不編程，而學AI：Excel與TensonFlow的結閤 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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書籍簡介：《不編程，而學AI：Excel與TensorFlow的結閤》 這是一場思維的革新，一次技術融閤的實踐。 在這個數據爆炸的時代，人工智能（AI）已不再是遙不可及的未來概念，而是滲透到商業決策、科學研究和日常生活方方麵麵的核心驅動力。然而，對於許多習慣瞭電子錶格的商業分析師、財務專傢、市場營銷人員乃至管理層而言，“編程”二字往往構成瞭學習AI的巨大壁壘。傳統上，要搭建和訓練一個復雜的機器學習模型，需要精通Python、R等編程語言，並深入理解復雜的算法細節。 本書正是為打破這一壁壘而生。 《不編程，而學AI：Excel與TensorFlow的結閤》並非一本教授編程語法的教科書，而是一本徹底顛覆傳統AI學習路徑的實踐指南。它以一種前所未有的方式，將全球領先的深度學習框架 TensorFlow 的核心能力，與 Microsoft Excel 這一全球最普及的電子錶格工具無縫對接。我們的目標是：讓您在最熟悉的界麵中，駕馭最前沿的AI技術。 核心理念：可視化驅動的AI探索 本書的核心理念在於“可視化驅動的AI探索”。我們深知，對於習慣瞭行列數據和公式運算的用戶來說，理解數據是如何被模型處理的，比記住復雜的代碼塊更重要。通過本書的引導，您將學會如何利用Excel的強大數據處理和可視化能力，作為TensorFlow模型的“前端控製器”。 你將學習到的不僅僅是“如何使用”，更是“如何思考”： 第一部分：構建思維基礎——Excel中的數據建模 在深入AI框架之前，我們首先要夯實基礎——即數據建模的思維。本部分將帶領讀者重溫Excel在數據準備階段的強大潛力，但視角將完全不同。 超越基礎公式： 我們將探討如何利用Excel的高級功能（如數據透視錶、VLOOKUP的進階應用、條件格式等），來完成傳統機器學習流程中的數據清洗、特徵工程的初級階段。這並非是為瞭取代專業工具，而是為瞭讓用戶在最舒適的環境中，建立對“輸入數據”和“特徵錶示”的直觀理解。 模擬與假設分析： 學習如何用Excel搭建簡單的迴歸模型和分類邏輯，以此為跳闆，理解模型預測背後的基本數學關係。我們將用圖錶清晰地展示綫性關係、誤差計算等概念，將抽象的數學轉換為直觀的單元格變化。 第二部分：無縫集成——Excel與TensorFlow的橋梁 這是本書最具創新性的部分。我們不要求你從零開始編寫TensorFlow的底層代碼，而是聚焦於如何通過特定的工具和接口，將Excel工作錶直接轉化為TensorFlow模型可以理解和訓練的輸入流。 接口與插件的巧妙運用： 我們將詳細介紹（或模擬構建）特定的橋接機製，使得Excel數據能夠被高效地序列化和結構化，直接供給TensorFlow進行處理。這包括對數據格式轉換的深度解析，確保數據在不同平颱間的“語言”一緻性。 模型結構的可視化定義： 讀者將學會如何通過結構化的Excel錶格，來定義一個簡單的神經網絡結構——輸入層、隱藏層、激活函數等。雖然底層依然是TensorFlow的計算，但參數的配置和結構的選擇，將通過填寫和調整錶格中的特定單元格來實現，使模型的“藍圖”清晰可見。 第三部分：實踐驅動——從數據到預測的閉環 本部分將帶領讀者進行一係列貼近實際業務場景的實戰演練，全程以Excel為主要交互界麵。 預測性維護與質量控製： 使用曆史設備運行數據（整理於Excel中），訓練一個簡單的分類器來預測潛在故障。您將看到，每一次對Excel數據的調整，如何直接影響到模型的準確率反饋。 市場細分與客戶價值預測： 針對銷售數據，利用Excel處理客戶屬性特徵，然後驅動TensorFlow模型進行聚類或迴歸分析。重點在於解釋性：模型給齣的係數或權重，如何被映射迴Excel中的具體業務指標。 時間序列的初步探索： 即使是復雜的序列預測，我們也會通過將序列轉化為監督學習問題的方式，在Excel中進行特徵化，然後利用整閤的TensorFlow能力進行訓練，最終將預測結果直接迴填到Excel的時間軸上，供管理層即時查閱。 第四部分：結果解讀與業務決策 對於非技術背景的決策者而言，理解模型的“黑箱”是成功的關鍵。本書的最後一部分，緻力於將復雜的AI輸齣，轉化為清晰的商業洞察。 敏感性分析的Excel化： 學習如何利用Excel的模擬情景工具，結閤TensorFlow的預測結果，快速進行“What-if”分析。例如，如果某個關鍵輸入特徵（如廣告投入）增加10%，預測的銷售額會如何變化？ 指標可視化與報告生成： 所有的模型評估指標（如準確率、損失函數變化麯綫等），都將被引導迴Excel中，利用其強大的圖錶功能生成專業的、非技術性的報告。 誰應該閱讀本書？ 業務分析師與財務人員： 希望利用AI提升報告精度和預測能力，但對編程望而卻步的人士。 部門經理與項目負責人： 需要理解AI項目的基本邏輯和數據依賴性，以便更好地分配資源和評估風險的管理者。 數據探索者： 喜愛在電子錶格環境中進行數據操作和快速原型驗證的專業人士。 本書的承諾： 我們不保證您能成為一名頂尖的AI工程師，但我們保證，您將能夠清晰地理解AI的運作原理，高效地驅動AI模型來解決您最核心的業務問題，而這一切，都將在您最熟悉的Excel環境中完成。 告彆晦澀的代碼，迎接即時的洞察。您的AI之旅，可以從您今天的電子錶格開始。

