神經網路 - 三民網路書店

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1.類神經網路概論(附CD)

作者：蔡瑞煌 出版社：三民書局 出版日：1995/01/01 裝訂：平裝

本書係針對一般對類神經網路系統有興趣的初學者而撰寫﹐因此﹐僅列舉一些代表性、簡單易懂﹐並可以在數位電腦上執行的類神經網路系統。同時﹐概要地介紹多種類神經網路系統的學習演算法﹐以使讀者能夠從中瞭解如何去研究及發展出一個學習演算法﹐以便將來能自設計出一個更好的、非線性的類神經網路系統﹐及擁有更好的學習演算法﹐來應付更加困難且高度非線性的輸入外界刺激﹐和系統輸出值關係的應用問題。

定價：267 元，優惠價：85 227

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2.神經網路與教育：學習的藝術

作者：楊振寰著; 陳柏儒; 劉仁崇; 林俊華; 許育銘; 呂哲宇; 許根玉編譯 出版社：國立交通大學出版社 出版日：2016/06/01 裝訂：平裝

創新的教育之道如何因材施教？如何學得有效率？在科技日行千里的今天，教育者如何採行創新的教育模式？學習者如何學得更有效率？本書將提出創新學習與教育的做法，以光學神經網路模擬人類生物神經網路（人腦），探討神經網路的聯想記憶行為，並解說督導式學習以及非督導式（自修）學習方式，從而導引出學習的藝術，包含聯想、認知、創造性等學習方式，讓您發揮神經網路與生俱來的能力，找到學習的真樂趣。瞭解神經網路的侷限

定價：200 元，優惠價：85 170

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3.類神經網路設計（附光碟）

作者：HAGAN 出版社：THOMSON 出版日：2004/07/01 裝訂：平裝

本書介紹了神經網路的基本結構和學習規則，重點是對這些神經網路的數學分析、訓練方法和神經網路在模式識別、信號處理以及控制系統等工程實踐問題中的應用。作者力圖使所有材料清晰一致，以易於閱讀和使用。對每個要討論的主題，皆使用大量例題來進行闡述。每章大約三分之一的篇幅都是例題，這一部份對所有關鍵概念有詳細的介紹。選擇主題時我們依據了兩個原則：首先，儘量採用最實用的類神經網路結構，學習規則和訓

定價：720 元，優惠價：1 720

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4.全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路-實戰篇

作者：李金洪 出版社：深智數位 出版日：2022/10/20 裝訂：平裝

熟悉基礎，精通實戰。接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。本書亮點～GNN 最強實戰參考書～ 使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 高級NLP模型訓練及微調、BERTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer

定價：880 元，優惠價：9 792

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5.類神經網路與模糊控制理論入門與應用

作者：王進德 出版社：全華圖書 出版日：2007/01/01 裝訂：平裝

「類神經網路」及「模糊控制」在近幾年迅速的發展下，已成為時下的新寵，在教育界與業界相配合的需求下，瞭解此門知識實為當務之急。本書詳述各類型的類神經網路及應用，並探討模糊理論及其邏輯，本書中介紹的實例Neural Fuzzy應用的典型範例，讀者可經由此書得到完整的新知。其內容包括；類神經網路簡介、多感知機與倒傳遞類神經網路、霍普菲爾網路、類神經網路的應用、集合理論─傳統與模糊集合、模糊邏輯與模糊理論

定價：350 元，優惠價：95 333

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6.全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路-基礎篇

作者：李金洪 出版社：深智數位 出版日：2022/09/22 裝訂：平裝

深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。〇在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。〇在非結構化領域，GNN 可以用在圖型和文字等領域。〇在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！〇使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元〇最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter〇從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路〇了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/L2、交叉熵、Softmax 等概念〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計〇空間域的使用，使用 DGL、Networkx〇利用 GNN 進行論文分類本書特色～GNN 最強入門參考書～● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感● 理論和程式結合，便於讀者學以致用● 知識系統，逐層遞進● 內容貼近技術趨勢● 圖文結合，化繁為簡● 在基礎原理之上，注重通用規律

