Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據：超炫專案與完全實戰(附書DVD) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python
• TensorFlow
• 機器學習
• 人工智能
• 大數據
• 深度學習
• 實戰
• 項目
• 數據分析
• 神經網絡

　　本書為作者柯博文老師在各大企業教授Python、機器學習、人工智慧的課程內容匯集而成。曆經業界頂尖工程師的學員多次的考驗，實戰多年後纔匯集成冊。內容包含：Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法。

　　本書針對Python人工智慧和數機器學習有興趣的程式開發者，由淺到深，分為三階段介紹：
　　◎以豐富的範例淺而易懂的解說Python程式語言，並加入詳細的程式註解，使讀者瞭解每個程式的動作。
　　◎介紹業界統計分析相關的機器學習資料分析程式，並大量使用業界數據，進行分析和預測。
　　◎使用Tensorflow.Keras實踐人工智慧，以MLP類神經的原理和案例，並且讓讀者瞭解如何修改程式，纔能達到百分百的準確率的目標，並用CNN的手寫辨識方法，結閤OpenCV達到學習人工智慧，並且實際應用在生活中。

聯閤推薦

　　嘉義基督教醫院 兒童醫學部兒童腎髒科主任、嘉基創新育成中心主任 周信旭醫師
　　Eco-City智慧生活科技區域整閤中心執行長、國立交通大學土木工程係 曾仁傑教授
　　颱北榮民總醫院 關艾琛醫師

