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410筆商品,2/21頁
機器學習入門:使用Scikit-Learn與TensorFlow
滿額折
作者:黃建庭  出版社:碁峰資訊  出版日:2021/12/22 裝訂:平裝
◎從機器學習的基礎知識開始,逐步建構相關的延伸應用。◎以經典範例搭配步驟化解說,帶領讀者掌握應用的訣竅!.使用Kaggle網站的資料集,讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。.使用Pandas與Numpy處理與分析資料。.以Scikit-Learn實作監督式學習-線性廻歸、邏輯廻歸、決策樹、K-近鄰演算法、支援向量機,以及非監督式學習-K-means分群與階層式分群。.使用TensorFlow建立神經網路進行運算,實作前向傳播算法與反向傳播算法的運算過程。.介紹卷積神經網路的概念與運算過程,並使用TensorFlow 建立卷積神經網路進行運算。
定價:420 元, 優惠價:9 378
庫存:2
資料科學輕鬆學
滿額折
作者:Anil Maheshwari  出版社:碁峰資訊  出版日:2022/09/01 裝訂:平裝
本書以簡單易懂,簡單直白的敘述,帶領讀者認識資料分析與資料科學。每個主題都會以一個真實世界的案例帶入,希望能夠幫助讀者快速建立資料科學的概念。無論您是學生、上班族、行銷人員、分析師或財務人員,只要您對資料科學感到好奇,本書都可以幫助您對資料科學有更一步的認識。 ________________________________________ 來自各界的讚譽 「Maheshwari博士的這本著作是絕佳的資料分析入門簡介。他將概念解釋得十分清楚且切中要點,我特別喜歡關於決策樹和其發展流程的章節,他的說明非常清楚。」―Ramon A. Mata Toledo博士, 維吉尼亞州詹姆斯麥迪遜大學電腦科學系教授 「這本書為資料分析的主題做了精彩又有價值的補充。整本書的結構清晰,我毫無猶豫地推薦本書作為『商業智慧』和『資料探勘』相關主題的碩士課程教科書。」―Edi Shivaji博士 「隨著全世界進入大數據模式,這本書不但寫得好,而且時間也剛剛好!對於那些明白大數據是未來趨勢、但不知從何著手的外行管理階層來說,這是絕佳的橋梁和入門知識!」―Alok Mishra博士 「此書將一個複雜且非常重要的主題領域解釋得讓每個人都能理解,真的成就卓越。它簡單地從你所熟悉的概念開始切入,接著突然之間―你就發現了決策樹、迴歸模型和人工神經網路,還有集群分析、網路探勘和大數據的奧秘。」―Charmaine Oak女士 「結論就是,對於有興趣學習資料分析的任何人來說,這本書就是你學習的起點,希望它激發你對此領域的興趣,能夠掌握更深入的主題並提高技能。」―Keith S Safford
定價:480 元, 優惠價:9 432
庫存:3
高教創新NO.46(111/09)
滿額折
出版社:教育部高等教育司  出版日:2022/09/01 裝訂:平裝
科技島是臺灣的國際優勢,但也形成了社會氛圍中「重理工、輕人文」導向,反映在學術研究上,就是社會人文領域長年來得到的資源支持,始終少於科技技術領域。 然而,歷史、政經、語言等人文與社會學科發展,才是帶動公民思惟、人文素養進步的關鍵引擎。為了扭轉不均衡的態勢,教育部決定推出人文與社會科學領域標竿計畫。 這項行動正在帶動各種新的研究突破。本期高教創新特別針對臺灣師範大學、中山大學、成功大學、政治大學的計畫內容作深入報導、從中可以看到,即便在人文社會領域,臺灣也能站上世界舞臺,取得國際發聲權。只要有方法、有策略,集中火力投入,人文社科一樣能成為帶動臺灣升級的火車頭。 除了封面故事的深入報導,另外還有兩篇好看的人物故事。包括花費十年時間,「以內鎖雛菊鏈建構多維人造分子肌肉」成果登上國際知名期刊《Nature》的第二十五屆國家講座主持人邱勝賢教授,他分享如何從失敗中站起的過程,十分令人動容。 得到一一O年度國家產學大師獎的雲林科技大學特聘教授張傳育,長期鑽研類神經網路,並將人工智慧應用於「智能嬰兒監視器」、「AOI缺陷檢測」及「醫學影像辨識」等三大領域,是一位「全方位智慧辨識」專家。他曲折的求學歷程,也讓人印象深刻。
