神經網路 - 三民網路書店

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決心打底！Python深度學習基礎養成

作者：我妻幸長-著; 施銘威研究室-監修 出版社：旗標出版社 出版日：2020/07/07 裝訂：平裝

一步步拆解複雜的數學算式, 一筆筆手工算給你看, 硬派學習才能紮穩根基！「想要學好深度學習, 深入了解底層各種演算法的運算細節絕對有其必要！」相信不少初學者正抱持著相同的想法, 希望好好熟悉 mini-batch 反向傳播、梯度下降等各種深度學習演算法的細節, 但多數的情況卻可能一直碰壁...原因很簡單, 當你深究神經網路的底層運算, 會發現種種演算法的背後統統都是數學, 學寫程式還行

定價：690 元，優惠價：95 656

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62.

TensorFlow.js學習手冊

作者：Gant Laborde 出版社：美商歐萊禮 出版日：2022/03/03 裝訂：平裝

以JavaScript開發機器學習「Gant在這本書中開門見山的教導您，網頁開發者使用JavaScript和瀏覽器需要知道的重要知識。」—Laurence MoroneyAI倡議領導者, Google「《TensorFlow.js學習手冊》讓您可以邁入TensorFlow.js，讓所有JavaScript開發者獲得新一代網頁應用開發的超能力。"—Jason MayesGoogle TensorFlow.js資深工程師「Gant神奇的解釋了複雜的機器學習概念，避免過於複雜的數學陷阱，您很難再找到更好的JavaScript資料科學介紹了。」—Lee Warrick全端JavaScript開發者鑑於對AI的需求和JavaScript的無所不在，TensorFlow.js的狂潮是不可避免的。借由這個Google框架，可以協助經驗豐富的AI老手和Web開發人員推動AI驅動網站的未來發展。在這本指南中，作者Gant Laborde(機器學習與web領域，Google開發人員及專家)為資料科學家、工程師、web開發人員、學生和研究人員等廣大技術受眾，提供了TensorFlow.js實務操作基礎方法。您將首先學習TensorFlow.js中的一些基本範例，再深入研究神經網路架構、DataFrames、TensorFlow Hub、模型轉換、遷移學習等。讀完本書後，您將瞭解如何使用TensorFlow.js建構和部署產出就緒的深度學習系統。‧探索張量(tensors)，機器學習的最基本結構‧使用真實範例將資料轉換為張量及返回‧使用TensorFlow.js將AI與web相結合‧使用資源來轉換、訓練和管理機器學習資料‧從頭開始建構和訓練您自己的訓練模型

定價：580 元，優惠價：9 522

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AI與大數據技術導論（基礎篇）：發展歷程、產業鏈、運算模式、機器學習……從理論概述到核心技術，深度探索人工智慧！

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63.

AI與大數據技術導論（基礎篇）：發展歷程、產業鏈、運算模式、機器學習……從理論概述到核心技術，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」 AI是什麼？為什麼熱門？是否已經成熟？跟著本書搞懂資料科學，跟上未來趨勢！ ▎人工智慧用於何處？ 2017年是人工智慧（Artificial Intelligence，AI）年，人工智慧技術越來越多的應用到日常生活的各個方面。AlphaGo ZERO替代AlphaGo實現自我學習；百度無人汽車上路；iPhone X開啟Face ID；阿里和小米先後發表智慧音箱；肯德基上線人臉支付……這些背後都是人工智慧技術的驅動！【人工智慧概述】首先為讀者解釋了AI的基礎概念，探索其技術的成熟度，並對美國和中國的AI現狀進行比較。此章還概述了AI與雲端運算和大數據的深層關係及歷史發展。【AI產業、資料及機器學習】從AI產業的基礎層、技術層到應用層逐層深入，並介紹大數據的基本概念、現狀及其在中國的運算模式。此外，機器學習作為AI的核心，我們著重於其基本概念和資料的預處理方法。【模型和機器學習的演算法】從模型的基礎訓練到評估，以及各類型的機器學習演算法，如支援向量機、KNN和決策樹等，這些都為讀者提供了全面的視野。【探討深度學習】深度學習是AI的另一個重要分支，本章專門探討此領域，涵蓋從基本神經網路到卷積神經網路的各種技術。本書特色：本書全面講述人工智慧與大數據涉及的技術，共分7章，包括人工智慧概述、AI產業、資料、機器學習概述、模型、機器學習算法、深度學習等。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：450 元，優惠價：79 356

