化為一個「可以被機器學習解決」的數學模型,這纔是高階人纔的標誌。因此,這本「特訓班」若能提供的不隻是技術細節,更重要的是「解題思路」,那纔真正稱得上是「看得懂也會做」。我希望書中能強調如何評估模型的優劣,例如理解精確率(Precision)、召迴率(Recall)、F1-Score 等不同指標在不同業務場景下的適用性,因為在颱灣的許多應用場景中,可能追求的是低誤報率(高 Precision)而非最高的準確率。如果書本能用通俗易懂的方式,將這些專業的評估標準融入實戰演練中,讓讀者真正理解「模型的好壞」取決於「解決瞭什麼問題」,那麼這本書的價值就無法用價格來衡量瞭。

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這本關於機器學習和深度學習的書籍,光看書名就讓人感到熱血沸騰,「特訓班」這個詞彙聽起來就充滿瞭實戰與紮實的訓練感,對於像我這樣在科技業摸爬滾打,想要真正把 AI 技術落地到工作場景的人來說,這種強調「看得懂、也會做」的書簡直是救贖。我特別欣賞那種不隻是停留在理論層麵,而是真正教你如何動手實作的書籍,因為在颱灣這個步調很快的產業環境裡,光會背公式是沒用的,能夠快速將學到的知識轉化為解決問題的方案纔是王道。所以,我期望這本書能夠提供清晰的程式碼範例,最好是能搭配一些常見的產業案例,例如在金融科技(FinTech)或是物聯網(IoT)中如何應用這些模型,讓我能帶著這些「武器」直接上戰場。一個好的教材,應該是要能讓你讀完後,自信滿滿地跟同事說:「這個問題,我用這個模型可以解決。」而不是讀完後一頭霧水,不知道從何開始建立第一個模型。

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過去我嘗試學習機器學習時,最大的挫摺感來源於理論與實務的脫節,書上講得天花亂墜,一到自己上手就發現數據清理佔瞭 80% 的時間,而模型訓練隻佔瞭 5%。所以,一本優秀的實戰書,必須在「數據處理」這個環節下足功夫。我非常期待這本書在資料預處理(Data Preprocessing)的部分能提供業界的 best practices。例如,如何利用 Scikit-learn 進行特徵工程,如何進行交叉驗證(Cross-Validation)以確保模型的泛化能力,以及如何處理數據不平衡等常見難題。如果書中的案例能夠展示從「原始數據到模型驗證」的完整流程,並且清楚說明每一步決策背後的考量,那麼它就能真正幫助讀者建立起一套完整的、可複製的機器學習專案開發思維,這比單純的程式碼教學更有價值。

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說實話,現在市麵上談 AI 的書多如牛毛,很多都像是把網路上的教學資源東拼西湊起來,內容深度嚴重不足,或者更糟的是,範例程式碼版本老舊到根本跑不動,讓人光是環境配置就得花掉一整個週末的寶貴時間。我對這本書的期望是,它必須緊跟最新的技術趨勢,特別是像 TensorFlow 或 PyTorch 這類主流框架的更新迭代非常快,如果書中的實作指導還是沿用三年前的語法,那閱讀體驗絕對會大打摺扣。我希望它能深入探討一些進階的主題,例如如何優化模型效能、如何處理實際數據集中的雜訊和缺失值,這些在真實專案中纔是最耗費心力的部分。如果能附帶一些關於模型部署(MLOps)的基礎概念,那就更棒瞭,畢竟做齣模型隻是第一步,如何穩定、有效地在生產環境中運行纔是企業真正需要的技術能力。

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對於颱灣的工程師或學生來說,語言的隔閡有時候也是個隱憂,雖然我們大多能看懂英文的技術文件,但對於初學者而言,若能有詳盡的中文註解和解釋,能更快速地掌握複雜的數學概念和演算法背後的邏輯,絕對是一大加分。我特別在意的是對「深度學習」這塊的闡述是否足夠透徹。深度學習的魅力在於它能處理圖像、語音、自然語言這類非結構化數據,我期望這本書在 CNN、RNN 乃至 Transformer 架構的介紹上,能做到循序漸進,而不是隻拋齣一個架構圖就帶過。如果書中有針對特定模型進行深入的結構剖析,例如每個層次的作用、如何選擇激活函數等細節,那它就遠遠超越瞭一本入門指南的範疇,而成為一本紮實的參考手冊瞭。

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