內文簡介
TensorFlow認證考試最佳參考書
附解說檔及練習題400題

｜本書專為有志於認證考試或想深入了解人工智慧原理者而設計｜
提供大量的習題及解說（超過400個），同時深入解說神經網路的運作原理，無論是初學者或進階者都適合閱讀。

｜繪製獨門的示意圖｜
利用Excel的工作表來展示各種演算法的運算過程，將抽象概念具體化。

｜詳細解說損失函數、激發函數、優化器、標籤編碼、單熱編碼、正規化、標準化、學習率、正向傳播、反向傳播及梯度下降法等機器學習的基礎觀念，以厚植人工智慧的實力｜
這些觀念是開發人工智慧軟體的關鍵，也是一般學子最難搞懂的部分，本書以問答集的形式呈現，共計41個主題，例如：為何要使用交叉熵函數來計算誤差？如何選擇激發函數？如何建構孿生神經網路？何謂梯度消失與梯度爆炸？如何使用自注意力機制？

【目標讀者】
✔各級學校的學生。
✔有志於認識人工智慧及參加認證考試的各界人士。
作者簡介
陳鴻敏
本書作者畢業於中興大學，歷任台塑、三光及中華航空公司等要職，長期從事於管理制度之設計與電腦系統的開發，熟悉各種電腦語言，著有《Excel分析與資料庫整合應用》、《Visual Basic開發應用系統的十堂課》、《R語言的資料採礦導引》等書，並於2021年通過TensorFlow開發者認證考試。
目錄
|Chapter 01| 神經網路之概念
1.1 神經網路模型簡介
1.2 神經網路模型運作解析
1.3 模型訓練的資訊
1.4 神經網路工作程序
1.5 應考須知
1.6 如何使用本書範例檔

|Chapter 02| 結構化資料的分類辨識
2.1 傳統的分類辨識方法
2.2 神經網路模型的分類辨識方法

|Chapter 03| 迴歸分析
3.1 傳統迴歸分析法
3.2 神經網路模型在簡單迴歸分析的用法
3.3 神經網路模型在多元迴歸分析的用法

|Chapter 04| 圖像辨識
4.1 圖像基本原理
4.2 圖片及影片的基本操作
4.3 傳統圖像辨識法的缺點
4.4 卷積神經網路說明
4.5 在TensorFlow中使用卷積層
4.6 在TensorFlow中使用池化層與展平層
4.7 卷積層與池化層的種類
4.8 開放數據集

|Chapter 05| 圖像資料的擴增
5.1 圖像擴增的意義
5.2 圖像擴增的方法
5.3 圖檔之讀取與分類
5.4 圖像資料產生器的特殊用途之一
5.5 圖像資料產生器的特殊用途之二

|Chapter 06| 預訓練模型的使用
6.1 預訓練模型簡介
6.2 預訓練模型的用法之一
6.3 預訓練模型的用法之二
6.4 預訓練模型的用法之三
6.5 預訓練模型的比較
6.6 遷移學習原理

|Chapter 07| 時間數列預測
7.1 時間數列的類型
7.2 時間數列預測法
7.3 時間數列預測步驟
7.4 時間步與時間數列之切割
7.5 循環神經網路的模式
7.6 循環神經網路之原理
7.7 循環神經網路的關鍵參數

|Chapter 08| 文本分類
8.1 文本處理步驟
8.2 移除停用詞
8.3 斷詞器
8.4 嵌入層與詞向量
8.5 預訓練的詞向量
8.6 文本分類的意義與程序
8.7 文本分類資料集簡介
8.8 文本預訓練模型之運用
8.9 文本分類的進階處理

|Chapter 09| 文本生成
9.1 文本生成概要
9.2 文本預處理
9.3 建構模型兩種
9.4 文本生成自訂函數
9.5 文本生成之斷句
9.6 自然語言處理的新發展

