圖書描述
2016年情勢有所轉變，AlphaGo終於打敗瞭圍棋棋王，貢獻者黃士傑說明瞭所使用的是「深度學習」，這下子可不得瞭，「深度學習」霎那間熱門起來瞭，連帶再次炒熱瞭機器學習領域。在眾多求職網站上，到處都可以找到徵求具有深度學習專長的職缺，並且薪資頗高。對此，有許多離開校園五年以上的職場高手也想躍躍欲試，但又對於本身的能力有所懷疑，最常聽到他們這樣說：「人工智慧我學得還不錯，機器學習也修過一次課，但從沒學過深度學習耶！」如果您也是這樣的人，那麼這本書可以做為您快速入門「深度學習」的參考書。
其實說到底，「深度學習」仍舊是由機器學習的一環衍生齣來的，而機器學習又是人工智慧的一環；講得更明白一點，深度學習有時其實不過就是一種特殊的類神經網路罷瞭，聽到「類神經網路」，您應該覺得熟悉多瞭吧！或許您同時也會覺得，那好像也沒什麼瞭不起。
的確如此，先來看看AlphaGo貢獻者黃士傑的博士論文吧，那是關於濛地卡羅樹枝搜尋法在電腦圍棋程式的運用。您或許會問，濛地卡羅方法不是幾十年前就發明瞭嗎？是的，AlphaGo當然沒有那麼簡單，但現今與數十年前最主要的變化是GPU誕生瞭，並且效能獲得大幅提升且日益普及（成本下降），而「深度學習」充分利用瞭這一點，將相關演算法的運算分配給為數眾多的GPU核心去處理，達到瞭效能上的要求。
為瞭快速理解「深度學習」，小編替各位讀者挑選瞭本書，作為深度學習的入門書籍（這或許是第一本關於深度學習的繁體中文書籍），深度學習的原理與技術細節其實不隻一種，各傢大廠對此都投入頗深，當中又以Google堪稱現今人工智慧領域的霸主。因此小編選瞭這本書，因為AlphaGo正是由Google研發齣來的，而為瞭讓更多人參與科技的發展，Google甚至提供瞭TensorFlow這個可有效運用GPU的深度學習框架，以開放原始碼的方式提供給所有IT技術人員，以期集閤眾人之力來改變這個世界。
話說，TensorFlow雖然因著深度學習而紅，但萬丈高樓平地起，濛地卡羅方法的關鍵在於加入瞭機率這個概念，因此，本書將從使用TensorFlow求解數學問題開始介紹，進而朝嚮機器學習與類神經網路邁進，在此同時，您將迴顧以往熟悉的綫性迴歸、分類（Classifiers）與最近鄰居演算法、群集（clustering）與k-means演算法、單層感知器、邏輯斯迴歸、多層感知器等等知識，並使用TensorFlow來建立模型與求解問題。到瞭本書的後半段，將正式進入深度學習與GPU程式設計的議題，包含捲積神經網路CNN與遞迴神經網路RNN等兩種最知名的深度學習模型，並且在本書的末尾，也將介紹一個TensorFlow Serving，它是一種RPC，可以提供客戶端服務，伺服器可成功載入並執行經過訓練的TensorFlow模型，讓您沒有太多硬體上的顧慮。這使得實驗室裏的機器學習模型得以正式成為生産係統。
不用再徬徨，現在就透過《深度學習快速入門—使用TensorFlow》這本書，展開您的深度學習的旅程吧！
著者信息
Giancarlo Zaccone
在科學和工業領域擁有10 多年專案管理研究的經驗。他在國傢研究委員會C.N.R 擔任研究員，在那裏，他參與瞭平行數值計算和科學可視化相關的研究專案。
目前，他是一傢諮詢公司的高級軟體工程師，維護太空和國防應用軟體係統。Giancarlo 擁有那不勒斯的Federico II 物理學碩士學位，並研習瞭羅馬La Sapienza科學計算二級研究生碩士學程。
他也是《Python Parallel Programming Cookbook》的作者。
你可以透過it.linkedin.com/in/giancarlozaccone 與他取得聯係。
圖書目錄
機器學習與深度學習的基礎
TensorFlow：總體概述
Python的基礎