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C#也能完整AI：TensorFlow.NET實戰現場

作者：仇華; 陳海平 出版社：深智數位 出版日：2023/12/20 裝訂：平裝

★在最熟悉的作業系統、IDE中，用Tensorflow開發深度學習專案★☆使用Tensorflow.NET在Visual Studio下完成AI開發☆坊間幾乎所有和AI、深度學習、機器學習有關的書籍或教材，均是以Python及相對的框架進行開發，並且建議架設在Linux上。雖然這個環境非常適合進行AI專案的開發，但對於已經熟悉Visual Studio下.NET架構的大部分Windows開發者來說，如果能使用Tensorflow的強大，再加上早就上手的.NET甚至是C#語言，學習曲線真的就只剩下深度學習，排除了Linux及Python的困難。微軟在.NET平臺上引入機器學習，努力使機器學習技術跨越鴻溝，普及至大多數人手中。微軟的ML.NET旨在實現人工智慧的「民主化」，讓每個人都能使用並受益於人工智慧技術。在.NET生態中，人工智慧領域的SciSharp Stack團隊為TensorFlow提供了.NET Standard Binding，使得.NET開發人員可以使用C#在跨平臺的.NET Standard框架上開發、訓練和部署機器學習模型。他們還打造了TensorFlow.NET這個專屬於.NET開發人員的機器學習平臺，簡化了使用TensorFlow的過程。本書即是針對這個族群的使用者，讓.NET眾多的使用者直接跨入AI的領域，在最親切的環境學習，一定會事半功倍。本書為介紹TensorFlow.NET的詳細指南，共有23章。探討雲端運算、人工智慧、巨量資料和雲端原生應用對生活產生了深遠影響，之後說明機器學習.NET開發者的特點，在.NET生態中，SciSharp Stack的團隊，為TensorFlow提供了.NET Standard Binding，使.NET開發人員可以使用C#開發、訓練和部署機器學習模型。其中的產品就是TensorFlow.NET。書中包括資料型態與張量詳解、Eager Mode詳解、自動求導原理與應用、線性回歸實操、MNIST手寫字元分類邏輯回歸、tf.data資料集建立與前置處理、深度神經網路實踐、AutoGraph機制詳解，以及.NET Keras簡明教學等。最後一部分是生產應用與案例，包含CPU和GPU環境下的TensorFlow.NET應用、工業生產環境應用案例、在C#下使用TensorFlow.NET訓練自己的資料集、視覺影像分類

定價：1080 元，優惠價：9 972

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65.

