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書名：深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解，原文名稱：いちばんやさしいディープラーニング入門 ... 選擇語言 English 繁體中文 简体中文 :::相關網站 博客來 售票網 企業採購 福利平台 海外專館 :::會員服務|快速功能 0結帳 您好 ( 登出 )     登入     加入會員 購物金 購物金 0 儲值金 0 E-Coupon 0 張 單品折價券 0 張 OP點數兌換 會員專區 電子書櫃 線上客服 繁體 關閉廣告 展開廣告 回博客來首頁 客服公告：反詐騙！提醒您「不碰ATM、網銀，不說信用卡資料」詳情 移動滑鼠展開全站分類 :::全站分類 全站分類 :::網站搜尋 全部 展開 全部 圖書 電子書 有聲書 訂閱 影音 百貨 雜誌 售票 海外專館 快速到貨 禮物卡 搜尋 熱門關鍵字 療癒的飲食與斷食 不准畫太好 小王子 兒子使用說明書 中文書 2022曬書市集 新書 預購 排行榜 選書 即將出版 特價書 香港出版 讀者書評 出版社專區 分類總覽 博客來中文書電腦資訊概論/科技趨勢人工智慧/機器學習商品介紹 看大圖 !上頁 下頁 深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，DeepLearning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解 いちばんやさしいディープラーニング入門教室 可購買版本(2)： 電子書 優惠價339元 平裝 優惠價495元 已追蹤作者：[ 修改 ] 確定 取消 作者：谷岡広樹,康鑫   新功能介紹原文作者：HirokiTanioka,KangXin譯者：莊永裕出版社：臉譜   新功能介紹出版日期：2019/01/27語言：繁體中文 定價：550元 優惠價：9折495元本商品單次購買10本85折468元 使用購物金最高可抵100% 詳情 1點OPENPOINT可兌換1點購物金，1點購物金可抵1元，實際點數依您帳戶為準。

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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。

  作者介紹 作者簡介谷岡広樹HirokiTanioka1973年出生於日本德島縣。

1997年畢業於千葉大學，2004年於信州大學工學系研究所修讀完成碩士課程。

2008年於信州大學總合工學系研究所修讀完成博士課程。

工學博士。

1997年4月起歷任日本國內IT企業的軟體工程師、研究開發經理，2016年4月赴任德島大學資訊中心助理教授。

對於資訊檢索、機器學習、自然語言處理等有深厚興趣，目前進行應用於交談系統、運動資料、醫療資訊、資訊檢索與機器學習等的研究開發。

資訊處理學會（情報処理学会）、人工智慧學會（人工知能学会）、語言處理學會（言語処理学会）、IEEE（電機電子工程師學會）、ACM（電腦協會）會員。

康鑫KangXin1983年出生於中國遼寧省。

2006年畢業於中國東北大學，2009年於北京郵電大學信息工程研究所修讀完成碩士班。

2013年於德島大學工學研究所修讀完成博士課程。

工學博士。

2014年4月赴任同濟大學電子與信息工程學院博士後研究員，2015年4月赴任德島大學國際合作教育中心助理教授，2015年12月起任職德島大學理工學研究所助理教授至今。