好的，這是一份關於一本假設的圖書的詳細簡介，該書內容涵蓋人工智能、機器學習和大數據領域的前沿技術與實戰應用，但不涉及您提到的那本特定書籍《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據：超炫專案與完全實戰(附書DVD)》中的具體章節或案例。 --- 深度驅動未來：全景式數據科學與智能係統構建 前言：駕馭數據洪流，構建下一代智能引擎 在當今數字化浪潮的巔峰，數據已不再僅僅是信息，而是驅動創新、重塑産業的核心燃料。本書旨在為緻力於在人工智能、機器學習和海量數據處理領域深耕的實踐者和研究人員，提供一套全麵、深入且極具操作性的知識體係與工程指南。我們不滿足於停留在理論的錶麵，而是聚焦於如何將復雜的算法模型高效地轉化為穩定、可擴展的工業級解決方案。 本書的架構設計，遵循“理論基礎→核心技術棧→前沿模型→工程落地”的邏輯主綫，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”，並最終能夠應對真實世界中數據異構、模型復雜、算力受限的挑戰。 第一部分：堅實的數據科學基石（Foundational Pillars） 本部分是構建所有高級智能係統的地基，強調紮實的數學和統計學原理在現代計算環境中的應用轉化。 第一章：現代統計思維與概率建模的重構 本章摒棄瞭傳統教科書的冗餘，直接切入在機器學習背景下，統計學如何指導特徵工程和模型選擇。內容涵蓋貝葉斯推斷在小樣本學習中的應用、高維數據下的偏差-方差權衡、以及時間序列數據的非平穩性處理方法。重點討論如何利用現代統計工具箱（如R語言中的特定包或Python中的`statsmodels`的高級功能）進行深入的數據診斷，而非僅僅進行描述性統計。 第二章：高效能數據結構與預處理管綫 在大數據背景下，內存效率和計算速度成為關鍵瓶頸。本章詳述如何利用優化的數據結構（如稀疏矩陣、HDF5/Parquet格式）來管理TB級數據集。我們將深入探討數據清洗中的自動化去噪技術，包括基於密度和基於模型的外點檢測，並介紹如何構建健壯的、可版本控製的數據預處理流水綫（Data Pipeline），確保數據的可復現性。 第三章：綫性代數與優化理論的計算視角 本章將綫性代數從純數學概念提升到計算工具層麵。重點分析矩陣分解（SVD, LU, QR）在降維和求解大規模綫性係統中的效率考量。優化算法部分，聚焦於隨機梯度下降（SGD）的變體，如AdamW、RAdam，以及一階和二階優化方法的收斂性分析和實際應用中的步長調度策略。 第二部分：核心機器學習範式與算法精講 本部分係統梳理並深化瞭從經典到現代的機器學習算法，強調算法背後的直覺與實際調優技巧。 第四章：傳統機器學習算法的深度挖掘與優化 本章深入探討決策樹、集成學習（Boosting與Bagging）的內在機製。我們將用大量的篇幅解析梯度提升（Gradient Boosting）在處理結構化數據時的優勢與局限，並詳細對比XGBoost、LightGBM和CatBoost的底層結構差異及其在特定業務場景下的性能錶現。 第五章：非監督學習與深度錶徵學習 超越基礎的K-Means，本章聚焦於流形學習（如t-SNE、UMAP）在數據可視化和高維數據探索中的應用。在錶徵學習方麵，我們將探討自編碼器（Autoencoders）及其變體（如變分自編碼器VAE），用於學習數據的內在低維結構，為後續的生成模型和異常檢測打下基礎。 第六章：模型評估、可解釋性與魯棒性（XAI & Robustness） 在模型部署前，評估的深度和透明度至關重要。本章詳細介紹超越準確率的評估指標（如FPR/FNR麯綫下的麵積、精確率-召迴率平衡點），以及如何利用SHAP值、LIME等工具實現對復雜模型預測結果的本地和全局解釋。此外，對抗性攻擊的原理及其防禦策略也將作為魯棒性訓練的一部分被引入。 第三部分：前沿深度學習架構與大規模模型實踐 本部分是本書的核心，專注於構建和訓練尖端深度學習模型，側重於模型結構的設計哲學和跨平颱部署策略。 第七章：捲積神經網絡（CNN）的進階應用與網絡設計 本章不僅僅介紹ResNet或VGG，而是深入探討現代CNN設計中的關鍵創新點，如注意力機製（Squeeze-and-Excitation Networks, SENet）和深度可分離捲積在移動端部署中的優勢。我們將分析如何設計具有特定感受野和特徵融閤能力的自定義網絡結構，以解決細粒度圖像分類和語義分割等復雜任務。 第八章：序列建模與自然語言處理（NLP）的範式轉變 本章聚焦於Transformer架構的革命性影響。我們將從Attention機製的自底嚮上構建Transformer編碼器和解碼器，隨後深入探討預訓練模型的微調策略（Fine-tuning）和參數高效的微調方法（如LoRA）。討論涵蓋機器翻譯、文本摘要和問答係統的高級實現。 第九章：生成模型與擴散過程（Generative Modeling & Diffusion） 超越傳統的GANs，本章將詳細剖析擴散模型（Diffusion Models）作為當前最先進的生成技術的工作原理，包括前嚮加噪過程、反嚮去噪網絡的訓練目標和采樣效率的優化。我們將演示如何利用這些技術生成高保真圖像和復雜數據分布的樣本。 第四部分：大數據集成與智能係統工程化 最高效的模型必須能在海量、實時的環境中穩定運行。本部分側重於將AI能力融入到大數據生態係統中的工程實踐。 第十章：大規模數據處理框架集成 本章講解如何將機器學習工作流無縫集成到分布式計算環境中。重點介紹Spark的MLlib與外部框架（如Dask, Ray）的互操作性。我們將構建一個端到端的流程，展示如何利用這些框架進行大規模特徵工程、分布式模型訓練和模型服務的並行化。 第十一章：模型部署、監控與 MLOps 實踐 模型上綫是檢驗工程能力的關鍵時刻。本章詳細闡述模型部署的各種模式：批處理推理、在綫RESTful API服務（使用高性能框架如FastAPI）以及邊緣計算部署（模型量化與剪枝）。核心內容包括模型漂移（Model Drift）的檢測機製、自動化再訓練（Retraining Loop）的CI/CD流程，以及可追溯性的模型治理（Model Governance）。 第十二章：雲計算環境下的資源調度與優化 探討在主流雲平颱（如AWS, Azure, GCP）上，如何高效利用GPU/TPU資源進行大規模訓練。內容包括容器化（Docker/Kubernetes）在模型實驗管理中的作用，以及使用分布式訓練庫（如PyTorch Distributed, Horovod）來加速模型收斂和資源利用率。 --- 本書特色總結： 本書強調代碼的可重現性、算法的工程化落地以及對前沿技術的快速追蹤。它不僅是算法的參考手冊，更是數據科學傢和機器學習工程師通往工業級應用的一份實戰路綫圖。所有章節均配有結構清晰、可直接運行的示例代碼庫，引導讀者親手搭建起屬於自己的智能係統。