從AI到生成式AI：40個零程式的實作體驗，培養新世代人工智慧素養

作者：羅光志 出版社：旗標出版社 出版日：2023/08/18 裝訂：平裝

內容介紹: 在 ChatGPT 和 AIGC 應用發光發熱之際，你是不是驚覺：怎麼 AI 已經離我這麼近了！其實 AI 一直都在，只是默默在背後運作，然而多數人還不認識 AI，因而有許多神話或恐懼的想法。-▌如果你是上班族：看到媒體、新聞反覆報導，又說 AI 多厲害，又說 AI 會造成失業，到底 AI 是甚麼？對你的工作有甚麼幫助或影響？有危機意識的你該如何擺脫宿命？▌如果你是新鮮人或轉職者：懂不懂 AI，直接影響未來求職的競爭力。當企業對 AI 求才若渴，你的履歷會需要多點 AI 來加分！不過之前學校教的不多，網路資源又讓人似懂非懂，想要獲得企業青睞，該從何下手？▌如果你是家長：這一代年輕人就是 AI 原生族群，AI 勢必伴隨著他們成長，而 AI 所帶來的影響也是避無可避，想要消弭可能的科技代溝，該怎麼預防？-AI 時代已然揭開序幕，要在這個時代生存，你需要對 AI 有基本素養，首要認識 AI、知道 AI 的能耐與限制，然後懂得運用 AI 來提高效率，彌補自身不足，才不會被改革的浪潮所淹沒。有感於一般大眾對於 AI 的認識有限，就算詳讀許多相關資料，單憑書籍、網路文章的隻字片語，難以對 AI 有深刻體悟。作者將人工智慧看似艱澀難懂的知識，經由淺顯易懂的觀念講解，搭配 40 個零基礎也能玩的實作，化為大家都「看得懂、說得出、做得到」的 AI 素養。沒有程式、沒有數學的學習門檻，帶領你無痛體驗生成式 AI、機器學習、深度學習、自然語言處理、電腦視覺辨識...等各種 AI 技術，不懂程式的你，也可以親手訓練 AI、掌握 AI，讓 AI 成為你的神助手！本書特色: ▌專家學者誠摯推薦 ▌王年燦｜致理科技大學創新設計學院教授兼院長林仁智｜國立臺北教育大學數位科技設計系教授兼系主任林筱玫｜台灣人工智慧協會執行長區國良｜國立清華大學學習科學與科技研究所教授張一偉｜凡甲科技總經理張維元｜「資料科學家的工作日常」版主(以上依照姓名筆劃順序排列)\ 一看就懂的 AI 最強入門書 /貼近科技脈動，跟上 AI 技術發展腳步，吸收新知不落伍！● 生成式 AI (Generative AI)● 機器學習 (Machine Learning)● 深度學習 (Deep Learning)● 卷積神經網路 (CNN)● 循環神經網路 (RNN)

定價：560 元，優惠價：95 532

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66.

最新人工智慧概論：AIL國際認證Specialist、Expert Level

作者：戴建耘; e檢工作小組編著 出版社：台科大圖書 出版日：2021/12/01 裝訂：平裝

產品特色：本書系統地、全面地介紹了人工智慧的相關基本觀念與知識，既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識與應用技術，也對學生未來研究發展或應用神經網路、自然語言處理等技術內容進行了鋪墊，更輔以簡單實例作為思維與動手實踐的學習支架，可以幫助讀者打好人工智慧的知識與技術基礎。本書特色鮮明、內容易讀易學，適合對人工智慧相關領域感興趣的讀者閱讀參考。

定價：480 元，優惠價：9 432

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人工智慧應用在我家－使用Kneron AI Dongle

作者：劉峻誠; 陳宇春 出版社：台科大圖書 出版日：2022/04/21 裝訂：平裝

產品特色： 1. 主題學習：循序漸進介紹人工智慧領域中數據處理、數據標記、神經網路、機器學習、物件辨識等重要概念。 2. 輕鬆入門：結合公開、免費與好用的開源工具與網頁，引導讀者輕鬆進入機器學習的領域。 3. 時下最夯：介紹目前人工智慧趨勢 ― 邊緣運算，並說明雲與端如何相互依存與協同作業。 4. 生活應用：藉由 AI 加速棒的實作，帶領讀者體驗AI的落實應用。 MOSME行動習一點通：使用「MOSME行動習一點通」，登入會員與書籍密碼，可線上閱讀、觀看範例影片、下載補充資料與範例程式。 ‧ 診斷：可線上練習本書題目，檢視學習成效。 ‧ 評量：每次實作經創客師核可，可取得創客學習力認證，累積學習歷程。 ‧ 影音：於學習資源「影音教學」專區，可觀看範例操作影片。 ‧ 擴增：線上提供相關補充資料，供自主學習或教學參考之用。 ‧ 加值：附書中範例程式，方便讀者下載使用。

定價：400 元，優惠價：9 360

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68.

