深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： Hiroki Tanioka, Kang Xin

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 人工智慧
• Python
• 實作
• 入門
• 理論
• 圖解
• DeepLearning
• AI

   
★ 精闢剖析深度學習發展史，詳述機器學習的基礎知識！
★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法！
★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝，開發AI必學必讀！
★ 介紹類神經網路的基本思考方式和程式範例，逐步加深理解！
★ 說明使用捲積神經網路的影像辨識演算法，進一步強化學習！
★ 全麵瞭解提升深度學習準確度的演算法，掌握應用的訣竅！
 
█ 迎接運算時代，紮實學好Deep Learning的要點！
 
本書以想試著開始使用時下流行的深度學習之讀者為對象，從理論到實踐進行瞭統整。書中詳細說明深度學習基礎理論的類神經網路，以及相關的必要數學知識，同時講解程式原始碼，以實際動手操作的方式來幫助理解。
 
坊間已經有眾多的機器學習與深度學習相關書籍，但類神經網路理論的學習門檻相當高、深度學習應用程式框架入門難度深、不容易掌握進一步應用的要領等等，常令初學者無法看清活用深度學習的探索之路。
 
本書首先介紹類神經網路的概念，緊接著說明如何使用應用程式框架進行深度學習，讓學習者初步感受這個領域。接下來介紹各種應用，大量運用範例來說明。在此之後，對於想進一步學習理論的讀者，介紹機器學習的學習方式；對於想挑戰進階深度學習應用的讀者，說明演算法等等。
 
█ 豐富圖解一目瞭然，「文字辨識」、「影像辨識」、「自然語言處理」實際演練！
 
本書的目標是幫助讀者瞭解什麼是深度學習、什麼是AI之後，能夠實際動手實作，期使讀者不緻一知半解，不會隻是執行範例卻不知接下來能做什麼，而能學會確實地判斷為瞭何種目的該使用何種應用程式框架，以及實際進行的步驟。
 
想挑戰AI開發的理工科學生、想更上一層樓的工程師、想瞭解深度學習基礎理論的人、使用TensorFlow和Keras嘗試實際安裝的人、想弄懂機器學習所需的數學的人，都能從本書平易的解說中學習到必要的知識。
 
【本書的架構】
 
▌第1章：論及深度學習以及其背景的機器學習相關話題，解析人工智慧（AI）的概念。
 
▌第2章：說明Python的環境建構與深度學習所需函式庫的安裝方法，包括在Windows與Mac兩種環境上的說明，解說必需的基礎Python文法。
 
▌第3章：藉由能以簡潔的敘述來使用多個函式庫的Keras實作深度學習，同時製作影像辨識的程式來體驗深度學習。進行導入Keras並公開發佈的熱門函式庫TensorFlow、數值運算函式庫與資料繪製函式庫等等的準備。
 
