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三民網路書店 / 搜尋結果

413筆商品,4/21頁
開發者傳授PyTorch秘笈
滿額折
作者:陳昭明  出版社:深智數位  出版日:2022/06/20 裝訂:平裝
~ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈!~深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】★ 作者品質保證 ★經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價!~ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發,一氣呵成 ~本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎,從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層,由淺入深介紹深度學習的原理,並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法:● CNN (卷積神經網路)● YOLO (物件偵測)● GAN (生成對抗網路)● DeepFake (深度偽造)● OCR (光學文字辨識)● ANPR (車牌辨識)● ASR (自動語音辨識)● BERT / Transformer● 臉部辨識● Knowledge Graph (知識圖譜)● NLP (自然語言處理)● ChatBot● RL (強化學習)● XAI (可解釋的 AI)本書特色入門深度學習、實作各種演算法最佳教材!★以【統計/數學】為出發點,介紹深度學習必備的數理基礎★以【程式設計取代定理證明】,讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼,縮短學習歷程,增進學習樂趣★摒棄長篇大論,輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】!直接可在實際場域應用。★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用★介紹 PyTorch 最新版本功能★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配,可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
定價:1200 元, 優惠價:9 1080
庫存:1
Flag's 創客‧自造者工作坊:用 ESP32XArduino IDE 學 AI 機器學習
滿額折
作者:施威銘研究室  出版社:旗標出版社  出版日:2022/07/04 裝訂:盒裝
不用靠電腦!單晶片就能訓練神經網路、即時預測一般初學機器學習, 都是使用別人準備好的資料集, 並在電腦上進行訓練、預測教材上設計好的題目, 像是套好招一樣, 即使結果正確, 卻沒有太高的真實感。加上解決的問題常常離我們太遙遠, 像是其他國家城市的物價預測、英文評論的分類等等, 練習起來也較缺乏臨場感。為了破除上述缺點, 本產品採取最直接的方式, 以單晶片結合感測器蒐集真實資料作為資料集, 進行必要的資料預處理後, 不用透過電腦, 直接在單晶片上建構神經網路進行訓練與預測, 自己的資料自己生, 實戰驗證機器學習理論。這樣的作法還能針對周遭生活遇到的實務問題設計解決方案, 透過實作應用加深對機器學習的理解。為達成上述目標, 本產品使用 ESP32 單晶片與 Arduino IDE 實作, 所有實驗都從蒐集資料開始, 一路到神經網路的建立、訓練、即時預測, 一站式全部都在 ESP32 上實作。實驗最後還會搭配 ESP32 的 Wi-Fi 功能, 整合成 AIoT 智慧連網的應用範例。內容涵蓋以下代表性的機器學習問題:● [迴歸分析]:使用電子秤講解迴歸問題, 利用神經網路找出秤重模組感測值與實際值的關係來校正電子秤, 免除傳統校正需了解秤重模組特性與背後程式庫等相較複雜的問題。在校正電子秤後更結合現有的網路服務, 實現在 LINE 上做雲端飲食管理的料理秤。