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書名：深度學習的16堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL，看得懂、學得會、做得出！，原文名稱：Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to ... 選擇語言 English 繁體中文 简体中文 :::相關網站 博客來 售票網 企業採購 福利平台 海外專館 :::會員服務|快速功能 0結帳 您好 ( 登出 )     登入     加入會員 購物金 購物金 0 儲值金 0 E-Coupon 0 張 單品折價券 0 張 OP點數兌換 會員專區 電子書櫃 線上客服 繁體 關閉廣告 展開廣告 回博客來首頁 客服公告：反詐騙！提醒您「不碰ATM、網銀，不說信用卡資料」詳情 移動滑鼠展開全站分類 :::全站分類 全站分類 :::網站搜尋 全部 展開 全部 圖書 電子書 有聲書 訂閱 影音 百貨 雜誌 售票 海外專館 快速到貨 禮物卡 搜尋 熱門關鍵字 貿易戰就是階級戰 Middle 最強獨家 曬書3本199 中文書 兒童暑期閱讀 2022曬書市集 新書 預購 排行榜 選書 即將出版 特價書 香港出版 讀者書評 出版社專區 分類總覽 博客來中文書電腦資訊概論/科技趨勢人工智慧/機器學習商品介紹 看大圖 !上頁 下頁 關閉影片X 試閱 深度學習的16堂課：CNN+RNN+GAN+DQN+DRL，看得懂、學得會、做得出！ DeepLearningIllustrated:AVisual,InteractiveGuidetoArtificialIntelligence 已追蹤作者：[ 修改 ] 確定 取消 作者：JonKrohn,GrantBeyleveld,AglaéBassens   新功能介紹譯者：黃駿,哈雷出版社：旗標   新功能介紹出版日期：2021/09/13語言：繁體中文 定價：620元 優惠價：79折490元優惠期限：2022年08月07日止 使用購物金最高可抵100% 詳情 1點OPENPOINT可兌換1點購物金，1點購物金可抵1元，實際點數依您帳戶為準。

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　　本書共分成4大篇、16堂課。

第1篇會利用4堂課(零程式！零數學！)帶你從深度學習在【機器視覺】、【自然語言處理】、【藝術生成】和【遊戲對局】4大領域的應用面看起，這4堂課不光是介紹，內容會安插豐富的線上互動網站，讓讀者可以實際上網操作，立刻體驗深度學習各種技術是如何呈現的。

不用懂程式、啃理論，本篇適合任何人閱讀，絕對看得懂、做得順，可以對深度學習瞬間有感！ 　　有了第1篇這些知識做為基礎，你就可以抱著踏實的心情跟著第2～4篇這12堂課一一學習4大領域背後所用的技術，包括卷積神經網路(CNN)、循環神經網路(RNN)、對抗式生成網路(GAN)、深度強化式學習(DRL)...等等。