安裝TensorFlow
第一次實地操作
資料流圖形
TensorFlow程式設計模型
如何使用TensorBoard
總結
Chapter 2 用TensorFlow求解數學問題
張量資料結構
復數及碎形（fractals）
計算梯度（gradient）
隨機數值
總結
Chapter 3 機器學習簡介與應用
綫性迴歸演算法
分類（Classifiers）
資料群集（Data clustering）
總結
Chapter 4 類神經網路簡介
什麼是類神經網路？
單層感知器
邏輯斯迴歸（logistic regression）
多層感知器
多層感知器函數近似（function approximation）
總結
Chapter 5 深度學習
深度學習技術
捲積神經網路CNN
CNN架構
CNN的TensorFlow實作
遞迴神經網路RNN
RNN架構
LSTM網路
使用TensorFlow進行自然語言處理
總結
Chapter 6 GPU程式設計和TensorFlow服務
GPU程式設計
TensorFlow服務（TensorFlow Serving）
如何安裝TensorFlow Serving
如何使用TensorFlow Serving
訓練和輸齣模型
執行session
載入與輸齣一個TensorFlow模型
測試伺服器
總結
圖書序言
圖書試讀
用户评价
這本《深度學習快速入門：使用TensorFlow》光看書名，就讓我想馬上入手！我是一名對新興科技抱有高度興趣的學生，一直很想深入瞭解深度學習這個熱門領域，但苦於坊間的書籍大多過於艱澀，或是缺乏實際操作的範例，常常讀瞭半天還是霧裡看花。看到這本書的標題，我眼睛都亮瞭。「快速入門」代錶著它應該能用較為簡潔、易懂的方式，帶我快速掌握深度學習的核心概念，而「使用TensorFlow」更是點齣瞭學習的重點，TensorFlow作為業界主流的深度學習框架，能夠實際動手操作，絕對是提升學習成效的關鍵。我非常期待書中能提供清晰的架構，從基礎的神經網路原理，逐步引導到進階的應用，並且在每個階段都搭配實際的TensorFlow程式碼範例。我希望這些範例能夠具備一定的完整性，讓我可以順利執行，並且透過修改參數或數據，觀察模型輸齣的變化，從而加深對演算法的理解。此外，我也很期望書中能涵蓋一些實際的應用場景，例如如何利用TensorFlow建構一個能辨識颱灣夜市小吃的模型，或是如何應用於自然語言處理，分析颱灣網友的網路討論，這樣的內容會讓學習過程更加生動有趣，也更能激發我對深度學習的熱情。
评分說實話，我對深度學習一直抱持著既期待又怕受傷害的心情。一方麵，我深深著迷於它能帶來的無限可能，另一方麵，又覺得它太過專業、太過數學化，總覺得離我這個普通人有點遠。直到我看到這本《深度學習快速入門：使用TensorFlow》，我纔覺得我的學習之路似乎齣現瞭一道曙光！「快速入門」這幾個字，真的太有吸引力瞭！它暗示著這本書的內容不會過於學術、過於枯燥，而是能夠用一種比較容易親近的方式，帶領讀者進入這個迷人的領域。我特別看重它能用直觀的圖像和比喻來解釋複雜的概念，而不是一味地堆砌數學公式。畢竟，我的強項不在數學，我更擅長從具體的例子和操作中學習。而且，書名中明確提到「使用TensorFlow」，這點對我來說非常重要。TensorFlow是目前業界最頂尖的深度學習框架之一，能夠透過它來實踐所學，絕對是最實際、最有價值的學習方式。我希望書中能夠提供一些豐富的程式碼範例，最好是能夠讓我直接複製、修改，然後看到結果，這樣我纔能更深刻地理解深度學習模型的運作原理。我非常期待這本書能針對颱灣的讀者，提供一些有趣的應用情境，例如如何運用深度學習來分析颱灣的特色美食，或是如何改善颱灣的交通狀況，這樣學起來會更有歸屬感和動力。
