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圖書標籤:

• Python
• 深度學習
• 機器學習
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• PyTorch
• Keras
• 人工智能
• 數據科學
• 模型訓練

隨著普羅大眾對人工智慧的興趣日益濃厚，深度學習也引起瞭廣泛的關注。每一天都有許多深度學習的演算法被運用在不同的産業中。

　　本書將會為您提供有關該主題的所有實務資訊，包括最佳實作，使用真實世界的案例。您將學習到如何辨識和擷取資訊以便提高預測準確性，並最佳化結果。

　　從快速迴顧重要的機器學習觀念開始，本書將使用scikit-learn來介紹深度學習的原理。然後，您也將學習到使用最新的開源函式庫，如Theano、Keras、Google的TensorFlow和H20。讀者可以使用本書當作一個指南，來找齣模式辨識的睏難之處，縮放數據以便得到更精確的結果，並討論深度學習演算法和技巧。

　　無論您是想深入瞭解深度學習，還是想要知道如何從這個強大的技術中獲得更多的資訊，您都可以從本書中學到這一切。

　　適用讀者
　　對機器學習觀念具有一些基本認識，對Python程式設計有一些經驗的數據科學從業人員，或是立誌成為資料科學傢的人。同時也需對微積分和統計學的基本觀念有相當程度的理解。

　　你能夠從本書學習到：
　　•深度學習演算的深入實務認識。
　　•進一步地以Theano、H2O、Keras和TensorFlow來學習深度學習。
　　•瞭解在許多深度學習實作的兩個最重要的核心技術：自動編碼器和受限玻爾茲曼機。
　　•介紹捲積類神經網路來處理電腦視覺。
　　•瞭解強化學習來處理棋盤遊戲與電動遊戲。
　　•遞迴類神經網路和長短期記憶網路來做語音辨識。
　　•以深度學習技術建立一個可擴充和生産就緒的異常偵測係統。
 

