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¥Xª©¤é¡G12/1/2020 |
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ISBN¡G9787115545992 |
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¥Ø¿ý¡G¤Þ¤l¡GAI µæ³¾ªº¬D¾Ô¡X100 ¤Ñ¤W½u´¼¯à¹wĵ¨t²Î ²Ä1 ½Ò ¾÷¾¹¾Ç²ß§Ö³t¤W¤â¸ô®|¡X°ß¦³¹ê¾Ô 1.1 ¾÷¾¹¾Ç²ßªº®a±ÚÃÐ 1.1.1 ·s¤â¤Jªù¾÷¾¹¾Ç²ßªº3 Ó¦n®ø®§ 1.1.2 ¾÷¾¹¾Ç²ß´N¬O±q¼Æ¾Ú¤¤µo²{³W«ß 1.1.3 ¾÷¾¹¾Ç²ßªºÃþ§O¡XºÊ·þ¾Ç²ß¤Î¨ä¥L 1.1.4 ¾÷¾¹¾Ç²ßªº«n¤À¤ä¡X²`«×¾Ç²ß 1.1.5 ¾÷¾¹¾Ç²ß·s¼öÂI¡X±j¤Æ¾Ç²ß 1.1.6 ¾÷¾¹¾Ç²ßªº¨â¤jÀ³¥Î³õ´º¡X¦^Âk»P¤ÀÃþ 1.1.7 ¾÷¾¹¾Ç²ßªº¨ä¥LÀ³¥Î³õ´º 1.2 §Ö±¶ªº¤ª¹ê¾Ô¾Ç²ß¼Ò¦¡ 1.2.1 ¦b½u¾Ç²ß¥»O¤Wªº¾÷¾¹¾Ç²ß½Òµ{ 1.2.2 ¥ÎJupyter Notebook ª½±µ¹ê¾Ô 1.2.3 ¥ÎGoogle Colab ¶}µo²Ä¤@Ó¾÷¾¹¾Ç²ßµ{§Ç 1.2.4 ¦bKaggle ¤W°Ñ»P¾÷¾¹¾Ç²ßÄvÁÉ 1.2.5 ¦b¥»¾÷¤W¡§ª±¡¨¾÷¾¹¾Ç²ß 1.3 °ò¥»¾÷¾¹¾Ç²ß³N»y 1.3.1 ¯S©º 1.3.2 ¼Ðñ 1.3.3 ¼Ò«¬ 1.4 Python ©M¾÷¾¹¾Ç²ß®Ø¬[ 1.4.1 ¬°¤°¤\¿ï¾Ü¥ÎPython 1.4.2 ¾÷¾¹¾Ç²ß©M²`«×¾Ç²ß®Ø¬[ 1.5 ¾÷¾¹¾Ç²ß¶µ¥Ø¹ê¾Ô¬[ºc 1.5.1 ²Ä1 ÓÀô¸`¡G°ÝÃD©w¸q 1.5.2 ²Ä2 ÓÀô¸`¡G¼Æ¾Úªº¦¬¶°©M¹w³B²z 1.5.3 ²Ä3 ÓÀô¸`¡G¿ï¾Ü¾÷¾¹¾Ç²ß¼Ò«¬ 1.5.4 ²Ä4 ÓÀô¸`¡G°V½m¾÷¾¹¡A½T©w°Ñ¼Æ 1.5.5 ²Ä5 ÓÀô¸`¡G¶W°Ñ¼Æ½Õ¸Õ©M©Ê¯àÀu¤Æ 1.6 ¥»½Ò¤º®e¤pµ² 1.7 ½Ò¦Z½m²ß ²Ä2 ½Ò ¼Æ¾Ç©MPython °ò¦ª¾ÃÑ¡X¤@¤Ñ·d©w 2.1 ¨ç¼Æ´yz¤F¨Æª«¶¡ªºÃö¨t 2.1.1 ¤°¤\¬O¨ç¼Æ 2.1.2 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¼Æ¾Úªº¬ÛÃö¤ÀªR 3.2.4 ¼Æ¾Úªº´²ÂI¹Ï 3.2.5 ¼Æ¾Ú¶°²M¬~©M³WS¤Æ 3.2.6 ©î¤À¼Æ¾Ú¶°¬°°V½m¶°©M´ú¸Õ¶° 3.2.7 §â¼Æ¾ÚÂk¤@¤Æ 3.3 ¿ï¾Ü¾÷¾¹¾Ç²ß¼Ò«¬ 3.3.1 ½T©w½u©Ê¦^Âk¼Ò«¬ 3.3.2 °²³]¡]¹w´ú¡^¨ç¼Æ¡Xh ¡]x ¡^ 3.3.3 ·l¥¢¡]»~®t¡^¨ç¼Æ¡XL ¡]w ¡Ab ¡^ 3.4 ³q¹L±è«×¤U°§ä¨ì³Ì¨Î°Ñ¼Æ 3.4.1 °V½m¾÷¾¹n¦³¥¿½Tªº¤è¦V 3.4.2 ¥Y¨ç¼Æ½T«O¦³³Ì¤p·l¥¢ÂI 3.4.3 ±è«×¤U°ªº¹ê²{ 3.4.4 ¾Ç²ß³t²v¤]«Ü«n 3.5 ¹ê²{¤@¤¸½u©Ê¦^Âk¼Ò«¬¦}½Õ¸Õ¶W°Ñ¼Æ 3.5.1 Åv«©M°¾¸mªºªì©lÈ 3.5.2 ¶i¦æ±è«×¤U° 3.5.3 ½Õ¸Õ¾Ç²ß³t²v 3.5.4 ½Õ¸Õ¡¥N¦¸¼Æ 3.5.5 ¦b´ú¸Õ¶°¤W¶i¦æ¹w´ú 3.5.6 ¥Î½ü¹ø¹Ï´yøL ¡Bw ©Mb ªºÃö¨t 3.6 ¹ê²{¦h¤¸½u©Ê¦^Âk¼Ò«¬ 3.6.1 ¦V¶q¤ÆªºÂI¿n¹Bºâ 3.6.2 ¦hÅܶqªº·l¥¢¨ç¼Æ©M±è«×¤U° 3.6.3 ºc«Ø¤@Ó½u©Ê¦^Âk¨ç¼Æ¼Ò«¬ 3.6.4 ªì©l¤ÆÅv«¦}°V½m¾÷¾¹ 3.7 ¥»½Ò¤º®e¤pµ² 3.8 ½Ò¦Z½m²ß ²Ä4 ½Ò ÅÞ¿è¦^Âk¡Xµ¹¯f±w©M»ð§Àªá¤ÀÃþ 4.1 °ÝÃD©w¸q¡G§PÂ_«È¤á¬O§_±w¯f 4.2 ±q¦^Âk°ÝÃD¨ì¤ÀÃþ°ÝÃD 4.2.1 ¾÷¾¹¾Ç²ß¤¤ªº¤ÀÃþ°ÝÃD 4.2.2 ¥Î½u©Ê¦^Âk+ ¶¥ÅD¨ç¼Æ§¹¦¨¤ÀÃþ 4.2.3 ³q¹LSigmiod ¨ç¼Æ¶i¦æÂà´« 4.2.4 ÅÞ¿è¦^Âkªº°²³]¨ç¼Æ 4.2.5 ÅÞ¿è¦^Âkªº·l¥¢¨ç¼Æ 4.2.6 ÅÞ¿è¦^Âkªº±è«×¤U° 4.3 ³q¹LÅÞ¿è¦^Âk¸Ñ¨M¤G¤¸¤ÀÃþ°ÝÃD 4.3.1 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°V½mºôµ¸¦}Åã¥Ü»~®t©M·Ç½T²v 6.6 ¨÷¿nºôµ¸©Ê¯àÀu¤Æ 6.6.1 ²Ä¤@©Û¡G§ó·sÀu¤Æ¾¹¦}³]¸m¾Ç²ß³t²v 6.6.2 ²Ä¤G©Û¡G²K¥[Dropout ¼h 6.6.3 ¡§¤j±þ¾¹¡¨¡G¶i¦æ¼Æ¾Ú¼W±j 6.7 ¨÷¿nºôµ¸¤¤¯S©º³q¹Dªº¥iµø¤Æ 6.8 ¦UºØ¤j«¬¨÷¿nºôµ¸¼Ò«¬ 6.8.1 ¸g¨åªºVGGNet 6.8.2 ªö¥ÎInception µ²ºcªºGoogLeNet 6.8.3 ´Ý®tºôµ¸ResNet 6.9 ¥»½Ò¤º®e¤pµ² 6.10 ½Ò¦Z½m²ß ²Ä7 ½Ò ´`Àô¯«¸gºôµ¸¡Xų©w¯d¨¥¤Î±´¯Á¨t¥~¦æ¬P 7.1 °ÝÃD©w¸q¡Gų©wµû½×¤å¥»ªº±¡·PÄÝ©Ê 7.2 ´`Àô¯«¸gºôµ¸ªºì²z©Mµ²ºc 7.2.1 ¤°¤\¬O§Ç¦C¼Æ¾Ú 