第二大腦：創建專屬數據資料庫，提升個人發展，傳承數位遺產

作者：涂子沛 出版社：三采文化 出版日：2023/08/03 裝訂：平裝

突破大腦侷限，幫助我們記憶、管理、規劃、創造，實現知識與精神的不朽及傳承。總是忘東忘西，記憶模糊？永遠資訊過載，無法管理？阿里巴巴前副總裁、大數據先鋒思想家涂子沛，提出了一個清晰的解決方案――「第二大腦」，幫助我們的大腦減壓── 什麼是「第二大腦」呢？第二大腦是我們大腦的數位副本，透過記錄、備份大腦思考經歷過的所有事情形成的。像是一個外部數位記憶體，可以記錄、保存、組織、檢索大腦中任何有意義的想法、看到的任何有價值的資訊、正在實施的所有計劃和項目、獲得的所有啟發和收穫等等。還可以不斷整合和分析我們的記錄，發現和創建有價值的連結，幫助我們「記憶」和「思考」1+1＞2。如何打造第二大腦？本書以一款免費、新興的筆記軟體工具「logseq」為範例。它與傳統筆記軟體不同，無須架構、直覺操作，任何時間隨想隨記。同時具備三大特色： ‧承襲卡片盒筆記術的精神：利用「索引編號」將相關資訊串聯起來成一個知識體系。 ‧仿大腦的神經網路：透過「標籤」和「雙向連結」功能，思考每筆資訊的來源和去處。 ‧多元強大的筆記管理系統：知識紀錄、待辦項目、個人日記、備忘訊息，一網打盡。透過這個「第二大腦」可以幫助我們縮短思考時間，做出聰明決策！透過「第二大腦」，可以幫助我們： ‧清晰管理：實現大量資訊的紀錄和整理，為生物大腦減壓，讓人生更輕鬆、更高效。 ‧量化分析：透過對資訊的比對，可以追溯過去、管理現在和規劃未來。 ‧聰明決策：借助數位記憶庫縮短思考時間，普通人也可以作聰明決策、發現新創意。 ‧家族傳承：借助第二大腦，打造個人遺產，實現知識和精神的不朽和百年傳承。我們會度過怎樣的一生，取決於我們一生能獲得什麼樣的訊息以及如何使用它們。

定價：480 元，優惠價：9 432

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69.

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。

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70.

AI+IoT佈建邊緣運算：電腦視覺業界專案原理及實作

作者：張晨然 出版社：深智數位 出版日：2023/11/22 裝訂：平裝

※本書結構本書共5篇，第1篇、第2篇重點介紹以YOLO為代表的一階段物件辨識神經網路；第3篇、第4篇重點介紹物件辨識神經網路在雲端和邊緣端的部署，其中對邊緣端的量化原理進行了重點介紹；第5篇重點介紹當前較為流行的自動駕駛的資料計算原理和物件辨識。本書實用性非常強，既適合對電腦視覺具有一定了解的高等院校大學生、所究所學生及具有轉型意願的軟體工程師入門學習，又適合電腦視覺工程項目研發和營運人員參考閱讀。第1篇，以知名電腦視覺競賽任務為例，旨在介紹物件辨識應用場景下的基本概念和約定，以及資料標注工具和格式，讓讀者具備特徵融合網路、預測網路的設計能力。對於資料後處理技術則介紹了解碼網路、資料重網路拓樸路、NMS演算法等後處理演算法，在此基礎上結合各式各樣的骨幹網路，讀者就可以架設完整的一階段物件辨識神經網路模型了。第2篇，旨在介紹物件辨識神經網路的訓練全流程。本篇從資料集製作到損失函式設計，從訓練資料監控到NaN或INF異常處理，特別是對不同損失函式的設計，進行了非常詳細的原理性闡述。相比神經網路設計，損失函式的設計是最具有可解釋性的，也是電腦視覺研究中比較容易出成果的研究方向。第3篇，旨在運用物件辨識神經網路的訓練成果，架設完整的物件辨識推理模型。推理模型支援雲端部署和邊緣端部署。對於雲端部署，以主流的亞馬遜雲端為例介紹；對於邊緣端部署，以GoogleCoral開發板為例，介紹神經網路量化模型的基礎原理和模型編譯邏輯。第4篇，結合作者主導過的智慧交通、智慧後勤等專案，旨在介紹實際電腦視覺資料增強技術，以及神經網路性能評估的原理和具體應用。本篇還結合應用同樣廣泛的算能科技（比特中國）SE5邊緣計算閘道和瑞芯微RK3588邊緣計算系統，介紹實際專案中如何使用邊緣計算硬體加速人工智慧的產業化應用。根據邊緣計算硬體特性對神經網路進行針對性修改，是真正考驗一個開發者對神經網路理解程度的試金石。跟隨本書介紹熟練掌握2～3款邊緣計算硬體，就能更快速地將電腦視覺應用到實際生產中，在具體應用中創造價值。第5篇，旨在將讀者引入三維電腦視覺中最重要的應用領域之一：自動駕駛。圍繞KITTI資料集，本篇介紹了自動駕駛資料的計算原理，並重點介紹了PointNet++等多個三維物件辨識神經網路。附錄列表說明了本書所參考的物件辨識原始程式碼、Python運行環境架設，以及TensorFlow的基本操作。