學習時我們選擇了馬上就可以動手的GoogleColab線上開發環境搭配tf.Keras框架來實作，閱讀內文時請務必搭配書中提供的範例程式動手演練。

期盼透過這16堂課的學習，能夠讓學習曲線平滑、順暢，不用迂迴曲折地浪費時間。

　　最後要說明的是，本書所有範例都是最精簡的版本，以方便引領讀者理解AI的原理。

"師父領進門，修行在個人，AI才在萌芽階段，以後海闊天空，鼓勵大家不斷精進、勇往直前！"　 本書特色 　　□滿滿延伸學習教材 　　‧範例+旗標Bonus加值內容→www.flag.com.tw/bk/st/F1383 　　‧作者深度學習系列教學影片→reurl.cc/mLj7jV 　　‧更多互動學習資源→詳內文16.6節 　　□看得懂脈絡–不只通單一主題，也通學習脈絡 　　‧絕對看得懂的神經網路基礎，不被損失函數/梯度下降/反向傳播/正規化/常規化...一拖拉庫技術名詞搞的暈頭轉向！ 　　‧各章章末提供新名詞脈絡整理，讓你隨時掌握學習視野！ 　　□學得會技術–不只通技術，也通應用 　　‧先熟悉機器視覺、自然語言處理、藝術生成、遊戲對局4大領域的應用，對為何學深度學習更有感！ 　　‧不急著Coding、建模！上網就可以立即體驗生動的深度學習技術！ 　　□做得出成果–不只通觀念，也通實作 　　Colab+tf.Keras具體實踐4大應用，熱門深度學習技術學好學滿！ 　　→機器視覺：CNN(卷積神經網路) 　　→自然語言處理：RNN(循環神經網路) 　　→藝術生成：GAN(對抗式生成網路)、DQN 　　→遊戲對局：DRL(深度強化式學習) 　　□詳細解說，流暢翻譯 　　本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！     作者介紹 作者簡介   JonKrohn   　　擁有牛津大學神經科學博士學位，是untapt(untapt.com)公司的首席資料科學家。

他在Addison-Wesley出版公司發表了《實作課程：用TensorFlow進行深度學習》、《實作課程：用深度學習進行自然語言處理》等一系列教學影片，備受好評。

Jon在紐約資料科學學院教授深度學習，並在哥倫比亞大學擔任客座講師。

他自2010年以來，一直在神經資訊處理系統(NeuralInformationProcessingSystems，NIPS)等知名學術期刊上發表機器學習相關論文。

  GrantBeyleveld   　　untapt公司的資料科學家，從事自然語言處理方面的深度學習研究。

他是deeplearningstudygroup.org深度學習研究小組的創始成員之一，本書正是該小組熱烈討論誕生出的結晶。

  AglaéBassens   　　比利時籍藝術家，目前在巴黎工作。

她曾在拉斯金繪畫與美術學校(RuskinSchoolofDrawing&FineArt)、倫敦大學斯萊德美術學院(UCLSladeSchoolofFineArt)等地學習美術。