7.2.2 «eõX¯«¸gºôµ¸³B²z§Ç¦C¼Æ¾Úªº§½©Ê 7.2.3 ´`Àô¯«¸gºôµ¸³B²z§Ç¦C°ÝÃDªºµ¦²¤ 7.2.4 ´`Àô¯«¸gºôµ¸ªºµ²ºc 7.3 ì©l¤å¥»¦p¦óÂà¤Æ¦¨¦V¶q¼Æ¾Ú 7.3.1 ¤å¥»ªº¦V¶q¤Æ¡G¤Àµü 7.3.2 ³q¹LOne-hot ½s½X¤Àµü 7.3.3 µü´O¤J 7.4 ¥ÎSimpleRNN ų©wµû½×¤å¥» 7.4.1 ¥ÎTokenizer µ¹¤å¥»¤Àµü 7.4.2 ºc«Ø¥]§tµü´O¤JªºSimpleRNN 7.4.3 °V½mºôµ¸¦}¬d¬ÝÅçÃҷǽT²v 7.5 ±qSimpleRNN ¨ìLSTM 7.5.1 SimpleRNN ªº§½©Ê 7.5.2 LSTM ºôµ¸ªº°O¾Ð¶Ç°e±a 7.6 ¥ÎLSTM ų©wµû½×¤å¥» 7.7 °ÝÃD©w¸q¡G¤Ó¶§¨t¥~þ¨ÇùÚ¬P¦³¦æ¬PÀô¶ 7.8 ¥Î´`Àô¯«¸gºôµ¸³B²z®É§Ç°ÝÃD 7.8.1 ®É§Ç¼Æ¾Úªº¾É¤J»P³B²z 7.8.2 «Ø¼Ò¡GCNN ©MRNN ªº²Õ¦X 7.8.3 ¿é¥XìHȪº½Õ¾ã 7.8.4 ¨Ï¥Î¨ç¼Æ¦¡API 7.9 ¥»½Ò¤º®e¤pµ² 7.10 ½Ò¦Z½m²ß ²Ä8 ½Ò ¸g¨åºâªk¡§Ä_¤M¥¼¦Ñ¡¨ 8.1 K ³Ìªñ¾F 8.2 ¤ä«ù¦V¶q¾÷ 8.3 ¾ë¯À¨©¸´µ 8.4 ¨Mµ¦¾ð 8.4.1 æi©M¯S©º¸`ÂIªº¿ï¾Ü 8.4.2 ¨Mµ¦¾ðªº²`«×©M°ÅªK 8.5 ÀH¾÷´ËªL 8.6 ¦p¦ó¿ï¾Ü³Ì¨Î¾÷¾¹¾Ç²ßºâªk 8.7 ¥Îºô®æ·j¯Á¶W°Ñ¼Æ½ÕÀu 8.8 ¥»½Ò¤º®e¤pµ² 8.9 ½Ò¦Z½m²ß ²Ä9 ½Ò ¶°¦¨¾Ç²ß¡§¯º¶Æ¦¿´ò¡¨ 9.1 °¾®t©M¤è®t¡X¾÷¾¹¾Ç²ß©Ê¯àÀu¤Æªº·¦V¼Ð 9.1.1 ¥Ø¼Ð¡G°§C°¾®t»P¤è®t 9.1.2 ¼Æ¾Ú¶°¤j¤p¹ï°¾®t©M¤è®tªº¼vÅT 9.1.3 ¹w´úªÅ¶¡ªºÅܤƱa¨Ó°¾®t©M¤è®tªºÅÜ¤Æ 9.2 Bagging ºâªk¡X¦hÓ°ò¼Ò«¬ªº»E¦X 9.2.1 ¨Mµ¦¾ðªº»E¦X 9.2.2 ±q¾ðªº»E¦X¨ìÀH¾÷´ËªL 9.2.3 ±qÀH¾÷´ËªL¨ì·¥ºÝÀH¾÷´ËªL 9.2.4 ¤ñ¸û¨Mµ¦¾ð¡B¾ðªº»E¦X¡BÀH¾÷´ËªL¡B·¥ºÝÀH¾÷´ËªLªº®Ä²v 9.3 Boosting ºâªk¡XÁë·Ò®z¼Ò«¬ªº¡§¦Ù¦×¡¨ 9.3.1 AdaBoost ºâªk 9.3.2 ±è«×´£¤Éºâªk 9.3.3 XGBoost ºâªk 9.3.4 Bagging ºâªk»PBoosting ºâªkªº¤£¦P¤§³B 9.4 Stacking/Blending ºâªk¡X¥H¹w´úµ²ªG§@¬°·s¯S©º 