Python 機器學習與深度學習特訓班:看得懂也會做的AI人工智慧實戰 (附120分鐘影音教學/範例程式) (2版)
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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
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
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自學必備!Photoshop 超級參考手冊:零基礎也能看得懂、學得會(附CD)
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阿甘投資法:不看盤、不選股、不挑買點也能穩穩賺 (1版)
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【簡介】
過去90年數據證明,
阿甘投資法是最正確、最輕鬆、最有效的投資哲學之一,
貼近巴菲特投資理念,且長期累計報酬更勝巴菲特。
買對一檔ETF,讓全世界一流企業家為你幹活,
時間累積愈久,幫你賺到的財富愈多!
曾榮獲全美大型基金績效第一名的基金操盤手闕又上,
打破投資要尋找最佳買點的迷思,教你遇股災獲利的方法,
就算是完全沒經驗、害怕賠錢的小資族,
也能靠投資打造賺錢分身,不用擔心養不起未來。
投資賺錢不需要太複雜,簡單的方法重複做,就能累積令人羡慕的財富。阿甘投資法幫你解決投資路上的兩大難題:買什麼才能賺?何時進場才是最完美時機?只要有耐心的不間斷買進,長期累積下來就能賺取超額報酬,學會用小錢穩穩賺的致富方法。
★ 買進美國標普500的ETF,連續17年累計績效打敗巴菲特。
★ 利用景氣對策訊號做判斷,是0050賺價差的最簡單方法。
★ 「全程參與」的獲利模式,不用擔心買在高點、賣在低點。
★ 讓你克服貪、怕兩大敵人,用平常心面對股市震盪,財富伴隨股災而來。
本書重點
這本書不但能幫助你存到人生第一桶金300萬元,而且讓你有機會比別人更早走向財務自由。
◎ 銀行定存是假安全
銀行定存看似安全,10年後會不敵通貨膨脹造成的購買力下降風險,讓你陷入財務危機。
◎ 第一桶金是財富起點
有了第一桶金才能建立賺錢分身,不用靠薪資收入在財務自由的路上單打獨鬥。
◎ 把握人生20年黃金期
愈接近退休年齡,愈難接受股市波動,因此在可以承受風險時,別選擇過度保守的投資。
◎ 長期投資股市最賺
了解鐘擺理論,就會知道股市雖有不理性的時候,但拉長時間,很難有一項投資工具的報酬超越股票。
◎ 學會危機處理方法
調整投資比率,遇到股災時,同樣的投資金額可以多出25.5萬美元獲利。
◎ 用資產配置保退休金安全
無法承受股市的劇烈波動,可採用「股債共舞」的方法降低投資風險,尤其退休前5年,更要注重資產安全。
【目錄】
自序 大智若愚──以簡馭繁的股市青冥寶劍
前言 9個法寶,讓你投資少走冤枉路
如何使用本書 知識就是力量,找到書中黃金屋
我的故事 重摔再爬起,交出華爾街傲人績效
Part 1 看透市場本質
打造你的賺錢分身
1-1 噢,原來你也在問相同的問題!
1-2 為什麼你的退休金不到別人一半?
1-3 同樣的投資理念,適用不同時代?
1-4 禁得起股災考驗的投資方法
1-5 股災的危機應變,獲利大翻轉
1-6 投資,要重視溫水煮青蛙的危機
1-7 別怕,有低點才有高點!
1-8 看透股市本質,你就敢危機入市
Part 2 阿甘投資法
不看盤、不選股、不挑買點
2-1 簡單、好用的阿甘投資法
2-2 世界一流企業,股災繼續幫你賺
2-3 巴菲特17年無法超越的雪球股
2-4 緩漲卻抗跌,標普500惹人愛
2-5 到哪裡找尋最佳投資市場?
2-6 面對危機,美股脫困的實力
2-7 投資台股最簡單的工具
2-8 台股市場,也適用阿甘投資法?
2-9 0050和標普500,何者易超越?