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7.機器學習：類神經網路．模糊系統以及基因演算法則

作者：蘇木春; 張孝德 出版社：全華圖書 出版日：2016/05/01 裝訂：平裝

■ 本書優點特色1.將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。2.以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能發揮想像力。3.每一種理論都儘可能配合書中範例及圖表加以說明。 ■ 內容簡介本書將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。此外，作者以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能

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8.PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型

作者：Vishnu Subramanian 出版社：博碩文化 出版日：2022/10/11 裝訂：平裝

PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。本書範例檔： https://github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch

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9.AI GNN再進化：圖神經網路完整學習及應用大全

作者：吳凌飛; 崔鵬; 裴健; 趙亮編 出版社：深智數位 出版日：2023/09/25 裝訂：平裝

本書全面介紹了圖神經網路的各個方面，包括基礎理論、前沿問題，以及模型算法和實際應用。全書共分為四部分，27章。首部分為引言，探討了機器學習的效率與資料在特徵空間中的表示方法的關係，並著重於圖表示學習的目標與方法。第二部分討論了圖神經網路的基礎問題，包括表現能力、可擴展性、可解釋性和對抗堅固性等問題，並強調了圖神經網路所面對的獨特挑戰。第三部分則著重於前沿問題，包括圖分類、連接預測、圖生成、圖轉換、圖匹配、圖結構學習、動態圖神經網路、異質圖神經網路、自動機器學習和自監督學習等領域的現狀和未來趨勢。最後一部分則廣泛討論了圖神經網路在現代推薦系統、計算機視覺、自然語言處理、程序分析、藥物開發等領域的應用。

定價：1200 元，優惠價：9 1080

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10.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

定價：1200 元，優惠價：9 1080

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11.深度學習的數學地圖：用Python實作神經網路的數學模型（附數學快查學習地圖）

作者：Masanori Akaishi 出版社：旗標出版社 出版日：2020/05/28 裝訂：平裝

『數學 ╳ 深度學習 ╳ Python 三效合一』深度學習用一句話就可以講完：『用訓練的方式找出一個數學函數，將輸入的資料映射到正確的答案』。重點就在於你如何找出那個對的數學函數！本書將深度學習的數學模型與運算式推導出來之後，還能實際執行 Python 程式幫助瞭解整個運算的過程。『打開機器學習的黑箱，才發現裏面全都是數學！』我們常在機器學習 / 深度學習的文章或書中看到線性迴歸、二元分類、多類別

定價：580 元，優惠價：95 551

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12.動手做深度學習－揭開神經網路的面紗(學AI真簡單系列2)

作者：AI4kids 出版社：全華圖書 出版日：2021/03/08 裝訂：平裝

本書是為16～18歲青少年提供最新的人工智慧探索實作內容。書中講述人工智慧的「視覺辨識」相關的實作主題，啟發下一世代AI工作者或創造者。這本為初學者寫的深度學習專書，打破艱澀的理論與難以理解的程式語言，介紹Teachable Machine、Tensorflow Playground等web工具，以深入淺出的方式帶領讀者進入深度學習與類神經網路的知識領域，再以詳細實作步驟，讓您也一步一步學會如何打

定價：280 元，優惠價：95 266

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13.AI與大數據技術導論（應用篇）：TensorFlow、神經網路、知識圖譜、資料挖掘……從高階知識到產業應用，深度探索人工智慧！