定價:40 元, 優惠價:1 40
庫存:3
資料探勘原理與技術
滿額折
作者:張云濤; 龔玲-編著; 胡凱智-校訂  出版社:五南圖書出版  出版日:2019/09/25 裝訂:平裝
「資料探勘」是將資料轉化為知識的過程,是資料管理、資訊處理領域研究、開發和應用的最活躍的分支之一。本書全面地論述了資料探勘領域的基本概念、基本原理和基本方法,內容包括資料探勘領域的經典理論和趨勢發展。全書共分14章,全面系統性地介紹了資料探勘的概念和過程、資料預先處理技術;深入地敍述了各種資料探勘技術,包括關聯規則、決策樹、群聚分析、基於樣例的學習、貝葉斯學習、粗糙集、神經網路、遺傳演算法、統計分
定價:450 元, 優惠價:95 428
庫存:3
行動裝置深度學習
滿額折
作者:李永會  出版社:博碩文化  出版日:2020/12/17 裝訂:平裝
●對於iOS和Android兩個平台的神經網路實踐均詳細描述 ●從結構到框架程式設計,從CPU到GPU程式設計皆一應俱全 ●以程式碼實作為主線逐步講解,由淺入深,使讀者更容易應用到實際案例中 一直以來,由於技術門檻和硬體條件的限制,在行動端應用深度學習的成功案例並不多。傳統行動端UI工程師在編寫神經網路程式碼時,可以查閱的行動端深度學習資料也很少。而另一方面,時下的網際網路競爭又頗為激烈,率先將深
定價:380 元, 優惠價:9 342
庫存:1
機器學習演算法動手硬幹:用PyTorch+Jupyter最佳組合達成
滿額折
作者:孫玉林; 余本國  出版社:深智數位  出版日:2022/01/20 裝訂:平裝
★★★【機器學習】+【演算法】★★★ ★★★★★【PyTorch】+【Jupyter】★★★★★ 一步一腳印、腳踏實地 機器學習經典演算法全面講解 我們平常視為理所當然的L1、L2、Softmax,Cross Entropy,都是基礎的機器學習所推導出來的,很多人以為不需要學的機器學習演算法,才是站穩腳步的基本大法! 本書就是讓你可以用Python來真正真槍實戰上手機器學習。從最基礎的資料清理、特徵工程開始,一直到資料集遺漏值的研究,包括了特徵變換、建構,降維等具有實用性的技巧,之後說明了模型是什麼,接下來全書就是各種演算法的詳解,最後還有一個難得的中文自然語言處理的案例,不像一般機器學習的書千篇一律MNIST手寫辨識、人臉辨識這麼平凡的東西,難得有深入「機器學習」的動手書,讓你真的可以在人工智慧的領域中走的長長久久。 大集結!聚類演算法 ✪K-means 聚類 ✪系統聚類 ✪譜聚類 ✪模糊聚類 ✪密度聚類 ✪高斯混合模型聚類 ✪親和力傳播聚類 ✪BIRCH 聚類 技術重點 ✪資料探索與視覺化 ✪Python實際資料集特徵工程 ✪模型選擇和評估 ✪Ridge回歸分析、LASSO回歸分析以及Logistic回歸分析 ✪時間序列分析 ✪聚類演算法與異常值檢測 ✪決策樹、隨機森林、AdaBoost、梯度提升樹 ✪貝氏演算法和K-近鄰演算法 ✪支持向量機和類神經網路 ✪關聯規則與文字探勘 ✪PyTorch深度學習框架
定價:880 元, 優惠價:9 792
庫存:1
淺談邊緣運算-智慧生活大趨勢(學AI真簡單系列11)
滿額折
作者:AI4kids  出版社:全華圖書  出版日:2021/06/07 裝訂:平裝
本書透過簡單易懂的用語,以及大量的圖文解說,帶領讀者探索你我身邊最常見的AI應用──邊緣運算。從物聯網(IOT)的發展到加入AI元素的AIoT這段歷程,究竟是如何發生?這些改變又將帶給人們生活什麼樣的衝擊與改變?讀者都可在這本書中一窺究竟。AI學習不再流於理論空談。作者將實際操作的範例一步步詳細解說,帶領讀者親自動手實作邊緣運算中最常見的影像辨識系統,並整合樹莓派(微電腦)與最新神經網路加速器設備
定價:280 元, 優惠價:95 266
庫存:1
AutoML自動化機器學習:用AutoKeras超輕鬆打造高效能AI模型
滿額折
作者:Luis Sobrecueva  出版社:旗標出版社  出版日:2021/12/31 裝訂:平裝