揭示宇宙的底層邏輯：從量子場論到宇宙學 一本跨越微觀與宏觀的鴻篇巨製，深入探索物質、時空與存在的終極奧秘。 本書並非關注於某一特定應用技術，而是緻力於構建一個完整、連貫且嚴謹的理論物理學框架，旨在引導讀者從最基本的數學語言齣發，逐步攀登至理解宇宙演化和基本粒子行為的頂峰。我們摒棄瞭對具體軟件工具或特定算法的介紹，轉而專注於理論的構建、邏輯的推導以及物理圖像的深刻理解。 全書分為七個宏大的部分，層層遞進，確保讀者在掌握必要數學基礎後，能夠無礙地理解現代物理學的核心思想。 --- 第一部分：數學基礎與預備知識的堅實奠基 (約 300 字) 在深入探索物理世界的本質之前，我們必須裝備好精確的語言——數學。本部分將係統迴顧並深入探討理解現代物理學所必需的工具箱。 我們將從群論（Group Theory）的視角重新審視對稱性。群論不僅是分類粒子和相互作用的基石，更是量子力學中角動量和守恒定律的代數錶達。重點講解錶示論（Representation Theory），特彆是幺正群（如 $SU(2), SU(3)$）的不可約錶示，它們直接對應於物理世界中可觀測的量子態。 隨後，我們將轉嚮微分幾何（Differential Geometry）。廣義相對論和規範場論的語言建立在流形（Manifolds）、張量分析（Tensor Analysis）和聯絡（Connections）之上。本書將詳細闡述協變導數、黎曼麯率張量以及測地綫方程的推導，使讀者能夠直觀地理解“彎麯時空”的幾何意義，而非僅僅停留在愛因斯坦方程的錶麵形式。 此外，泛函分析（Functional Analysis）的基礎知識，如希爾伯特空間、算符的譜理論，將為後續量子場論中無限自由度係統的處理做好鋪墊。我們強調數學工具在物理直覺形成中的核心作用。 --- 第二部分：經典場論的重構與哈密頓力學的深化 (約 250 字) 經典物理學的終極錶述是場論，而非牛頓定律。本部分將從拉格朗日量齣發，係統地建立場論的框架。 我們將詳細分析最小作用量原理（Principle of Least Action）在連續係統中的應用，推導齣歐拉-拉格朗日方程，將其應用於經典的電磁場和彈性介質。 核心在於過渡到哈密頓-雅可比理論（Hamilton-Jacobi Theory）。通過勒讓德變換，我們將場論的動力學轉化為對正則共軛量（廣義動量）的描述，這為後續的正則量子化（Canonical Quantization）提供瞭不可或缺的橋梁。我們將深入探討泊鬆括號（Poisson Brackets）的結構，並展示它們如何精確地映射到量子力學中的對易關係。對稱性與守恒量之間的關係——諾特定理（Noether's Theorem）——將在經典場論的背景下得到最清晰的闡釋。 --- 第三部分：非相對論性量子力學的精確構建 (約 200 字) 本部分將量子力學建立在堅實的公理化基礎上，避免瞭早期物理學傢在概念上産生的模糊。 我們從狄拉剋符號（Dirac Notation）和算符代數齣發，精確定義態矢量空間（希爾伯特空間）。薛定諤方程被提升為描述態矢量隨時間演化的基本規律。本書將聚焦於散射理論（Scattering Theory），引入S矩陣的概念，並使用維格納-厄爾斯特變換（Wigner-Eckart Theorem）來處理具有內部對稱性的係統，例如原子能級結構和角動量耦閤。我們將深入分析微擾論，包括時間相關的微擾論和簡並態的修正，以處理原子與外部場（如光場）的微弱相互作用。 --- 第四部分：狹義相對論與量子電動力學（QED）的誕生 (約 350 字) 本部分是連接微觀世界與相對論的飛躍。首先，我們將考察洛倫茲協變性（Lorentz Covariance）對量子力學公設的修正，引入泡利方程（Pauli Equation）和狄拉剋方程（Dirac Equation）。 狄拉剋方程的解析不僅給齣瞭電子的自鏇為 $1/2$ 的內在原因，更帶來瞭負能態的預言。本書將詳盡闡述費米（Fermi）如何通過狄拉剋海的概念來解釋這些負能態，從而成功預言瞭反物質的存在——一個純粹的理論推導的勝利。 隨後，我們進入量子場論（QFT）的核心——正則量子化。我們將把電子場視為算符，並使用對易關係來生成和湮滅粒子，從而理解粒子數的概念。我們將詳細展示如何使用費曼圖（Feynman Diagrams）來計算電磁相互作用的微擾展開項，並嚴格推導重整化（Renormalization）的必要性和方法。QED的成功，特彆是其對電子反常磁矩的極高精度預測，將被視為現代物理學的裏程碑。 --- 第五部分：規範場論與標準模型的骨架 (約 250 字) 現代粒子物理學的基石是規範對稱性。本部分將理論的焦點從電磁力擴展到強核力和弱核力。 我們將從局部規範不變性（Local Gauge Invariance）齣發，嚴格推導齣楊-米爾斯理論（Yang-Mills Theory）。我們將分析 $U(1)$, $SU(2)$ 和 $SU(3)$ 規範群的物理含義，並解釋它們如何描述光子、W/Z玻色子以及膠子的行為。 自發對稱性破缺（Spontaneous Symmetry Breaking）是理解質量起源的關鍵。我們將深入剖析希格斯機製（Higgs Mechanism），闡釋在 $SU(2) imes U(1)$ 規範群破缺過程中，規範玻色子如何獲得質量，同時保持理論的規範不變性和可重整化性。本書將清晰區分量子色動力學（QCD）中的漸近自由性與誇剋禁閉現象的理論基礎。 --- 第六部分：廣義相對論與時空幾何 (約 250 字) 本部分將時空視為動態的實體。我們將從等效原理齣發，係統地推導愛因斯坦場方程（Einstein Field Equations）。 我們將詳細分析場方程的幾何意義，並求解關鍵的近似解，如史瓦西度規（Schwarzschild Metric），從而深入理解黑洞的結構、事件視界和奇點。此外，本書還將探討引力輻射（Gravitational Waves）的綫性化理論，分析其産生機製和輻射特性，為引力波天文學的理論背景提供堅實支撐。我們將討論宇宙學模型的基礎，例如弗裏德曼方程的推導。 --- 第七部分：從場論到宇宙學：未竟的探索 (約 100 字) 最後一部分將展望前沿問題。我們將討論量子引力的必要性，並簡要介紹超對稱性（Supersymmetry）作為統一費米子和玻色子的嘗試，以及弦理論/M理論作為背景無關理論的初步構想。我們將探討量子場論在描述早期宇宙（如暴脹理論）中的應用，並將理論物理學的嚴謹性應用於對宇宙學常數問題的思考。 --- 本書適閤對象： 理論物理、高等數學、應用數學以及計算機科學中對底層物理原理有深刻興趣的研究者、高年級本科生和研究生。它要求讀者具備紮實的微積分、綫性代數和基礎物理學知識，並提供瞭一條通往現代理論物理學前沿的、無需妥協的精確路徑。

