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Python機器學習與深度學習特訓班(第二版):看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

Python機器學習與深度學習特訓班(第二版):看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

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9789865026783
文淵閣工作室
碁峰
2021年4月16日
173.00  元
HK$ 155.7  






ISBN:9789865026783
  • 規格:平裝 / 312頁 / 17 x 23 x 1.84 cm / 普通級 / 單色印刷 / 二版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > SQL

















    國內外最具代表性案例,9大專題實戰、15個分類實例?

    Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用,人臉辨識、自然語言、?

    文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練,?

    從資料收集整理、模型訓練調整,檢測修正到產出全面解秘!?

    ?

      資料科學(Data Science)技術崛起後,人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實,人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭,如即時車牌影像辨識,以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。?

    ?

      在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底,運用Python進行實作,深入人工智慧技術,掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。?

    ?

      程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖?

      由類神經網路基礎到AI應用實戰?

      訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證?

      全面深入機器學習與深度學習技術核心?

    ?

      ■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。?

       

      ■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念,涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。?

    ?

      ■整合最夯的人工智慧雲端開發平台:Google Colab,應用雲端提供的充沛資源,全面提升運算效能。?

     

      ■加碼最新的機器學習雲端應用平台:Microsoft Azure,連結功能強大、方向多元的Web API,豐富專業應用領域。?

    ?

      ■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容,實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。?

    ?

      ■全面深入不同應用面向:?

      印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…?

    ?

      ■網羅國內外最具代表性案例:?

      手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等,進行有系統而扎實的真正演練。?

    ?

      ■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題:?

      TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…?

    ?

      ■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學,加速學習效率。?

    ?

      超值學習資源:120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫:Algorithmia教學PDF?

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    感謝讀者好評

    ?

      “很棒的書,我完全沒有深度學習和機器學習的任何知識,只有Python的基礎知識,也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul?

    ?

      “此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現,可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念,讓學習門檻降低許多,而且還提供了很多實用的實作範例,是一本入門深度學習的好書…” --Victor



     





    01 打造開發環境: TensorFlow和Keras?

    1.1 人工智慧、機器學習和深度學習的關係?

    1.2 什麼是機器學習??

    1.3 什麼是深度學習??

    1.4 TensorFlow與Keras?

    1.5 建置Anaconda開發環境?

    1.6 TensorFlow及Keras安裝?

    1.7 設定TensorFlow的GPU支援?



    02 機器學習起點:多層感知器(MLP)?

    2.1 認識多層感知器(MLP)?

    2.2 認識Mnist資料集?

    2.3 多層感知器模型資料預處理?

    2.4 多層感知器實戰:Mnist手寫數字圖片辨識?

    2.5 模型儲存和載入?

    2.6 模型權重的儲存和載入?

    2.7 建立多個隱藏層?



    03 影像識別神器:卷積神經網路(CNN)?

    3.1 卷積神經網路(CNN)基本結構?

    3.2 認識Kaggle Cats and Dogs Dataset資料集?

    3.3 卷積神經網路實戰:圖片辨識?

    3.4 模型權重的儲存和載入?



    04 自然語言處理利器:循環神經網路(RNN)?

    4.1 循環神經網路(RNN)基本結構?

    4.2 認識外幣匯率查詢資料集?

    4.3 循環神經網路外幣匯率預測?

    4.4 模型權重的儲存和載入?

    4.5 長短期記憶(LSTM)?



    05 機器學習雲端開發工具:Google Colab?

    5.1 Colab:功能強大的虛擬機器?

    5.2 在Colab中進行機器學習?



    06 體驗機器學習雲端平台:Microsoft Azure?

    6.1 專題方向?

    6.2 電腦視覺資源?

    6.3 臉部辨識資源?

    6.4 文字語言翻譯資源?



    07 臉部辨識登入系統:Azure臉部辨識應用?

    7.1 專題方向?

    7.2 Azure臉部客戶端程式庫?

    7.3 刷臉登入系統?



    08 自然語言處理:文字雲與文章自動摘要?

    8.1 專題方向?

    8.2 Jieba模組?

    8.3 文字雲?

    8.4 文章自動摘要?



    09 語音辨識應用:YouTube影片加上字幕

    9.1 專題方向?

    9.2 語音辨識?

    9.3 影片字幕製作?



    10 投資預測實證:股票走勢分析?

    10.1 專題方向?

    10.2 台灣股市資訊模組?

    10.3 股票分析?

    10.4 股票預測?



    11 自動標示物件:用Haar特徵分類器擷取車牌?

    11.1 專題方向?

    11.2 準備訓練Haar特徵分類器資料?

    11.3 建立車牌號碼Haar特徵分類器模型?

    11.4 使用Haar特徵分類器模型?



    12 無所遁形術:即時車牌影像辨識?

    12.1 專題方向?

    12.2 車牌號碼機器學習訓練資料?

    12.3 建立車牌辨識系統









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