內容介紹: 有了三個臭皮匠,何必每次堅持找個諸葛亮?任何人都能運用深度學習(DL)嗎?AutoML(自動化機器學習)已經遍地開花,各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務,讓使用者不必具備專業領域知識,也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之,AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。AutoML不能取代資料科學家,卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時,你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。而什麼是 AutoKeras?這是一套完全開源的 Python AutoML 套件,以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』(ENAS)來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別,甚至會加上資料預處理功能,使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型,還不必接觸高深的數學。就連經驗豐富的專家也能受惠:利用 AutoKeras 快速產生候選模型,好做為進一步改良的參考,並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜,跨入深度學習的門檻從未如此之低;有了 AutoKeras,任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。 本書特色: ★ 免懂數學免瞎忙!不必再被迫學數學,就能輕鬆將 AI 運用在真實世界★ 什麼是神經網路和深度學習?何謂 CNN 與 RNN?用淺顯易懂的方式理解其運作原理★ 只要寫短短幾行 Python 程式,就能打造出強效深度學習模型,省時省力又好用★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構★ 提供了使用真實資料集的豐富實作範例,從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化,更容易比較訓練成效和分享★ 附 notebook/py
定價:690 元, 優惠價:95 656
庫存:1
NumPy 高速運算徹底解說:六行寫一隻程式?你真懂深度學習?手工算給你看!
滿額折
作者:吉田 拓真; 尾原 颯-作; 施威銘研究室-監修  出版社:旗標出版社  出版日:2020/01/17 裝訂:平裝
硬派學習 AI 才能紮穩根基!許多 Python 開發人員初接觸機器學習、深度學習, 往往一開始就使用當紅的 Tensorflow、Keras 等 AI 框架, 只用了短短六行就寫出一隻神經網路程式, 接著就針對參數開始東調西調、訓練模型, 為了提高神經網路模型的準確率 (Accuracy) 96.6% → 97.4% → 98.9%...而奮戰著。只需六行?調調參數?看起來 AI 好像也不難學的
定價:750 元, 優惠價:95 713
庫存:3
AI之書:圖解人工智慧發展史
滿額折
作者:柯利弗德‧皮寇弗  出版社:時報文化  出版日:2020/08/19 裝訂:平裝
人工智慧一詞在一九五五年被創造出來時,人類持續尋求增強大腦的方法已有數千年了。從中世紀機器人到人造神經網路,本書重點介紹了從西元前一千三百年到二○一八年間,人工智慧發展史上新奇和重要的實際觀念。按時間順序排列,獲獎作家柯利弗德‧皮寇弗的書寫範圍遠從一千多年前遠古時代的遊戲發明開始,巧妙地集合了科技與文化上的劃時代成就,從神話故事、虛構作品(蘭斯洛特的銅騎士、《魔鬼終結者》)到現實世界的創造(達文西
定價:680 元, 優惠價:9 612
庫存:2
認識Fuzzy理論與應用
滿額折
作者:王文俊  出版社:全華圖書  出版日:2017/12/27 裝訂:平裝
