少年 Py 的大冒險-成為 Python AI 深度學習達人的第一門課 (附範例光碟)
蔡炎龍、林澤佑、黃瑜萍、焉然
- 出版商: 全華圖書
- 出版日期: 2022-09-23
- 定價: $580
- 售價: 9.0 折 $522
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 400
- ISBN: 6263282967
- ISBN-13: 9786263282964
-
相關分類:
Python、程式語言、人工智慧、DeepLearning
-
其他版本:
少年 Py 的大冒險-成為 Python AI 深度學習達人的第一門課 (修訂版)
買這商品的人也買了...
-
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$550$495 -
大數據分析與資料挖礦, 2/e$700$686 -
$297OpenCV 輕松入門:面向 Python -
$327深度學習的數學 -
少年 Py 的大冒險 - 成為 Python 數據分析達人的第一門課 (附範例光碟)$420$378 -
Python 資料可視化之美:極專業圖表製作高手書 (書況差限門市銷售)$780$546 -
PowerShell 流程自動化攻略 (Powershell for Sysadmins: A Hands-On Guide to Automating Your Workflow)$500$425 -
Windows APT Warfare:惡意程式前線戰術指南$600$468 -
AI 人工智慧導論$480$432 -
Raspberry Pi 樹莓派:Python x AI 超應用聖經$699$594 -
Python 程式設計:從入門到進階應用, 4/e (附範例光碟)$490$441 -
製造數據科學:邁向智慧製造與數位決策$900$855 -
$474深度探索 Go語言 — 對象模型與 runtime 的原理、特性及應用 -
全格局使用 PyTorch -- 深度學習和圖神經網路 -- 實戰篇$880$695 -
玩真的!Git ✕ GitHub 實戰手冊 - coding 實境、協同開發、雲端同步, 用最具臨場感的開發實例紮實學會! (Git for Programmers)$580$458 -
Python 大數據特訓班:資料自動化收集、整理、清洗、儲存、分析與應用實戰, 3/e (附320分鐘影音/範例程式)$520$411 -
去園區當 ARM 工程師 - 嵌入式 C語言全高度昇華$1,080$853 -
Excel 儀表板與圖表設計 + Power BI 資料處理 (Excel 2019、2021適用)$630$498 -
人手一本的資安健診實作課:不是專家也能自己動手做!(Win10 / Win11適用)$560$560 -
無痛上手量化合約程式交易:Python × Pandas × TA-Lib從零打造專屬量化合約機器人$660$515 -
ChatGPT 原理,從 PyTorch 中的 NLP 功能讓你一腳跨入自然語言$880$695 -
Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略, 2/e$780$616 -
APCS 完全攻略:從新手到高手,Python 解題必備!(暢銷回饋版)$650$507 -
從駭客的角度學攻擊 - 惡意程式碼逆向全破解$880$695 -
少年 Py 的大冒險-成為 Python 數據分析達人的第一門課, 2/e$450$405
商品描述
本書特色
1.以三大篇章,共41種冒險旅程,成為可以活用AI的深度學習達人。
2.書中以各種有趣的範例,如:用電腦創作歌詞、使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等引發學習興趣。
3.書末以「股票的自動交易系統」為專題,從資料整理與程式實作兩方面做整合性的應用。
4.輕鬆活潑的筆調,搭配可愛的插圖,以圖解化方式加深學習印象。
內容簡介
近年來人工智慧最主要的重心在深度學習,也是因深度學習有許多突破性的發展,而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險:成為Python數據分析達人的第一門課》的風格,藉由輕鬆活潑的方式,從基本的原理開始,讀者可一步步跟著書中每個冒險,成為可以活用AI的深度學習達人!
本書規劃三個篇章,共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明,接著介紹神經網路三大天王(DNN、CNN、RNN),並大量運用Gradio這個有趣的套件,把書中的AI模型做成網路應用程式。
本書也介紹了如何用Hugging Face的transformers套件打造有趣的自然語言處理應用,以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路(GAN)及強化學習也有相當詳細地說明。
目錄大綱
第1篇【啟程】打造裝備,踏上深度學習冒險旅程
【工具準備】
冒險 01 Colab 免安裝的深度學習環境
冒險 02 瞭解Colab 的檔案系統
冒險 03 用Anaconda 在自己電腦打造深度學習環境
冒險 04 互動模式的復習
冒險 05 用 Gradio 神速打造 Web App!
【人工智慧概念】
冒險 06 人工智慧就是問個好問題,化成函數的形式學個函數!
冒險 07 打造函數學習機三部曲
冒險 08 運用深度學習的種種想法
第2篇【冒險】深度學習的三大天王
【全連結神經網路】
冒險 09 神經網路的概念和全連結神經網路
冒險 10 神經網路的學習方式
冒險 11 實作手寫辨識:MNIST 數據集
冒險 12 打造全連結神經網路函數學習機
冒險 13 讀回我們的 model, 用 gradio 瞬間打造網路 app!
【圖形辨識天王 CNN】
冒險 14 圖形辨識天王 CNN
冒險 15 用 CNN 做圖形辨識 - 資料處理篇
冒險 16 三部曲打造圖形辨識 CNN
冒險 17 Cooper 真的是馬爾濟斯嗎?使用名門 CNN 幫助辨識!
冒險 18 遷移式學習做八哥辨識
【有記憶的神經網路 RNN】
冒險 19 神經網路三大天王之有記憶的 RNN
冒險 20 IMDb 評論情意分析問題介紹
冒險 21 打造 RNN 情意分析函數學習機
冒險 22 打造真的可以使用的情意分析
冒險 23 RNN 技巧討論
冒險 24 《紅樓夢》生成器
冒險 25 打造自己的 Tokenizer(文字型資料的處理)
第3篇【回歸】發揮創意,看到 AI 的無限可能
【Attention 和 transformer】
冒險 26 RNN 看成 Encoder-Decoder Structure
冒險 27 Attention 注意力模式的概念
冒險 28 有機會成為第四大天王的變形金剛 transformer
冒險 29 芝麻街自然語言新時代
冒險 30 用 transformers 快速打造文字生成器
冒險 31 讓我們做歌詞產生器網路 App!
【生成模式和 GAN】
冒險 32 神經網路的另一個打造方式
冒險 33 Functional API 介紹
冒險 34 簡單找表示向量的方法 Autoencoder
冒險 35 創作型的神經網路 GAN
冒險 36 有趣的 GAN 應用
冒險 37 FaceNet 和特徵表現向量的尋找
冒險 38 用 DeepFace 來做人臉辨識!
【強化學習和 DQN】
冒險 39 強化學習的介紹
冒險 40 自動交易系統:資料整理篇
冒險 41 自動交易系統:程式實作篇
