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【專業推薦】
啟龍博士具有豐富的教學經驗,此書涵蓋人工智慧發展、數學基礎、AI理論到程式實作,內容豐富完整,誠心推薦想要掌握人工智慧知識與技能的學習者。
--- 神通資訊科技股份有限公司董事長 蘇 亮 ---
啟龍博士具有豐富的教學經驗,此書涵蓋人工智慧發展、數學基礎、AI理論到程式實作,內容豐富完整,誠心推薦想要掌握人工智慧知識與技能的學習者。
--- 神通資訊科技股份有限公司董事長 蘇 亮 ---
內容簡介
【專業推薦】
啟龍博士具有豐富的教學經驗,此書涵蓋人工智慧發展、數學基礎、AI理論到程式實作,內容豐富完整,誠心推薦想要掌握人工智慧知識與技能的學習者。
--- 神通資訊科技股份有限公司董事長 蘇 亮 ---
高度認同李博士提出的「大人機」思維,由大數據驅動、人工智慧算法、機器人自動化的三位一體架構,誠摯推薦給所有想在AI浪潮中精進的讀者。
--- 高柏科技股份有限公司董事長 蕭酩献 ---
★ 友善的學習銜接機制:因應讀者不同的程式基礎,特別規劃Python基礎章節,協助初學者順利銜接AI實作。
★ 精煉的數學門檻導引:針對AI理論中必備的數學知識,以簡明扼要的方式進行重點歸納,讓讀者快速掌握數學關鍵。
★ 系統化的學習路徑:針對期待跨入AI領域的初學者,規劃由淺入深的章節架構,帶領讀者一步步建立AI知識的核心基礎。
★ 理論與實戰深度結合:強調「學以致用」,內容不僅涵蓋AI理論,更設計了程式實作練習,藉此提升學習動力,無論是自學或課堂教學皆能輕鬆上手。
★ 接軌國際認證與職涯優勢:結合Certiport ITS Artificial Intelligence人工智慧核心能力國際認證考試重點,並納入模擬試題,協助掌握考試關鍵,順利考取證照,提升專業競爭力。
產品目錄
第一章 人工智慧簡介
1.1 人工智慧簡介
1.2 人工智慧的數學基礎
1.3 建置開發環境
1.4 習題
補充:libiomp5md.dll相關問題
第二章 機器學習的Python基礎
2.1 Python語法練習
2.2 習題
第三章 知識發現
3.1 知識發現
3.2 關聯規則探勘
3.3 序列樣式探勘
3.4 聚類
3.5 習題
第四章 分類問題
4.1 分類問題的形式和目標
4.2 決策樹
4.3 支持向量機
4.4 KNN
4.5 神經網路
4.6 習題
第五章 強化學習
5.1 心理學與強化學習
5.2 Q-Learning與貝爾曼方程式
5.3 運用OpenAI遊戲模組實作Q-Learning 演算法
5.4 習題
補充:AlphaGo Movie
第六章 深度神經網路理論
6.1 全連接神經網路
6.2 模型的量化、修正與優化
6.3 習題
補充:損失函數、梯度優化
第七章 深度神經網路實作
7.1 運用torch.nn類別實作MNIST手寫數字辨識
7.2 運用Dropout函數減緩過擬合問題
7.3 習題
第八章 卷積神經網路理論
8.1 卷積運算
8.2 卷積與影像處理練習
8.3 卷積神經網路
8.4 習題
補充:卷積核與池化核的常用參數
第九章 卷積神經網路實作
9.1 運用CIFAR-10資料集實作CNN
9.2 神經網路的優化實作
9.3 習題
第十章 物件偵測理論
10.1 ResNet
10.2 RCNN
10.3 YOLO
10.4 習題
第十一章 物件偵測實作
11.1 YOLOv7自定義資料集物件偵測
11.2 習題
補充:使用labelImg軟體建構YOLO自定義資料集
第十二章 自然語言處理
12.1 自然語言與機器學習
12.2 斷詞和關鍵字查找
12.3 詞向量
12.4 習題
第十三章 循環神經網路
13.1 RNN
13.2 LSTM
13.3 Transformer與ChatGPT
13.4 習題
第十四章 生成對抗網路
14.1 生成對抗網路
14.2 各類生成對抗網路
14.3 運用DCGAN實現字型風格創作
14.4 習題
附錄A Certiport ITS人工智慧核心能力認證模擬試題
1.1 人工智慧簡介
1.2 人工智慧的數學基礎
1.3 建置開發環境
1.4 習題
補充:libiomp5md.dll相關問題
第二章 機器學習的Python基礎
2.1 Python語法練習
2.2 習題
第三章 知識發現
3.1 知識發現
3.2 關聯規則探勘
3.3 序列樣式探勘
3.4 聚類
3.5 習題
第四章 分類問題