9.4.1 Stacking ºâªk 9.4.2 Blending ºâªk 9.5 Voting/Averaging ºâªk¡X¶°¦¨°ò¼Ò«¬ªº¹w´úµ²ªG 9.5.1 ³q¹LVoting ¶i¦æ¤£¦Pºâªkªº¶°¦¨ 9.5.2 ³q¹LAveraging ¶°¦¨¤£¦Pºâªkªºµ²ªG 9.6 ¥»½Ò¤º®e¤pµ² 9.7 ½Ò¦Z½m²ß ²Ä10 ½Ò ºÊ·þ¾Ç²ß¤§¥~¡X¨ä¥LÃþ«¬ªº¾÷¾¹¾Ç²ß 10.1 µLºÊ·þ¾Ç²ß¡X»EÃþ 10.1.1 K §¡Èºâªk 10.1.2 K Ȫº¿ï¨ú¡G¤â¨yªk 10.1.3 ¥Î»EÃþ»²§U²z¸ÑÀç¾P¼Æ¾Ú 10.2 µLºÊ·þ¾Ç²ß¡X°ºû 10.2.1 PCA ºâªk 10.2.2 ³q¹LPCA ºâªk¶i¦æ¹Ï¹³¯S©ºªö¼Ë 10.3 ¥bºÊ·þ¾Ç²ß 10.3.1 ¦Û§Ú°V½m 10.3.2 ¦X§@°V½m 10.3.3 ¥bºÊ·þ»EÃþ 10.4 ¦ÛºÊ·þ¾Ç²ß 10.4.1 ¼çÁôªÅ¶¡ 10.4.2 ¦Û½s½X¾¹ 10.4.3 ÅܤÀ¦Û½s½X¾¹ 10.5 ¥Í¦¨¦¡¾Ç²ß 10.5.1 ¾÷¾¹¾Ç²ßªº¥Í¦¨¦¡ 10.5.2 ¥Í¦¨¦¡¹ï§Üºôµ¸ 10.6 ¥»½Ò¤º®e¤pµ² 10.7 ½Ò¦Z½m²ß ²Ä11 ½Ò ±j¤Æ¾Ç²ß¹ê¾Ô¡X©@ôªº¦B´ò¬D¾Ô 11.1 °ÝÃD©w¸q¡GÀ°§U´¼¯àÅ駹¦¨¦B´ò¬D¾Ô 11.2 ±j¤Æ¾Ç²ß°ò¦ª¾ÃÑ 11.2.1 ©µ¿ðº¡¨¬ 11.2.2 §ó´_ÂøªºÀô¹Ò 11.2.3 ±j¤Æ¾Ç²ß¤¤ªº¤¸¯À 11.2.4 ´¼¯àÅ骺µø¨¤ 11.3 ±j¤Æ¾Ç²ß°ò¦ºâªkQ-Learning ¸Ô¸Ñ 11.3.1 °g®c´åÀ¸ªº¥Ü¨Ò 11.3.2 ±j¤Æ¾Ç²ß¤¤ªº§½³¡³ÌÀu 11.3.3 £` -Greedy µ¦²¤ 11.3.4 Q-Learning ºâªkªº°°¥N½X 11.4 ¥ÎQ-Learning ºâªk¨Ó¸Ñ¨M¦B´ò¬D¾Ô°ÝÃD 11.4.1 Àô¹Òªºªì©l¤Æ 11.4.2 Q-Learning ºâªkªº¹ê²{ 11.4.3 Q-Table ªº§ó·s¹Lµ{ 11.5 ±qQ-Learning ºâªk¨ìSARSAºâªk 11.5.1 ²§µ¦²¤©M¦Pµ¦²¤ 11.5.2 SARSA ºâªkªº¹ê²{ 11.6 ¥ÎSARSA ºâªk¨Ó¸Ñ¨M¦B´ò¬D¾Ô°ÝÃD 11.7 Deep Q Network ºâªk¡G¥Î²`«×ºôµ¸¹ê²{Q-Learning 11.8 ¥»½Ò¤º®e¤pµ² 11.9 ½Ò¦Z½m²ß §ÀÁn¡G¦p¦ó¹ê²{¾÷¾¹¾Ç²ß¤¤ªºª¾ÃѾE²¾¤Î«ùÄò©Êªº¾Ç²ß ½m²ßµª®× |
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