看圖學Python人工智慧程式設計(附範例光碟)  pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陳會安

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深度學習與人工智慧實戰：從理論到應用 (附完整程式碼資源) 書籍簡介 在這個數據爆炸的時代，人工智慧（AI）已不再是遙不可及的未來科技，而是深刻影響我們生活、產業與社會的關鍵驅動力。無論您是希望轉職進入快速發展的數據科學領域，還是希望為現有業務賦能智能化升級的專業人士，掌握紮實的深度學習（Deep Learning）基礎與實戰技能都是不可或缺的。 本書《深度學習與人工智慧實戰：從理論到應用》 旨在為讀者提供一套全麵、係統且極具實操性的學習路徑。我們拋棄瞭過於學術化、難以消化的複雜數學推導，轉而專注於概念的直觀理解、主流框架的精準應用，以及解決實際問題的工程化思維。本書的目標是讓讀者能夠真正動手，將理論知識轉化為可運行的、高效能的AI模型。 本書內容依循由淺入深、循序漸進的結構設計，共分為五大核心部分，涵蓋瞭從基礎構建到尖端應用的完整光譜。 --- 第一部分：人工智慧與機器學習的基礎奠基 本部分是進入深度學習世界的基石。我們首先釐清人工智慧、機器學習與深度學習之間的層次關係，避免概念混淆。 Python環境與工具鏈整備： 詳盡介紹搭建高效能AI開發環境的步驟，包括Anaconda、Jupyter Notebook/Lab的配置。重點剖析資料科學領域的三大核心庫：NumPy（高效能數值計算）、Pandas（資料處理與清洗）以及Matplotlib/Seaborn（資料視覺化）。我們將透過實例演示如何高效地載入、探索和預處理結構化數據，這是所有模型訓練的先決條件。 傳統機器學習迴顧與過渡： 在深入神經網路之前，簡要迴顧線性迴歸、邏輯斯迴歸、決策樹（如隨機森林）等經典模型。這部分的目的在於建立對「學習」本質的理解，並對比傳統方法與深度學習在處理複雜非線性問題時的局限性。 統計學與線性代數的實用視角： 我們不會陷入冗長的數學證明，而是聚焦於AI模型中真正需要的數學概念，例如矩陣運算在神經網路層次傳播中的作用，機率分佈在模型評估中的意義，以及梯度下降法的直觀物理意義。 第二部分：深度學習的核心架構解析 本部分是全書的技術核心，詳細剖析構成現代AI模型的基本單元——人工神經網路。 單層感知器到多層網路（MLP）： 從最簡單的節點開始，逐步構建前饋網路。深入解釋激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh）的選擇及其對模型非線性能力的影響。 誤差反嚮傳播（Backpropagation）的機製： 這是理解深度學習如何「學習」的關鍵。本書將以圖解和簡化的流程，清晰展示梯度如何從輸齣層逐層嚮後傳遞，從而有效地調整權重。 優化器與正規化技術： 探討如何加速和穩定訓練過程。詳盡介紹標準的隨機梯度下降（SGD），以及更進階的優化算法如Adam、RMSprop的運作原理和適用場景。同時，詳細講解Dropout、Batch Normalization（批次標準化）如何有效應對過擬閤問題。 框架實戰：TensorFlow 2.x 與 Keras API： 本書全麵採用TensorFlow 2.x的Eager Execution模式，並深度利用Keras API的簡潔性。讀者將學會如何利用Keras的序列模型和函數式API快速搭建和配置複雜的網路結構。 第三部分：電腦視覺（CV）的突破性進展 電腦視覺是深度學習應用最廣泛的領域之一。本部分專注於捲積神經網路（CNN）的原理與實踐。 捲積運算（Convolution）的魔力： 解構捲積層的核心功能——特徵提取。解釋捲積核（Filter）、步長（Stride）、填充（Padding）如何共同工作，以捕捉圖像中的空間層次特徵。 池化（Pooling）與全連接層： 闡述池化層如何實現特徵降維和空間不變性。 經典CNN架構解析： 係統性地介紹和實作諸如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（殘差網路）等裏程碑式的架構。重點解析ResNet中引入的「跳躍連接」對解決深度網路退化問題的巨大貢獻。 實際CV任務： 圖像分類： 使用CIFAR-10或ImageNet子集進行高準確率的分類實戰。 物件偵測入門： 介紹兩階段（R-CNN傢族概念）與單階段（YOLO/SSD概念）偵測的基本思想，並透過實作入門單一物件的邊界框預測。 第四部分：自然語言處理（NLP）的演進與應用 隨著Transformer模型的崛起，NLP領域經歷瞭革命性的變化。本部分引導讀者掌握現代NLP的關鍵技術。 從詞袋模型到詞嵌入（Word Embedding）： 迴顧傳統的詞袋錶示法，重點學習Word2Vec（CBOW與Skip-gram）和GloVe如何將離散的詞語映射到連續的、富含語義的嚮量空間。 序列模型：RNN、GRU與LSTM： 深入理解循環神經網路（RNN）處理序列數據的機製，並著重探討長短期記憶網路（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決梯度消失問題，有效處理長文本依賴關係。 注意力機製與Transformer架構： 本書的亮點之一。詳細講解注意力機製（Attention Mechanism）如何讓模型專注於輸入序列中的關鍵部分。隨後，剖析Self-Attention和Transformer（Encoder-Decoder結構）如何完全取代瞭傳統的RNN/LSTM，成為當前機器翻譯和文本生成的核心。 實際NLP任務： 涵蓋文本分類（如情感分析）、命名實體識別（NER）的實作，並介紹預訓練語言模型（如BERT概念的基礎應用）在下遊任務中的微調（Fine-tuning）策略。 第五部分：模型部署與進階議題 掌握模型訓練後，如何將其有效地投入生產環境是工程師的必修課。 模型序列化與性能優化： 學習如何使用TensorFlow SavedModel格式保存訓練好的模型。探討模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）等技術，以減小模型體積和加速推理速度。 邊緣計算與移動部署概念： 簡要介紹TensorFlow Lite等工具的概念，為讀者理解如何在資源受限的設備上運行AI模型打下基礎。 生成對抗網路（GAN）簡介： 作為AI的熱門前沿，本章以直觀方式介紹生成器和判別器之間的博弈過程，並透過簡單的DCGAN實例展示其在圖像生成方麵的潛力。 AI倫理與負責任的AI： 在技術的狂飆突進中，本書最後強調瞭數據偏差、模型可解釋性（XAI基礎概念）的重要性，引導讀者建立負責任的AI開發觀念。 --- 本書特色 1. 實戰導嚮，程式碼先行： 全書所有概念均配有可直接運行的Python程式碼範例，確保讀者在學習理論的同時，立即獲得實操經驗。 2. 框架一緻性： 統一採用業界主流的TensorFlow 2.x + Keras API，便於讀者銜接業界標準和開源資源。 3. 概念直觀化： 運用大量自製的圖錶和類比，將複雜的數學與演算法轉化為易於理解的視覺化模型。 4. 全麵覆蓋： 涵蓋計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）兩大主流領域，為讀者打下堅實的通用AI基礎。 無論您是抱持熱情的初學者，還是希望更新技能樹的資深工程師，本書都將成為您掌握現代人工智慧技術、從理論躍升至實戰的得力助手。