第1章、 以Excel呈現AI學習步驟
1.1 AI機器學習的基本觀念
1.2 Excel提供簡潔的介麵
1.3 進行相乘&相加的運算
1.4 修飾一下工作錶的設計
1.5 針對更多筆資料而運算
1.6 <玩具兔>與<玩具貓>的範例
1.7 AI機器的學習流程--針對第#0筆
1.8 AI機器的學習流程--針對第#1筆
1.9 AI機器的學習流程--針對第#2筆
1.10 AI機器的學習流程--針對第#3筆
1.11 學習(訓練)前後的比較

第2章、 觀摩老鼠的學習情境
2.1 一隻老鼠的探索與學習
2.2 記錄老鼠的探索選擇及結果

第3章、 以Excel呈現AI學習步驟,
3.1 老鼠當教練：訓練AI機器人
3.2 機器人智慧的成長過程
3.3 一迴生、兩迴熟
3.4 三迴變高手
3.5 共四筆資料的完整訓練：邁嚮完美
3.6 檢測一番

第4章、 以Excel呈現老鼠的學習
4.1 開始學習：給予第#0筆資料
4.2 繼續學習：給予第#1筆資料
4.3 繼續學習：給予第#2筆資料
4.4 繼續學習：給予第#3筆資料
4.5 學習(訓練)前後的比較

第5章、 開始「使用電腦，學AI」
5.1 打開電腦Excel，練習操作
5.2 從Python叫齣Excel工作錶
5.3 親自填入資料

第6章、 資料的「正規化」觀念
6.1 簡單的「正規化」觀念
6.2 觀摩「正規化」過程
6.3 輸齣值的「正規化」

第7章、 學習更多迴閤(Iteration)
7.1 復習AI機器的學習步驟
7.2 AI機器學習一迴閤
7.3 學習更多迴閤(一)
7.4 學習更多迴閤(二)

第8章、 Excel與TensorFlow的結閤
8.1 範例(一)：分辨玩具熊與玩具兔
8.2 範例(二)：分辨RGB顔色

第9章、 應用：分辨阿拉伯數字
9.1 二元分類應用：辨彆識字
9.2 單一數學式(學習一迴閤)
9.3 單一數學式(學習更多迴閤)
9.4 兩個數學式(學習一迴閤)
9.5 兩個數學式(學習更多迴閤)
9.6 多元分類(學習一迴閤)
9.7 多元分類(學習更多迴閤)

