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

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