深度學習之美：AI時代的數據處理與最佳實踐 - 博客來

書名：深度學習之美：AI時代的數據處理與最佳實踐，語言：簡體中文，ISBN：9787121342462，頁數：654，出版社：電子工業出版社，作者：張玉宏，出版日期：2018/07/01， ... 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 運動醫學 隈研吾 日本甄嬛傳 人造時代 簡體書 2022曬書市集 新到貨 精品珍藏 新書 排行榜 特價書 讀者書評 出版社專區 分類總覽 博客來簡體書自然科普與應用科學應用科學工程技術商品介紹 深度學習之美：AI時代的數據處理與最佳實踐 作者：張玉宏出版社：電子工業出版社出版日期：2018/07/01語言：簡體中文 定價：768元 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。

如何獲得OPENPOINT點數？如何兌換購物金？詳見OPENPOINT說明 查詢我的購物金？登入會員專區 運送方式：臺灣與離島海外 可配送點：台灣、蘭嶼、綠島、澎湖、金門、馬祖可取貨點：台灣、蘭嶼、綠島、澎湖、金門、馬祖 可配送點：全球可取貨點：香港、澳門、新加坡、馬來西亞、菲律賓 載入中... 我要寫評鑑 分享 上頁下頁   內容簡介 深度學習是人工智慧的前沿技術。