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71.

認識人工智慧：第四波工業革命

作者：劉峻誠; 羅明健; 耐能智慧(股)公司 出版社：全華圖書 出版日：2021/02/25 裝訂：平裝

工業革命始於蒸汽機，經過電力及電腦演變，至人工智慧技術-神經網路。人工智慧將神經網路與大數據及物聯網結合，改變我們的日常生活。隨著人工智慧崛起，很多工作職位將會消失，但人工智慧將提供更多就業的機會。本書第1章介紹人工智慧的發展過程，簡述神經網路如何衍生自人類的神經元，並介紹主要神經網路、卷積網路、回歸神經網路和強化學習；第2章講述卷積神經網路結構，並簡要說明基本的運作；第3章說明人工智慧對醫療

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72.

腦大圖鑑

作者：日本Newton Press 出版社：人人 出版日：2024/01/05 裝訂：平裝

工作或學習後享受美食感到比平時更美味？！實際上，這是由「大腦」所製造的效果！本書探討了與腦有關的各種主題，不僅涵蓋了大腦的構造和基本功能，還包括像： ☆記憶的運作 ☆睡眠（大腦的休息） ☆腦部疾病 ☆天才和普通人的區別 ☆意志決定的方法和習慣 …等更多腦相關的話題人腦中有多達數億個神經細胞，無時無刻都在處理各種訊息，讓我們得以理解語言、辨認眼前的畫面，聞到食物的香氣，也與記憶跟思考等諸多領域有關。本書以腦為主題，帶各位讀者認識腦的基本構造、運作機制、未解之謎與有趣的腦科學話題，原來腦如此不可思議！●腦與記憶、思考從小到大這麼多的記憶，到底都存放在哪裡呢？記憶的本體便是腦內神經網路的傳遞連結。其實記憶容易模糊出錯，但有種驚人的「學者症候群」，竟有卓越的記憶力，能背誦歷史事件、日期或電車時刻表！●腦的運作、疾病常聽到「男性不擅長傾聽」、「女性不擅長看地圖」這種說法，男女的腦真的有差異嗎？而我們會感到「甜點裝在另外一個胃」，正因為食慾由腦所控制。若腦生病了，就會帶來重大影響，在此解說腦中風、阿茲海默症、憂鬱症的成因與治療。●腦與心的關係日常有些無意識的行為，也與腦有關。例如當從電視廣告重複看到喝下飲料後感到滿足開心的表情，會讓實際看到該商品時，喚起想喝那款飲料的想法。研究也指出，人在做決定判斷時會傾向避免損失，這是因為腦部某部位會特別活躍的緣故。系列特色 1. 日本牛頓出版社獨家授權。 2. 主題明確，解釋清晰。 3. 以關鍵字整合知識，含括範圍廣，拓展學習視野。

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定價：630 元，優惠價：75 472

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新範式來臨：用PyTorch了解LLM開發微調ChatGLM全過程

