StatQuest 圖解神經網路與深度學習
Josh Starmer 著
- 出版商: 深智
- 出版日期: 2026-08-19
- 定價: $890
- 售價: 7.9 折 $703
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 288
- ISBN: 6267889599
- ISBN-13: 9786267889596
-
相關分類:
DeepLearning
- 此書翻譯自: StatQuest 圖解神經網絡與深度學習 (全彩)
尚未上市，歡迎預購
買這商品的人也買了...
-
嵌入式系統設計實務－電路與驅動程式$250$225 -
Using SQLite (Paperback)$1,800$1,710 -
ASP.NET 本質論$520$442 -
$700Professional Scrum Development with Microsoft Visual Studio 2012 (Paperback) -
IoT Solutions in Microsoft's Azure IoT Suite: Data Acquisition and Analysis in the Real World$3,470$3,296 -
$856深度學習 -
演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理 (C++版)$650$507 -
$534JSON 實戰 -
$283大數據技術 -
手機攝影必學 BOOK：用OX帶你學會拍人物、食物、風景等情境照片$398$298 -
創意競擇：從賈伯斯黃金年代的軟體設計機密流程，窺見蘋果的創意方法、本質與卓越關鍵$460$391 -
Web 開發者一定要懂的駭客攻防術 (Web Security for Developers: Real Threats, Practical Defense)$420$357 -
資料科學的統計實務 : 探索資料本質、扎實解讀數據，才是機器學習成功建模的第一步$599$539 -
Martin Fowler 的企業級軟體架構模式：軟體重構教父傳授 51個模式，活用設計思考與架構決策 (Patterns of Enterprise Application Architecture)$800$624 -
我懂了！專案管理 (暢銷紀念版)$400$316 -
電腦視覺機器學習實務｜建立端到端的影像機器學習 (Practical Machine Learning for Computer Vision: End-To-End Machine Learning for Images)$780$616 -
Learning Blazor: Build Single-Page Apps with Webassembly and C# (Paperback)$2,185$2,070 -
ASP.NET Core Razor Pages in Action (Paperback)$2,160$2,052 -
超圖解 ESP32 應用實作$820$697 -
無瑕的程式碼 軟體工匠篇：程式設計師必須做到的紀律、標準與倫理 (Clean Craftsmanship: Disciplines, Standards, and Ethics)$720$561 -
從源頭就優化 - 動手開發自己的編譯器實戰$880$695 -
UX 商業價值實現之道｜打造成功的數位產品服務 (UX for Business: How to Design Valuable Digital Companies)$780$616 -
建構可擴展系統｜設計分散式架構 (Foundations of Scalable Systems: Designing Distributed Architectures)$780$616 -
StatQuest 圖解機器學習$790$624 -
圖解生成式 AI｜一次搞懂 AI 如何繪圖、寫作與協作 (Visualizing Generative AI: How AI Paints, Writes, and Assists)$880$695
商品描述
☆★☆Youtube頻道訂閱超過160萬☆★☆
☆★☆影片觀看次數突破9200萬次☆★☆
☆★☆StatQuest with Josh Starmer幕後創作者繁體中文書☆★☆
☆★☆看漫畫學習神經網路與深度學習☆★☆