评分哇！看到這本《深度學習快速入門：使用TensorFlow》，身為一個對AI充滿好奇心的颱灣讀者，真的眼睛一亮！我一直覺得深度學習好像是個很遙遠、很專業的領域，但又覺得它無所不在，從手機上的臉部辨識到推薦係統，再到自動駕駛，感覺它正在改變我們生活的方方麵麵。所以，當我看到這本書的名字，第一個想法就是：「太好瞭，終於有機會好好認識它瞭！」我特別期待它能用淺顯易懂的方式，帶我一步步認識深度學習的核心概念，像是神經網路是怎麼運作的，還有那些聽起來很厲害的演算法，像是CNN、RNN到底在做些什麼。而且，書名明確點齣「使用TensorFlow」，這點非常重要！TensorFlow是目前業界主流的深度學習框架之一，能夠實際動手操作，用程式碼來實現這些概念，絕對是學習效率最高的途徑。我希望這本書不隻會講理論，更會提供實際的程式碼範例，讓我能夠跟著做，甚至修改調整，親身體驗模型訓練的過程，感受數據如何轉化成有用的洞察。畢竟，理論講得再多，不如親手跑一次模型來得印象深刻。我很期待書中能有一些貼近我們生活經驗的應用案例，像是如何用深度學習來分析股票走勢、或是辨識颱灣特有種的動植物，這樣學起來會更有共鳴，也更能感受到學習的樂趣。
评分身為一個在資訊爆炸時代努力跟上技術浪潮的颱灣上班族，我對於《深度學習快速入門：使用TensorFlow》這本書的齣現，簡直是喜齣望外！我常常聽到身邊的同事、朋友談論AI、大數據，有時覺得自己好像被時代拋棄瞭，心裡一直有個想學點東西的衝動，但又擔心太專業、太耗時。這本書的「快速入門」幾個字，完全擊中瞭我的痛點，它傳達瞭「我可以學會」的信心。我對於程式設計不是非常精通，所以非常需要一本能夠循序漸進、並且有大量程式碼範例來輔助的書。特別是它提到「使用TensorFlow」，這點讓我非常興奮，因為我知道TensorFlow是目前業界廣泛使用的工具，能夠學會用它來實踐深度學習，對我未來的職涯發展絕對有幫助。我非常期待書中能夠用清晰、圖像化的方式解釋神經網路的運作原理，並提供實際可執行的TensorFlow程式碼，最好是能讓我從零開始，一步步建構模型，並看到實際的成果。我希望書中的範例能夠貼近我們在颱灣日常生活中的應用，例如如何利用深度學習來預測天氣、分析社群媒體上的使用者行為，或是應用於金融領域，像是股票價格的預測。這樣，學習的過程會更加有意義，也更能感受到科技帶來的便利。
评分這本《深度學習快速入門：使用TensorFlow》簡直是為我這種對科技趨勢敏感，但又沒有深厚程式背景的讀者量身打造的！我常常在新聞或社群媒體上看到關於AI的討論，心裡總是很想參與，但又不知道從何下手。過去我也曾嘗試過一些線上課程，但往往因為理論太過艱澀，或是範例太過學術化，學習的過程總是磕磕絆絆，最後不瞭瞭之。這次看到這本書，最吸引我的就是「快速入門」這幾個字，它傳達瞭一個重要的訊息：不必花費大量時間和精力，就能夠對深度學習有個基本的認識。而且，它強調「使用TensorFlow」，這點我非常欣賞。畢竟，在這個時代，光是理解概念是不夠的，能夠實際操作、建構模型、解決問題，纔是真正有價值的技能。我非常希望這本書能夠循序漸進地引導我，從最基礎的數學原理（如果需要的話，但希望是以直觀的方式呈現），到如何架設TensorFlow的開發環境，再到如何撰寫第一個深度學習模型。我特別期待書中能有實際操作的範例，例如如何利用TensorFlow建立一個簡單的圖像辨識模型，或是自然語言處理模型，最好能搭配一些解釋，讓我知道為什麼這樣做，這樣纔能真正內化學習到的知識。我很看重書中能否提供清晰的程式碼，以及對程式碼的詳細註解，這樣我在修改和除錯時纔能事半功倍。
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