――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作,機器學習初學者最佳入門書!――――
人工智慧時代關鍵能力!深度學習深在哪裡?
強化運算思維,建構邏輯概念,一次弄懂深度學習活用之道!
★ 精闢剖析深度學習發展史,詳述機器學習的基礎知識!
★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法!
★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝,開發AI必學必讀!
★ 介紹類神經網路的基本思考方式和程式範例,逐步加深理解!
★ 說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法,進一步強化學習!
★ 全面了解提升深度學習準確度的演算法,掌握應用的訣竅!
█ 迎接運算時代,紮實學好Deep Learning的要點!
本書以想試著開始使用時下流行的深度學習之讀者為對象,從理論到實踐進行了統整。書中詳細說明深度學習基礎理論的類神經網路,以及相關的必要數學知識,同時講解程式原始碼,以實際動手操作的方式來幫助理解。
坊間已經有眾多的機器學習與深度學習相關書籍,但類神經網路理論的學習門檻相當高、深度學習應用程式框架入門難度深、不容易掌握進一步應用的要領等等,常令初學者無法看清活用深度學習的探索之路。
本書首先介紹類神經網路的概念,緊接著說明如何使用應用程式框架進行深度學習,讓學習者初步感受這個領域。接下來介紹各種應用,大量運用範例來說明。在此之後,對於想進一步學習理論的讀者,介紹機器學習的學習方式;對於想挑戰進階深度學習應用的讀者,說明演算法等等。
█ 豐富圖解一目瞭然,「文字辨識」、「影像辨識」、「自然語言處理」實際演練!
本書的目標是幫助讀者了解什麼是深度學習、什麼是AI之後,能夠實際動手實作,期使讀者不致一知半解,不會只是執行範例卻不知接下來能做什麼,而能學會確實地判斷為了何種目的該使用何種應用程式框架,以及實際進行的步驟。
想挑戰AI開發的理工科學生、想更上一層樓的工程師、想了解深度學習基礎理論的人、使用TensorFlow和Keras嘗試實際安裝的人、想弄懂機器學習所需的數學的人,都能從本書平易的解說中學習到必要的知識。
【本書的架構】
▌第1章:論及深度學習以及其背景的機器學習相關話題,解析人工智慧(AI)的概念。
▌第2章:說明Python的環境建構與深度學習所需函式庫的安裝方法,包括在Windows與Mac兩種環境上的說明,解說必需的基礎Python文法。
▌第3章:藉由能以簡潔的敘述來使用多個函式庫的Keras實作深度學習,同時製作影像辨識的程式來體驗深度學習。進行導入Keras並公開發佈的熱門函式庫TensorFlow、數值運算函式庫與資料繪製函式庫等等的準備。
▌第4章:解說類神經網路的理論,同時實際試著使用名為MNIST的文字辨識範例程式來加深理解。
▌第5章:說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法。
▌第6章:介紹提升深度學習準確度的演算法、自然語言處理等,用於影像辨識以外的範例程式。
莊永裕
日本東京大學情報理工學博士。現任中央大學資工系助理教授。主要研究領域為程式語言設計、軟體工程,以及高效能運算。ACM、IEEE、IPSJ學會會員。曾任東京大學情報理工學系研究科助理教授,旅居日本多年。譯有數本程式語言與軟體開發相關之日文書籍。日常興趣為旅行、攝影、小說與音樂。
序言╱本書的目的╱本書的架構
【第1章 深度學習與機器學習】
Lesson 1-1│深度學習的基礎:深階層的類神經網路
Lesson 1-2│深度學習的歷史:從人工智慧的進化來看深度學習
Lesson 1-3│機器學習的基礎知識:監督式學習與非監督式學習╱強化學習╱規則庫、知識庫╱統計機器學習╱預處理與特徵提取╱批量學習與線上學習╱效能評估╱泛化能力
Lesson 1-4│機器學習所需的數學:數值與表示式╱變數與常數╱等式與代入式╱向量與上下標╱求和記號╱最小值、最大值╱絕對值╱距離與範數╱微分與偏微分╱合成函數的微分╱指數與對數
COLUMN 1│什麼是人工智慧?
【第2章 Python的準備與基本語法】
Lesson 2-1│Python的安裝~Windows篇~:安裝至Windows
Lesson 2-2│Python的安裝~Mac篇~:在Mac可直接使用Python 2系列╱Homebrew的安裝╱pyenv的安裝╱安裝Python 3系列
Lesson 2-3│函式庫的安裝~Windows篇~:Windows版Anaconda的安裝
Lesson 2-4│函式庫的安裝~Mac篇~:Mac版Anaconda的安裝
Lesson 2-5│Python的基本語法:Hello, Python!!╱變數╱常數╱資料型別╱運算╱List型別與Tuple型別╱Set型別╱Dict型別╱字串的連結與反覆╱字串格式╱Sequence運算╱函式╱if陳述╱反覆陳述╱模組的匯入
COLUMN 2│使用Java的實作
【第3章 深度學習的體驗】
Lesson 3-1│TensorFlow與Keras的安裝:Windows篇:安裝TensorFlow╱Windows篇:安裝Keras╱Mac篇:安裝TensorFlow╱Mac篇:安裝Keras
Lesson 3-2│使用Jupyter Notebook:Jupyter Notebook的準備╱Jupyter Notebook的使用方法╱POINT:於Mac執行時
Lesson 3-3...
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