本書深入淺出地介紹了深度學習的相關理論和實踐，全書共分16章，採用理論和實踐雙主線寫作方式。

第1章給出深度學習的大圖。

第2章和第3章，講解了機器學習的相關基礎理論。

第4章和第5章，講解了Python基礎和基於Python的機器學習實戰。

第6至10章，先後講解了M-P模型、感知機、多層神經網路、BP神經網路等知識。

第11章講解了被廣泛認可的深度學習框架TensorFlow。

第12章和第13章詳細講解了卷積神經網路，並給出了相關的實戰專案。

第14章和第15章，分別講解了迴圈遞迴網路和長短期記憶（LSTM）網路。

第16章講解了神經膠囊網路，並給出了神經膠囊網路設計的詳細論述和實踐案例分析。

  作者介紹 張玉巨集，2012年于電子科技大學取得博士學位，2009—2011年美國西北大學訪問學者，電子科技大學博士後，現執教于河南工業大學。

中國電腦協會（CCF）會員，CCFYOCSEF鄭州2018—2019年度副主席，ACM/IEEE會員。

《品味大數據》一書作者。

主要研究方向為大資料、人工智慧、技術哲學。

發表學術論文20餘篇，國內外學術作品7部。

阿裡云云棲社區專欄作家，博文累計閱讀逾百萬次。

  目錄 第1章一入侯門“深”似海，深度學習深幾許 1 11深度學習的巨大影響 2 12什麼是學習 4 13什麼是機器學習 4 14機器學習的4個象限 5 15什麼是深度學習 6 16“戀愛”中的深度學習 7 17深度學習的方法論 9 18有沒有淺層學習 13 19本章小結 14 110請你思考 14 參考資料 14 第2章人工“碳”索意猶盡，智能“矽”來未可知 16 21信數據者得永生嗎 17 22人工智慧的“江湖定位”18 23深度學習的歸屬 19 24機器學習的形式化定義 21 25為什麼要用神經網路 24 26人工神經網路的特點 26 27什麼是通用近似定理 27 28本章小結 31 29請你思考 31 參考資料 31 第3章“機器學習”三重門，“中庸之道”趨若人 33 31監督學習 34 311感性認知監督學習 34 312監督學習的形式化描述 35 313k-近鄰演算法 37 32非監督學習 39 321感性認識非監督學習 39 322非監督學習的代表—K均值聚類 41 33半監督學習 45 34從“中庸之道”看機器學習47 35強化學習 49 36本章小結 52 37請你思考 53 參考資料 53 第4章人生苦短對酒歌，我用Python樂趣多 55 41Python概要 56 411為什麼要用Python 56 412Python中常用的庫 58 42Python的版本之爭 61 43Python環境配置 65 431Windows下的安裝與配置 65 432Mac下的安裝與配置 72 44Python程式設計基礎 76 441如何運行Python代碼 77 442代碼縮進 79 443注釋 80 444Python中的資料結構 81 445函數的設計 93 446模組的導入與使用 101 447物件導向程式設計 102 45本章小結 112 46請你思考 112 參考資料 113 第5章機器學習終覺淺，Python帶我來實踐 114 51線性回歸 115 511線性回歸的概念 115 512簡易線性回歸的Python實現詳解 119 52k-近鄰演算法 139 521k-近鄰演算法的三個要素 140 522k-近鄰演算法實戰 143 523使用scikit-learn實現k-近鄰演算法 155 53本章小結 162 54請你思考 162 參考資料 162 第6章神經網路不勝語，M-P模型似可尋 164 61M-P神經元模型是什麼 165 62模型背後的那些人和事 167 63啟動函數是怎樣的一種存在175 64什麼是卷積函數 176 65本章小結 177 66請你思考 178 參考資料 178 第7章HelloWorld感知機，懂你我心才安息 179 71網之初，感知機 180 72感知機名稱的由來 180 73感性認識“感知機” 183 74感知機是如何學習的 185 75感知機訓練法則 187 76感知機的幾何意義 190 77基於Python的感知機實戰 191 78感知機的表徵能力 196 79本章小結 199 710請你思考 199 參考資料 199 第8章損失函數減肥用，神經網路調權重 201 81多層網路解決“異或”問題 看更多   序 推薦序一 通俗也是一種美德 這是一個大資料時代。

這也是一個人工智慧時代。

如果說大資料技術是還有待人們去研究、去挖掘、去洞察的問題，那麼人工智慧無疑是這個問題的解決方案，至少是方案之一。

人的智能，無疑是學習的產物。

那麼機器的智慧呢，它何嘗不是學習的產物？只不過在當下，它被深深地打上了“深度學習”的烙印。

通過深度學習，我們可以把大資料採擷的技術問題轉換為可計算的問題。

有人說，深度學習不僅是一種演算法的升級，更是一種思維模式的升級。

其帶來的顛覆性在於，它把人類過去癡迷的演算法問題演變成資料和計算問題。

吳軍博士更是斷言，未來只有2%的人有能力在智慧時代獨領風騷，成為時代的弄潮兒。

所以，擁抱人工智慧，攜手深度學習，不僅是一種時代的召喚，而且順應了當前科學技術對人才的緊迫需求。

深度學習矗立於人工智慧的前沿。

我們遠眺它容易，但近愛它卻不易。

在資訊過剩的時代，我們可能會悲哀地發現，知識鴻溝橫在我們面前。

的確，大量有關深度學習的書籍佔據著我們的書架，數不盡的博客充斥著我們的螢幕。

然而，很多時候，我們依然對深度學習敬而遠之。

這個“敬”是真實的，這個“遠”通常是被迫的。

因為找到一本通俗易懂的有關深度學習的讀物，並非易事。

張玉宏博士所著的《深度學習之美：AI時代的資料處理與最佳實踐》，正是在這種背景下以通俗易懂的姿態面世的書籍。

如果用一句話來形容這本書，那就是“通俗易懂也是一種美德”。

在任何時代，能把複雜的事情解釋清楚，都是一項非常有用的本領。

張玉宏博士是一名高校教師，加之他還是一名科技作家，因此，通俗易懂、行文流暢、幽默風趣，便成了這本書的特徵。

這裡有一個比喻：如果你愛好明史，且古文基礎深厚，去閱讀《明史》可能是你的不二選擇；但倘若你不太喜歡學究氣的著作，那就推薦你去讀讀當年明月所寫的《明朝那些事兒》。

本書仿佛就是《明朝那些事兒》版的“深度學習”。

巧妙的比喻、合理的推斷、趣味的故事，時不時地散落在書裡，妙趣橫生。

當然，這本書也不是十全十美的，但瑕不掩瑜，如果你想零基礎入門深度學習，那麼相信這本書一定能夠給你提供很多幫助。

黃文堅 墨寬投資創始人、《TensorFlow實戰》作者 2018年5月於北京 推薦序二 技術，也可以“美”到極致 和張玉巨集博士認識是在2015年，那個時候我還在CSDN＆《程式師》雜誌做編輯。

