-- 會員 / 註冊 --  
 帳號:
 密碼:
  | 註冊 | 忘記密碼
5/4 新書到! 4/27 新書到! 4/20 新書到! 4/13 新書到!
購書流程Q & A站務留言版客服信箱
3ds MaxMayaRhinoAfter EffectsSketchUpZBrushPainterUnity
PhotoShopAutoCadMasterCamSolidWorksCreoUGRevitNuke
C#CC++Java遊戲程式Linux嵌入式PLCFPGAMatlab
駭客資料庫搜索引擎影像處理FluentVR+ARANSYS深度學習
單晶片AVROpenGLArduinoRaspberry Pi電路設計CadenceProtel
HadoopPythonStm32CortexLabview手機程式AndroidiPhone
可查書名,作者,ISBN,3dwoo書號
詳細書籍分類

圖解AI|機器學習和深度學習的技術與原理

( 繁體 字)
作者:株式會社?????, 山口達輝, 松田洋之類別:1. -> 程式設計 -> 人工智慧
   2. -> 程式設計 -> 機器學習
   3. -> 程式設計 -> 深度學習
譯者:
出版社:眳p出版圖解AI|機器學習和深度學習的技術與原理 3dWoo書號: 53553
詢問書籍請說出此書號!

有庫存
NT定價: 450
折扣價: 338

出版日:10/15/2020
頁數:240
光碟數:0
站長推薦:
印刷:全彩印刷語系: ( 繁體 版 )
加入購物車 加到我的最愛
(請先登入會員)
ISBN:9789865025885
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

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,成為大家平日瑯瑯上口的名詞。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
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
序: