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國內外最具代表性案例,9大專題實戰、15個分類實例
Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用,人臉辨識、自然語言、
文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像...
Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用,人臉辨識、自然語言、
文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像...
內容簡介
國內外最具代表性案例,9大專題實戰、15個分類實例
Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用,人臉辨識、自然語言、
文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練,
從資料收集整理、模型訓練調整,檢測修正到產出全面解秘!
資料科學(Data Science)技術崛起後,人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實,人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭,如即時車牌影像辨識,以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。
在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底,運用Python進行實作,深入人工智慧技術,掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。
程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖
由類神經網路基礎到AI應用實戰
訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證
全面深入機器學習與深度學習技術核心
■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。
■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念,涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。
■整合最夯的人工智慧雲端開發平台:Google Colab,應用雲端提供的充沛資源,全面提升運算效能。
■加碼最新的機器學習雲端應用平台:Microsoft Azure,連結功能強大、方向多元的Web API,豐富專業應用領域。
■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容,實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。
■全面深入不同應用面向:
印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…
■網羅國內外最具代表性案例:
手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等,進行有系統而扎實的真正演練。
■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題:
TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…
■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學,加速學習效率。
超值學習資源:120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫:Algorithmia教學PDF
【感謝讀者好評】
“很棒的書,我完全沒有深度學習和機器學習的任何知識,只有Python的基礎知識,也覺得書中的說明很快就讓我了解了。”
--abedul
“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現,可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念,讓學習門檻降低許多,而且還提供了很多實用的實作範例,是一本入門深度學習的好書…”
--Victor
Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用,人臉辨識、自然語言、
文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練,
從資料收集整理、模型訓練調整,檢測修正到產出全面解秘!
資料科學(Data Science)技術崛起後,人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實,人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭,如即時車牌影像辨識,以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。
在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底,運用Python進行實作,深入人工智慧技術,掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。
程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖
由類神經網路基礎到AI應用實戰
訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證
全面深入機器學習與深度學習技術核心
■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。
■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念,涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。
■整合最夯的人工智慧雲端開發平台:Google Colab,應用雲端提供的充沛資源,全面提升運算效能。
■加碼最新的機器學習雲端應用平台:Microsoft Azure,連結功能強大、方向多元的Web API,豐富專業應用領域。
■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容,實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。
■全面深入不同應用面向:
印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…
■網羅國內外最具代表性案例:
手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等,進行有系統而扎實的真正演練。
■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題:
TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…
■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學,加速學習效率。
超值學習資源:120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫:Algorithmia教學PDF
【感謝讀者好評】
“很棒的書,我完全沒有深度學習和機器學習的任何知識,只有Python的基礎知識,也覺得書中的說明很快就讓我了解了。”
--abedul
“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現,可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念,讓學習門檻降低許多,而且還提供了很多實用的實作範例,是一本入門深度學習的好書…”
--Victor
產品目錄
01 打造開發環境: TensorFlow和Keras
1.1 人工智慧、機器學習和深度學習的關係
1.2 什麼是機器學習?
1.3 什麼是深度學習?
1.4 TensorFlow與Keras
1.5 建置Anaconda開發環境
1.6 TensorFlow及Keras安裝
1.7 設定TensorFlow的GPU支援
02 機器學習起點:多層感知器(MLP)
2.1 認識多層感知器(MLP)
2.2 認識Mnist資料集
2.3 多層感知器模型資料預處理
2.4 多層感知器實戰:Mnist手寫數字圖片辨識
2.5 模型儲存和載入
2.6 模型權重的儲存和載入
2.7 建立多個隱藏層
03 影像識別神器:卷積神經網路(CNN)
3.1 卷積神經網路(CNN)基本結構
3.2 認識Kaggle Cats and Dogs Dataset資料集
3.3 卷積神經網路實戰:圖片辨識
3.4 模型權重的儲存和載入
04 自然語言處理利器:循環神經網路(RNN)
4.1 循環神經網路(RNN)基本結構
4.2 認識外幣匯率查詢資料集
4.3 循環神經網路外幣匯率預測
4.4 模型權重的儲存和載入
4.5 長短期記憶(LSTM)
05 機器學習雲端開發工具:Google Colab
5.1 Colab:功能強大的虛擬機器
5.2 在Colab中進行機器學習
06 體驗機器學習雲端平台:Microsoft Azure
6.1 專題方向
6.2 電腦視覺資源
6.3 臉部辨識資源
6.4 文字語言翻譯資源
07 臉部辨識登入系統:Azure臉部辨識應用
7.1 專題方向
7.2 Azure臉部客戶端程式庫
7.3 刷臉登入系統
08 自然語言處理:文字雲與文章自動摘要
8.1 專題方向
8.2 Jieba模組
8.3 文字雲
8.4 文章自動摘要
09 語音辨識應用:YouTube影片加上字幕
9.1 專題方向
9.2 語音辨識
9.3 影片字幕製作
10 投資預測實證:股票走勢分析
10.1 專題方向
10.2 台灣股市資訊模組
10.3 股票分析
10.4 股票預測
11 自動標示物件:用Haar特徵分類器擷取車牌
11.1 專題方向
11.2 準備訓練Haar特徵分類器資料
11.3 建立車牌號碼Haar特徵分類器模型
11.4 使用Haar特徵分類器模型
12 無所遁形術:即時車牌影像辨識
12.1 專題方向
12.2 車牌號碼機器學習訓練資料
12.3 建立車牌辨識系統
1.1 人工智慧、機器學習和深度學習的關係
1.2 什麼是機器學習?