本書共分十七章,可以分成以下幾個大方向:第二章至第四章主要介紹模糊集合的意義、性質、及運算等;第五章討論模糊關係;第六章至第九章是按步就班,把模糊推論、模糊邏輯、到模糊控制設計的相關程序,循次漸進介紹給讀者;第十四章與第十五章介紹模糊分類與模糊決策。第十六章則是把神經網路與模糊規則拉上關係一起討論。
定價:370 元, 優惠價:95 352
庫存:2
不靠框架硬功夫Scikit-learn手刻機器學習每行程式碼
滿額折
作者:鄧立國; 郭雅秋; 陳子堯; 鄧淇文  出版社:深智數位  出版日:2022/12/21 裝訂:平裝
★ ML 最強套件 scikit-learn ✕ 經典演算法,帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能! 【本書內容】 機器學習是一門多領域交叉學科,涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為,獲取新的知識,重新組合現有知識結構並改善自身的效能。 本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用,以 Python 3 為基礎,使用 scikit-learn 解決實際問題。 全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法,並佐以實際案例,以機器學習的經典演算法為軸線:演算法分析 ▶ 資料獲取 ▶ 模型建構 ▶ 推斷 ▶ 演算法評估,讓你理論與實踐技能一次學會,輕易上手。 【本書特色】 ML 的最佳參考書,scikit-learn 的最紮實實戰應用,亦為深入 AI 技術的優良基礎! ● 機器學習概述 ● 資料特徵提取 ● scikit-learn 估計器分類 ● 單純貝氏分類 ● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸 ● k 近鄰演算法分類 ● 線性迴歸到邏輯迴歸 ● 非線性分類與決策樹迴歸 ● 決策樹到隨機森林 ● 感知機到支持向量機 ● 從感知機到類神經網路 ● 主成分分析降維
定價:780 元, 優惠價:9 702
庫存:1
Python數據分析基礎:包含數據挖掘和機器學習
滿額折
作者:阮敬  出版社:五南圖書出版  出版日:2019/07/25 裝訂:平裝
從統計學出發,最實用的Python工具書。◆全書基於Python3.6.4編寫,兼容性高,為業界普遍使用之版本。◆以簡明文字闡述替代複雜公式推導,力求降低學習門檻。◆簡單易懂,理論完整,案例詳盡。◆包含AI領域熱門的深度學習、神經網路及統計思維的數據分析,洞察市場先機。Python,是當今大數據時代下最為流行的編程工具之一;資料分析,則是在科學研究中日益重視的環節。當開源語言的便利性,遇上統計思維
定價:680 元, 優惠價:95 646
庫存:1
集成式學習:Python實踐!整合全部技術,打造最強模型
滿額折
作者:George Kyriakides; Konstantinos G. Margaritis  出版社:旗標出版社  出版日:2022/02/09 裝訂:平裝
內容介紹: 別再傻傻只選一個模型訓練很多模型,卻不知道應該選哪一個?沒有一個模型達標?每個模型都有其優缺點,無法取捨?小朋友才做選擇,大人全都要!你該試試集成式學習!集成式學習是使用 2 種或更多的機器學習演算法,來組合出預測能力更好的模型。DeepMind 已經使用集成式學習來組合多個神經網路,控制 Google 資料中心的運作效能;集成式學習技術也在 Kaggle 平台上,席捲了各個競賽的第一名寶座。因此,集成式學習是建立出更具威力的模型,不可或缺的技術之一。本書會介紹實務上常見的集成式學習演算法,如硬投票、軟投票、堆疊法、自助聚合法、適應提升法、梯度提升法、隨機森林、極端隨機樹等,並且使用熱門的 scikit-learn、Keras、OpenEnsembles、XGBoost 等 Python 函式庫來實作各種不同的集成式學習技術,建構出一個強大的模型。熟稔本書的內容後,不但可以精通集成式學習,在實際情境中面對問題時,亦能具備充分的專業知識判斷適用的集成式學習方法,並成功實作它們。