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新一代 Keras 3.x 重磅回歸:跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型

新一代

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訂購需時10-14天
9789863127871
陳會安
旗標
2024年4月22日
250.00  元
HK$ 225  






ISBN:9789863127871
  • 規格:平裝 / 544頁 / 17 x 23 x 2.7 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習

















    ??第一本 Keras 3 深度學習入門書??

    ??一本搞定影像辨識與自然語言處理??

    ??先圖解、再實作、而後實務應用??

    ?

      本書以淺顯易懂的方式與大量圖例介紹深度學習的理論基礎,並使用 Keras 3 來建構 MLP、CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer 模型,實作多種熱門分類、迴歸問題,最後再介紹資料預處理、超參數調整、預訓練模型的遷移學習等,讓讀者能夠應對未來的實務應用。

    ?

      深度學習是一種實現機器學習的技術,能夠使用模仿人類大腦功能的「類神經網路」,訓練模型從大量資料中學習,進而處理如視覺、聽覺等感知問題。

    ?

      而 Keras 3 是 Keras 的重磅回歸,這是架構在 TensorFlow 和 PyTorch 等後台框架上的高階前端函式庫,可以讓使用者輕鬆取得不同後台框架的優點,來打造出最佳的神經網路模型。

    ?

      書中內容包含:普遍應用於影像辨識的 CNN、善於處理序列資料的 LSTM,還有近幾年爆紅、多被應用於自然語言、語音或音樂資料的 Transformer 模型,以及基於 Transformer 的 BERT 和 GPT 等大型語言模型的應用,還有結合文字與圖像的 StableDiffusion 文字生圖等豐富內容。

      

      除了講述深度學習理論基礎之外,還提供大量實作範例:

    ?

      ? MLP 多層感知器 - 疾病預測、房價預測的迴歸問題

      ? CNN 卷積神經網路 - 手寫辨識、彩色圖片辨識

      ? RNN 循環神經網路、GRU 閘門循環單元神經網路 - 影評的情緒分析

      ? LSTM 長短期記憶神經網路 - 股價預測、新聞主題分類

      ? Transformer 模型 - 文字的情感分析、語言翻譯

    ?

      以及預訓練模型與遷移學習:

    ?

      ? CV 電腦視覺 - ResNet50 圖片分類、YOLO 物體偵測、StableDiffusion 文字生圖

      ? NLP 自然語言處理 - BERT 情感分析、GPT-2 唐詩生成

    ?

      還有 AE 自編碼器、Functional API 客製化神經網路、AutoML 自動調校模型超參數等多種主題等著你來學習!

    ?

    本書特色

    ?

      ? 跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境

      ? 人工智慧、機器學習、深度學習的理論基礎

      ? 從最根本的感知器、到當紅的 Transformer 模型

      ? 逐步建構並調校自己的神經網路模型

      ? 影像、文字資料的預處理與模型視覺化

      ? YOLO、StableDiffusion 等電腦視覺模型的應用

      ? BERT、GPT 等大型預訓練模型的遷移學習

      ? 打造支援 GPU 的 Keras 開發環境



     





    ▍第一篇 人工智慧與深度學習的基礎

    第 1 章 認識人工智慧與機器學習


    1-1 人工智慧概論

    1-2 認識機器學習

    1-3 機器學習的種類



    第 2 章 建構跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境

    2-1 認識 TensorFlow、PyTorch 與 Keras

    2-2 建立與管理 Python 虛擬環境

    2-3 建構 Python 深度學習的開發環境

    2-4 使用 Spyder 整合開發環境

    2-5 Jupyter Notebook 基本使用

    2-6 使用 Google Colaboratory 雲端服務



    第 3 章 深度學習的基礎

    3-1 認識深度學習

    3-2 深度學習的基礎知識

    3-3 深度學習的神經網路 – 建構你的計算圖

    3-4 深度學習的資料 – 張量



    ▍第二篇 多層感知器 – 迴歸與分類問題

    第 4 章 圖解神經網路 – 多層感知器 (MLP)


    4-1 線性不可分問題

    4-2 認識多層感知器 (MLP)

    4-3 神經網路的學習過程 – 正向與反向傳播

    4-4 啟動函數與損失函數

    4-5 反向傳播演算法與梯度下降法

    4-6 神經網路的樣本和標籤資料



    第 5 章 打造你的神經網路 – 多層感知器

    5-1 如何使用 Keras 打造神經網路

    5-2 打造分類問題的神經網路:糖尿病預測

    5-3 認識線性迴歸

    5-4 打造迴歸問題的神經網路:波士頓房價預測

    5-5 儲存與載入神經網路模型



    第 6 章 多層感知器的實作案例

    6-1 實作案例:鳶尾花資料集的多元分類

    6-2 實作案例:鐵達尼號資料集的生存分析

    6-3 實作案例:加州房價預測的迴歸問題



    ▍第三篇 卷積神經網路 – 電腦視覺

    第 7 章 圖解卷積神經網路 (CNN)