作者簡介

柯博文 老師

　　‧美國矽榖iFrogLab公司
　　‧颱灣錄剋軟體公司負責人
　　‧全球數十傢科技大廠內訓講師
　　‧工研院、資策會、勞動部的指定講師
　　‧教授過400餘場次的軟體硬體韌體開發課程
　　‧前工業技術研究院資訊與通訊研究所網路服務技術組顧問
　　‧中國工信部電子視像行業協會的數字平颱推進中心顧問
　　‧中國物聯網應用與推進聯盟智能電視産業部顧問
　　‧美華影音顧問
 

1.Python程式語言
2.Python程式語言安裝
3.開發程式和工具
4.Python程式基礎
5.函數和物件導嚮OOP
6.視窗處理GUI Tkinter
7.資料定義Containers
8.圖錶函式庫matplotlib.pylib
9.檔案處理和Open Data 開放資料
10.網路
11.資料庫MySQL
12.自然語言處理－文字、語意分析和繁簡體的轉換
13.人工智慧標記語言AIML
14.網頁伺服器
15.網路爬蟲BeautifulSoup4
16.Pandas數據分析和量化投資
17.Numpy 矩陣運算數學函數函式庫
18.執行檔包裝程式Pyinstaller
19.機器學習演算法－Regression迴歸分析
20.機器學習演算法－KNN最近鄰居法
21.機器學習演算法－K-means平均演算法
22.機器學習演算法－Decision Tree決策樹演算法
23.機器學習演算法－Random Forest隨機森林演算法
24.機器學習演算法－Bayes' theorem貝氏分類器
25.TensorFlow介紹和安裝
26.TensorFlow的類神經網路－MLP 快速上手
27.TensorFlow改善類神經模型MLP 結果
28.TensorFlow花的辨識－MLP
29.TensorFlow存取模型和訓練結果
30.TensorFlow實戰圖形和手寫辨識MLP
31.TensorFlow捲積神經網路CNN
32.OpenCV和TensorFlow捲積神經網路CNN即時辨識

评分☆☆☆☆☆

喔，這本《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據：超炫專案與完全實戰(附書DVD)》我可是期待很久瞭！最近AI、ML、大數據這三個詞根本是科技界的熱門關鍵字，走在時代尖端怎麼能不懂？加上書名又點齣「超炫專案」跟「完全實戰」，光聽就覺得很有份量，不是那種隻講理論、看完還是霧煞煞的教科書。我聽說這本書的編排方式，是從基礎的Python語法講起，然後慢慢帶入TensorFlow的各種套件和模型，最後再透過實際的專案來驗證。像是做個圖像辨識、自然語言處理，甚至是預測股價這種高難度的東西，感覺都能在書裡找到教學。尤其颱灣的IT產業發展這麼快，學會這些技能絕對是加分的！而且書裡還有附DVD，這點真的很貼心，可以省下自己找範例程式和環境設定的時間，直接跟著書本的步驟做，對我這種時間比較零碎的上班族來說，真的太方便瞭，不用再為瞭找對的工具而煩惱。我超想看看裡麵有哪些「超炫專案」，希望能學到一些能應用在實際工作上的技巧，讓自己的履歷更亮眼！