Josh Starmer博士在YouTube的影片觀看次數突破9200萬次（截至2026年6月的數據），他幫助世界各行各業的人贏得數據科學競賽、通過考試、順利畢業、成功求職或晉升，因此被大家譽為「矽谷守護神」。
本書是面對大眾的神經網路與深度學習科普書籍，延續了Josh Starmer博士暢銷書《StatQuest圖解機器學習》的視覺化表達形式與幽默的語言風格。書中並未簡化核心概念，而是將複雜的AI技術拆解為一個個演算法小片段，透過串連這些片段，清楚呈現神經網路的構成邏輯，以及AI技術的誕生原理，引導讀者更深入透徹的理解神經網路與深度學習的本質。同時，本書注重理論與實踐的結合，每一個核心概念都有搭配PyTorch實作教學，手把手教讀者從零開始編寫神經網路程式碼。
全書兼顧扎實的基礎理論與落地的實踐操作，內容上從統計基礎知識逐步延伸至神經網路核心原理，搭配完整的PyTorch程式碼，非常適合AI技術入門者基礎學習。
作者簡介
Josh Starmer
YouTube熱門頻道「StatQuest with Josh Starmer」的幕後創作者。他以創新的視覺呈現方式和獨特的教學風格，向全世界好奇的人們解釋了統計學、資料科學和機器學習的概念與演算法。
StatQuest幫助世界各行各業的人贏得資料科學競賽、通過考試、順利畢業、成功求職或晉升。因此，Josh被大家譽為「矽谷守護神」；他也被譽為「統計學的比爾·奈」，因為他以趣味橫生的方式使機器學習這一話題變得引人入勝；還有人讚譽他為「資料的鮑伯·魯斯」，因為他拒絕炒作，通過輕鬆幽默的歌曲幫助人們減輕學習壓力。
目錄大綱
第1章 神經網路和人工智慧的基本原理
神經網路：主要思維1
神經網路：主要思維2
啟動函數：主要思維
神經網路的實際應用：詳解
PyTorch：基本神經網路
第2章 使用反向傳播優化權重和偏置
反向傳播：主要思維
優化單個權重：詳解
優化單個權重：求導
優化單個權重：梯度下降法
SGD和Adam法：主要思維
優化所有權重：主要思維
優化所有參數：等式
優化所有參數：求導
優化所有參數：梯度下降法
PyTorch：反向傳播
第3章 多輸入多輸出的神經網路
多輸入多輸出：主要思維
多輸入多輸出的實際應用：詳解
PyTorch：多輸入多輸出的神經網路
第4章 使用ArgMax和SoftMax簡化輸出
ArgMax和SoftMax：主要思維
ArgMax：詳解
SoftMax：詳解
PyTorch：ArgMax函數和SoftMax函數
第5章 透過交叉熵提升訓練效率
交叉熵：主要思維
交叉熵：詳解
交叉熵與反向傳播
第6章 卷積神經網路和圖像分類
卷積神經網路：主要思維
卷積神經網路：詳解
PyTorch：卷積神經網路
第7章 循環神經網路與股票預測
循環神經網路：主要思維
循環神經網路：詳解
循環神經網路：反向傳播
梯度消失/梯度爆炸問題
第8章 長短期記憶網路與更好的股票預測
長短期記憶網路：主要思維
長短期記憶網路：詳解
長短期記憶網路：實際應用
PyTorch：長短期記憶網路
第9章 詞嵌入技術在單詞數值化中的應用
詞嵌入：主要思維
優化單個權重：詳解
PyTorch：詞嵌入
第10章 編碼器—解碼器架構與機器翻譯
編碼器—解碼器架構：主要思維
編碼器—解碼器架構：詳解
PyTorch編碼器解碼器模型
第11章 注意力機制與更好的機器翻譯
注意力機制：主要思維
優化單個權重：詳解
PyTorch：注意力機制
第12章 Transformer架構與更強大的機器翻譯
Transformer：主要思維
Transformer：編碼器詳解
Transformer：解碼器詳解
Transformer：層的歸一化
Transformer：相似度的度量
Transformer：多頭注意力
Transformer：額外的全連接層
Transformer：堆疊子單元
Transformer：模型訓練/
PyTorch：基於編碼器解碼器Transformer模型的架構
第13章 僅解碼器Transformer架構與海量文本生成
僅解碼器Transformer：主要思維
僅解碼器Transformer：詳解
僅解碼器Transformer：模型訓練
PyTorch：僅解碼器Transformer
第14章 僅編碼器Transformer在分類與聚類中的應用
僅編碼器Transformer：主要思維
僅編碼器Transformer：詳情
僅編碼器Transformer：實際應用
僅編碼器Transformer：模型訓練
僅編碼器Transformer：透過預訓練模型的程式碼實現
致謝
附錄 在課堂裡學過，但需要溫習的知識 (至深智官網下載)