作者：楊正洪; 郭良越; 劉瑋 出版社：崧燁文化 出版日：2023/11/15 裝訂：平裝

「沒有大量資料支撐的人工智慧就是人工智障」了解人工智慧各方面，深度學習其重點技術和平臺工具將技術應用到實際工作場景中，共同創建一個智慧的時代！【TensorFlow】從第一個TensorFlow程式的簡單介紹開始，涵蓋了過擬合、特徵工程等核心概念，為讀者提供了穩固的基礎。接著闡述幾個高階主題，包括特徵交叉、正則化、邏輯迴歸和分類。【神經網路】本章全面介紹神經網路的概念和技術。從基本的定義到如何訓練神經網路，再到多類別神經網路和嵌入技術，讀者可以獲得一個完整的神經網路知識架構。【知識圖譜】本章深入探討知識圖譜，從基本定義到建構的關鍵技術，再到知識運算及其應用，提供了一個全面視角，幫助讀者理解知識圖譜在現代技術中的重要性。【資料挖掘】本章集中於資料挖掘的概念和技術。資料挖掘是大數據領域的核心，涵蓋了資料探勘方法、大數據思維等關鍵概念，對於想要深入了解大數據領域的讀者來說，這一章節提供了扎實的知識基礎。【AI和大數據應用於特定領域】專門探討了AI和大數據在特定領域的應用，包括銀行、醫療等行業。不僅分析了這些領域的現況，還提供了實例分析，幫助讀者了解AI和大數據如何在實際場景中產生價值。【附錄】最後提供了3個附錄，為讀者提供了大數據和人工智慧的線上資料，以及本書中採用的AI中英文術語和術語列表，這對於想要進一步探索這一領域的讀者來說是非常有幫助的資源。本書特色：本書全面講述人工智慧與大數據涉及的應用，共分8章，包括TensorFlow、神經網路、知識圖譜、資料挖掘等，詳細說明了人工智慧在各領域的潛在價值及實際案例分析。閱讀完本書後，讀者將對人工智慧技術有全面的理解，並能掌握AI整體知識架構。

定價：550 元，優惠價：79 435

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14.全中文自然語言處理：Pre-Trained Model方法最新實戰

作者：車萬翔; 郭江; 崔一鳴 出版社：深智數位 出版日：2022/03/21 裝訂：平裝

★★★★★【全中文自然語言處理】★★★★★還在對huggingface上的預訓練模型(bert-base)等都是針對歐美語系感到困擾嗎？本書就是為中文世界讀者專屬打造的，讓你一窺中文模型的自然語言處理！自然語言處理(NLP)號稱「人工智慧皇冠上的珍珠」，是AI世界中最先進也是應用最廣的領域。從早期的知識模型，到中間的統計模型，一直到最新的神經網路模型，早已服務於你所看到的任何大型系統，包括Google的關鍵字排名、Google翻譯、購物網站推薦系統、Siri/OK Google等，都是NLP產出的精華。如果你還以為CNN、GAN等圖型處理的AI架構很有趣，換到NLP領域中，你會發現更多驚奇！本書從預訓練模型的角度對理性主義和經驗主義這兩次重要的發展進行了系統性的論述，能夠幫助讀者深入了解這些技術背後的原理、相互之間的聯繫以及潛在的局限性，對於當前學術界和工業界的相關研究與應用都具有重要的價值。本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成，其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型，由這些專家親著的內容，絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。本書特色◎不只英文，還有中文模型的自然語言處理以往的自然語言處理專書多以處理歐美語系為主，令使用中文為母語的我們甚感遺憾，如今，本書就是你第一本可深入了解「中文模型的自然語言處理」最棒的書籍！◎中文自然語言處理的首席單位專家親著本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成，其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型，由這些專家親著的內容，絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。◎精美圖表、專業講解本書內含作者精心製作的圖表，有助於讀者理順思緒、更好地學習自然語言處理的奧妙。本書技術重點✪詞的獨熱表示、詞的分散式表示、文字的詞袋表示✪文字分類問題、結構預測問題、序列到序列問題✪NLTK 工具集、LTP 工具集、大規模預訓練資料✪多層感知器模型、卷積神經網路、循環神經網路、注意力模型✪情感分類實戰、詞性標注實戰✪Word2vec 詞向量、GloVe 詞向量✪靜態詞向量預訓練模型、動態詞向量預訓練模型✪預訓練語言模型、GPT、BERT✪模型蒸餾與壓縮、DistilBERT、TinyBERT、MobileBERT、TextBrewer✪生成模型、

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15.Knock Knock! Deep Learning：新手入門深度學習的敲門磚（iT邦幫忙鐵人賽系列書）