作者：王曉華 出版社：深智數位 出版日：2024/04/19 裝訂：平裝

★從0開始打造自己的LLM★動手實作中英文都通的ChatGLM★PyTorch 2完整實作NLP★各種神經網路實作：CNN、RNN、GRU、Transformer、BERT、GPT★預訓練模型、編碼器、解碼器、Seq2Seq2★獎勵模型的RLHF、PPO、Rewarded Model★LLM在專業領域的應用：金融、醫療★使用PEFT、LORA等Huggingface函式庫進行LLM的Finetune大型語言模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向。全書使用PyTorch 2.0作為學習大型語言模型的基本框架，以中英文通曉的ChatGLM為範例，詳細講解大型語言模型的基本理論、演算法、程式實現、應用實戰以及微調技術，完整演示大型語言模型開發技術。全書共18章，內容包括人工智慧與大型語言模型、PyTorch 2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch 2.0、深度學習基礎演算法詳解、以PyTorch卷積層為基礎的的MNIST分類實戰、PyTorch資料處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、PyTorch循環神經網路的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大型語言模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調。

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定價：980 元，優惠價：79 774

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新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型

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74.

新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型

作者：陳會安 出版社：旗標出版社 出版日：2024/04/22 裝訂：平裝

內容介紹: ✧✦第一本 Keras 3 深度學習入門書✦✧✧✦一本搞定影像辨識與自然語言處理✦✧✧✦先圖解、再實作、而後實務應用✦✧本書以淺顯易懂的方式與大量圖例介紹深度學習的理論基礎，並使用 Keras 3 來建構 MLP、CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer 模型，實作多種熱門分類、迴歸問題，最後再介紹資料預處理、超參數調整、預訓練模型的遷移學習等，讓讀者能夠應對未來的實務應用。深度學習是一種實現機器學習的技術，能夠使用模仿人類大腦功能的「類神經網路」，訓練模型從大量資料中學習，進而處理如視覺、聽覺等感知問題。而 Keras 3 是 Keras 的重磅回歸，這是架構在 TensorFlow 和 PyTorch 等後台框架上的高階前端函式庫，可以讓使用者輕鬆取得不同後台框架的優點，來打造出最佳的神經網路模型。書中內容包含：普遍應用於影像辨識的 CNN、善於處理序列資料的 LSTM，還有近幾年爆紅、多被應用於自然語言、語音或音樂資料的 Transformer 模型，以及基於 Transformer 的 BERT 和 GPT 等大型語言模型的應用，還有結合文字與圖像的 StableDiffusion 文字生圖等豐富內容。除了講述深度學習理論基礎之外，還提供大量實作範例：☛ MLP 多層感知器 - 疾病預測、房價預測的迴歸問題☛ CNN 卷積神經網路 - 手寫辨識、彩色圖片辨識☛ RNN 循環神經網路、GRU 閘門循環單元神經網路 - 影評的情緒分析☛ LSTM 長短期記憶神經網路 - 股價預測、新聞主題分類☛ Transformer 模型 - 文字的情感分析、語言翻譯以及預訓練模型與遷移學習：☛ CV 電腦視覺 - ResNet50 圖片分類、YOLO 物體偵測、StableDiffusion 文字生圖☛ NLP 自然語言處理 - BERT 情感分析、GPT-2 唐詩生成還有 AE 自編碼器、Functional API 客製化神經網路、AutoML 自動調校模型超參數等多種主題等著你來學習！本書特色: ✓ 跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境✓ 人工智慧、機器學習、深度學習的理論基礎✓ 從最根本的感知器、到當紅的 Transformer 模型✓ 逐步建構並調校自己的神經網路模型✓ 影像、文字資料的預處理與模型

定價：750 元，優惠價：95 713

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75.