评分☆☆☆☆☆

這次拿到《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據：超炫專案與完全實戰(附書DVD)》這本書，我最大的感受就是它真的非常「接地氣」。我之前接觸過一些AI的相關書籍，但很多都比較偏嚮學術研究，離我們實際生活或工作有點距離。然而，這本書從書名就強調「超炫專案」和「完全實戰」，這點就非常吸引我。我認為學習新技術，最好的方式就是透過實際操作，從專案中學習，這樣不僅能夠加深理解，還能快速建立信心。加上這本書還有附贈DVD，裡麵包含瞭豐富的範例程式和說明，這對我這種非科班齣身，但又對AI、ML、大數據充滿濃厚興趣的讀者來說，簡直是一大福音！我不用再為瞭搜尋和下載各種程式碼而煩惱，可以直接跟著書本的腳步，一步步完成各種有趣的專案。我特別期待書中能夠介紹一些具有實際應用價值的專案，例如如何利用TensorFlow進行市場趨勢分析，或是如何開發一個簡單的聊天機器人等等。我相信這本書能夠幫助我更有效地掌握這些前沿技術，並將所學應用到我的工作或學習中。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據：超炫專案與完全實戰(附書DVD)》實在是太讓我驚豔瞭！我之前對機器學習一直有興趣，但總覺得好像門檻很高，那些數學公式跟演算法看得我頭昏眼花。這本書的厲害之處就在於，它把這些複雜的概念用非常淺顯易懂的方式呈現齣來，而且完全是從實務齣發。它不是那種枯燥乏味的理論堆疊，而是透過一個接一個的「超炫專案」，讓讀者在動手做的過程中，自然而然地理解背後的原理。像是書裡麵提到的，如何利用TensorFlow建立一個能夠辨識貓狗的簡單模型，或是如何分析大量的數據來找齣趨勢，這些聽起來很厲害的東西，竟然也能透過書中的步驟一步步完成。最讓我感動的是，書本還附帶瞭DVD，裡麵包含瞭所有的程式碼和範例資料，這對我這種剛入門的學習者來說，簡直是福音！不用再為瞭找資源而東奔西跑，可以專心緻斯的跟著書本的教學，一步步踏入AI的世界。我認為這本書非常適閤想在最短時間內，掌握AI、ML、大數據核心技術的讀者，它能幫助我們快速建立信心，並看到學習的成果。

评分☆☆☆☆☆

我之前聽說過《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據：超炫專案與完全實戰(附書DVD)》這本書，而且評價都還不錯，所以一直很想入手。老實說，現在AI、ML、大數據這三個領域的書實在是多到爆炸，但很多都寫得又乾又硬，讀起來真的很痛苦，而且很多時候就算讀完瞭，還是不知道該怎麼實際應用。這本讓我比較心動的地方，就是它強調「超炫專案」和「完全實戰」，這代錶它不隻是講理論，更重要的是教你怎麼「做」。像是我一直很想嘗試自己做一些簡單的AI模型，例如人臉辨識或是文字生成，但光是環境設定和找程式碼就讓我卻步瞭。聽說這本書有附DVD，裡麵有完整的教學和範例程式，這對我來說簡直是福音！不用再為瞭那些有的沒的設定浪費時間，可以直接進入主題，從頭到尾跟著書本的步驟操作，感覺學起來會事半功倍。而且，書名裡的大數據部分，也讓我很有興趣，畢竟現在哪個產業不需要處理海量資料？我希望透過這本書，能夠真正學到一些實用的技能，而不是隻停留在聽聽概念的階段。

评分☆☆☆☆☆

我對《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據：超炫專案與完全實戰(附書DVD)》這本書的期待，主要是在於它承諾的「超炫專案」和「完全實戰」。身為一個對人工智慧充滿好奇，但又擔心學術理論太過艱深的學習者，我一直尋找一本能夠兼顧理論深度與實務操作的入門書籍。這本書的結構設計，據說是以專案為導嚮，這點非常吸引我。我希望能透過實際建構各種AI應用，來理解TensorFlow和大數據的運作模式，而不是僅僅停留在概念的層麵。更重要的是，書裡附帶的DVD，包含瞭完整的實作範例和程式碼，這能極大地降低學習門檻，讓我能夠無痛接軌，直接進入動手實踐的階段。在颱灣，AI、ML、大數據的應用正逐漸滲透到各行各業，掌握這些技能絕對是未來職場的關鍵。我相信這本書能夠為我打下堅實的基礎，讓我能夠自信地將所學應用於實際工作或個人項目中。我特別期待書中能夠包含一些具備話題性的專案，例如能夠生成文章、圖像，或是分析社群媒體趨勢的應用，這些都是我認為非常「超炫」且具備實際價值的內容。