作者：廖珮妤 出版社：博碩文化 出版日：2021/11/10 裝訂：平裝

【本書特色】最貼近新手的深度學習理論及應用全方位入門書！ ✪學習必備理論，打好基礎，新手不怕被過多的數學式嚇跑。 ✪使用PyTorch直覺易懂且強大的深度學習框架，開始應用的第一步。 ✪了解自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域經典應用與實作，領略深度學習的強大。 ✪兼顧理論與實作，而非偏頗一方，培養讀者較全面的理解。 ✪包含經典學術論文與知名專案技術講解，幫助讀者掌握此技術所能到達的高度。 ✪每章末提供自我檢驗題目，幫助理解與統整各章概念。【內容簡介】本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽AI & Data組冠軍系列文章《Knock Knock！Deep Learning》，是專為深度學習初學者所規劃的內容，旨在以淺顯易懂的文字，帶領深度學習領域的新手度過入門撞牆期。內容從深度學習的基本理論開始，並以PyTorch框架的介紹過渡至應用篇，最後以自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域的經典論文與實作專案收尾，循序漸進且去蕪存菁。本書會帶入許多故事性的敘述和插圖，結合作者自身在史丹佛大學修讀碩士期間的學習心得，以及深度學習發展相關的故事，期使本書讀起來不會如教科書一樣厚重，亦不會像網路上的技術文章一般零散無脈絡，讓讀者對深度學習領域的發展有一定的概念。【內容重點】 ✪了解深度學習的基礎理論以及必備的實作知識與工具內容從人類的神經網路開始，介紹深度學習與其相似之處，並理解神經網路的學習步驟，同時也介紹一些必備的實作知識與工具，以具備基本的實作工程技能。 ✪入門深度學習框架PyTorch 內容介紹語法簡潔、好上手且在學術界流行的PyTorch框架，著重實作與應用。 ✪深度學習×自然語言處理×電腦視覺×強化學習內容會依序談到深度學習在三方面的應用，如自然語言處理（Natural Language Processing，NLP )、電腦視覺（Computer Vision，CV )、強化學習（Reinforcement Learning，RL )。除了基本簡介外，還會介紹一些基本實作和改變世界的技術成果。【適用讀者】 ✪對深度學習有興趣，但還不知道它是什麼、能做什麼的新手。 ✪零散讀過深度學習相關文章，但仍有知識缺口的入門者。 ✪被教科書中龐大的數學理論嚇到，而對深度學習卻步的讀者。 ✪正在上學校的深度學習課程，但不知道實作從何開始的學生。

定價：560 元，優惠價：9 504

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16.開發者傳授PyTorch秘笈

作者：陳昭明 出版社：深智數位 出版日：2022/06/20 裝訂：平裝

～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】★ 作者品質保證 ★經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！～從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成～本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法：● CNN (卷積神經網路)● YOLO (物件偵測)● GAN (生成對抗網路)● DeepFake (深度偽造)● OCR (光學文字辨識)● ANPR (車牌辨識)● ASR (自動語音辨識)● BERT / Transformer● 臉部辨識● Knowledge Graph (知識圖譜)● NLP (自然語言處理)● ChatBot● RL (強化學習)● XAI (可解釋的 AI)本書特色入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣★摒棄長篇大論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用★介紹 PyTorch 最新版本功能★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow

定價：1200 元，優惠價：9 1080

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17.白話大數據與機器學習

作者：高揚; 衛崢; 尹會生著; 萬娟插畫設計; 胡為君審校 出版社：碁峰資訊 出版日：2017/06/22 裝訂：平裝

本書以降低學習門檻為宗旨，解說大數據與機器學習的相關基礎知識，只要具備高中數學基礎即可看懂。內容結合大量案例與生動的插畫，將高度抽象的數學、演算法與現實生活中的事件作關聯，幫助讀者理解。本書精彩內容包括：．大數據基礎，說明大數據應該具備的基礎數學知識．大數據演算法，解說向量空間、回歸、聚類、分類等核心演算法．大數據熱門應用：介紹推薦算法、文字挖掘、人工神經網路等技術的原理．大數據主流框架：介紹Ha

