0916~0919_開學季語言展

Deep Learning|用Python進行深度學習的基礎理論實作

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  • 分類:
    中文書電腦資訊APP開發/程式設計Python
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  • 作者: 藤康毅 追蹤 ? 追蹤作者後,您會在第一時間收到作者新書通知。
  • 譯者:吳嘉芳
  • 出版社: 歐萊禮 追蹤 ? 追蹤出版社後,您會在第一時間收到出版社新書通知。
  • 出版日:2017/08/17

活動訊息

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內容簡介

不走捷徑,幫助您真正搞懂「深度學習」的真義
這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明,一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解:深度學習究竟是什麼?有何特色?根據何種原理來運作?

從零開始,由實做中學習
本書的目標是,盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」,以基礎的知識為起點,以容易上手的Python撰寫程式,從動手實作的過程中,一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話,這本書並不屬於汽車駕訓教材,而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理,而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構,必須試著打開車子的引擎蓋,將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀,篩選出車子的核心部分,就像組合迷你模型般,製作出這台車子。本書的目標,就是透過製作車子的過程,讓你感受到自己實際可以製作出車子,進而熟悉與車子的相關技術。

本書特色:
.利用最少的外部函式庫,使用Python,從零開始實際執行深度學習的程式。
.說明Python 的用法,讓Python 的初學者也能理解。
.實際執行Python 的原始碼,同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。
.從簡單的機器學習問題開始,到最後執行精密辨識影像的系統。
.以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。
.針對看似複雜的技術,如誤差反向傳播與卷積運算等,利用實際操作方式說明,幫助理解。
.介紹在執行深度學習時,有幫助且實用的技巧,包括決定學習率的方法、權重的預設值等。
.說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。
.為什麼深度學習很優秀,為什麼加深層數,就能提高辨識準確度,為什麼隱藏層很重要,仔細說明這些「為什麼」。
.介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。

作者

斎藤康毅

1984年生於長崎縣對馬,畢業於東京工業大學工學院,東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬,畢業於東京工業大學工學院,東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。

目錄

第一章 Python入門
第二章 感知器
第三章 神經網路
第四章 神經網路的學習
第五章 誤差反向傳播法
第六章 與學習有關的技巧
第七章 卷積神經網路
第八章 深度學習
附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖
參考文獻

序/導讀



科幻電影中的世界,現在儼然已成為現實。例如,人工智慧奪得象棋、西洋棋的冠軍,最近甚至得到圍棋的勝利。智慧型手機也能瞭解人類的語言,在視訊通訊中,進行即時「機器口譯」。內建了相機的「防撞汽車」,讓我們看到保護人類生命,汽車自動駕駛實用化的可能性。環顧我們生活周遭,原以為只有人類才能執行的操作,人工智慧不僅能完美做到,甚至還可能凌駕人類之上。我們的世界隨著人工智慧的發展,將進入一個全新的境界。

這項驚人發展的背後,「深度學習」這項技術其實是功不可沒的幕後功臣。全球的研究人員把深度學習視為創新技術,有些人甚至盛讚它為數十年來首度的突破性進展。事實上,深度學習這個新名詞,不僅研究學者、技術人員,就連一般人也略知一二,在新聞、雜誌上都有介紹,頗受矚目。

這本書就是以深受各方關注的「深度學習」為主題所撰寫而成。主要的目的是,盡可能讓你深入(「Deep」)瞭解深度學習的相關技術。因此,本書的概念是「從零開始製作」。
這本書的特色是透過「製作」的過程,發掘深度學習的本質。在執行深度學習程式的過程,徹底(盡可能)說明必要的技術。此外,還提供實際執行的程式,讓讀者可以自行進行各種實驗。

要製作深度學習,需要通過許多磨練,還得花費不少時間,卻能因此獲益良多,也一定會有許多發現。所謂的製作,是開心而且令人雀躍的事情。希望透過本書的「製作」過程,讓你熟悉深度學習使用的技術,(可能的話)從中感受到樂趣。

深度學習已經實際在世界上的各個場所中運作著。現在人手一支的智慧型手機,也包含了深度學習。自動駕駛的汽車,提供網站服的伺服器,都有深度學習的存在。在多數人沒有發覺的角落,深度學習正默默地持續舞動著。今後,深度學習之舞,應該會變得更多采多姿。希望藉由這本書,讓你瞭解與深度學習有關的技術。

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    • 語言
    • 中文繁體
    • 裝訂
    • 紙本平裝
    • ISBN
    • 9789864764846
    • 分級
    • 普通級
    • 頁數
    • 284
    • 商品規格
    • 18開17*23cm
    • 出版地
    • 台灣
    • 適讀年齡
    • 全齡適讀
    • 注音
    • 級別

商品評價

(共2 則好評)
  • fa****627 說:
    2019-08-13
    這本書可說是最佳的打底書,適合用來建立觀念,不會艱澀難懂。缺點是進階的架構只提到了cnn,而rnn則在後續著作中才會提及。作者為了教學採取自行開發底層的方式,實際開發專案很少是這樣的情境,建議後續要再補上其他實戰書籍比較會有感覺,會發現高階框架已經把很多瑣碎的細節都省去了。
  • 97********083 說:
    2019-02-10
    這是一本基礎的書,看完後直接讓你進入基礎深度學習領域,當然看完這本書並且將內容的程式資料測試過後,才對這本書熟透九成其中一成是有些程式,他只有書本上有,但是實際範例卻沒有或是有些程式是批次套件需要對應自己的一些範例程式才有辦法執行, 總而言之這是一本 5顆星的好書

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