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圖解AI與深度學習的運作機制


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9786263047525
涌井貞美
陳朕疆
台灣東販
2021年7月28日
160.00  元
HK$ 144  






ISBN:9786263047525
  • 叢書系列:樂讀科普
  • 規格:平裝 / 304頁 / 14.8 x 21 x 1.9 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
    樂讀科普


  • 自然科普 > 應用科學 > 科技史/理論

















    近年來最熱門的科技關鍵字「AI人工智慧」,到底是如何做出判斷的呢?

    目前人工智慧領域中最熱門的「深度學習」,又是怎麼一回事?



      在科技快速進步的現代,了解AI的機制與原理,已經成了必備的知識。

      AI相關的科技雖然看似複雜,但若只是想了解原理,而不深究數學上的細節的話,其實並沒有想像中那麼困難。



      「深度學習」是機器學習方式的一種,與過往由人類教導機器學習的方式不同,是由機器自己從大量的資料中學習,並做出判斷。



      本書即是一本從頭解說「深度學習」運作機制的入門書。



      書中搭配了豐富的圖表,文字淺白且說明深入淺出,只要有高中程度的數學知識,就可以充分理解本書所講解的內容,讓你在閱讀本書時,實際體會到「原來AI是這樣思考、這樣做出判斷的!」。



      Step 1→說明深度學習的活躍情況

      深度學習的登場,讓現代的AI有了飛躍性地發展。一開始會先從「現在的AI」是什麼樣子,以及AI與深度學習之間的關係開始講起。



      Step 2→用許多插圖及例子說明深度學習的機制

      在進行數學性的說明之前,先讓我們用插圖來看看深度學習是什麼樣的東西吧。雖然這樣的說明並不嚴謹,但可以幫助各位了解深度學習的概念。



      Step 3→用數學式仔細說明神經網路的機制

      在藉由許多插圖解釋深度學習與神經網路的機制之後,接著會用數學式更進一步深入解說神經網路是如何運作的。



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    第1章 活躍中的深度學習

    開啟AI時代的深度學習

    深度學習與AI

    機器學習與深度學習

    深度學習的本質與特徵抽出

    監督學習與非監督學習

    圖像解析與深度學習

    語音識別與深度學習

    與Big Data十分契合的深度學習

    撐起第四次工業革命的深度學習

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    第2章 用圖說明深度學習的機制

    從神經元開始談起

    用神經元機器人來說明

    將神經元機器人排成一層層

    神經網路產生智慧的機制

    神經網路的「學習」是什麼意思

    用圖說明什麼是卷積神經網路

    用圖說明什麼是遞迴神經網路

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    第3章 說明深度學習之前的準備

    Sigmoid函數

    資料分析時的模型與參數

    理論與實際的誤差

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    第4章 了解什麼是神經網路

    以數學式表示神經元的運作方式

    單元與活化函數

    Sigmoid神經元

    神經網路的實例

    神經網路各層的運作方式與變數符號

    神經網路的目標函數

    神經網路的「學習」

    對神經網路「學習」結果的解釋

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    第5章 了解卷積神經網路的機制

    卷積神經網路的準備

    卷積神經網路的輸入層

    卷積神經網路的卷積層

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    卷積神經網路的池化層

    卷積神經網路的輸出層

    卷積神經網路的目標函數

    卷積神經網路的「學習」

    對卷積神經網路「學習」結果的解釋

    測試卷積神經網路

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    第6章 了解遞迴神經網路的機制

    遞迴神經網路的概念

    遞迴神經網路的展開圖

    遞迴神經網路中各層的運作機制

    用數學式表示遞迴神經網路

    遞迴神經網路的目標函數

    遞迴神經網路的「學習」

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    第7章 了解誤差反向傳播法的機制

    誤差反向傳播法是最佳化計算的基礎

    誤差反向轉播法(Backpropagation法)的機制

    用Excel體驗誤差反向傳播法

    用Python體驗誤差反向傳播法

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    附錄

    本書使用的訓練資料(Ⅰ)

    本書使用的訓練資料(Ⅱ)

    VBA的使用方式

    新增規劃求解功能

    在Windows 10使用命令提示字元的方法

    Python安裝方法

    微分的基礎知識

    多變數函數的近似公式與梯度

    卷積在數學上的意義

    單元的誤差與梯度的關係

    單元的誤差與各層間的關係

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    索引

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    前言



      在報紙或電視節目上,幾乎每天都會提到與AI(人工智慧)、AI機器人有關的話題。



      「AI贏了職業棋士。」

      「AI從電腦斷層圖像判斷癌細胞的能力比經驗豐富的醫師還要厲害。」

      「機器人聽得懂人話,會指引路線。」

      「AI自動駕駛將在汽車業界引起革命。」



      想必各位應該也聽過其中幾個類似的報導吧。甚至還有更極端的報導會提到「AI將搶走我們的工作」之類的問題,或者預測「到了2045年,人工智慧將超過人類的智慧」之類「科技奇點」的發生。將本來是科幻電影才會出現的情節,說得像是會在現實中發生一樣。



      在這樣的時代,了解AI的運作機制成為相當重要的課題。不知道AI的運作機制卻讓AI幫我們診斷疾病、搭乘自動駕駛的汽車,或是和不知道在想些什麼的機器人一起工作,各位應該也會覺得有些不舒服吧。另外,「AI將造成大量失業」這樣的恐嚇,也會使我們對AI產生不必要的恐懼。



      「深度學習」帶起了現代AI的熱潮,而本書則是解說其運作機制的入門書。書中搭配了許多解說用的圖表,只要有高中程度的數學知識就可以充分理解AI的思考方式,讓各位讀者在閱讀本書時,實際體會到「原來AI是這樣思考、這樣做出判斷的!」。



      如果不去提數學上的細節,其實深度學習的原理並不困難。如果本書能夠幫助各位了解深度學習的概念,那就太棒了。



      最後,本書得以完成,要感謝從本書的企劃到付梓過程中給予指導的Beret出版?東一郎先生,以及編集工房Shirakusa的?中隆先生,在此致上謝意。


    2019年初秋 作者




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