結緣的過程頗為巧合，僅僅是因為一次無意流覽，看到他在CSDN論壇義務回答網友的問題，被其認真、高水準和深入淺出的回答所吸引，傾慕之下，我策劃了一次採訪。

而這次採訪奠定了我們的友誼，文章在CSDN作為頭條發佈並獲得3萬多的閱讀量後，我們在論文翻譯、《程式師》雜誌供稿上開始了合作。

僅僅牛刀小試，張博士翻譯的文章就篇篇閱讀量破萬。

對於晦澀難懂的技術文章而言，閱讀量破萬是很高的數字，無異于如今朋友圈的10萬閱讀量。

其中最值得一提的是《PayPal高級工程總監：讀完這100篇論文就能成大資料高手》這篇文章，在2015年閱讀量近6萬後，2017年又被某大資料公眾號轉載，在朋友圈刷屏。

為此，我在微博上有感而發：“有價值的內容，是經得起時間沖刷的。

”然而，文章被追捧的背後，則是張博士嘔心瀝血的付出，也許只有我知道——為了保障品質，那100篇論文張博士全部下載並看了一遍，獨立注解超過50％，前後花了整整一周時間，通宵達旦，聚沙成塔。

2016年我來到阿裡巴巴做雲棲社區的內容運營，和張博士的合作也來到了這裡。

雲棲社區是阿裡雲運營、阿裡技術協會和集團技術團隊支援的開放技術社區，是雲計算、大資料和人工智慧社區之一。

在這個階段，張博士在技術文章翻譯上又有了另外一種風格：局部放大翻譯，就某個點深度解讀，並加入自己的認識，這種類似“書評”式的寫作方式，讓原本枯燥的技術文章顯得很有趣，在閱讀量上也是立竿見影——他的文章的閱讀量比一般技術文章的閱讀量多好幾倍，這在彼時的社區是極為少見的。

後來，張博士和我說，他想發表系列文章，細緻地講一講深度學習，我非常認同和支持他做這件事。

於是接下來的幾個月，張博士不斷受到以下讚譽： “文章形象生動，耐人尋味，重燃深度學習的欲望。

” “這個系列寫得太棒了！！！謝謝您願意分享。

” “大神，更新的頻率可以稍微快點嗎？萬分感謝！” 有人甚至用追劇來形容自己的感受，並評論：“期待好久了，終於更新了，作者辛苦了，感謝作者提供該優秀文章以供學習。

” “容易理解，害怕大神不更新。

” 這些讚譽，說的是在社區篇篇10多萬閱讀量的文章： 一入侯門“深”似海，深度學習深幾許（深度學習入門系列之一） 人工“碳”索意猶盡，智慧“矽”來未可知（深度學習入門系列之二） 神經網路不勝語，M-P模型似可尋（深度學習入門系列之三） “機器學習”三重門，“中庸之道”趨若人（深度學習入門系列之四） HelloWorld感知機，懂你我心才安息（深度學習入門系列之五） 損失函數減肥用，神經網路調權重（深度學習入門系列之六） 山重水複疑無路，最快下降問梯度（深度學習入門系列之七） BP演算法雙向傳，鏈式求導最纏綿（深度學習入門系列之八） 全面連接困何處，卷積網路見解深（深度學習入門系列之九） 卷地風來忽吹散，積得飄零美如畫（深度學習入門系列之十） 局部連接來減參，權值共用肩並肩（深度學習入門系列之十一） 啟動引入非線性，池化預防過擬合（深度學習入門系列之十二） 迴圈遞迴RNN，序列建模套路深（深度學習入門系列之十三） LSTM長短記，長序依賴可追憶（深度學習入門系列之十四） 上面這些文章，光看標題就非同凡響，是的，能把技術文章的標題寫得這麼文藝和生動，一看文學功力就十分深厚。