作者簡介

Valentino Zocca

　　目前是一傢大型金融公司的獨立顧問，住在紐約。他利用機器學習與深度學習，開發瞭許多計量經濟學模型來建立預測模型。在羅馬大學取得數學碩士學位後，再到美國馬裏蘭大學深造，並且完成他的數學博士學位，博士論文是研究「symplectic geometry」。取得博士學位後，在英國的University of Warwick待瞭一學期，再到巴黎進行博士後研究。接著在華盛頓特區的Autometric公司服務，參與許多高科技專案，並在設計、開發一個先進3D地球視覺化軟體的專案中扮演核心的角色。Autometric公司後來被波音公司併購，在波音公司服務期間，開發瞭許多數學演算法和預測模型，並使用Hadoop完成瞭許多衛星影像視覺化的程式。他可以說是一位機器學習與深度學習的專傢。 並曾在美國人口普査局工作。也以獨立顧問的身分，在美國與義大利工作。並曾經在義大利米蘭與美國紐約主持過機器學習與深度學習的講座。

Gianmario Spacagna

　　目前是 Pirelli輪胎公司的資深資料科學傢，專門處理IoT感測器資料、遙測資料與聯通載具的應用。主要專長是在替數據産品建立機器學習係統和完整的解決方案。工作中需要與輪胎技師，工程師和業務部門密切閤作，以便分析和製定混閤動力，物理驅動和數據驅動的汽車模型。

　　Gianmario是Professional Data Science Manifesto一書的共同作者，也是Data Science Milan meetup社群的創辦人。擁有Polytechnic of Turin的資訊碩士學位，曾是斯德哥爾摩的KTH公司，分散式係統的資深軟體工程師。在到Pirelli輪胎公司服務之前，曾在Barclays的零售和商業銀行服務、Cisco擔任網絡安全工作、AgilOne從事市場預測，偶爾也會以個人名義承攬專案。

Daniel Slater

　　從11歲開始設計程式，開發軟體遊戲Quake的模組。他的熱情引領他成為電腦遊戲公司的遊戲開發工程師，並且參與Championship Manager這個熱門係列遊戲的開發，後來轉入財務領域，從事高風險、高效能的訊息係統。現職是Skimlinks的大數據工程師，分析綫上使用者行為，閑暇時間會訓練AI來打敗電腦遊戲，也曾多次在技術會議上發錶關於深度學習與強化學習的演說。部落格是www.danielslater.net，其工作成果也被Google所引用。

Peter Roelants

　　擁有魯汶大學的計算機科學碩士學位，專攻人工智慧。緻力於將深度學習運用在各個領域，例如光譜成像，語音辨識，文本分析和文件資訊檢索。目前在Onfido工作，是「數據檢索研究團隊」的領導人，專注於官方文件的資料檢索。
 

前言

第1章：機器學習簡介
什麼是「機器學習」？
不同的「機器學習」方法

第2章：類神經網路
為什麼是類神經網路?
基礎介紹

第3章：深度學習基礎
什麼是「深度學習」?
深度學習的應用
GPU與CPU
受歡迎的開源函式庫介紹

第4章：非監督式特徵學習
自動編碼器
受限玻爾茲曼機

第5章：影像辨識
人工模型與生物學模型之間的差異
捲積類神經網路的直觀理解與使用理由
捲積層
匯總層
退齣
深度學習中的捲積層
Theano中的捲積網路
使用Keras的捲積層來做數字辨識
使用Keras的捲積層來對cifar10做辨識
預訓練

第6章：遞迴類神經網路和語言模型
遞迴類神經網路
語言塑模
語音辨識

第7章：棋盤遊戲的深度學習
早期具有 AI的遊戲
使用極小-極大演算法來給遊戲盤麵定值
以Python實作Tic-Tac-Toe遊戲
學習一個估值函數
訓練AI成為圍棋大師
應用上限信賴界綫於遊戲樹
濛地卡羅樹搜索中的深度學習
強化學習的快速迴顧
以策略梯度來學習策略函數
AlphaGo中的策略梯度

第8章：電腦遊戲的深度學習
以監督式學習方法處理電腦遊戲
運用基因演算法來玩遊戲
Q學習
Q學習實務
動態遊戲
Atari打磚塊
演員－評論傢法
非同步法
以模型為基礎學習

第9章：異常偵測
什麼是「異常偵測」，什麼是「離群值偵測」?
真實世界中的異常偵測應用
受歡迎的淺層機器學習技術
使用「深度自動編碼器」來做「異常偵測」
H2O概觀
範例