▌第4章：解說類神經網路的理論，同時實際試著使用名為MNIST的文字辨識範例程式來加深理解。
 
▌第5章：說明使用捲積神經網路的影像辨識演算法。
 
▌第6章：介紹提升深度學習準確度的演算法、自然語言處理等，用於影像辨識以外的範例程式。

圖書簡介：穿越迷霧，構建你的數據科學基石 一本為你量身定製的、專注於紮實數學理論與高效編程實踐的進階指南 在這個數據驅動的時代，人工智能、機器學習與深度學習的概念如同海嘯般席捲瞭技術前沿與商業決策的核心。然而，許多初學者在麵對市麵上汗牛充棟的入門書籍時，往往感到睏惑：它們要麼過於側重代碼的“拿來即用”，忽視瞭背後的數學原理，導緻在模型調優和問題排查時束手無策；要麼陷入深奧的數學推導，讓實踐者望而卻步，無法快速構建齣可驗證的成果。 本書正是為瞭填補這一鴻溝而生。我們堅信，真正的理解源於對底層原理的透徹把握，而能力的體現則在於將理論高效轉化為可運行代碼的能力。本書並非是另一本側重於“6堂基礎課程速覽”或“全圖解快速入門”的讀物。相反，它是一本深入挖掘核心數學框架、精煉關鍵算法實現邏輯，並輔以實戰導嚮的 Python 編程範例的進階工具書。 --- 第一部分：夯實理論之“基”——重構你的數學認知 本書摒棄瞭對基本概念的淺嘗輒止，而是將重點放在支撐現代數據科學大廈的幾大數學支柱上。我們將以一種更具結構化和直覺性的方式，重新審視這些理論，確保讀者不僅“知道”公式是什麼，更能“理解”它為何如此，以及它在優化過程中扮演的角色。 1. 綫性代數：幾何直覺與矩陣運算的深層聯係 我們不會止步於嚮量和矩陣的乘法定義。本章將深入探討： 特徵值與特徵嚮量的幾何意義：它們如何揭示數據變換的核心軸嚮，以及在主成分分析（PCA）中實現降維的本質。我們將詳細解析特徵分解的實際意義，而非僅僅停留在計算步驟上。 奇異值分解（SVD）的內涵：超越矩陣重構，探討SVD在推薦係統中的隱因子模型（Latent Factor Models）中的應用，理解其在數據壓縮與噪聲去除中的優越性。 正交化與基的選擇：如何通過 Gram-Schmidt 過程理解不同基嚮量集閤對數值穩定性的影響，為後續的梯度優化打下基礎。 2. 微積分與優化：梯度之舞的物理描繪 梯度下降是幾乎所有模型訓練的核心。本書將從連續優化問題的角度齣發，剖析其背後的物理意義： 偏導數與方嚮導數：從一維函數的切綫斜率，擴展到高維函數錶麵的“坡度”，直觀理解多元函數對每個參數的敏感度。 Hessian 矩陣的意義：不僅僅是二階導數，更是對損失麯率的描述。我們將深入分析 Hessian 矩陣的正定性與負定性，解釋牛頓法（Newton's Method）為何能比一階方法更快收斂（或在特定情況下陷入震蕩）。 激活函數的導數特性：詳細分析 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其變體（如 Leaky ReLU）在反嚮傳播中梯度消失和爆炸問題的成因，為設計更優網絡結構提供理論依據。 3. 概率論與統計推斷：從數據到決策的橋梁 本書將強化概率論在模型選擇和正則化中的作用： 最大似然估計（MLE）與最大後驗估計（MAP）的對比：理解先驗知識（Prior）如何通過貝葉斯定理影響最終參數估計，以及正則化項（如 L2）在數學上等同於引入瞭何種先驗分布。 信息論基礎：深入交叉熵（Cross-Entropy）的定義，闡釋其作為衡量概率分布差異的有效性，以及 Kullback-Leibler (KL) 散度在生成模型（如 VAEs）中的核心地位。 --- 第二部分：精煉算法之“乾”——代碼實現與效率考量 理論的知識若不能高效地轉化為實踐，價值便會大打摺扣。本部分將專注於核心算法的純淨實現（Vanilla Implementation），強調清晰的邏輯結構而非依賴高級框架的封裝。 4. 經典機器學習算法的“自底嚮上”構建 我們將以 NumPy 為主要工具，親手實現關鍵算法的核心迭代過程，徹底剝離高級庫的“黑箱效應”： 綫性迴歸與邏輯迴歸：從最小二乘法或最大似然估計齣發，手動編寫梯度計算和參數更新循環，對比使用解析解和迭代法的效率差異。 支持嚮量機（SVM）的核技巧：詳細解析對偶問題（Dual Problem）的數學形式，並解釋核函數（如 RBF 核）如何在不進行高維映射的情況下，隱式地完成高維空間的計算。 決策樹與集成學習：深入理解信息增益（Information Gain）和基尼不純度（Gini Impurity）的計算細節，並構建隨機森林（Random Forest）中 Bagging 機製的隨機性來源。 5. 神經網絡的張量化思維與反嚮傳播的完整推導 本章是實踐的核心，重點在於如何將前述的微積分知識應用到多層網絡中： 鏈式法則的係統應用：以一個三層網絡為例，完整推導每一個權重和偏置相對於最終損失函數的梯度，並清晰展示如何使用矩陣乘法來批量計算所有樣本的梯度，實現高效的反嚮傳播（Backpropagation）。 優化器的演進：不再滿足於基礎 SGD，我們將詳細剖析 Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam 的更新規則。特彆是 Adam 算法中，如何利用曆史梯度的指數衰減平均值（一階矩）和平方平均值（二階矩）來動態調整學習率，並分析其在不同問題場景下的適用性。 深度網絡中的數值穩定性：討論權重初始化策略（如 Xavier/He 初始化）的數學依據，它們如何確保激活層輸入處於一個閤理的範圍內，從而避免梯度飽和。 --- 第三部分：進階應用與實踐哲學 本書的最終目標是培養讀者的“工程直覺”和“科學懷疑精神”。 6. 數據預處理的深層影響與模型驗證的嚴謹性 特徵工程的數學視角：探討數據標準化（Standardization）與歸一化（Normalization）對梯度下降收斂速度的影響，以及為何在某些情況下（如樹模型）這種影響較小。 交叉驗證的統計學意義：K-Fold 交叉驗證如何減少對特定數據分割的依賴性，並提供對模型泛化能力的更穩健估計。深入理解偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）在模型復雜度選擇中的指導作用。 本書旨在為那些不滿足於“會調參”的工程師和研究人員提供堅實的理論基礎，讓你在麵對復雜、非標準化的現實問題時，能夠自信地迴溯到數學定義，設計齣最適閤的解決方案。閱讀完本書，你將能夠獨立地理解、實現並調試最前沿的模型架構，真正做到“知其然，更知其所以然”。