2-10 再完美的方法,仍有投資限制
2-11 靠資產配置,為阿甘投資法加分
2-12 別讓銀行安全假象,搶走你的財富
2-13 開立美股帳戶,海外投資不難
Part 3 台股0050
穩操勝算的操作法
3-1 0050如何複製標普500績效?
3-2 用景氣對策信號,賺0050價差
3-3 調整策略,抓住頭尾行情
3-4 老二投資哲學,穩健才能常勝
3-5 台股、美股混搭,發揮互補效果
Part 4 存300萬第一桶金
助年輕人脫貧的10封信
Letter 1 第一桶金來自何方?
Letter 2 寫給22K的你:兩個公開致富密碼
Letter 3 逆向思考,讓錢為你工作
Letter 4 給證券營業員的一封信:與客戶共創多贏局面
Letter 5 擁有人生5個球,打造均衡財富
Letter 6 銀行存款第一個數字,可安在?
Letter 7 找到熱情,更容易獲得成就
Letter 8 你是別人不可或缺的朋友嗎?
Letter 9 情緣東、西方,愛情與擇偶
Letter 10 一封遲到25年的信
結語 登高後的再回首──見林也見樹
舊版序 何以頻頻回首──讓他們看見自己的財富
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文科生也可以輕鬆學會Web Scraper網路爬蟲與Power Automate X Excel大數據分析 (1版)
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簡介
不用動手寫程式,讓Web Scraper爬蟲 X Power Automate自動化工具幫你搞定!
• 活用ChatGPT學習網路爬蟲、大數據分析和辦公室自動化
• ChatGPT學習SQL語法,建立高效率Excel資料處理術
⭐️ Web Scraper是第一名Chrome擴充功能的爬蟲工具,不用撰寫程式碼,就可以建立CSS選擇器的網站爬取地圖從網站擷取資料,本書不只教你利用內建視覺化工具輕鬆爬取Web網站,更能夠使用ChatGPT學習HTML標籤+CSS選擇器,並了解各種網站巡覽結構。
⭐️ Power Automate Desktop自動化工具,可以建立流程來執行一系列動作,輕鬆打造Windows應用程式和Excel自動化,來提高辦公室的工作效率,不只如此,再搭配書中使用ChatGPT學習SQL語法後,我們更可以整合Power Automate Desktop + SQL建立高效率的Excel資料處理。
目錄
第一篇 Web Scraper 網路爬蟲
第1章 認識HTML、CSS 和網路爬蟲
1-1 網路爬蟲的基礎
1-2 了解瀏覽器瀏覽網頁的步驟
1-3 認識HTTP 通訊協定與URL 網址
1-4 HTML5 標示語言與CSS
1-5 使用ChatGPT 學習HTML 和CSS
1-6 在瀏覽器安裝Web Scraper 擴充功能
第2章 爬取標題與文字編排標籤
2-1 爬取HTML 標題文字標籤
2-2 爬取HTML 段落文字標籤
2-3 爬取HTML 文字格式標籤
2-4 使用ChatGPT 學習CSS 型態和id 屬性選擇器
2-5 編輯與管理Web Scraper 網站地圖
第3章 爬取清單項目和表格標籤
3-1 爬取HTML 清單標籤
3-2 爬取HTML 表格標籤
3-3 網路爬蟲實戰:爬取台積電的股價資訊
3-4 在網路地圖新增多個起始URL
3-5 使用ChatGPT 學習CSS 樣式類別和群組選擇器
3-6 如何使用Element 節點爬取HTML 標籤
第4章 爬取圖片和超連結標籤
4-1 爬取HTML 圖片標籤
4-2 爬取HTML 超連結標籤
4-3 網路爬蟲實戰:網路商店的商品清單
4-4 網路爬蟲實戰:商品項目的詳細資訊
4-5 使用ChatGPT 找出定位HTML 元素的CSS 選擇器
第5章 爬取容器和HTML 版面配置標籤
5-1 爬取HTML 容器標籤
5-2 網路爬蟲實戰:Bootstrap 相簿網頁的網頁資料
5-3 爬取HTML 版面配置標籤
5-4 使用正規表達式清理擷取的資料
第6章 爬取階層選單和上/下頁巡覽的網站
6-1 認識網站巡覽
6-2 爬取階層選單巡覽的網站.