對於自然語言處理、情感計算、強化學習相關、深層語言模型等有深厚興趣，目前進行能讓對話機器人獲得自我認識的智慧之研究。

電子資訊通訊學會（電子情報通信学会）、IEEE（電機電子工程師學會）會員。

譯者簡介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。

  目錄 序言╱本書的目的╱本書的架構   【第1章 深度學習與機器學習】   Lesson1-1│深度學習的基礎：深階層的類神經網路   Lesson1-2│深度學習的歷史：從人工智慧的進化來看深度學習   Lesson1-3│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   Lesson1-4│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   COLUMN1│什麼是人工智慧？   【第2章 Python的準備與基本語法】   Lesson2-1│Python的安裝～Windows篇～：安裝至Windows   Lesson2-2│Python的安裝～Mac篇～：在Mac可直接使用Python2系列╱Homebrew的安裝╱pyenv的安裝╱安裝Python3系列   Lesson2-3│函式庫的安裝～Windows篇～：Windows版Anaconda的安裝   Lesson2-4│函式庫的安裝～Mac篇～：Mac版Anaconda的安裝   Lesson2-5│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   COLUMN2│使用Java的實作   【第3章 深度學習的體驗】   Lesson3-1│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   Lesson3-2│使用JupyterNotebook：JupyterNotebook的準備╱JupyterNotebook的使用方法╱POINT：於Mac執行時   Lesson3-3│數值運算函式庫NumPy的使用方法：基本的使用方式   Lesson3-4│資料繪製函式庫Matplotlib的使用方法：基本的使用方式   Lesson3-5│以Keras體驗深度學習：從Kaggle下載影像╱製作影像辨識的程式   COLUMN3│什麼是TensorFlow？   【第4章 類神經網路的基礎】   Lesson4-1│神經元與感知器：神經元╱感知器   Lesson4-2│激勵函數：各式各樣的激勵函數   Lesson4-3│赫布理論與差量規則：權重的學習規則   Lesson4-4│類神經網路的學習：區別狗與貓╱XOR問題╱多層感知器（類神經網路）╱OR問題╱AND問題╱NAND問題╱以類神經網路識別   Lesson4-5│學習方法的差異與損失函數：類神經網路的學習方法╱從學習過程看損失函數╱關於損失函數   Lesson4-6│梯度法：如何調整參數？╱類神經網路誤差的梯度求法   Lesson4-7│反向傳播算法：什麼是反向傳播算法？╱鏈鎖律   Lesson4-8│MNIST：Step1.以JupyterNotebook新增檔案╱Step2.準備手繪影像資料╱Step3.製作模型╱Step4.類神經網路的學習   COLUMN4│維度的詛咒與過適   【第5章 卷積神經網路】   Lesson5-1│卷積神經網路的基礎：影像分類與視覺神經元╱讓1個神經元學習全部的輸入影像   Lesson5-2│卷積運算：讓感受野滑動╱聚焦區域的移動   Lesson5-3│卷積層：為了使其認識不同樣式╱POINT：Windows上務必安裝Graphviz   Lesson5-4│深層卷積神經網路：使其能接受3維資料   Lesson5-5│以補零卷積：收縮輸出的形狀╱輸入資料之周圍資訊的損失╱補零   Lesson5-6│增廣範圍的卷積：什麼是步幅？╱使用補零   Lesson5-7│卷積ReLU層：以非線性變換增進辨識   Lesson5-8│池化層：以池化層處理╱池化層的優點與注意點   Lesson5-9│全連結層：全連結層的處理╱修正全連結層╱想進行更複雜的判斷時   Lesson5-10│深層卷積神經網路的學習：模型學習與訓練╱Step1.定義損失E╱Step2.初始化權重值w╱Step3.反覆修正權重值w   Lesson5-11│過適與丟棄：過適的例子╱丟棄以防止過適╱丟棄的優點   Lesson5-12│卷積的進一步詳細資訊：卷積層vs.全連結層╱深而小的區域感受野vs.淺而廣的感受野   COLUMN5│使用GPU學習   【第6章 深度學習的應用】   Lesson6-1│遞迴神經網路（RNN）：RNN的特徵   Lesson6-2│LSTM類神經網路：LSTM的特徵   Lesson6-3│門閘遞迴單元（GRU）：GRU的特徵╱能更有效率地記憶   Lesson6-4│RNN語言模型：使其推測接下來將出現的單字   Lesson6-5│Sequence-To-Sequence模型：Sequence-To-Sequence模型的特徵   Lesson6-6│Attention：Attention的特徵   COLUMN6│由上而下與由下而上   結語╱謝辭 參考文獻 看更多   詳細資料 ISBN：9789862357156叢書系列：科普漫遊規格：平裝/248頁/21.4x17x1.6cm/普通級/雙色印刷出版地：台灣適讀年齡：0歲~99歲 本書分類：電腦資訊>概論/科技趨勢>人工智慧/機器學習本書分類：電腦資訊>程式設計/APP開發>程式邏輯/演算法 會員評鑑 TOP 會員評鑑等級 ，共 3 位評分。

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