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打下最紮實AI基礎不依賴套件:機器學習神經網路穩健前進
作者:
董洪偉
出版社:
深智數位
出版日:
2022/01/20
裝訂:
平裝
★★★★★【848頁磅礡登場】、【最紮實機器學習】★★★★★ 外行人才買武器,高手自己打造神兵利器! 不靠TF/Keras/PyTorch,用NumPy硬幹所有機器學習公式理論打基礎,極緻深入研究原理,獲得微積分、機率、張量最高等級,之後AI學習路快速平順又輕鬆 沒錯,某同學用Tensorflow/Keras實作一個影像辨識,另一個同學用PyTorch做出機器翻譯,但是.....他們全部都非常崇拜你,為什麼? 套件工具用的熟,但原理卻只略知皮毛,走的路一定無法長遠!只有真正在微積分、矩陣、張量、機率、線性代數上打好完整的基礎,在機器學習/深度學習的路上才能走的又長又遠又紮實。 不需要羨慕別人會用yolo、bert,當你看完本書的所有AI公式、理論,然後手動用NumPy、sklearn把這些公式理論親手推導一次之後,這些工具套件,這些新興技術,什麼CNN、RNN、Seq2seq對你來說,只是簡單數學公式的排列組合罷了! 非常期待這種書籍的出現吧!BINGO!本書就是你夢寐以求的威力彩頭獎書!把每個深度學習常出現的名詞,Sigmoid、Softmax、CrossEntropy、Adam、SGD、CNN、RNN、LSTM、GRU.....竟然全部用NumPy硬幹一遍!看完讀懂這本書,立即晉升大師,成為機器學習/深度學習/人工智慧的活生生教科書。 NumPy超人一擊Strike ✪Sigmoid ✪Softmax ✪CrossEntropy ✪Adam ✪SGD ✪CNN ✪RNN ✪LSTM ✪GRU 本書特色 ★原理講解通俗易懂,同時教你如何從底層而非呼叫深度學習庫編寫深度學習演算法 ★由淺入深,從最簡單的回歸模型過渡到神經網路模型 ★從問題到概念的方式剖析深度學習的基本概念和原理 ★用簡單的範例展現模型和演算法的核心 ★讀者不需要借助任何深度學習函數庫,就可以從0開始建構屬於自己的深度學習庫
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