● [二元分類]:透過顏色與接近感測器蒐集熟成香蕉與未熟成香蕉的特徵資料, 經過訓練後, 神經網路即可分辨所偵測的香蕉是否已熟成, 再結合網路功能, 實現水果未熟成數量檢測系統。● [多元分類]:利用加速度計與陀螺儀來蒐集手勢資料, 然後訓練一個可以辨識手勢的神經網路, 藉由每個人手勢速度與軌跡都不同的特性, 做一個手勢辨識解鎖的 AIoT 應用。除了機器學習, 本產品也針對 C++ 程式語言基礎作進一步的補充, 讓您一併學會 C++ 基本語法。本產品除實驗手冊外,實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言,即有專人為您服務。● 粉絲專頁網址: https://www.facebook.com/flagmaker3257/本產品 Windows / Mac 皆適用 本書特色: ● 使用 ESP32 從蒐集資料、訓練神經網路、即時預測一條龍實
定價:1599 元, 優惠價:95 1519
庫存:1
人工智慧入門與應用實作:全面了解 AI 技術與 ChatGPT 的多重應用
滿額折
作者:榮欽科技  出版社:博碩文化  出版日:2024/03/06 裝訂:平裝
從基礎了解雲端運算、大數據、機器學習,到深度學習的關鍵技術 探索 ChatGPT 在資訊科技的多元領域應用 本書從人工智慧的基礎開始講起,詳細解釋 AI 的發展史與種類,同時帶領大家了解雲端運算、物聯網、大數據、機器學習、深度學習等關鍵技術。本書亦注重實用性,書中將透過多個應用案例:例如ChatGPT、Bing Chat、AI 錄音、AI 繪圖、AI 影片製作等,以及 ChatGPT 在資訊科技中的多面向應用,為讀者帶來啟發和實用價值。閱讀完本書,無論您的專業領域在哪,相信您都將深切體會到人工智慧的迷人之處。 本書特色 全面探索:從 AI 黃金入門到 ChatGPT 的深入應用 互動學習:涵蓋 AI 繪圖、AI 錄音和 AI 影片製作指南 ChatGPT 焦點:探討 ChatGPT 的升級、優化、和多樣應用 精彩內容 ◆ 人工智慧的應用、機器人與工業4.0、人工智慧發展史、人工智慧的種類 ◆ 雲端運算服務模式、雲端運算佈署模式、Google 的 AI 雲端服務、邊緣運算與 AI ◆ 資料科學與大數據、大數據相關技術、從大數據到人工智慧 ◆ 機器學習的種類、機器學習的步驟、機器學習利器-TensorFlow ◆ 電腦視覺:圖像辨識、人臉辨識、智慧美妝、智慧醫療 ◆ 智慧零售、智慧欺詐檢測、智慧理財機器人、P2P 網路借貸 ◆ 類神經網路架構、手寫數字辨識系統、卷積神經網路(CNN) ◆ 遞迴神經網路(RNN)、語音辨識、自然語言、影像辨識 ◆ ChatGPT、ChatGPT Plus、Bing Chat 使用教學 ◆ AI 提示詞(Prompt)必備的技能與策略 ◆ ChatGPT 升級與優化的外掛擴充功能 ◆ AI 音質革命:追求完美的錄音體驗 ◆ 高CP值的生成式 AI 繪圖藝術 ◆ 快速與多樣:AI 影片的製作魔法 ◆ 資訊科技中的 ChatGPT:多面向應用實例
定價:600 元, 優惠價:9 540
庫存:3
NumPy 高速運算徹底解說:六行寫一隻程式?你真懂深度學習?手工算給你看!
滿額折
作者:吉田 拓真; 尾原 颯-作; 施威銘研究室-監修  出版社:旗標出版社  出版日:2020/01/17 裝訂:平裝
硬派學習 AI 才能紮穩根基!許多 Python 開發人員初接觸機器學習、深度學習, 往往一開始就使用當紅的 Tensorflow、Keras 等 AI 框架, 只用了短短六行就寫出一隻神經網路程式, 接著就針對參數開始東調西調、訓練模型, 為了提高神經網路模型的準確率 (Accuracy) 96.6% → 97.4% → 98.9%...而奮戰著。只需六行?調調參數?看起來 AI 好像也不難學的
定價:750 元, 優惠價:95 713
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腦大圖鑑
滿額折
作者:日本Newton Press  出版社:人人  出版日:2024/01/05 裝訂:平裝