    7-1 影像資料的穩定性問題

    7-2 卷積運算與池化運算

    7-3 認識卷積神經網路 CNN

    7-4 卷積層

    7-5 池化層與 Dropout 層

    7-6 打造你的卷積神經網路



    第 8 章 打造你的卷積神經網路

    8-1 認識 MNIST 手寫數字資料集

    8-2 使用 MLP 打造 MNIST 手寫辨識

    8-3 使用 CNN 打造 MNIST 手寫辨識

    8-4 MNIST 手寫辨識的預測結果



    第 9 章 卷積神經網路的實作案例

    9-1 實作案例:辨識 CIFAR-10 資料集的彩色圖片

    9-2 實作案例:使用 MLP 或 CNN 實作自編碼器

    9-3 實作案例:使用 CNN 自編碼器去除圖片的雜訊



    ▍第四篇 循環神經網路 – 自然語言處理

    第 10 章 圖解 RNN、LSTM 和 GRU 神經網路


    10-1 認識序列資料

    10-2 自然語言處理的基礎

    10-3 循環神經網路 (RNN)

    10-4 長短期記憶神經網路 (LSTM)

    10-5 閘門循環單元神經網路 (GRU)

    10-6 文字資料向量化 Text Data Vectorization



    第 11 章 打造你的循環神經網路

    11-1 認識 IMDb 網路電影資料集

    11-2 資料預處理與 Embedding 層

    11-3 使用 MLP 和 CNN 打造 IMDb 情緒分析

    11-4 如何使用 Keras 打造循環神經網路

    11-5 使用 RNN、LSTM 和 GRU 打造 IMDb 情緒分析

    11-6 堆疊 CNN 和 LSTM 打造 IMDb 情緒分析



    第 12 章 循環神經網路的實作案例

    12-1 實作案例:使用 LSTM 打造 MNIST 手寫辨識

    12-2 實作案例:使用 LSTM 模型預測 Google 股價

    12-3 實作案例:Reuters 路透社資料集的新聞主題分類



    ▍第五篇 建構出你自己的深度學習模型

    第 13 章 訓練資料、預處理層與神經層資訊


    13-1 多種資料來源的訓練資料

    13-2 取得神經層資訊與中間層視覺化

    13-3 載入文字檔資料集與文字預處理層

    13-4 載入圖檔資料集與圖片預處理層

    13-5 資料增強的圖片增強層

    13-6 實作案例:在 Keras 模型使用圖片預處理層與增強層



    第 14 章 調校你的深度學習模型

    14-1 識別出模型的過度擬合問題

    14-2 避免低度擬合與過度擬合

    14-3 加速神經網路的訓練:選擇優化器

    14-4 加速神經網路的訓練:批次正規化

    14-5 在正確的時間點停止模型訓練

    14-6 在模型訓練時自動儲存最佳權重

    14-7 自動調校神經網路模型的超參數:KerasTuner



    第 15 章 預訓練模型與遷移學習

    15-1 Keras 預訓練模型的圖片分類

    15-2 KerasCV 的 YOLO 物體偵測與 StableDiffusion 文生圖

    15-3 KerasNLP 的 GPT-2 生成文字與 BERT 情感分析

    15-4 認識遷移學習

    15-5 實作案例:MNIST 手寫辨識的遷移學習

    15-6 實作案例:Keras 預訓練模型的遷移學習



    第 16 章 Functional API、客製化神經網路與 Transformer 模型

    16-1 深度學習模型視覺化

    16-2 再談 Functional API

    16-3 共享層模型與多輸入 / 多輸出模型

    16-4 客製化 Keras 神經網路

    16-5 認識 Seq2Seq 模型與 Transformer 模型

    16-6 實作案例:Transformer 情感分析與英譯中

    16-7 實作案例:微調 KerasNLP 的 GPT-2 生成唐詩



    ▍電子書

    附錄 A Python 程式語言與開發環境建立


    A-1 Python 開發環境的建立

    A-2 變數、資料型別與運算子

    A-3 流程控制

    A-4 函式、模組與套件

    A-5 容器型別

    A-6 類別與物件



    附錄 B 使用 WSL 2 安裝支援 GPU 的 Keras 與 KerasNLP 開發環境

    B-1 安裝 WSL 2、終端機與 Linux 子系統

    B-2 在 Linux 子系統安裝 Anaconda

    B-3 建立支援 GPU 的 Keras 與 KerasNLP 開發環境

    B-4 使用 Jupyter Notebook 測試 GPU 開發環境





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