內容更不用說，通俗易懂、圖文並茂、形象生動。

“用這麼幽默的語言，將那麼高大上的技術講得一個過路人都能夠聽懂，這是真的好文章。

”身邊的一位朋友如此述說。

而更值得一提的是，在每篇博文後面，除了小結，還有“請你思考”，考察讀者對知識的掌握情況，鍛煉讀者的思辨能力，讓讀者能夠進一步主動學習，觸類旁通。

這樣出色的文章，也許只有張博士才能寫出來。

為什麼呢？我想，一方面得益于其讀博士時，在美國西北大學有過兩年訪學經歷，他在中美教育差異上有過深刻的思考；另一方面，也源自他豐富的教學經驗——是的，他在河南工業大學執教多年，懂得“教”與“授”的拿捏。

對於張博士的教學，學生袁虎是這麼談論自己的感受的：“他的課跟美國高校的課堂比較接近——開放、平等、互動性強，鼓勵學生去思考。

上課的時候，他並不死守課本知識，而是特別注重教授給我們學習方法。

”袁虎還特別指出，他們專業出來的幾個技術大神多多少少都算是張博士的門徒。

在雲棲社區的連載，從2017年5月17日開始，到8月17日結束，一共14篇文章，很多讀者“追劇”至此，仍意猶未盡。

有讀者說：“作為機器學習小白，樓主的文章真是贊。

樓主，出書吧！！！看博客真擔心哪天突然就沒有了。

”因為一些原因，社區的博客篇幅有限，內容淺嘗輒止……他覺得自己可以做得更多、更好。

因此，《深度學習之美：AI時代的資料處理與最佳實踐》在這裡和大家見面了。

可以說，拿到這本書的讀者是非常幸運的，因為你們不需要每天刷博客“追劇”，也不需要苦苦等待。

你們可以邊捧書邊喝咖啡，在橘黃色的檯燈下、在安靜的深夜裡看個盡興。

人工智慧在當下非常火爆。

不可否認，也許你可以從汗牛充棟的網上獲得深度學習的一些知識點或技巧，但網路中的知識是碎片化的。

尤其對於初學者，如果想走得更遠，需要一本書系統地進行指導，並從底層思考這些知識的來龍去脈，以及知識之間的關聯，本書正是這樣一本書。

結集成冊的《深度學習之美：AI時代的資料處理與最佳實踐》除了繼承之前博文趣味性、通俗易懂等諸多優點之外，篇幅更宏大（此前的連載只是一個起步），內容上還增加了實戰環節，讓大家能夠學以致用，在實踐中與理論印證。

另外，相比此前連載的博文，書籍中增加了許多張老師親自繪製的趣圖，詼諧地說明了不同知識點或概念間的區別。

在理論上，張博士也對公式的前因後果給出了詳細的推導過程，只有知道它是怎麼來的，才能更好地運用它。

學習知識不正是這樣嗎？ 社會變化非常快，因此人們總愛反復核算事物的價值，喜歡性價比高的東西。

如何衡量一本書的價值，除了看它是否能幫到你之外（技能價值），還要看它的社會價值。

本書是張博士深度學習的思想隨筆，興之所至的內容，往往也是精彩至極、深度思考的結晶。

我非常佩服張博士，他不僅博覽群書，還能夠將不同類型的書籍內化，並結合生活案例，以一種非常有趣的形式將深奧的知識表達出來，比如用“求婚”“耳光”等例子講解“啟動函數”和“卷積函數”。