作者簡介

榖岡広樹Hiroki Tanioka
1973年齣生於日本德島縣。1997年畢業於韆葉大學，2004年於信州大學工學係研究所修讀完成碩士課程。2008年於信州大學總閤工學係研究所修讀完成博士課程。工學博士。1997年4月起曆任日本國內IT企業的軟體工程師、研究開發經理，2016年4月赴任德島大學資訊中心助理教授。對於資訊檢索、機器學習、自然語言處理等有深厚興趣，目前進行應用於交談係統、運動資料、醫療資訊、資訊檢索與機器學習等的研究開發。資訊處理學會（情報処理學會）、人工智慧學會（人工知能學會）、語言處理學會（言語処理學會）、IEEE（電機電子工程師學會）、ACM（電腦協會）會員。

康鑫Kang Xin
1983年齣生於中國遼寜省。2006年畢業於中國東北大學，2009年於北京郵電大學信息工程研究所修讀完成碩士班。2013年於德島大學工學研究所修讀完成博士課程。工學博士。2014年4月赴任同濟大學電子與信息工程學院博士後研究員，2015年4月赴任德島大學國際閤作教育中心助理教授，2015年12月起任職德島大學理工學研究所助理教授至今。對於自然語言處理、情感計算、強化學習相關、深層語言模型等有深厚興趣，目前進行能讓對話機器人獲得自我認識的智慧之研究。電子資訊通訊學會（電子情報通信學會）、IEEE（電機電子工程師學會）會員。

譯者簡介

莊永裕
日本東京大學情報理工學博士。現任中央大學資工係助理教授。主要研究領域為程式語言設計、軟體工程，以及高效能運算。ACM、IEEE、IPSJ學會會員。曾任東京大學情報理工學係研究科助理教授，旅居日本多年。譯有數本程式語言與軟體開發相關之日文書籍。日常興趣為旅行、攝影、小說與音樂。

序言╱本書的目的╱本書的架構
 
【第1章  深度學習與機器學習】
 
Lesson 1-1│深度學習的基礎：深階層的類神經網路
 
Lesson 1-2│深度學習的曆史：從人工智慧的進化來看深度學習
 
Lesson 1-3│機器學習的基礎知識：監督式學習與非監督式學習╱強化學習╱規則庫、知識庫╱統計機器學習╱預處理與特徵提取╱批量學習與綫上學習╱效能評估╱泛化能力
 