6-3 爬取上/下頁巡覽的網站
6-4 起始URL 網址的範圍參數
第7章 爬取頁碼、更多按鈕和捲動頁面巡覽的網站
7-1 認識Web Scraper 的分頁處理
7-2 爬取頁碼分頁巡覽的網站
7-3 爬取AJAX 分頁巡覽的網站
7-4 爬取更多按鈕巡覽的網站
7-5 爬取捲動頁面巡覽的網站
第8章 Web Scraper 網路爬蟲實戰:新聞、BBS 貼文、商務與金融數據
8-1 網路爬蟲實戰:Yahoo!電影與NBA 球員資料
8-2 網路爬蟲實戰:商業新聞和BBS 貼文
8-3 網路爬蟲實戰:商務與金融數據
8-4 網路爬蟲實戰:使用範圍參數爬取分頁資料
第二篇 ChatGPT X Excel 資料清理與大數據分析
第9章 認識大數據分析–資料視覺化
9-1 大數據的基礎
9-2 與資料進行溝通 – 資料視覺化
9-3 資料視覺化使用的圖表
9-4 資料視覺化的過程
第10章 ChatGPT 建立Excel 工作表與資料清理
10-1 使用ChatGPT 建立Excel 工作表
10-2 格式化Excel 工作表的儲存格成為表格
10-3 認識Excel 資料清理
10-4 Excel 資料清理–刪除多餘字元與型態轉換
10-5 Excel 資料清理–處理遺漏值和刪除重複資料
第11章 Excel 資料分析與樞紐分析表
11-1 在Excel 儲存格套用整欄公式
11-2 使用ChatGPT 寫出和學習Excel 函數
11-3 使用ChatGPT 進行表格資料的分析
11-4 在Excel 建立樞紐分析表
第12章 在Excel 進行資料視覺化
12-1 在Excel 設定格式化的條件
12-2 在Excel 建立視覺化圖表
12-3 使用Excel 樞紐分析表建立動態圖表
第三篇 Power Automate Desktop 自動化
第13章 Power Automate Desktop 基本使用
13-1 認識Power Automate 與RPA
13-2 下載與安裝Power Automate Desktop
13-3 建立第一個Power Automate 桌面流程
13-4 Power Automate 介面說明與匯出/匯入流程
13-5 Power Automate 的變數與資料型態
13-6 Power Automate 的條件、清單與迴圈
第14章 Power Automate Desktop 辦公室自動化
14-1 自動化檔案與資料夾處理
14-2 自動化日期/時間處理
14-3 自動化操作Windows 應用程式
14-4 實作案例:自動化下載網路CSV 檔和匯入Excel 檔
14-5 實作案例:自動化啟動Web Scraper 爬取網頁資料
第15章 Power Automate Desktop 自動化操作Excel
15-1 自動化建立與儲存Excel 檔案
15-2 自動化在Excel 工作表新增整列和整欄資料
15-3 自動化讀取和編輯Excel 儲存格資料
15-4 自動化Excel 工作表的處理
15-5 實作案例:自動化統計和篩選Excel 工作表的資料
第16章 Power Automate Desktop + SQL 高效率Excel 資料處理術
16-1 在Power Automate Desktop 執行SQL 指令
16-2 使用ChatGPT 學習SQL 語言
16-3 使用SQL 指令篩選Excel 資料
16-4 使用SQL 指令進行Excel 資料分析
16-5 實作案例:使用SQL 指令處理Excel 遺漏值
16-6 實作案例:使用SQL 指令在Excel 工作表新增記錄
附錄 A 註冊與使用ChatGPT(電子書)
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