尤其是“中庸之道”的例子，讓大家在悟透一個很難弄懂的知識點的同時，自己的思想也從富有哲理的故事中變得不一樣。

這種技術領域的人文情懷，絕非一般高手能做到的。

上述認識，相信手握此書的您，也會很快感受到。

——@我是主題曲哥哥，網易高級編輯 前阿裡雲資深內容運營、CSDN＆《程式師》雜誌編輯 2018年5月 看更多   詳細資料 ISBN：9787121342462規格：平裝/654頁/23.2x18.4x3cm/普通級/單色印刷/1-1出版地：中國 本書分類：自然科普與應用科學>應用科學>工程技術 最近瀏覽商品  相關活動   購物說明 溫馨提醒您：若您訂單中有購買簡體館無庫存/預售書或庫存於海外廠商的書籍，建議與其他商品分開下單，以避免等待時間過長，謝謝。

大陸出版品書況：因裝幀品質及貨運條件未臻完善，書況與台灣出版品落差甚大，封面老舊、出現磨痕、凹痕等均屬常態，故簡體字館除封面破損、內頁脫落...等較嚴重的狀態外，其餘所有商品將正常出貨。

    請注意，部分書籍附贈之內容(如音頻mp3或影片dvd等)已無實體光碟提供，需以QRCODE連結至當地網站註冊“並通過驗證程序”，方可下載使用。

調貨時間：若您購買海外庫存之商品，於您完成訂購後，商品原則上約45個工作天內抵台(若有將延遲另行告知)。

為了縮短等待的時間，建議您將簡體書與其它商品分開訂購，以利一般商品快速出貨。

  若您具有法人身份為常態性且大量購書者，或有特殊作業需求，建議您可洽詢「企業採購」。

  退換貨說明  會員所購買的商品均享有到貨十天的猶豫期（含例假日）。

退回之商品必須於猶豫期內寄回。

  辦理退換貨時，商品必須是全新狀態與完整包裝(請注意保持商品本體、配件、贈品、保證書、原廠包裝及所有附隨文件或資料的完整性，切勿缺漏任何配件或損毀原廠外盒)。

退回商品無法回復原狀者，恐將影響退貨權益或需負擔部分費用。

  訂購本商品前請務必詳閱商品退換貨原則。

同類商品新上架 1. 現代壓鑄模優化設計及案例解析 2. 跟世界冠軍一起玩VEXIQ機器人 3. 規律簡史 4. 空間超彈可展開機構設計與優化 5. 實用肉製品加工技術 本類新品熱銷 1. 動手學強化學習 2. 牙齒的證言 3. 長壽：當人類不再衰老 4. 數學的力量：讓我們成為更好的人 5. 味道的顆粒：一部香料的文化史 本類暢銷榜 1. 貪婪的多巴胺 2. 數學之美（第三版） 3. 宇宙小史 4. 吳軍數學通識講義 5. 大圖景論生命的起源、意義和宇宙本身 訂閱電子報 想獲得最新商品資訊，請訂閱免費電子報 關於我們 關於博客來 關於PCSC 隱私權政策 服務條款 人才募集 利害關係人專區 會員服務 加入會員 新手上路 會員分級 訂閱電子報 24小時隔日取貨 行動博客來 切換行動版 合作提案 企業採購 福利平台 加入供應商 AP策略聯盟 異業合作 客服中心 查詢帳號密碼 客服信箱 客服中心Q&A 線上客服 好站連結 OKAPI 閱讀生活誌 青春博客來 售票網 博客來Youtube 博客來粉絲團 得獎認證 天下雜誌2017金牌服務大賞 2016新世代最嚮往企業 SSL憑證服務 數位時代2012年台灣網站100強 電子發票推廣標章 dpmark資料隱私保護標章 數位時代2011台灣電子商務TOP50強 行政院環保署B2C網購包裝減量標章。

包裝減量。

環保材質。

循環包材。

客戶服務專線：02-26535588傳真：02-27885008服務時間：週一~五8:00~19:00，週六~日、例假日9:00~18:00，365天全年無休 博客來數位科技股份有限公司地址：臺灣115台北市南港區八德路四段768巷1弄18號B1之1  食品業者登錄字號：A-196922355-00000-9 Copyright©since1995books.com.twAllRightsReserved.