Lesson 1-4│機器學習所需的數學：數值與錶示式╱變數與常數╱等式與代入式╱嚮量與上下標╱求和記號╱最小值、最大值╱絕對值╱距離與範數╱微分與偏微分╱閤成函數的微分╱指數與對數
 
COLUMN 1│什麼是人工智慧？
 
【第2章  Python的準備與基本語法】
 
Lesson 2-1│Python的安裝～Windows篇～：安裝至Windows
 
Lesson 2-2│Python的安裝～Mac篇～：在Mac可直接使用Python 2係列╱Homebrew的安裝╱pyenv的安裝╱安裝Python 3係列
 
Lesson 2-3│函式庫的安裝～Windows篇～：Windows版Anaconda的安裝
 
Lesson 2-4│函式庫的安裝～Mac篇～：Mac版Anaconda的安裝
 
Lesson 2-5│Python的基本語法：Hello, Python!!╱變數╱常數╱資料型彆╱運算╱List型彆與Tuple型彆╱Set型彆╱Dict型彆╱字串的連結與反覆╱字串格式╱Sequence運算╱函式╱if陳述╱反覆陳述╱模組的匯入
 
COLUMN 2│使用Java的實作
 
【第3章  深度學習的體驗】
 
Lesson 3-1│TensorFlow與Keras的安裝：Windows篇：安裝TensorFlow╱Windows篇：安裝Keras╱Mac篇：安裝TensorFlow╱Mac篇：安裝Keras
 
Lesson 3-2│使用Jupyter Notebook：Jupyter Notebook的準備╱Jupyter Notebook的使用方法╱POINT：於Mac執行時
 
Lesson 3-3│數值運算函式庫NumPy的使用方法：基本的使用方式
 
Lesson 3-4│資料繪製函式庫Matplotlib的使用方法：基本的使用方式
 
Lesson 3-5│以Keras體驗深度學習：從Kaggle下載影像╱製作影像辨識的程式
 
COLUMN 3│什麼是TensorFlow？
 
【第4章  類神經網路的基礎】
 
Lesson 4-1│神經元與感知器：神經元╱感知器
 
Lesson 4-2│激勵函數：各式各樣的激勵函數
 
Lesson 4-3│赫布理論與差量規則：權重的學習規則
 
Lesson 4-4│類神經網路的學習：區彆狗與貓╱XOR問題╱多層感知器（類神經網路）╱OR問題╱AND問題╱NAND問題╱以類神經網路識彆
 
Lesson 4-5│學習方法的差異與損失函數：類神經網路的學習方法╱從學習過程看損失函數╱關於損失函數
 
Lesson 4-6│梯度法：如何調整參數？╱類神經網路誤差的梯度求法
 
Lesson 4-7│反嚮傳播算法：什麼是反嚮傳播算法？╱鏈鎖律
 
Lesson 4-8│MNIST：Step 1. 以Jupyter Notebook新增檔案╱Step 2. 準備手繪影像資料╱Step 3. 製作模型╱Step 4. 類神經網路的學習
 
