Deep Learning｜用Python 進行深度學習的基礎理論實作 - 天瓏

書名：Deep Learning｜用Python 進行深度學習的基礎理論實作，ISBN：9864764845，作者：斎藤康毅著、吳嘉芳譯，出版社：歐萊禮，出版日期：2017-08-16， ... 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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BatchNormalization、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。

作者簡介 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。

目錄大綱 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ASoftmax-with-Loss層的計算圖 參考文獻 類似商品 79折 $780 $616 DeepLearning3｜用Python進行深度學習框架的開發實作 79折 $550 $435 深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，DeepLearning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解 79折 $780 $616 強化式學習：打造最強AlphaZero通用演算法 79折 $580 $458 Python入門教室：8堂基礎課程+程式範例練習，一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用 $580 $551 Python程式設計初學指引 $580 $551 Python程式設計初學指引,2/e $350 $315 (人人伽利略06)全面了解人工智慧工作篇：醫療、經營、投資、藝術⋯⋯，AI逐步深入生活層面 79折 $850 $672 Python遊戲開發講座進階篇｜動作射擊與3D賽車 $380 $342 創意浪潮：讓賓士CEO教您擺脫正常思維方式 $680 $675 應用統計學