Deep Learning|用Python進行深度學習的基礎理論實作 
作者: 斎藤康毅
譯者: 吳嘉芳
書號: A523     出版日: 2017/08/10
ISBN: 9789864764846     EAN: 9789864764846
紙本書價格: 580     附件: 
電子書: 尚未出版
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不走捷徑,幫助您真正搞懂「深度學習」的真義
這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明,一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解:深度學習究竟是什麼?有何特色?根據何種原理來運作?

從零開始,由實做中學習
本書的目標是,盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」,以基礎的知識為起點,以容易上手的Python撰寫程式,從動手實作的過程中,一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話,這本書並不屬於汽車駕訓教材,而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理,而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構,必須試著打開車子的引擎蓋,將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀,篩選出車子的核心部分,就像組合迷你模型般,製作出這台車子。本書的目標,就是透過製作車子的過程,讓你感受到自己實際可以製作出車子,進而熟悉與車子的相關技術。

本書特色:
.利用最少的外部函式庫,使用Python,從零開始實際執行深度學習的程式。
.說明Python 的用法,讓Python 的初學者也能理解。
.實際執行Python 的原始碼,同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。
.從簡單的機器學習問題開始,到最後執行精密辨識影像的系統。
.以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。
.針對看似複雜的技術,如誤差反向傳播與卷積運算等,利用實際操作方式說明,幫助理解。
.介紹在執行深度學習時,有幫助且實用的技巧,包括決定學習率的方法、權重的預設值等。
.說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。
.為什麼深度學習很優秀,為什麼加深層數,就能提高辨識準確度,為什麼隱藏層很重要,仔細說明這些「為什麼」。
.介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。


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斎藤康毅
1984年生於長崎縣對馬,畢業於東京工業大學工學院,東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬,畢業於東京工業大學工學院,東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。


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科幻電影中的世界,現在儼然已成為現實。例如,人工智慧奪得象棋、西洋棋的冠軍,最近甚至得到圍棋的勝利。智慧型手機也能瞭解人類的語言,在視訊通訊中,進行即時「機器口譯」。內建了相機的「防撞汽車」,讓我們看到保護人類生命,汽車自動駕駛實用化的可能性。環顧我們生活周遭,原以為只有人類才能執行的操作,人工智慧不僅能完美做到,甚至還可能凌駕人類之上。我們的世界隨著人工智慧的發展,將進入一個全新的境界。

這項驚人發展的背後,「深度學習」這項技術其實是功不可沒的幕後功臣。全球的研究人員把深度學習視為創新技術,有些人甚至盛讚它為數十年來首度的突破性進展。事實上,深度學習這個新名詞,不僅研究學者、技術人員,就連一般人也略知一二,在新聞、雜誌上都有介紹,頗受矚目。

這本書就是以深受各方關注的「深度學習」為主題所撰寫而成。主要的目的是,盡可能讓你深入(「Deep」)瞭解深度學習的相關技術。因此,本書的概念是「從零開始製作」。
這本書的特色是透過「製作」的過程,發掘深度學習的本質。在執行深度學習程式的過程,徹底(盡可能)說明必要的技術。此外,還提供實際執行的程式,讓讀者可以自行進行各種實驗。

要製作深度學習,需要通過許多磨練,還得花費不少時間,卻能因此獲益良多,也一定會有許多發現。所謂的製作,是開心而且令人雀躍的事情。希望透過本書的「製作」過程,讓你熟悉深度學習使用的技術,(可能的話)從中感受到樂趣。

深度學習已經實際在世界上的各個場所中運作著。現在人手一支的智慧型手機,也包含了深度學習。自動駕駛的汽車,提供網站服的伺服器,都有深度學習的存在。在多數人沒有發覺的角落,深度學習正默默地持續舞動著。今後,深度學習之舞,應該會變得更多采多姿。希望藉由這本書,讓你瞭解與深度學習有關的技術。

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Data Science from Scratch中文版|用Python學資料科學 資料科學的商業運用


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第一章 Python入門
第二章 感知器
第三章 神經網路
第四章 神經網路的學習
第五章 誤差反向傳播法
第六章 與學習有關的技巧
第七章 卷積神經網路
第八章 深度學習
附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖
參考文獻

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