定價：480 元，優惠價：9 432

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18.凡人也能懂的白話人工智慧演算法

作者：Rishal Hurbans 出版社：碁峰資訊 出版日：2022/12/19 裝訂：平裝

來自各界的推薦「由第一頁到最後一頁，本書都是幫助你學習AI演算法，並回想為何以及如何運用它們的最佳選擇。」 ―Linda Ristevski, 加拿大安大略省約克郡教育局「這本書以清晰與周密的方式，以最廣泛的角度來談論電腦科學，並向從業開發者傳達他們所需要理解的事情。」 ―David Jacobs, Advance Local公司「我所看過關於AI演算法最全面的內容。」 ―Karan Nih, Classic Software Solutions公司「這本書消除了我心中對於踏入AI運作機制中的恐懼。」 ―Kyle Peterson, 美國愛荷華大學人工智慧已觸及我們生活的每一個角落。它不只可以為我們推薦購物商品與電視節目，還能進行醫療診斷。擁抱這個嶄新的世界需要熟悉AI的各種核心演算法。本書使用了許多插圖、實例以及一般人就能理解的說明來介紹AI的重要基礎概念，您只需要具備高中程度的代數觀念即可。本書將帶您探索多個程式挑戰題，包括偵測銀行詐欺行為、AI創作藝術作品、設計自駕車等。本書精彩內容包括：．不同AI演算法的用途．進行決策所需的智慧搜尋方法．靈感來自生物的演算法．機器學習與神經網路．可打造更厲害機器人的強化學習本書目標讀者為軟體開發者，只需要高中代數與微積分基礎就能掌握本書內容。

定價：580 元，優惠價：9 522

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19.讓AI安全上工：新觀念隱私保護機器學習

作者：王力; 張秉晟; 陳超超 出版社：深智數位 出版日：2022/04/20 裝訂：平裝

結合時下熱門人工智慧與必備的資訊安全基本觀念到實際應用層層堆疊智慧學習與隱私保護環環相扣▍本書主要內容本書深入分析機器學習與資訊安全，屬於進階的結合應用。然而基於讀者可能會有資安跨機器學習或者機器學習涉及隱私應用等可能，故在各章節前都有充分的引導，例如基本的機器學習模型有哪些；各類神經網路的初步介紹；安全計算的技術層面逐一帶入，由秘密分享而至加密處理。前幾章的充分介紹足以建立讀者探究本書所需的資訊。本書中章將觀念更進一步，私有集合交集是如何不揭示交集之外的結果；主流安全多方計算框架裡在取捨優缺點後，如何傾向底層的電腦語言編譯，又或者以隱私保護為軸心出發。視覺化的樹模型和數學上直觀的線性模型在計算能力突破後迎來的神經網路是如何深入我們的日常。常見的關鍵字搜尋後各網站與應用程式的推薦就盡是相關事物，一探隱私保護推薦系統如何無所不用其極地避免取用不公開資料的情況下，將最精確的商品或資訊提供給使用者。 ▍本書特點1.機器學習各基本模型介紹2.混淆電路最佳化分析3.秘密分享與加密觀念引導4.私有集合各演算法應用5.計算框架與協定6.各模型實際應用與神經網路7.了解推薦系統8.安全多方計算的現況與未來要點

定價：700 元，優惠價：9 630

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20.最新機器學習の教科書

作者：伊藤真 出版社：深智數位 出版日：2021/10/21 裝訂：平裝

輕鬆簡單的好書，讓你從入門到高手，掌握機器學習及神經網路的數學、理論與實作！ ▌使用Jupyter Notebook 全書所附的程式碼完整簡單，更棒的是用Jupyter Notebook開發，初學者可以在一個網頁上寫程式、執行、查看結果，還可以作筆記，圖形介面和有條不紊的程式碼管理，比起直接在命令行零零散散地輸入Python程式碼，更能激發學習的動力。 ▌搭配範例詳細解說完善可運行的程式碼、豐富詳細的範例、直觀的資料圖型、細緻具體的公式推導、程式碼實作，彷彿一位好的老師在親手教我學習演算法。 ▌程式結合數學公式，一看就懂本書繼承了大部分日文技術書的傳統特色，對沒有學過Python和需要複習數學基礎的初學者是非常易懂的，內容安排循序漸進，推導過程完整清楚，圖文並茂，理論與實作相結合。一行行的程式碼與一行行的公式一一對應，讓原本晦澀難懂的公式變得簡明流暢起來。你一定可以運用這些方法看懂了原本看不懂的大學經典教材，再加上TensorFlow和最好用的Keras，快點搭上本書的特快車趕上機器學習人工智慧的新浪潮吧！

定價：780 元，優惠價：9 702

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