除了插畫以外，她也創作靜物畫與壁畫。

    目錄 Part01深度學習簡介－從應用面看起 Ch01生物視覺與機器視覺(BiologicalandMachineVision) 1.1生物視覺(BiologicalVision) 1.2機器視覺(MachineVision) 1.3上TensorFlowPlayground網站體驗深度學習 1.4上限時塗鴉(QuickDraw!)網站體驗即時的深度學習運算能力 1.5總結 Ch02用機器處理自然語言(NaturalLanguageProcessing) 2.1深度學習+自然語言處理 2.2將語言量化 2.3GoogleDuplex的自然語言功力 2.4總結 Ch03機器藝術(MachineArts)：對抗式生成網路(GenerativeAdversarialNetwork)概述 3.1對抗式生成網路的源起 3.2經由「計算」生成假的人臉 3.3風格轉移(Styletransfer)–CycleGAN 3.4將自己手繪的塗鴉轉換成照片–cGAN 3.5憑文字敘述就生成擬真圖片–StackGAN 3.6使用深度學習進行影像處理 3.7總結 Ch04遊戲對局(Game-PlayingMachines)：AlphaGo、DQN(DeepQNetwork)、RL(ReinforcementLearning)概述 4.1強化式學習(ReinforcementLearning) 4.2深度強化式學習(DeepReinforcementLearning) 4.3深度強化式學習的應用(一)：電子遊戲 4.4深度強化式學習的應用(二)：棋盤類遊戲 4.5深度強化式學習在真實世界的應用：操控物體 4.6常用的深度強化式學習模擬環境 4.7總結 Part02深度學習的核心概念-神經網路(NeuralNetwork) Ch05先動手實作！5行程式體驗神經網路模型 5.1熟悉GoogleColab執行環境 5.2用tf.Keras套件建立淺層神經網路 5.3總結 Ch06神經網路的基礎：人工神經元和激活函數 6.1認識生物神經網路 6.2最早期的神經元：感知器(Perceptron) 6.3神經元的激活函數(ActivationFunction) 6.4激活函數的選擇 6.5總結 Ch07多神經元組成的神經網路 7.1輸入層(InputLayer) 7.2密集層(DenseLayer) 7.3用密集神經網路辨識熱狗堡 7.4用密集神經網路做多個速食的分類 7.5回顧第5章的範例程式 7.6總結 Ch08訓練深度神經網路 8.1損失函數(LossFunction) 8.2藉由訓練讓誤差值最小化 8.2.1梯度下降法(GradientDescent) 8.2.2學習率(Learningrate) 8.2.3批次量(Batch-Size)與隨機梯度下降法(SGD) 8.2.4從局部最小值(LocalMinimum)脫離 8.3反向傳播(BackPropagation) 8.4規劃隱藏層與各層神經元的數量 8.5範例：建構多層神經網路 8.6總結 Ch09改善神經網路的訓練成效 9.1權重初始化(WeightInitialization) 9.2解決梯度不穩定的問題 9.3避免過度配適(Overfitting)的技巧 9.4使用各種優化器(Optimizer) 9.5實作：用tf.Keras建構深度神經網路 9.6改試試迴歸(Regression)範例 9.7用TensorBoard視覺化判讀訓練結果 9.8總結 Part03深度學習的進階技術 Ch10機器視覺實戰演練-CNN(ConvolutionalNeuralNetwork) 10.1卷積神經網路(CNN) 10.2池化層(PoolingLayer) 10.3CNN實作範例(用tf.Keras重現LeNet-5經典架構) 10.4進階的CNN技術(用tf.Keras重現AlexNet與VGGNet架構) 10.5殘差神經網路(ResidualNetwork) 10.6機器視覺的各種應用 10.7總結 Ch11自然語言處理實戰演練(一)：資料預處理、建立詞向量空間 11.1自然語言資料的預處理 11.2用word2vec建立詞向量空間 11.3總結 Ch12自然語言處理實戰演練(二)：用密集神經網路、CNN建立NLP模型 12.1前置作業 12.2進行簡單的資料預處理 12.3用密集神經網路區分正評、負評 12.4用CNN模型區分正評、負評 12.5總結 Ch13自然語言處理實戰演練(三)：RNN循環神經網路 13.1RNN循環神經網路 13.2LSTM(長短期記憶神經網路) 13.3雙向LSTM(Bi-LSTMs) 13.4以「函數式API」建構非序列式NLP模型 13.5總結 Ch14藝術生成實戰演練-GAN(GenerativeAdversarialNetwork) 14.1GAN的基本概念 14.2《限時塗鴉！》資料集 14.3建構鑑別器(Discriminator)神經網路 14.4建構生成器(Generator)神經網路 14.5結合生成器與鑑別器,建構對抗式生成網路 14.6訓練GAN 14.7總結 Ch15遊戲對局實戰演練-DRL(DeepReinforcementLearning)、DQN(DeepQNetwork) 15.1強化式學習(ReinforcementLearning)的基本概念 15.2DQN的基本概念 15.3建構DQN代理人 15.4與OpenAIGym環境互動 15.5DQN以外的代理人訓練方式 15.6總結 Part04AI與你 Ch16打造自己的深度學習專案 16.1探索方向 16.2晉升更高階的專案 16.3模型建構流程建議 16.4軟體2.0(Software2.0) 16.5通用人工智慧(AGI)的進展 16.6總結 附錄A使用Google的Colab雲端開發環境   看更多   詳細資料 ISBN：9789863126782規格：平裝/432頁/17x23x2.5cm/普通級/部份全彩/初版出版地：台灣 本書分類：電腦資訊>概論/科技趨勢>人工智慧/機器學習   書籍延伸內容 活動名稱 會員評鑑 TOP 會員評鑑等級 ，共 1 位評分。

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包裝減量。

環保材質。

循環包材。

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