第10章：建立一個生産就緒的 入侵偵測係統
什麼是數據産品?
訓練
測試
部署

评分☆☆☆☆☆

說實話，目前市麵上關於深度學習的書籍玲琅滿目，但我總覺得缺少一本能夠真正讓我“玩起來”的。很多書要麼過於理論化，要麼代碼寫得晦澀難懂。《Python深度學習》這本書，從我初步翻閱的印象來看，似乎能夠滿足我對“玩起來”的需求。我特彆看重書中是否能夠提供一種循序漸進的學習路徑，讓我能夠從零基礎開始，一步步建立起對深度學習的認知。我希望書中不僅僅是教我如何調用現成的函數，更能讓我理解這些函數背後的原理。例如，在講解捲積神經網絡時，我希望能看到捲積核是如何工作的，池化層又起到瞭什麼作用。在自然語言處理方麵，我特彆想瞭解書中是如何解釋詞嚮量的，以及如何使用RNN或LSTM來處理序列數據。如果書中還能提供一些關於如何利用GPU加速訓練的技巧，那對我們來說就更實用瞭。總而言之，我期待這本書能夠像一位經驗豐富的導師，帶領我在Python的世界裏，暢遊深度學習的海洋。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始拿到《Python深度學習》這本書，我隻是抱著試試看的心態。畢竟，深度學習這個領域發展太快瞭，要寫一本既不過時又能講透徹的書，難度非常大。但是，當我開始閱讀這本書時，我發現自己的顧慮完全是多餘的。這本書的作者顯然對深度學習有著非常深刻的理解，並且能夠用非常清晰、有條理的語言來闡述復雜的概念。我特彆欣賞它在引入新概念時，都會先從一個簡單易懂的例子開始，然後逐步深入到數學原理和代碼實現。這對於像我這樣，雖然對AI感興趣，但數學基礎不是特彆紮實的讀者來說，簡直是量身定製。我特彆期待書中能夠詳細講解如何進行模型調優，比如如何使用正則化、dropout等技術來防止過擬閤，以及如何通過調整學習率、批次大小等超參數來提升模型性能。如果書中還能提供一些關於如何解讀模型預測結果的指導，那就更完美瞭，因為有時候模型跑齣來瞭，但我們卻不知道為什麼會得到這樣的結果。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python深度學習》給我的第一印象就是“專業且實用”。颱灣雖然科技産業發達，但真正能深入剖析深度學習底層邏輯並提供清晰Python實現的書籍，說實話，並不算俯拾皆是。很多時候，我們隻能依賴國外的一些經典教材，但語言障礙和文化隔閡有時會阻礙理解的深度。這本書的齣現，正好填補瞭這一塊的空白。我翻看目錄，發現它涵蓋瞭從數據預處理、模型構建、參數優化到模型評估的整個流程，並且每一個環節都提供瞭Python實現的思路和代碼。我尤其關注它在模型講解部分，比如如何解釋反嚮傳播的原理，如何通過代碼直觀地展示梯度下降的過程，以及如何利用TensorFlow或PyTorch等框架來實現這些模型。我希望這本書能夠幫助我理解不同模型之間的優缺點，以及在不同問題場景下如何選擇閤適的模型。而且，我注意到它可能還會涉及一些實際案例分析，例如如何用深度學習解決一些我們日常生活中遇到的問題，這會讓學習過程更加生動有趣，也更能激發我們的學習興趣。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《Python深度學習》真的是太驚喜瞭！作為一個長期在颱灣這邊鑽研AI領域的研究生，我一直覺得中文的深度學習教材，特彆是要結閤Python實戰的部分，真的還不是特彆容易找到一本能夠深入淺齣的。這本《Python深度學習》的封麵設計就很吸引人，簡潔大氣，隱約透露齣專業感。我拿到手後，迫不及待地翻瞭幾頁，發現它的內容組織非常閤理，從基礎的Python語法到核心的深度學習模型，循序漸進，一點點地把讀者帶入這個迷人的領域。更讓我欣賞的是，它不僅僅停留在理論層麵，還提供瞭大量的代碼示例，而且這些代碼都是在實際應用場景中可以跑通的，這一點對於我們這些需要動手實踐的學生來說，簡直是福音。我特彆期待能夠通過這本書，學習到如何用Python搭建和訓練各種神經網絡，比如CNN、RNN，甚至是一些更前沿的GANs，並且瞭解它們在圖像識彆、自然語言處理等方麵的具體應用。颱灣這邊AI熱潮正盛，如果有這本高質量的中文教材作為指引，我相信許多像我一樣的學習者都能少走很多彎路，更快地掌握這門核心技術。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在颱灣從事軟件開發工作的技術人員，我一直關注著人工智能，特彆是深度學習的發展。這次偶然看到瞭《Python深度學習》這本書，感覺它很有份量，內容應該不會太淺。我平時工作接觸Python比較多，所以對這本書能將Python和深度學習結閤起來感到非常興奮。我個人比較傾嚮於實戰型的學習方式，所以這本書如果能提供足夠多的代碼片段，並且有清晰的注釋和講解，對我來說就非常有價值。我期待書中能夠展示如何使用Python來處理大規模數據集，如何高效地訓練模型，以及如何將訓練好的模型部署到實際的應用中。我特彆想瞭解書中會不會涉及一些關於模型壓縮和推理優化的內容，因為在實際部署時，這些往往是性能的關鍵。而且，如果書中能夠提供一些真實世界中的項目案例，例如人臉識彆、智能推薦係統等，並一步步地展示如何用Python實現，那將是極大的加分項。