4.1 分類問題的形式和目標
4.2 決策樹
4.3 支持向量機
4.4 KNN
4.5 神經網路
4.6 習題
第五章 強化學習
5.1 心理學與強化學習
5.2 Q-Learning與貝爾曼方程式
5.3 運用OpenAI遊戲模組實作Q-Learning 演算法
5.4 習題
補充:AlphaGo Movie
第六章 深度神經網路理論
6.1 全連接神經網路
6.2 模型的量化、修正與優化
6.3 習題
補充:損失函數、梯度優化
第七章 深度神經網路實作
7.1 運用torch.nn類別實作MNIST手寫數字辨識
7.2 運用Dropout函數減緩過擬合問題
7.3 習題
第八章 卷積神經網路理論
8.1 卷積運算
8.2 卷積與影像處理練習
8.3 卷積神經網路
8.4 習題
補充:卷積核與池化核的常用參數
第九章 卷積神經網路實作
9.1 運用CIFAR-10資料集實作CNN
9.2 神經網路的優化實作
9.3 習題
第十章 物件偵測理論
10.1 ResNet
10.2 RCNN
10.3 YOLO
10.4 習題
第十一章 物件偵測實作
11.1 YOLOv7自定義資料集物件偵測
11.2 習題
補充:使用labelImg軟體建構YOLO自定義資料集
第十二章 自然語言處理
12.1 自然語言與機器學習
12.2 斷詞和關鍵字查找
12.3 詞向量
12.4 習題
第十三章 循環神經網路
13.1 RNN
13.2 LSTM
13.3 Transformer與ChatGPT
13.4 習題
第十四章 生成對抗網路
14.1 生成對抗網路
14.2 各類生成對抗網路
14.3 運用DCGAN實現字型風格創作
14.4 習題
附錄A Certiport ITS人工智慧核心能力認證模擬試題
作者介紹
■ 李啟龍 博士(Jason哥)
學經歷:
國立臺灣科技大學資訊管理研究所博士
財團法人創新智庫生成式AI創新學院院長
社團法人中華多元智能教育協會副理事長
特殊榮譽:
連續7年微軟全球最有價值專家MVP
臺灣學術網路 TANET 傑出貢獻人員
APEC亞太經合會 青年科學節國家代表
國立臺灣科技大學資訊管理系傑出校友
資訊月 十大傑出資訊人才獎
旺宏科學獎 特殊貢獻指導老師獎
ZDNet名家專欄作家
LiveABC互動英文雜誌TEM專欄作家
育秀基金會 育秀盃AI應用獎評審委員
三星電子 Solve for Tomorrow競賽評審委員
數發部 GenAI Stars百工百業應用選拔評審委員
經濟部 智慧創新大賞(Best AI Awards)評審委員
已著有70本資訊科技相關書籍
■ 陳威達
期許自身學習AI領域知識的經驗,能幫助讀者在享受學習樂趣的同時少走些彎路,對我而言將是莫大的榮幸。https://udchen.tw/
學經歷:
國立臺灣科技大學資訊管理研究所博士
財團法人創新智庫生成式AI創新學院院長
社團法人中華多元智能教育協會副理事長
特殊榮譽:
連續7年微軟全球最有價值專家MVP
臺灣學術網路 TANET 傑出貢獻人員
APEC亞太經合會 青年科學節國家代表
國立臺灣科技大學資訊管理系傑出校友
資訊月 十大傑出資訊人才獎
旺宏科學獎 特殊貢獻指導老師獎
ZDNet名家專欄作家
LiveABC互動英文雜誌TEM專欄作家
育秀基金會 育秀盃AI應用獎評審委員
三星電子 Solve for Tomorrow競賽評審委員
數發部 GenAI Stars百工百業應用選拔評審委員
經濟部 智慧創新大賞(Best AI Awards)評審委員
已著有70本資訊科技相關書籍
■ 陳威達
期許自身學習AI領域知識的經驗,能幫助讀者在享受學習樂趣的同時少走些彎路,對我而言將是莫大的榮幸。https://udchen.tw/
規格
誠品貨碼 / 2683134991000
ISBN13 / 9786264253024
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9786264253024
頁數 / 392
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 19X26X1.82CM
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)。
- 退貨程序請參閱【客服專區→常見問題→誠品線上退貨退款】之說明。
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