C#也能完整AI：TensorFlow.NET實戰現場 (1版)

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內容簡介 ★在最熟悉的作業系統、IDE中，用Tensorflow開發深度學習專案★ ☆使用Tensorflow.NET在Visual Studio下完成AI開發☆ 　　坊間幾乎所有和AI、深度學習、機器學習有關的書籍或教材，均是以Python及相對的框架進行開發，並且建議架設在Linux上。雖然這個環境非常適合進行AI專案的開發，但對於已經熟悉Visual Studio下.NET架構的大部分Windows開發者來說，如果能使用Tensorflow的強大，再加上早就上手的.NET甚至是C#語言，學習曲線真的就只剩下深度學習，排除了Linux及Python的困難。 　　微軟在.NET平臺上引入機器學習，努力使機器學習技術跨越鴻溝，普及至大多數人手中。微軟的ML.NET旨在實現人工智慧的「民主化」，讓每個人都能使用並受益於人工智慧技術。在.NET生態中，人工智慧領域的SciSharp Stack團隊為TensorFlow提供了.NET Standard Binding，使得.NET開發人員可以使用C#在跨平臺的.NET Standard框架上開發、訓練和部署機器學習模型。他們還打造了TensorFlow.NET這個專屬於.NET開發人員的機器學習平臺，簡化了使用TensorFlow的過程。 　　本書即是針對這個族群的使用者，讓.NET眾多的使用者直接跨入AI的領域，在最親切的環境學習，一定會事半功倍。 　　本書為介紹TensorFlow.NET的詳細指南，共有23章。探討雲端運算、人工智慧、巨量資料和雲端原生應用對生活產生了深遠影響，之後說明機器學習.NET開發者的特點，在.NET生態中，SciSharp Stack的團隊，為TensorFlow提供了.NET Standard Binding，使.NET開發人員可以使用C#開發、訓練和部署機器學習模型。其中的產品就是TensorFlow.NET。 　　書中包括資料型態與張量詳解、Eager Mode詳解、自動求導原理與應用、線性回歸實操、MNIST手寫字元分類邏輯回歸、tf.data資料集建立與前置處理、深度神經網路實踐、AutoGraph機制詳解，以及.NET Keras簡明教學等。最後一部分是生產應用與案例，包含CPU和GPU環境下的TensorFlow.NET應用、工業生產環境應用案例、在C#下使用TensorFlow.NET訓練自己的資料集、視覺影像分類、視覺物件辨識、遷移學習應用、自然語言處理以及生成對抗網路等。其中還包含F#應用案例。 　　總體來說，這本書提供了一個全面的指南，旨在幫助.NET開發人員在機器學習領域探索和應用TensorFlow.NET，同時介紹了許多實用的範例和案例。 目錄 第一部分 TensorFlow.NET API入門 第1章 TensorFlow.NET 介紹 1.1 TensorFlow.NET 特性 1.2 TensorFlow.NET 開放原始碼函式庫結構 第2章 資料型態與張量詳解 2.1 資料型態 2.2 張量詳解 2.3 常數與變數 2.4 字串常見操作 2.5 基本張量操作 2.6 維度變換 2.7 合併分割 2.8 廣播機制 第3章 Eager Mode詳解 3.1 Eager Mode 說明 3.2 Eager Mode 比較 3.3 Eager Mode 數值運算 3.4 Eager Mode 張量降維運算 3.5 Eager Mode 矩陣運算 3.6 print 與tf.print 特性對比 第4章 自動求導原理與應用 4.1 機器學習中的求導 4.2 簡單函式求導 4.3 複雜函式求偏導 第5章 線性迴歸實作 5.1 線性迴歸問題 5.2 TensorFlow 下的線性迴歸 5.3 C# 和Python 的性能比較 第6章 MNIST手寫數字分類邏輯迴歸 6.1 經典的MNIST 手寫數字分類問題 6.2 邏輯迴歸程式實作 第7章 tf.data資料集建立與前置處理 7.1 tf.data 介紹 7.2 tf.data 資料集建立 7.3 tf.data 資料前置處理 7.4 tf.data 資料使用 第8章 深度神經網路實踐 8.1 深度神經網路介紹 8.2 TensorFlow.NET 程式實作1：DNN with Eager 8.3 TensorFlow.NET Keras 模型架設的3 種方式 8.4 TensorFlow.NET 程式實作2：DNN with Keras 第9章 AutoGraph機制詳解 9.1 AutoGraph 機制說明 9.2 AutoGraph 機制原理 9.3 AutoGraph 程式開發規範 第二部分 .NET Keras簡明教學 第10章 Keras簡介 10.1 Keras 特性 10.2 Keras 版本說明 第11章 模型與層 11.1 Keras 常用的模型與層 11.2 自訂層 11.3 自訂模型 11.4 模型常用API 概述 第12章 Keras常用API說明 12.1 回呼函式 12.2 資料集前置處理 12.3 最佳化器 12.4 損失函式 12.5 評估指標 第13章 Keras架設模型的3種方式 13.1 Sequential API 方式 13.2 Functional API 方式 13.3 自訂模型 第14章 Keras模型訓練 14.1 內建fit 訓練 14.2 自訂訓練 第三部分 生產應用與案例 第15章 CPU和GPU環境下的TensorFlow.NET應用 15.1 CPU 和GPU 環境架設及安裝 15.2 TensorFlow.NET 的影像利器SharpCV 第16章 工業生產環境應用案例 16.1 工業機器視覺領域應用 16.2 工業時間序列預測領域應用 第17章 在C#下使用TensorFlow.NET訓練自己的資料集 17.1 專案說明 17.2 模型介紹 17.3 資料集說明 17.4 程式說明 17.5 總結 第18章 視覺影像分類 18.1 卷積神經網路實現影像分類 18.2 卷積神經網路詳解 18.3 深入了解卷積神經網路 第19章 視覺物件辨識 19.1 視覺物件辨識原理簡述 19.2 YOLO v3 模型推理實踐 19.3 YOLO v3 模型訓練實踐 第20章 遷移學習應用 20.1 遷移學習原理簡述 20.2 Inception v3 網路 20.3 遷移學習程式實作 第21章 自然語言處理 21.1 自然語言處理簡述 21.2 詞向量 21.3 文字分類程式實作 第22章 生成對抗網路 22.1 生成對抗網路簡述 22.2 生成對抗網路實戰案例 第23章 F#應用案例 23.1 F# 簡明教學 23.2 F# 案例實踐 參考文獻

Python+TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習、大數據｜超炫專案與完全實戰 (1版)

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Python+TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習、大數據：超炫專案與完全實戰 ISBN13：9789865025984 出版社：碁峰資訊 作者：柯博文 裝訂／頁數：平裝／432頁 規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 版次：2 出版日：2020/09/29 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 　　【嚴選經典】美國矽谷創業家／全球科技大廠與業界指定工研院顧問講師之Python TensorFlow人工智慧機器學習入門鉅作！ 　　本書為作者柯博文老師在各大企業教授Python、機器學習、人工智慧的課程內容匯集而成。歷經業界頂尖的工程師學員多次考驗，實戰多年後才匯集成冊。內容包含：Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法。並提供了203個範例程式，與169支影音教學影片。 　　◎以豐富的範例淺顯易懂的解說Python程式語言，並加入詳細的程式註解，使讀者瞭解每個程式的動作。 　　◎介紹業界統計分析相關的機器學習資料分析程式，並大量使用業界數據，進行分析和預測。 　　◎使用Tensorflow.Keras實踐人工智慧，以MLP類神經的原理和案例，讓讀者瞭解如何修改程式，才能達到百分百的準確率的目標，並用CNN的手寫辨識方法，結合OpenCV達到學習人工智慧，並且實際應用在生活中。 聯合推薦 　　嘉義基督教醫院 兒童醫學部兒童腎臟科主任、嘉基創新育成中心主任 周信旭醫師 　　Eco-City智慧生活科技區域整合中心執行長、國立交通大學土木工程系 曾仁杰教授 　　台北榮民總醫院 關艾琛醫師 目錄 1.Python程式語言 2.Python程式語言安裝 3.開發程式和工具 4.Python程式基礎 5.函數和物件導向OOP 6.視窗處理GUI Tkinter 7.資料定義Containers 8.圖表函式庫matplotlib.pylib 9.檔案處理和Open Data 開放資料 10.網路 11.資料庫MySQL 12.自然語言處理－文字、語意分析和繁簡體的轉換 13.人工智慧標記語言AIML 14.網頁伺服器 15.網路爬蟲BeautifulSoup4 16.Pandas數據分析和量化投資 17.Numpy 矩陣運算數學函數函式庫 18.執行檔包裝程式Pyinstaller 19.機器學習演算法－Regression迴歸分析 20.機器學習演算法－KNN最近鄰居法 21.機器學習演算法－K-means平均演算法 22.機器學習演算法－Decision Tree決策樹演算法 23.機器學習演算法－Random Forest隨機森林演算法 24.機器學習演算法－Bayes' theorem貝氏分類器 25.TensorFlow介紹和安裝 26.TensorFlow的類神經網路－MLP 快速上手 27.TensorFlow改善類神經模型MLP 結果 28.TensorFlow花的辨識－MLP 29.TensorFlow存取模型和訓練結果 30.TensorFlow實戰圖形和手寫辨識MLP 31.TensorFlow卷積神經網路CNN 32.OpenCV和TensorFlow卷積神經網路CNN即時辨識