第10章、 擴充：多層學習模型
10.1 簡介多層學習模型
10.2 多層模型的學習流程
10.3 採取「矩陣」運算式
10.4 學習更多迴閤

序

　　本書的主要目標是，大傢一起來「不寫程式，而學AI」。例如不知Python而亦能用TensorFlow。 當今的AI是屬於機器學習(Machine Learning)的一支，基於神經網路( NN: Neural Network)的深度學習。現在，人人都想去理解AI電腦(即機器)到底是如何學習的，以便掌握AI技術熱潮，捷足先登，踏進這項當今的主流産業(AI人工智慧)。 然而，AI機器學習的演算法(Algorithm)又非常依賴於高等數學的運算式，包括綫性、非綫性函數、N維矩陣(Array)、張量(Tensor)、微分導數、梯度(Gradient)下降、梯度消失等大傢很陌生的數學概念和術語。這些復雜性大大阻礙人人親近AI的機會和途徑。

　　俗語說：「麵對復雜，唯有簡單」。所以，尋覓和創造一個簡單、親切的途徑，讓人人都能享受<從簡單中叫齣復雜的滿足感>，就能彌平進入AI的高大門檻瞭。

　　Google推齣的AI平颱：TensorFlow。雖然它還不能完全實踐<不知Python，而亦能用TensorFlow>的美好境界，但可望它是一個不錯的起點瞭。於是，本書就將Excel試算錶與TensorFlow結閤起來，就能實現<不知Python而能用TensorFlow>瞭。

　　不懂編程而能學AI，好比不懂車而能學開車。在本書裏，筆者把與<編程的邏輯思維>分離開來。於是大多數不諳編程技術者，皆能直接切入，而輕鬆愉快地學習AI瞭。

评分☆☆☆☆☆

我一直對學習新事物保持開放的態度，但「AI」這兩個字，以前總讓我卻步。感覺那是工程師、數學傢們的領域，跟我這個每天隻跟數字和報錶打交道的普通人，根本是兩個世界。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的想法！「不程式設計，而學AI」，光是這句話就足以讓我眼睛為之一亮。我曾經嘗試過想瞭解AI，但看到一堆程式碼和複雜的數學公式，馬上就打退堂鼓瞭。這本書讓我看到瞭一條完全不同的路徑，一條不需要我放棄現有技能，又能輕鬆進入AI世界的路。最讓我興奮的是，它提到瞭Excel和TensonFlow的結閤。Excel是我最熟悉的夥伴，如果能讓它變得更「聰明」，更能幫我分析數據、找齣趨勢，那簡直是夢寐以求的。我期待這本書能帶我走進一個全新的視野，讓我看到AI如何在我的日常工作中發揮作用，而不是隻是停留在概念上。我希望透過這本書，我能真的學到一些實用的AI技巧，並且能夠運用在我的工作上，讓我的效率和能力都更上一層樓。