書中採用「做中學」的方式,讓你不僅可以快速掌握理論基礎,也能了解各種集成式學習技術的實作,再加上運用真實世界中的資料集,你將能夠建立出更佳的機器學習模型,以解決各種問題,包含迴歸、分類、分群。現在翻開本書,讓我們一起進入集成式學習的世界,整合你所會的全部技術,打造最強大的模型。 本書特色: ● 繁體中文第 1 本集成式學習專書,告訴你不要再傻傻地只選一個模型● 完整介紹集成式學習中常見的演算法,包含極端隨機樹、堆疊法、自助聚合法、提升法等● 一書掌握實作集成式學習的必備套件,如 Scikit-Learn、OpenEnsembles、XGBoost 等● 用 Python 刻演算法給你看,接著告訴你怎麼用套件。讓你不只會做,還懂為什麼這麼做● 以 5 個實務案例來展示集成式學習的威力● 本書由施威銘研究室監修,內容易讀易懂,並加入大量「小編補充」補充必要知識● 本書 Python 範例程式免費下載
定價:750 元, 優惠價:95 713
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TensorFlow與Keras:Python深度學習應用實務
滿額折
作者:陳允傑  出版社:旗標出版社  出版日:2019/08/28 裝訂:平裝
數學忘光光,人工智慧原理看不懂?→ 大量的【圖解說明】讓你秒懂運作原理用相同資料集,訓練好的模型準確率比別人低很多?→ 【舉一反三不死背】,教你用最適當的演算法調整模型手上一堆資料,但要怎麼餵給神經網路?→ 解說各種類型資料的【預處理手法】本書秉持「先圖解、再實作,而後實務應用」的精神,帶你實際使用Python 3 + TensorFlow + Keras,訓練自己的深度學習模型深度學習是一種「實
定價:650 元, 優惠價:95 618
庫存:2
少年Py的大冒險-成為Python AI深度學習達人的第一門課(附範例光碟)
滿額折
作者:蔡炎龍; 林澤佑; 黃瑜萍; 焉 然  出版社:全華圖書  出版日:2022/09/23 裝訂:平裝
近年來人工智慧最主要的重心在深度學習,也是因深度學習有許多突破性的發展,而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險:成為Python數據分析達人的第一門課》的風格,藉由輕鬆活潑的方式,從基本的原理開始,讀者可一步步跟著書中每個冒險,成為可以活用AI的深度學習達人!本書規劃三個篇章,共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明,接著介紹神經網路三大天王(DNN、CNN、RNN),並大量運用Gradio這個有趣的套件,把書中的AI模型做成網路應用程式。本書也介紹了如何用Hugging Face的transformers套件打造有趣的自然語言處理應用,以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路(GAN)及強化學習也有相當詳細地說明。
定價:580 元, 優惠價:95 551
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AI 證券投資分析:探索超額報酬-使用Excel實作【暢銷回饋版】
滿額折
作者:葉怡成  出版社:博碩文化  出版日:2022/07/07 裝訂:平裝
☝ 博碩嚴選!證券市場投資人必需擁有的AI分析寶典! ☝ 好評再上市,回饋發行中! ☛ 將「證券投資分析」的專業知識、「人工智慧(AI)」的最新方法,整合運用於一書。 ☛ 本書採用Excel試算表作為證券投資分析的工具,簡單易學。 ☛ 全書使用台灣近年股市的實際資料,即學即用。 ☛ 本書為作者另一本暢銷書「證券投資分析:使用Excel 實作」的進階版姊妹作。 ------------------------------------------------------------------------------ 暢銷書《證券投資分析:使用Excel實作》作者又一全新力作! 