Product Information
ISBN: 9789865026783
出版日期: 2021-04-16
作者: 文淵閣工作室
裝訂: 平裝.單色印刷.312頁.23.
國內外最具代表性案例,9大專題實戰、15個分類實例
Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用,人臉辨識、自然語言、
文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練,
從資料收集整理、模型訓練調整,檢測修正到產出全面解秘!
資料科學(Data Science)技術崛起後,人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實,人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭,如即時車牌影像辨識,以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。
在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底,運用Python進行實作,深入人工智慧技術,掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。
程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖
由類神經網路基礎到AI應用實戰
訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證
全面深入機器學習與深度學習技術核心
■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。
■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念,涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。
■整合最夯的人工智慧雲端開發平台:Google Colab,應用雲端提供的充沛資源,全面提升運算效能。
■加碼最新的機器學習雲端應用平台:Microsoft Azure,連結功能強大、方向多元的Web API,豐富專業應用領域。
■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容,實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。
■全面深入不同應用面向:
印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…
■網羅國內外最具代表性案例:
手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等,進行有系統而扎實的真正演練。
■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題:
TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…
■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學,加速學習效率。
超值學習資源:120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫:Algorithmia教學PDF
感謝讀者好評
“很棒的書,我完全沒有深度學習和機器學習的任何知識,只有Python的基礎知識,也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul
“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現,可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念,讓學習門檻降低許多,而且還提供了很多實用的實作範例,是一本入門深度學習的好書…” --Victor
作者簡介
文淵閣工作室
作者簡介
文淵閣工作室
一個致力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊,擅長用輕鬆詼諧的筆觸,深入淺出介紹難懂的 IT 技術,並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。
我們不賣弄深奧的專有名辭,奮力堅持吸收新知的態度,誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴,讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。
舉凡程式開發、文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作,都是我們專注的重點,而不同領域有各自專業的作者組成,以進行書籍的規劃與編寫。一直以來,感謝許多讀者與學校老師的支持,選定為自修用書或授課教材。衷心期待能盡我們的心力,幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙,用學習的成果在自己的領域裡發光發熱!
我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享, 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。
官方網站:www.e-happy.com.tw
FB粉絲團:www.facebook.com/ehappytw
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China | First 1.00 kg | 96.44 |
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Bangladesh, Brazil, Iraq, Pakistan, Qatar, S.Arabia, UAE, Sri Lanka | First 1.00 kg | 118.52 |
Extra 0.50 kg | 24.96 | |
South Africa | First 1.00 kg | 118.52 |
Extra 0.50 kg | 24.96 | |
Philippines | First 1.00 kg | 91.42 |
Extra 0.50 kg | 15.29 | |
Canada, United States, Mexico | First 1.00 kg | 162.58 |
Extra 0.50 kg | 35.90 | |
Hong Kong | First 1.00 kg | 80.63 |
Extra 0.50 kg | 29.06 | |
India | First 1.00 kg | 113.30 |
Extra 0.50 kg | 22.28 | |
Indonesia | First 1.00 kg | 107.35 |
Extra 0.50 kg | 24.87 | |
Japan | First 1.00 kg | 112.97 |
Extra 0.50 kg | 35.03 | |
Macau | First 1.00 kg | 92.93 |
Extra 0.50 kg | 13.82 | |
Singapore | First 1.00 kg | 74.75 |
Extra 0.50 kg | 21.49 | |
Taiwan | First 1.00 kg | 94.42 |
Extra 0.50 kg | 34.76 | |
Thailand | First 1.00 kg | 94.10 |
Extra 0.50 kg | 28.25 | |
Vietnam | First 1.00 kg | 98.94 |
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