Generative AI：Diffusion Model擴散模型現場實作精解

作者：楊靈; 張至隆; 張文濤; 崔斌-編著 出版社：深智數位 出版日：2024/03/20 裝訂：平裝

☆最流行的AIGC技術介紹 ☆Diffusion Model的基礎 ☆擴散模型的高效採樣 ☆擴散模型的似然最大化 ☆將擴散模型應用於具有特殊結構的資料 ☆擴散模型與其他生成模型的連結 ☆擴散模型的應用 ☆GPT及大型語言模型人工智慧創造內容的浪潮已來臨，其中包括兩項關鍵技術：大模型技術（如ChatGPT）和擴散模型技術（如Midjourney等AI繪畫）。這些技術背後的深度生成模型可以根據現有資料和程式生成新資料。在現實世界中，資料通常維度高、分佈複雜，尤其是圖像資料，它們在二維空間中的像素點之間存在著複雜的互動關係。這對傳統模型擬合資料分佈提出了挑戰。人們希望AI生成的內容既真實又新穎，不僅是複製既有內容。擴散模型能夠捕捉複雜的資料分佈，產生真實且創新的內容，並實現高效的個性化生產，因此受到廣泛關注。本書為少數從理論及實作上都兼顧的教材，對當今AI狂潮席捲的新時代來說，不想被AI取代的你，這本書是最好的起點。本書介紹了許多當今重要擴散模型的技術，第1章介紹AIGC與相關技術，第2章從三個角度介紹擴散模型的基本理論、演算法，此外介紹了擴散模型的神經網路架構和程式實踐。第3章、第4章、第5章分別從擴散模型的高效採樣、擴散模型的似然最大化、將擴散模型應用於具有特殊結構的資料三個方面系統介紹擴散模型的特點，以及後續的改進工作。第6章討論了擴散模型與其他生成模型的連結，包括變分自編碼器、生成對抗網路、歸一化流、自回歸模型和基於能量的模型。第7章介紹了擴散模型的應用。第8章討論了擴散模型的未來——GPT及和大型語言模型。

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76.

商用級AIGC繪畫創作與技巧（Midjourney+Stable Diffusion）：AI繪畫的基本概念、發展歷史、使用方法……步入AI繪畫的世界，學習AI繪畫的技能，並感受AI繪畫的魅力！

作者：菅小冬 出版社：崧燁文化 出版日：2024/05/02 裝訂：平裝

AI繪畫是藝術創作領域一項前所未有的變革，它的出現，可能會徹底改變藝術家們沿襲了數千年的創作方法。 AI繪畫技術的影響是深遠的，我們仍處在這次技術浪潮的初期，但已經可以預見在不遠的將來，插畫、設計等領域將因之迎來鉅變。 ▍什麼是AI繪畫？ AI繪畫（Artificial Intelligence Painting）指的是應用人工智慧技術生成繪畫作品。這項技術的產生源於電腦科學、神經網路和機器學習等領域的發展。最早的電腦生成技術可以追溯到1950年代，近年來的發展則主要歸功於深度學習技術的進步以及硬體效能的提升。 ▍Midjourney是什麼？ Midjourney是一個由同名研究實驗室開發的人工智慧程式，自2022年7月12日起開始公開測試。透過運用最新的AI技術，Midjourney能根據使用者輸入的自然語言描述自動生成圖片，這意味著使用者無須具備任何藝術天賦或繪畫技巧，只需簡單地輸入一段文字描述，它便能創作出令人驚嘆的影像。 ▍Midjourney怎麼用？ Midjourney完全執行在雲端，沒有專用客戶端，使用者需要透過Discord平台與Midjourney機器人進行互動。因此，執行Midjourney對裝置硬體沒有很高的要求，無論是電腦還是手機，只要可以訪問Discord就能使用Midjourney。 ▍Stable Diffusion是什麼？ Stable Diffusion由StabilityAI公司開發，無疑是最知名也最有影響力的技術之一。得益於其卓越的圖片生成效果、完全開源的特點以及相對較低的配置需求（可在消費級GPU上執行），在推出後不久它就流行開來，大量開發者以及公司加入它的社群參與共建，同時，還有很多公司基於Stable Diffusion推出了自己的AI繪畫應用。 ▍Stable Diffusion怎麼用？ Stable Diffusion本身並不支持圖形介面，需要透過使用命令列的方式呼叫，這對普通使用者而言操作體驗很不友好。因此，一些開發者為它開發了各種圖形介面，其中最流行的當數Stable Diffusion Web UI，它是一個基於瀏覽器的操作介面，同時也是一個免費開源專案，任何人都可以安裝和使用。 ★本書特色：本書介紹AI繪畫的基礎知識以及Midjourney和Stable Diffusion兩大流行AI繪畫工具的用法。

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78.