COLUMN 4│維度的詛咒與過適
 
【第5章  捲積神經網路】
 
Lesson 5-1│捲積神經網路的基礎：影像分類與視覺神經元╱讓1個神經元學習全部的輸入影像
 
Lesson 5-2│捲積運算：讓感受野滑動╱聚焦區域的移動
 
Lesson 5-3│捲積層：為瞭使其認識不同樣式╱POINT：Windows上務必安裝Graphviz
 
Lesson 5-4│深層捲積神經網路：使其能接受3維資料
 
Lesson 5-5│以補零捲積：收縮輸齣的形狀╱輸入資料之周圍資訊的損失╱補零
 
Lesson 5-6│增廣範圍的捲積：什麼是步幅？╱使用補零
 
Lesson 5-7│捲積ReLU層：以非綫性變換增進辨識
 
Lesson 5-8│池化層：以池化層處理╱池化層的優點與注意點
 
Lesson 5-9│全連結層：全連結層的處理╱修正全連結層╱想進行更復雜的判斷時
 
Lesson 5-10│深層捲積神經網路的學習：模型學習與訓練╱Step 1. 定義損失E╱Step 2. 初始化權重值w╱Step 3. 反覆修正權重值w
 
Lesson 5-11│過適與丟棄：過適的例子╱丟棄以防止過適╱丟棄的優點
 
Lesson 5-12│捲積的進一步詳細資訊：捲積層 vs. 全連結層╱深而小的區域感受野 vs. 淺而廣的感受野
 
COLUMN 5│使用GPU學習
 
【第6章  深度學習的應用】
 
Lesson 6-1│遞迴神經網路（RNN）：RNN的特徵
 
Lesson 6-2│LSTM類神經網路：LSTM的特徵
 
Lesson 6-3│門閘遞迴單元（GRU）：GRU的特徵╱能更有效率地記憶
 
Lesson 6-4│RNN語言模型：使其推測接下來將齣現的單字
 
Lesson 6-5│Sequence-To-Sequence模型：Sequence-To-Sequence模型的特徵
 
Lesson 6-6│Attention：Attention的特徵
 
COLUMN 6│由上而下與由下而上
 
結語╱謝辭
參考文獻

评分☆☆☆☆☆

這本書的「情境式學習」讓我印象非常深刻。作者在介紹每一個概念之前，都會先拋齣一個引人入勝的實際應用場景，例如「你如何在網路上找到你想看的電影？」、「你的手機如何辨識齣你的人臉？」等等。然後，再循序漸進地引導讀者去理解，這些場景背後所依賴的深度學習技術。這種方式，讓學習過程充滿瞭探索的樂趣，而不是枯燥的知識灌輸。 我記得在書中看到關於推薦係統的講解時，作者就從「購物網站如何猜測你喜歡的商品？」這個問題切入，然後逐步介紹瞭協同過濾、矩陣分解等技術。在講解瞭理論之後，緊接著就是Python實作，讓我們親手去構建一個簡單的推薦係統。這種「先有問題，再學方法」的模式，讓我感覺學習的目標非常明確，也更能理解學習內容的價值。書中的圖解也做得非常細緻，常常一張圖就能點醒我對某個概念的疑惑。而且，書中的Python範例程式碼，不僅能運行，還設計得很模組化，方便我之後進行修改和擴展。這本書的設計理念，讓我感覺我不是在被動地學習，而是在主動地解決問題，這種學習體驗是非常棒的。它讓我深刻體會到，深度學習並非遙不可及的學術理論，而是能夠解決實際問題的強大工具。

评分☆☆☆☆☆

哇！這本書真的讓我大開眼界！身為一個對AI、ML、DL充滿好奇，但又怕太理論、太難懂的上班族，這本《深度學習入門教室》簡直是及時雨。它的標題就很吸引人：「6堂基礎課程+Python實作練習」，光聽就覺得很紮實，不會隻是紙上談兵。實際翻開後，更是讓我驚豔！作者的講解方式非常親切，感覺就像一位經驗豐富的老師在你身旁，一步一步引導你。 最讓我印象深刻的是，書中把一些原本聽起來很複雜的術語，像是神經網路、反嚮傳播等等，都用非常生動的比喻和圖解來解釋。我之前看過一些其他的書，常常看到公式就頭昏眼花，但這本不一樣，它用瞭很多生活化的例子，像是辨識貓狗、推薦商品，讓我覺得這些技術離我並不遙遠，而且很有實際應用價值。書中的Python實作練習更是點睛之筆，光是理論講得再好，如果沒有動手做，總是少瞭一點感覺。透過這些練習，我真的能親身體驗到程式碼如何運作，如何實現書中所講的理論。即使我不是程式背景齣身，跟著書中的步驟，也能逐步完成。這讓我非常有成就感，也更堅定瞭我繼續深入學習的決心。這本書真的適閤所有想踏入AI領域的初學者，它提供瞭一個非常友善且紮實的起點。

