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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
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  • 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

  • 作者:谷岡広樹(Hiroki Tanioka)康鑫(Kang Xin)
  • 出版社:臉譜
  • 出版日期:2019-01-25
  • 定價:550元
  • 優惠價:79折 435元
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  • 書虫VIP紅利價:413元
本書適用活動
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內容簡介

————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。

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】   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│數值運算函式庫NumPy的使用方法:基本的使用方式   Lesson 3-4│資料繪製函式庫Matplotlib的使用方法:基本的使用方式   Lesson 3-5│以Keras體驗深度學習:從Kaggle下載影像╱製作影像辨識的程式   COLUMN 3│什麼是TensorFlow?   【第4章  類神經網路的基礎】   Lesson 4-1│神經元與感知器:神經元╱感知器   Lesson 4-2│激勵函數:各式各樣的激勵函數   Lesson 4-3│赫布理論與差量規則:權重的學習規則   Lesson 4-4│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   Lesson 4-5│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   Lesson 4-6│梯度法:如何調整參數?╱類神經網路誤差的梯度求法   Lesson 4-7│反向傳播算法:什麼是反向傳播算法?╱鏈鎖律   Lesson 4-8│MNIST:Step 1. 以Jupyter Notebook新增檔案╱Step 2. 準備手繪影像資料╱Step 3. 製作模型╱Step 4. 類神經網路的學習   COLUMN 4│維度的詛咒與過適   【第5章  卷積神經網路】   Lesson 5-1│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   Lesson 5-2│卷積運算:讓感受野滑動╱聚焦區域的移動   Lesson 5-3│卷積層:為了使其認識不同樣式╱POINT:Windows上務必安裝Graphviz   Lesson 5-4│深層卷積神經網路:使其能接受3維資料   Lesson 5-5│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   Lesson 5-6│增廣範圍的卷積:什麼是步幅?╱使用補零   Lesson 5-7│卷積ReLU層:以非線性變換增進辨識   Lesson 5-8│池化層:以池化層處理╱池化層的優點與注意點   Lesson 5-9│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   Lesson 5-10│深層卷積神經網路的學習:模型學習與訓練╱Step 1. 定義損失E╱Step 2. 初始化權重值w╱Step 3. 反覆修正權重值w   Lesson 5-11│過適與丟棄:過適的例子╱丟棄以防止過適╱丟棄的優點   Lesson 5-12│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   COLUMN 5│使用GPU學習   【第6章  深度學習的應用】   Lesson 6-1│遞迴神經網路(RNN):RNN的特徵   Lesson 6-2│LSTM類神經網路:LSTM的特徵   Lesson 6-3│門閘遞迴單元(GRU):GRU的特徵╱能更有效率地記憶   Lesson 6-4│RNN語言模型:使其推測接下來將出現的單字   Lesson 6-5│Sequence-To-Sequence模型:Sequence-To-Sequence模型的特徵   Lesson 6-6│Attention:Attention的特徵   COLUMN 6│由上而下與由下而上   結語╱謝辭 參考文獻

延伸內容

【編輯推薦】深度學習的時代已經來臨,你準備好了嗎?
◎文/臉譜出版編輯部   2020年,程式設計教育將成為日本小學的必修科目;在台灣,程式設計課程也納入中學課綱。資訊科技已成為今日必備的基本學習能力。超級電腦社會即將到來,培養運算思維的「深度學習」訓練,能幫助我們邏輯性地思考並正確解決問題。   本書以一目瞭然的豐富圖解、直觀理解的親切解說,為讀者導覽人工智慧時代最精要的「深度學習」知識和技術。沒有冷硬枯燥的艱深數學,擺脫制式無色彩的傳統電腦書編排,以初學者最容易上手的方式提供無壓力輕鬆學習的介面。   從文字辨識、影像辨識到自然語言處理,從基礎理論到實踐活用,平易解析程式原始碼,應用時下最流行的TensorFlow和Keras,並以最熱門的程式語言Python實作。本書將為所有機器學習初學者上好最堅實的深度學習第一課!

作者資料

谷岡広樹(Hiroki Tanioka)

1973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(Kang Xin)

1983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。

基本資料

作者:谷岡広樹(Hiroki Tanioka)康鑫(Kang Xin) 譯者:莊永裕 出版社:臉譜 書系:科普漫遊1 出版日期:2019-01-25 ISBN:9789862357156 城邦書號:FQ1054 規格:PUR膠裝廣開本 / 雙色 / 248頁 / 17cm×21.4cm
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