人工智慧入門與應用實作：全面了解 AI 技術與 ChatGPT 的多重應用

作者：榮欽科技 出版社：博碩文化 出版日：2024/03/06 裝訂：平裝

從基礎了解雲端運算、大數據、機器學習，到深度學習的關鍵技術探索 ChatGPT 在資訊科技的多元領域應用本書從人工智慧的基礎開始講起，詳細解釋 AI 的發展史與種類，同時帶領大家了解雲端運算、物聯網、大數據、機器學習、深度學習等關鍵技術。本書亦注重實用性，書中將透過多個應用案例：例如ChatGPT、Bing Chat、AI 錄音、AI 繪圖、AI 影片製作等，以及 ChatGPT 在資訊科技中的多面向應用，為讀者帶來啟發和實用價值。閱讀完本書，無論您的專業領域在哪，相信您都將深切體會到人工智慧的迷人之處。本書特色全面探索：從 AI 黃金入門到 ChatGPT 的深入應用互動學習：涵蓋 AI 繪圖、AI 錄音和 AI 影片製作指南 ChatGPT 焦點：探討 ChatGPT 的升級、優化、和多樣應用精彩內容 ◆ 人工智慧的應用、機器人與工業4.0、人工智慧發展史、人工智慧的種類 ◆ 雲端運算服務模式、雲端運算佈署模式、Google 的 AI 雲端服務、邊緣運算與 AI ◆ 資料科學與大數據、大數據相關技術、從大數據到人工智慧 ◆ 機器學習的種類、機器學習的步驟、機器學習利器－TensorFlow ◆ 電腦視覺：圖像辨識、人臉辨識、智慧美妝、智慧醫療 ◆ 智慧零售、智慧欺詐檢測、智慧理財機器人、P2P 網路借貸 ◆ 類神經網路架構、手寫數字辨識系統、卷積神經網路（CNN） ◆ 遞迴神經網路（RNN）、語音辨識、自然語言、影像辨識 ◆ ChatGPT、ChatGPT Plus、Bing Chat 使用教學 ◆ AI 提示詞（Prompt）必備的技能與策略 ◆ ChatGPT 升級與優化的外掛擴充功能 ◆ AI 音質革命：追求完美的錄音體驗 ◆ 高CP值的生成式 AI 繪圖藝術 ◆ 快速與多樣：AI 影片的製作魔法 ◆ 資訊科技中的 ChatGPT：多面向應用實例

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定價：600 元，優惠價：79 474

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79.

親手開發推薦系統：PyTorch全方位實作最重要演算法

作者：於方仁 出版社：深智數位 出版日：2023/09/25 裝訂：平裝

本書利用PyTorch、神經網路、圖論、機器學習，知識圖譜等最新技術，做出最棒的推薦系統。第1、2章幫大家建立基礎，第3章從第2章推導，入門推薦演算法及推導能力。第4章介紹熱門的圖神經網路在推薦演算法中的應用。第5章深入知識圖譜推薦演算法，專業度高且實用性強，掌握前4章知識的讀者容易學習。第6到8章介紹整個推薦系統、商業和推薦工程。建議在第3章後隨時閱讀，特別是第7章系統介紹推薦系統評估指標。可在範例程式基礎上改進並利用第7章指標實際評估推薦系統效果。【本書看點】 ✪ 無痛學習推薦演算法 ✪ 結合深度學習的發展，可推導出進階推薦演算法 ✪ 結合圖神經網路進一步推導出推薦演算法 ✪ 了解圖神經網路且應用於推薦演算法 ✪ 了解整個推薦系統的詳細結構及基本做法 ✪ 了解推薦工程整體的生命週期 ✪ 3個重要演算法：近鄰協作過濾、ALS、FM 【適合讀者】 ☛ 從事推薦系統相關工作的工程師。 ☛ 對推薦系統有興趣的讀者。 ☛ 也可作為大專院校、研究機構的學習參考書

定價：780 元，優惠價：9 702

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80.

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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