高效經理人的管理備忘錄：18個實戰情境與解方，主管路上的必備素養(隨書附贈300元課程抵用券) (1版)

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【簡介】 凡購買本書，即可獲得蔡恩全線上課程 《管理實戰法則：CEO的16個私房管理工具與方法》 電子抵用券300元。（詳情請見書腰折口）   你是掉進管理苦海的主管嗎？ 部屬陽奉陰違，老闆總是給批評不給資源？ 每天為了工作精疲力竭，不僅人累心更累。 好不容易爬上主管位置，擔心陣亡的壓力卻像個新人。   這些難題，本書有解。即使沒有鐵血的天性， 用對工具、掌握方法，什麼環境都可以帶出高績效！ 　　不論你已經是經理人，或即將成為經理人，上述難題，都可以在本書作者蔡恩全在微軟12年換了10個位子、充滿驚濤駭浪的旅程中獲得解答。甚至，在性向測驗中從頭到尾都是無尾熊性格、屬於「愛好和平」類綠色經理人的蔡恩全，將告訴你要達到目標，未必非得咄咄逼人，「凡走過必留下血跡」不可。於人於己都留三分餘地，一樣能做到「不爭也能贏」。 　　好主管絕不是天生，唯有透過找對典範、持續練習，才能建立起自己獨有的管理本事。 　　蔡恩全是台灣微軟在位最久的總經理，也是微軟大中華區職級最高的台灣人。在他任內，台灣微軟業績成長3倍，並破天荒拿下全球微軟兩項大獎。30年的管理精華，蔡恩全毫不藏私，甚至大方公開他的生涯表、行事曆與管理工具，通通濃縮在本書18個實戰情境中。   　　帶人的諸多眉角，蔡恩全一次講到位，並搭配各種獨門祕訣。包括： 　　談目標：善用「BMW數字管理」，隨時抓緊團隊達標進度。 　　談監督：以「SOB」提問法問對問題，正中紅心，從此不被下屬忽悠。 　　談溝通：聰明運用「一對一談話紀錄表」，帶出願意為你赴湯蹈火的幹部。 　　談領導：接手分崩離析的新團隊也不怕，快狠準的殘局收拾與危機管理。 　　談韌性：建立自己的「能量管理黃金三角」，才能在跑進升遷的初賽、複賽後，再進入決賽。 　　本書三大篇章，包括《生涯起手式》、《管理工具箱》、《終極修練》。能在績效導向、競爭激烈的外商叢林中脫穎而出，蔡恩全靠的是這套架構的反覆操練。 　　「99.9%的人不是天才，專業的表現來自充分的學習及準備。勇於挑戰自己、承擔適量的風險，持續學習，機會將不斷出現。」──蔡恩全【目錄】 推薦序 當主管的聖經  老爺酒店集團執行長 沈方正 推薦序 不複製，而是靈巧運用  雲朗觀光集團總經理 盛治仁   ✽Part I 生涯起手式，整裝行囊上戰場 Chapter 1──選擇：把頭削尖，你準備好了嗎？ Chapter2 ──機會：5大方法，攻上外商CEO Chapter3──形象管理：別輸在不該輸的地方上 Chapter4──對話主導權：別被對方牽著走，抓住場面節奏 Chapter5──跨國團隊：破除成見，贏得來自不同文化的信任   ✽Part II 管理工具箱，帶出高效高士氣的團隊 Chapter6─贏得人心：你是團隊眼中的婆婆，還是媽媽？ Chapter7──溝通：不再左耳進、右耳出，把話說到心坎裡 Chapter8──開會：管理第一課，先開個好會 Chapter9──目標管理：善用5原則，帶出高績效團隊 Chapter10──監督：絕非「捉賊防弊」，而是尋求共好 Chapter11──決策：做出對的決定，不被過去經驗束縛 Chapter12──績效評量：給出客觀又合理的考核 Chapter13──數字管理：別陷入盲點，6大方法培養敏銳度 Chapter14──識才與育才：擦亮你的眼睛，辨識好人才 Chapter15──時間管理：別只做待辦清單，擬出輕重緩急   ✽Part III 終極修練，一輩子都受用的管理心法 Chapter16──能量管理：黃金大三角法，訓練即戰力 Chapter17──自我學習：掌握讓自己不斷迭代的方法 Chapter18──數位轉型：一堂面對未來的必修課   結語：機會留給準備好的人─ 時也、運也、命也

品牌大學問：打造創品牌、養品牌、管品牌的實戰力，贏得超額品牌紅利 (1版)

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