圖解AI: 機器學習和深度學習的技術與原理
| 作者 | 株式会社アイデミー/ 山口達輝/ 松田洋之 |
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| 出版社 | 聯合發行股份有限公司 |
| 商品描述 | 圖解AI: 機器學習和深度學習的技術與原理：收錄豐富的圖示與詳盡的解說，即便完全零知識也能夠輕鬆學習。機器學習與深度學習的原理與技術，單靠這一本就能深入瞭解的教科書 |
內容簡介
內容簡介 收錄豐富的圖示與詳盡的解說，即便完全零知識也能夠輕鬆學習。 機器學習與深度學習的原理與技術，單靠這一本 就能深入瞭解的教科書 「人工智慧」、「機器學習」、「深度學習」這些以前在科幻小說中才會見到的字眼，如今已經深入我們的日常，成為大家平日琅琅上口的名詞。可是，真的想要深入一點了解這些名詞，一翻開相關書籍，看到滿滿的數學公式頭就暈了，難道沒有人能夠用大家都聽得懂的方式解釋這些科技名詞嗎？ 本書就是因應您心中的吶喊而生的一本書。這本書不會給你滿滿的數學式，而是藉由生活化的舉例、圖解進行說明，盡可能地表達人工智慧的正確知識。期望各位能夠透過本書，觸及機器學習的趣味與可能性，進而踏入機器學習的世界中。 藉由本書，您將可以： ．了解人工智慧、機器學習、深度學習三者之間的關係 ．機器學習的程序與核心技術 ．了解機器學習應用了哪些演算法 ．深度學習的程序與核心技術 ．了解深度學習應用了哪些演算法
作者介紹
作者介紹 株式会社アイデミー 山口達輝 松田洋之山口 達輝 Aidemy股份有限公司的工程師。在Aidemy Premium Plan中，指導學員基本的機器學習程式設計、機器學習的實作。大學專攻運輸的自動駕駛技術，但在其他學科課程上，偶然從講師的題外話感受到機器學習的可能性，遂轉而成為AI工程師。 現在的興趣是人工智慧與腦科學的科技整合。「何謂人心？」這從國中時期就抱有的疑問再次點燃於胸中，開始大量閱讀認知科學的論文。 松田 洋之 Aidemy股份有限公司的工程師，在Aidemy Premium Plan中，協助回答學員的問題、諮詢討論、Aidemy的教材修正。原為文科出身，因高中時期對三角函數的加法定理感到挫折，大學起初選擇文學系（經濟學），但途中轉而攻讀工學系，成為機器學習工程師。興趣是經濟學與資訊科學的融合領域，前者是討論財產分配的最佳化，後者是討論運算資源的最佳化，由這點認為兩者的差異並不大。另外，因感覺機器學習幾乎不會用不到積分，而確信即便是文科出身，只要正確學習也能夠開拓通往機器學習工程師的道路。
產品目錄
產品目錄 第1章｜人工智慧的基礎知識 01 何謂人工智慧？ 02 何謂機器學習（ML）？ 03 何謂深度學習（DL）？ 04 人工智慧與機器學習的普及過程 第2章｜機器學習的基礎知識 05 監督式學習的機制 06 非監督式學習的機制 07 增強學習的機制 08 統計與機器學習的差異 09 機器學習與特徵量 10 擅長與不擅長的領域 11 機器學習的運用範例 第3章｜機器學習的程序與核心技術 12 機器學習的基本工作程序 13 蒐集資料 14 資料變形 15 模型的作成與學習 16 批次學習與線上學習 17 使用測試資料驗證預測結果 18 學習結果的評估基準 19 超參數與模型的調整 20 主動學習 21 相關與因果 22 反饋迴圈 第4章｜機器學習的演算法 23 迴歸分析 24 支援向量機 25 決策樹 26 整體學習 27 整體學習的運用 28 邏輯迴歸 29 貝葉斯模型 30 時序分析與狀態空間模型 31 K 近鄰法（K-NN）與 K 平均法（K-Means） 32 維度縮減與主成分分析 33 最佳化與遺傳演算法 第5章｜深度學習的基礎知識 34 類神經網路與其歷史 35 深度學習與圖像辨識 36 深度學習與自然語言處理 第6章｜深度學習的程序與核心技術 37 誤差反向傳播法的類神經網路學習 38 類神經網路的最佳化 39 梯度消失問題 40 遷移學習 第7章｜深度學習的演算法 41 卷積類神經網路（CNN） 42 遞歸類神經網路（RNN） 43 增強學習與深度學習 44 自動編碼器 45 GAN（生成對抗網路） 46 物體偵測 第8章｜系統開發與開發環境 47 編寫人工智慧的主要程式語言 48 機器學習用資料庫與框架 49 深度學習的框架 50 GPU程式設計與高速化 51 機器學習服務
商品規格
| 書名 / | 圖解AI: 機器學習和深度學習的技術與原理 |
|---|---|
| 作者 / | 株式会社アイデミー 山口達輝 松田洋之 |
| 簡介 / | 圖解AI: 機器學習和深度學習的技術與原理：收錄豐富的圖示與詳盡的解說，即便完全零知識也能夠輕鬆學習。機器學習與深度學習的原理與技術，單靠這一本就能深入瞭解的教科書 |
| 出版社 / | 聯合發行股份有限公司 |
| ISBN13 / | 9789865025885 |
| ISBN10 / | 9865025884 |
| EAN / | 9789865025885 |
| 誠品26碼 / | 2681929359004 |
| 頁數 / | 240 |
| 注音版 / | 否 |
| 裝訂 / | P:平裝 |
| 語言 / | 1:中文 繁體 |
| 尺寸 / | 23X17X1.4CM |
| 級別 / | N:無 |
試閱文字
導讀 : 近年，出現愈來愈多不需要機器學習資料庫、程式設計的機器學習服務，即便不是這方面的專家，只要準備好資料利用這類服務，就能夠獲得相應的結果。然而，明明不清楚機器學習演算法是如何運行，卻毫無根據地相信跑出的結果，將其用於重要的商業場景上，不得不說是相當危險的情況。一般的IT工程學會兼顧初學者與熟練者，網羅各種網路文章、專業書籍的解說。然而，在機器學習的習得上，網路文章通常給人偏重「容易閱讀」的印象，但有許多文章省略了必要的說明，難以讓人扎實地理解機器學習。而專業書籍的解說，又使用了大量的數學公式，這對以成為AI工程師為目標的人來說，進入的門檻相當高。
本書採取折衷的做法，不是堆砌數學式進行艱難的解說，而是藉由示例、插圖用簡單易懂的方式講解，盡可能正確表達AI工程師必須理解的知識。期望各位能夠透過本書，觸及機器學習的趣味與可能性，進而踏入機器學習的世界當中。
最佳賣點
最佳賣點 : 收錄豐富的圖示與詳盡的解說，即便完全零知識也能夠輕鬆學習。
機器學習與深度學習的原理與技術，單靠這一本 就能深入瞭解的教科書
「人工智慧」、「機器學習」、「深度學習」這些以前在科幻小說中才...