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圖解AI|機器學習和深度學習的技術與原理<啃書> 歷史價格(單位:新台幣)
圖解AI|機器學習和深度學習的技術與原理<啃書> 描述
收錄豐富的圖示與詳盡的解說,即便完全零知識也能夠輕鬆學習。 機器學習與深度學習的原理與技術,單靠這一本 就能深入瞭解的教科書 「人工智慧」、「機器學習」、「深度學習」這些以前在科幻小說中才會見到的字眼,如今已經深入我們的日常,成為大家平日琅琅上口的名詞。可是,真的想要深入一點了解這些名詞,一翻開相關書籍,看到滿滿的數學公式頭就暈了,難道沒有人能夠用大家都聽得懂的方式解釋這些科技名詞嗎? 本書就是因應您心中的吶喊而生的一本書。這本書不會給你滿滿的數學式,而是藉由生活化的舉例、圖解進行說明,盡可能地表達人工智慧的正確知識。期望各位能夠透過本書,觸及機器學習的趣味與可能性,進而踏入機器學習的世界中。 藉由本書,您將可以: .了解人工智慧、機器學習、深度學習三者之間的關係 .機器學習的程序與核心技術 .了解機器學習應用了哪些演算法 .深度學習的程序與核心技術 .了解深度學習應用了哪些演算法 目錄 第1章|人工智慧的基礎知識 01 何謂人工智慧? 02 何謂機器學習(ML)? 03 何謂深度學習(DL)? 04 人工智慧與機器學習的普及過程 第2章|機器學習的基礎知識 05 監督式學習的機制 06 非監督式學習的機制 07 增強學習的機制 08 統計與機器學習的差異 09 機器學習與特徵量 10 擅長與不擅長的領域 11 機器學習的運用範例 第3章|機器學習的程序與核心技術 12 機器學習的基本工作程序 13 蒐集資料 14 資料變形 15 模型的作成與學習 16 批次學習與線上學習 17 使用測試資料驗證預測結果 18 學習結果的評估基準 19 超參數與模型的調整 20 主動學習 21 相關與因果 22 反饋迴圈 第4章|機器學習的演算法 23 迴歸分析 24 支援向量機 25 決策樹 26 整體學習 27 整體學習的運用 28 邏輯迴歸 29 貝葉斯模型 30 時序分析與狀態空間模型 31 K 近鄰法(K-NN)與 K 平均法(K-Means) 32 維度縮減與主成分分析 33 最佳化與遺傳演算法 第5章|深度學習的基礎知識 34 類神經網路與其歷史 35 深度學習與圖像辨識 36 深度學習與自然語言處理 第6章|深度學習的程序與核心技術 37 誤差反向傳播法的類神經網路學習 38 類神經網路的最佳化 39 梯度消失問題 40 遷移學習 第7章|深度學習的演算法 41 卷積類神經網路(CNN) 42 遞歸類神經網路(RNN) 43 增強學習與深度學習 44 自動編碼器 45 GAN(生成對抗網路) 46 物體偵測 第8章|系統開發與開發環境 47 編寫人工智慧的主要程式語言 48 機器學習用資料庫與框架 49 深度學習的框架 50 GPU程式設計與高速化 51 機器學習服務
圖解AI|機器學習和深度學習的技術與原理<啃書> 商品選項
圖解AI|機器學習和深度學習的技術與原理<啃書> 屬性
進口/非進口
非進口
國際標準書號
9789865025885
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