1.3 什麼是深度學習?
1.4 TensorFlow與Keras
1.5 建置Anaconda開發環境
1.6 TensorFlow及Keras安裝
1.7 設定TensorFlow的GPU支援
02 機器學習起點:多層感知器(MLP)
2.1 認識多層感知器(MLP)
2.2 認識Mnist資料集
2.3 多層感知器模型資料預處理
2.4 多層感知器實戰:Mnist手寫數字圖片辨識
2.5 模型儲存和載入
2.6 模型權重的儲存和載入
2.7 建立多個隱藏層
03 影像識別神器:卷積神經網路(CNN)
3.1 卷積神經網路(CNN)基本結構
3.2 認識Kaggle Cats and Dogs Dataset資料集
3.3 卷積神經網路實戰:圖片辨識
3.4 模型權重的儲存和載入
04 自然語言處理利器:循環神經網路(RNN)
4.1 循環神經網路(RNN)基本結構
4.2 認識外幣匯率查詢資料集
4.3 循環神經網路外幣匯率預測
4.4 模型權重的儲存和載入
4.5 長短期記憶(LSTM)
05 機器學習雲端開發工具:Google Colab
5.1 Colab:功能強大的虛擬機器
5.2 在Colab中進行機器學習
06 體驗機器學習雲端平台:Microsoft Azure
6.1 專題方向
6.2 電腦視覺資源
6.3 臉部辨識資源
6.4 文字語言翻譯資源
07 臉部辨識登入系統:Azure臉部辨識應用
7.1 專題方向
7.2 Azure臉部客戶端程式庫
7.3 刷臉登入系統
08 自然語言處理:文字雲與文章自動摘要
8.1 專題方向
8.2 Jieba模組
8.3 文字雲
8.4 文章自動摘要
09 語音辨識應用:YouTube影片加上字幕
9.1 專題方向
9.2 語音辨識
9.3 影片字幕製作
10 投資預測實證:股票走勢分析
10.1 專題方向
10.2 台灣股市資訊模組
10.3 股票分析
10.4 股票預測
11 自動標示物件:用Haar特徵分類器擷取車牌
11.1 專題方向
11.2 準備訓練Haar特徵分類器資料
11.3 建立車牌號碼Haar特徵分類器模型
11.4 使用Haar特徵分類器模型
12 無所遁形術:即時車牌影像辨識
12.1 專題方向
12.2 車牌號碼機器學習訓練資料
12.3 建立車牌辨識系統
作者介紹
鄧文淵 總監製/文淵閣工作室 編著
一個致力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊,擅長用輕鬆詼諧的筆觸,深入淺出介紹難懂的 IT 技術,並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。
我們不賣弄深奧的專有名辭,奮力堅持吸收新知的態度,誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴,讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。
舉凡程式開發、文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作,都是我們專注的重點,而不同領域有各自專業的作者組成,以進行書籍的規劃與編寫。一直以來,感謝許多讀者與學校老師的支持,選定為自修用書或授課教材。衷心期待能盡我們的心力,幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙,用學習的成果在自己的領域裡發光發熱!
我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享, 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。
官方網站:www.e-happy.com.tw
FB粉絲團:www.facebook.com/ehappytw
一個致力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊,擅長用輕鬆詼諧的筆觸,深入淺出介紹難懂的 IT 技術,並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。
我們不賣弄深奧的專有名辭,奮力堅持吸收新知的態度,誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴,讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。
舉凡程式開發、文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作,都是我們專注的重點,而不同領域有各自專業的作者組成,以進行書籍的規劃與編寫。一直以來,感謝許多讀者與學校老師的支持,選定為自修用書或授課教材。衷心期待能盡我們的心力,幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙,用學習的成果在自己的領域裡發光發熱!
我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享, 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。
官方網站:www.e-happy.com.tw
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規格
誠品貨碼 / 2682002567002
ISBN13 / 9789865026783
ISBN10 / 9865026783
EAN貨碼 / 9789865026783
頁數 / 312
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 23X17X1.8CM
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知:
- 依照消費者保護法的規定,您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意!猶豫期非試用期),辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當,若原紙箱已遺失,請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外,切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度,本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費;請您先確認商品正確、外觀可接受,再行拆封,以免影響您的權利;若為產品瑕疵,本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」,下列商品不適用七日猶豫期,除產品本身有瑕疵外,不接受退貨:
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務,經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形,可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費),或影響您的退貨權利,請您在拆封前決定是否要退貨:
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品,除商品本身有瑕疵外,退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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