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今日租書可閱讀至2025-02-23
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～
深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】
★ 作者品質保證 ★
經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！
～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～
本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法：
● CNN (卷積神經網路)
● YOLO (物件偵測)
● GAN (生成對抗網路)
● DeepFake (深度偽造)
● OCR (光學文字辨識)
● ANPR (車牌辨識)
● ASR (自動語音辨識)
● BERT / Transformer
● 臉部辨識
● Knowledge Graph (知識圖譜)
● NLP (自然語言處理)
● ChatBot
● RL (強化學習)
● XAI (可解釋的 AI)
本書特色
入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！
★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎
★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣
★摒棄長篇大論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法
★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。
★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用
★介紹 PyTorch 最新版本功能
★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法：
● CNN (卷積神經網路)
● YOLO (物件偵測)
● GAN (生成對抗網路)
● DeepFake (深度偽造)
● OCR (光學文字辨識)
● ANPR (車牌辨識)
● ASR (自動語音辨識)
● BERT / Transformer
● 臉部辨識
● Knowledge Graph (知識圖譜)
● NLP (自然語言處理)
● ChatBot
● RL (強化學習)
● XAI (可解釋的 AI)
本書特色
入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！
★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎
★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣
★摒棄長篇大論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法
★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。
★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用
★介紹 PyTorch 最新版本功能
★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
- 第一篇 深度學習導論(第11頁)
- 第 1 章 深度學習（Deep Learning）導論(第1-1頁)
- 第 2 章 神經網路（Neural Network）原理(第2-1頁)
- 第二篇 PyTorch 基礎篇(第2-21頁)
- 第 3 章 PyTorch 學習路徑與主要功能(第3-1頁)
- 第 4 章 神經網路實作(第4-1頁)
- 第 5 章 PyTorch 進階功能(第5-1頁)
- 第 6 章 卷積神經網路（Convolutional Neural Network）(第6-1頁)
- 第 7 章 預先訓練的模型(Pre-trained Model)(第7-1頁)
- 第三篇 進階的影像應用(第7-29頁)
- 第 8 章 物件偵測（Object Detection）(第8-1頁)
- 第 9 章 進階的影像應用(第9-1頁)
- 第 10 章 生成對抗網路（GAN）(第10-1頁)
- 第四篇 自然語言處理(第10-55頁)
- 第 11 章 自然語言處理的介紹(第11-1頁)
- 第 12 章 自然語言處理的演算法(第12-1頁)
- 第 13 章 聊天機器人（ChatBot）(第13-1頁)
- 第 14 章 語音辨識(第14-1頁)
- 第五篇 強化學習（Reinforcement Learning）(第14-75頁)
- 第 15 章 強化學習(第15-1頁)
- 第六篇 圖神經網路（GNN）(第15-107頁)
- 第 16 章 圖神經網路（GNN）(第16-1頁)
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今日租書可閱讀至2025-02-23
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