在風險極高又變化萬千的股票投資市場,只有不斷挖掘潛在的投資模型,才能維持市場的效率。近年來人工智慧(AI)的「復興」,在許多領域都有所突破。本書作者特別從「知識發現」、「計算智慧」的觀點來探討此一主題,並聚焦於類神經網路、決策樹、演化計算等技術,來探索獲得超額報酬的無限可能! $ 現代的投資人欲想獲得更高的「超額報酬」,人工智慧(AI)方法即為一個分析利器。本書使用Excel試算表實現AI方法,提供投資人快速學習在證券投資分析上,運用AI方法的捷徑。 $ 全書分為三篇14章:第一篇「證券投資分析」,第二篇「知識發現與計算智慧」,第三篇「知識發現與計算智慧在證券投資分析的應用」。 $ 採用簡單易學的Excel試算表作為建立「以人工智慧為基礎」的證券投資分析工具。 $ 書中所有範例皆來自台灣近年股市的實際資料。 ⇣⇣⇣本書範例檔與彩圖請至博碩官網下載⇣⇣⇣
定價:650 元, 優惠價:9 585
庫存:3
預測之美:機器學習及深度學習真實生活應用
滿額折
作者:游皓麟  出版社:深智數位  出版日:2020/11/23 裝訂:平裝
預測之美,莫過於此未卜先知不再是夢想,用深度學習及機器學習的原理,預測出最精準的結果。完整收錄 遺傳演算法、粒子群演算法、模擬退火求解 多元線性、Ridge回歸、Lasso回歸、分位數回歸、穩健回歸 GBRT、神經網路、SVM、高斯回歸 Box-Jenkins方法、門檻自回歸、向量自回歸、GARPH模型族、卡爾曼濾波、RNN及LSTM完整的數學推導及公式講解,讓你打下紮實的機器學習及深度學
定價:780 元, 優惠價:9 702
庫存:2
PyTorch深度學習入門與應用:必備實作知識與工具一本就學會
滿額折
作者:王進德  出版社:博碩文化  出版日:2022/10/06 裝訂:平裝
【本書特色】 著重PyTorch的實作與應用, 輕鬆進入深度學習與人工智慧領域! ☛詳細說明深度學習的實作流程,以系統化步驟來處理各式的任務問題。 ☛介紹深度學習原理,實作DNN、CNN、RNN、LSTM、RL各種演算法。 ☛提供完整的程式範例,程式力求淺顯易懂,說明深入淺出。 ☛注重數據集的探索處理,可強化數據分析能力。 【內容簡介】 深度學習是人工智慧的一個分支,相較於傳統的機器學習,深度學習在某些領域中更接近人類智慧,而逐漸走進我們的生活中,常見的應用如人臉辨識、語音識別、智慧駕駛等。 PyTorch是一個開源的Python深度學習函式庫,這個軟體主要由Facebook的人工智慧研究團隊開發,而由於PyTorch的語法簡單,且擁有完善的文件說明,目前已成為開發深度學習的主要框架之一。 本書內容由淺入深,不只對PyTorch進行系統化的介紹,也詳細說明了神經網路、CNN網路、RNN網路及強化學習等主題。本書還安排了18個實習,以PyTorch實作深度學習的各種演算法,經由實作的過程,可有效幫助讀者學習,進入深度學習的世界。 【目標讀者】 ☛對深度學習有興趣的初學者,可讓讀者兼顧理論與實作。 ☛適用於大專院校「深度學習」課程的學生,可作為教師授課之用。 ☛已學過TensorFlow且想再學習PyTorch框架者,可對學習、研究及求職有很大的幫助。 ☛專案設計者、AI工程師、數據分析工程師,也很適合閱讀本書。
定價:600 元, 優惠價:9 540
庫存:1
Deep learning深度學習必讀:Keras大神帶你用Python實作
滿額折
作者:François Chollet-著; 施威銘研究室-監修  出版社:旗標出版社  出版日:2019/05/31 裝訂:平裝
用 Python + Keras 實踐深度學習, 解開神經網路模型的黑盒子在高階函式庫 Keras 的幫助下, 用 6 行程式就可寫一隻深度學習神經網路的程式, 建構深度學習模型就像玩樂高積木一樣, 可以輕易將各種神經網路組合在一起, 而每一種模型可用來解決不同的問題。正宗 Keras 大神著作,正體中文版重磅登場本書為 Keras 之父 François Chollet 親自撰寫, 詳細解說神經
定價:1000 元, 優惠價:95 950
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