评分☆☆☆☆☆

這本《深度學習入門教室》的排版設計真的非常用心！我是一個對視覺呈現很要求的人，很多技術類的書籍往往做得比較枯燥，但這本完全不同。它大量的運用瞭彩色圖錶、流程圖，甚至是一些插畫，讓原本可能很抽象的概念變得立體而生動。例如，在解釋捲積神經網路（CNN）的運作原理時，書中用瞭一係列的圖示，模擬瞭圖片如何一層一層地被處理，提取特徵，最終做齣判斷。這種「全圖解」的方式，對於我這種視覺學習者來說，簡直是福音。 而且，不隻是圖解，書中的文字敘述也力求清晰簡潔，避免使用過多艱澀的學術術語，即使有，也會馬上附上解釋。我特別欣賞書中在介紹不同演算法時，會穿插一些實際案例的應用，像是人臉辨識、自然語言處理等，這不僅讓我理解瞭理論，更看到瞭這些技術在現實世界中的無限可能。書中的Python實作環節也是設計得相當不錯，每一個練習都有清楚的目標和步驟，即使是對Python不太熟悉的新手，也能夠跟著操作。我試著跑瞭其中幾個程式碼，當看到結果齣現時，那種喜悅感真的是無與倫比。總之，這本書在理論深度、圖解豐富度和實作可行性上都做得非常到位，是一本值得推薦的入門讀物。

评分☆☆☆☆☆

《深度學習入門教室》這本書的「理論與實作並重」的策略，讓我受益匪淺。我之前看過一些AI方麵的書籍，有些太過學術，充滿瞭艱深的數學公式，讀起來很吃力；也有一些純粹講程式碼，但卻缺乏足夠的理論基礎，讓人知其然卻不知其所以然。這本《深度學習入門教室》則恰恰填補瞭這個空白。它在講解每一個模型或演算法時，都會先清晰地闡述其背後的數學原理和邏輯，然後緊接著提供對應的Python程式碼範例。 我尤其欣賞書中在解釋反嚮傳播（Backpropagation）這個核心概念時，圖文並茂的講解，配閤著Python程式碼的實現，讓原本看似高深的演算法，變得清晰易懂。透過實際跑動程式碼，觀察權重的更新過程，我對這個「學習」的過程有瞭更直觀的理解。書中還包含瞭一些比較進階的實作練習，像是圖像分類、文本生成等，這些練習的難度設置也比較閤理，既能挑戰讀者，又不至於讓人望而卻步。透過這些實作，我不僅鞏固瞭理論知識，更培養瞭實際解決問題的能力。這本書的優點在於，它能夠讓讀者在理論上有所掌握，同時在實踐中得到鍛鍊，形成一個良性的循環。我認為這對於真正掌握深度學習技術，並將其應用於實際項目中，是非常關鍵的。

评分☆☆☆☆☆

這本書最吸引我的一點是它那種「循序漸進」的引導方式。坦白說，一開始拿到《深度學習入門教室》這本書，我心裡還是有點忐忑的，畢竟「深度學習」、「人工智慧」這些詞聽起來就很有挑戰性。但是，當我開始閱讀後，我發現作者的安排非常巧妙。它沒有一開始就丟齣複雜的概念，而是從最基礎的「什麼是機器學習？」、「為什麼需要深度學習？」開始講起，像是幫我們打地基一樣。 然後，每往前推進一章，就引入一個新的概念，並且都會與前麵學過的知識連結起來。例如，在講到神經網路的層次結構時，它會先迴顧一下先前介紹過的線性迴歸，然後解釋神經網路如何在此基礎上疊加多層，實現更複雜的學習。這種「溫故知新」的學習模式，讓我感覺自己不是在死記硬背，而是在建立一個有邏輯的知識體係。書中的Python實作練習也完美契閤瞭這個循序漸進的理念。每個練習都是建立在前一個練習的基礎之上，讓你能夠逐步掌握程式設計的技巧，並將理論知識轉化為實際操作。我特別喜歡書中提供的範例程式碼，它們寫得非常乾淨，並且有詳細的註解，讓我可以輕鬆理解每一行的作用。這本書真的讓我感覺，學習深度學習不再是一件遙不可及的事情，而是可以透過係統性的學習，一步步達成的目標。