|附錄|（附錄內容請至博碩官網下載）
附錄A 觀念解析
附錄B Google Colab使用方法
附錄C 範例檔清單_程式結構_套件版本

相關分類

購物須知

寄送時間	全台灣24h到貨，遲到提供100元現金積點。全年無休，週末假日照常出貨。例外說明
送貨方式	透過宅配送達。除網頁另有特別標示外，均為常溫配送。消費者訂購之商品若經配送兩次無法送達，再經本公司以電話與Email均無法聯繫逾三天者，本公司將取消該筆訂單，並且全額退款。
送貨範圍	限台灣本島與離島地區註，部分離島地區包括連江馬祖、綠島、蘭嶼、琉球鄉…等貨件，將送至到岸船公司碼頭，需請收貨人自行至碼頭取貨。注意！收件地址請勿為郵政信箱。註：離島地區不配送安裝商品、手機門號商品、超大材商品及四機商品。
售後服務	缺掉頁更換新品
執照證號＆登錄字號	本公司食品業者登錄字號A-116606102-00000-0

關於退貨

PChome24h購物的消費者，都可以依照消費者保護法的規定，享有商品貨到次日起七天猶豫期的權益。(請留意猶豫期非試用期!!)您所退回的商品必須回復原狀（復原至商品到貨時的原始狀態並且保持完整包裝，包括商品本體、配件、贈品、保證書、原廠包裝及所有附隨文件或資料的完整性）。商品一經拆封/啟用保固，將使商品價值減損，您理解本公司將依法收取回復原狀必要之費用(若無法復原，費用將以商品價值損失計算)，請先確認商品正確、外觀可接受再行使用，以免影響您的權利，祝您購物順心。
如果您所購買商品是下列特殊商品，請留意下述退貨注意事項：
1. 易於腐敗之商品、保存期限較短之商品、客製化商品、報紙、期刊、雜誌，依據消費者保護法之規定，於收受商品後將無法享有七天猶豫期之權益且不得辦理退貨。
2. 影音商品、電腦軟體或個人衛生用品等一經拆封即無法回復原狀的商品，在您還不確定是否要辦理退貨以前，請勿拆封，一經拆封則依消費者保護法之規定，無法享有七天猶豫期之權益且不得辦理退貨。
3. 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，一經您事先同意後始提供者，依消費者保護法之規定，您將無法享有七天猶豫期之權益且不得辦理退貨。
4. 組合商品於辦理退貨時，應將組合銷售商品一同退貨，若有遺失、毀損或缺件，PChome將可能要求您依照損毀程度負擔回復原狀必要之費用。
若您需辦理退貨，請利用顧客中心「查訂單」或「退訂/退款查詢」的「退訂/退貨」功能填寫申請，我們將於接獲申請之次日起1個工作天內檢視您的退貨要求，檢視完畢後將以E-mail回覆通知您，並將委託本公司指定之宅配公司，在5個工作天內透過電話與您連絡前往取回退貨商品。請您保持電話暢通，並備妥原商品及所有包裝及附件，以便於交付予本公司指定之宅配公司取回（宅配公司僅負責收件，退貨商品仍由特約廠商進行驗收），宅配公司取件後會提供簽收單據給您，請注意留存。
退回商品時，請以本公司或特約廠商寄送商品給您時所使用的外包裝（紙箱或包裝袋），原封包裝後交付給前來取件的宅配公司；如果本公司或特約廠商寄送商品給您時所使用的外包裝（紙箱或包裝袋）已經遺失，請您在商品原廠外盒之外，再以其他適當的包裝盒進行包裝，切勿任由宅配單直接粘貼在商品原廠外盒上或書寫文字。
若因您要求退貨或換貨、或因本公司無法接受您全部或部分之訂單、或因契約解除或失其效力，而需為您辦理退款事宜時，您同意本公司得代您處理發票或折讓單等相關法令所要求之單據，以利本公司為您辦理退款。
本公司收到您所提出的申請後，若經確認無誤，將依消費者保護法之相關規定，返還您已支付之對價（含信用卡交易），退款日當天會再發送E-mail通知函給您。

TensorFlow模型解析與範例大全

商品評價

搜尋更多

內文簡介

相關分類