评分☆☆☆☆☆

喔，這本書真的是讓我大開眼界！身為一個平常隻跟Excel打交道的上班族，AI這個詞聽起來總是那麼遙遠又高深，想碰又無從下手。但這本書的標題「不程式設計，而學AI」立刻就抓住瞭我的目光。我一直覺得，要學點新東西，最好是能跟現有的技能結閤，纔不會覺得像在重新學習一樣。Excel大傢都會用，對吧？每天處理報錶、分析數據，有時候真的覺得卡卡的，希望能有更聰明的方法。書裡一開始就把AI的迷思一一破解，讓我發現原來AI並沒有想像中那麼遙不可及，它其實可以融入我們的日常工作。尤其是看到它可以跟Excel搭配，我真的非常期待！作者用很生活化的例子，像是怎麼用AI自動化一些重複性的Excel操作，或是怎麼透過AI找齣數據裡的隱藏趨勢，這些都是我工作上常常會遇到的痛點。而且，書裡還提到瞭TensonFlow，聽起來就很厲害，但作者卻能用非常易懂的方式解釋，甚至不需要寫複雜的程式碼。這點真的太重要瞭，我不是想轉職當工程師，我隻想讓我的工作更有效率，更聰明。這本書真的像是一盞明燈，照亮瞭我學習AI的路，而且是那種不需要燒腦、不用熬夜苦讀的方式。我現在對AI充滿瞭好奇，也更敢於嘗試瞭。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一直覺得AI離我很遙遠，那種感覺就像是科幻電影裡纔會齣現的東西。我就是一個平凡的上班族，每天的工作就是坐在電腦前，處理著Excel裡的各種報錶，偶爾還得自己動手整理數據，覺得有時候挺費時費力的。但是，我最近聽說現在有辦法讓不會寫程式的人也能接觸AI，而且還能跟我們熟悉的工具結閤，讓我心裡產生瞭極大的好奇。當我看到這本書的書名《不程式設計，而學AI：Excel與TensonFlow的結閤》，我心裡就想：「這不就是我一直在找的嗎？」我沒有時間也沒有興趣去學習一門新的程式語言，但我很想讓我的工作變得更有效率，更聰明。Excel是我每天都離不開的工具，如果能把它跟AI結閤，那該有多棒啊！我非常期待書裡能告訴我，到底該怎麼做，纔能在不寫程式的情況下，利用AI來分析我的Excel數據，甚至是一些更進階的應用。我希望這本書能真的給我帶來一些實質性的幫助，讓我對AI不再感到陌生，而是能真正地運用它來提升我的工作錶現。

评分☆☆☆☆☆

老實說，一開始看到這本書的名字，我心裡其實有點懷疑。畢竟「AI」這個詞，就算新聞每天報，我還是覺得那是非常專業、需要寫程式纔能辦到的事情。我隻是個小小的行政人員，每天的工作就是處理文件、安排會議，跟AI根本沾不上邊。但是，我身邊有朋友聽瞭我的抱怨，說現在有很多工具可以讓不會寫程式的人也能玩AI，然後就推薦瞭我這本書。我帶著將信將疑的心情翻開，結果真的讓我驚喜連連！作者的寫法非常親切，完全沒有那種高高在上的學術口吻。他用瞭很多我能理解的比喻，把AI的原理講得很清楚，而且重點是，他證明瞭就算你隻會Excel，也能開始接觸AI。書裡麵講到怎麼利用Excel裡的某些功能，搭配一些簡單的操作，就能感受到AI的威力，這點真的太厲害瞭！我一直以為要用AI，就是要學Python、學TensorFlow這些很難的東西，結果這本書告訴我，原來有個更平易近人的切入點。我迫不及待想知道，書裡提到的那些「不用寫程式」的AI應用，到底是什麼樣子，我能不能真的在我的日常工作裡，就用上AI來幫忙。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對AI的印象，就是那些新聞裡講的自動駕駛、聊天機器人，感覺離我的生活很遠。我就是一個普通的上班族，每天坐在辦公室，跟Excel、Word這些軟體打交道。公司裡雖然偶爾會提到要數位轉型、要導入AI，但我總是覺得那是IT部門的事情，跟我沒關係。直到我無意間在書店看到這本書，《不程式設計，而學AI：Excel與TensonFlow的結閤》，我纔發現原來AI也可以這麼「接地氣」。我一直覺得，學習新東西，最怕的就是學瞭半天，卻不知道怎麼應用到自己的工作上。這本書的書名就解決瞭我最大的疑慮。「不程式設計」這四個字，對我來說簡直是救命稻草！我沒有時間去學程式語言，我隻想把手邊的工作做得更好。而「Excel與TensonFlow的結閤」，更是讓我眼前一亮。Excel是我最熟悉的工具，如果能把AI的能力融入Excel，那我的工作效率絕對能提升好幾個檔次。我對書中提到的，如何利用AI來優化Excel的數據分析，或是如何用AI來預測一些結果，感到非常好奇。我希望能透過這本書，真正瞭解AI對我這個非技術背景的人來說，到底有什麼實際的幫助。