ISBN: 9789860776713

出版日期: 2022-01-20

作者： 董洪偉

裝訂： 平裝.單色印刷.848頁.23.

 

　　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

 

作者簡介
董洪偉

作者簡介



董洪偉

　　2008-2009年美國Texas A&M大學訪問學者（Jinxiang Chai）、2016年休士頓大學訪問研究。

　　研究領域：機器學習(深度學習)、平行計算（高性能計算HPC）、電腦視覺(CV)、圖形學(CG) （如三維物理動畫、遊戲程式設計、三維幾何處理、3D掃描/及列印)、生物資訊學、數控技術等方面的研究和教學工作。