工作或學習後享受美食感到比平時更美味?! 實際上,這是由「大腦」所製造的效果! 本書探討了與腦有關的各種主題,不僅涵蓋了大腦的構造和基本功能,還包括像: ☆記憶的運作 ☆睡眠(大腦的休息) ☆腦部疾病 ☆天才和普通人的區別 ☆意志決定的方法和習慣 …等更多腦相關的話題 人腦中有多達數億個神經細胞,無時無刻都在處理各種訊息,讓我們得以理解語言、辨認眼前的畫面,聞到食物的香氣,也與記憶跟思考等諸多領域有關。本書以腦為主題,帶各位讀者認識腦的基本構造、運作機制、未解之謎與有趣的腦科學話題,原來腦如此不可思議!●腦與記憶、思考 從小到大這麼多的記憶,到底都存放在哪裡呢?記憶的本體便是腦內神經網路的傳遞連結。其實記憶容易模糊出錯,但有種驚人的「學者症候群」,竟有卓越的記憶力,能背誦歷史事件、日期或電車時刻表!●腦的運作、疾病 常聽到「男性不擅長傾聽」、「女性不擅長看地圖」這種說法,男女的腦真的有差異嗎?而我們會感到「甜點裝在另外一個胃」,正因為食慾由腦所控制。若腦生病了,就會帶來重大影響,在此解說腦中風、阿茲海默症、憂鬱症的成因與治療。●腦與心的關係 日常有些無意識的行為,也與腦有關。例如當從電視廣告重複看到喝下飲料後感到滿足開心的表情,會讓實際看到該商品時,喚起想喝那款飲料的想法。研究也指出,人在做決定判斷時會傾向避免損失,這是因為腦部某部位會特別活躍的緣故。系列特色 1. 日本牛頓出版社獨家授權。 2. 主題明確,解釋清晰。 3. 以關鍵字整合知識,含括範圍廣,拓展學習視野。
定價:630 元, 優惠價:9 567
庫存:1
精通機器學習:使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow
滿額折
作者:Aurelien Geron  出版社:美商歐萊禮  出版日:2024/01/04 裝訂:平裝
建立智慧型系統的概念、工具與技術「這是一本出色的機器學習資源,包含淺顯易懂的解說,以及豐富的實用技巧。」—François CholletKeras作者,《Deep Learning with Python》作者「本書是運用神經網路來解決問題的絕佳入門資源,涵蓋理論及實踐。推薦給想學習實用機器學習技術的人。」—Pete WardenTensorFlow行動主管深度學習在經歷了一系列的突破之後,已經推動了整個機器學習領域的發展。如今,即使是對於這項技術非常陌生的程式設計師,也能夠使用簡單、高效率的工具,寫出能從資料中學習的程式。這本暢銷書使用具體的例子、最少的理論,以及具備生產水準的Python框架(Scikit-Learn、Keras和TensorFlow)來協助你直接瞭解智慧系統的建構概念與工具。在這本第三版中,作者Aurélien Géron將探索一系列的技術,從簡單的線性回歸開始,逐步發展到深度神經網路。本書包含許多範例程式和習題來幫助活用所學,只要具備一些程式設計經驗即可入門。‧使用Scikit-Learn自始至終完成機器學習專案‧探索多種模型,包括支援向量機、決策樹、隨機森林,和集成方法‧運用無監督學習技術,例如降維、聚類法和異常檢測‧深入探討神經網路架構,包括摺積神經網路、遞迴網路、生成對抗網路、自動編碼器、擴散模型、轉換器‧使用TensorFlow和Keras建構和訓練神經網路,以進行計算機視覺、自然語言處理、生成模型和深度強化學習
定價:1200 元, 優惠價:9 1080
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TensorFlow模型解析與範例大全
滿額折
作者:陳鴻敏  出版社:博碩文化  出版日:2024/01/01 裝訂:平裝
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。
定價:760 元, 優惠價:9 684
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第二大腦:創建專屬數據資料庫,提升個人發展,傳承數位遺產
滿額折
作者:涂子沛  出版社:三采文化  出版日:2023/08/03 裝訂:平裝
突破大腦侷限, 幫助我們記憶、管理、規劃、創造,實現知識與精神的不朽及傳承。 總是忘東忘西,記憶模糊? 永遠資訊過載,無法管理? 阿里巴巴前副總裁、大數據先鋒思想家涂子沛, 提出了一個清晰的解決方案――「第二大腦」,幫助我們的大腦減壓── 什麼是「第二大腦」呢? 第二大腦是我們大腦的數位副本,透過記錄、備份大腦思考經歷過的所有事情形成的。 像是一個外部數位記憶體,可以記錄、保存、組織、檢索大腦中任何有意義的想法、看到的任何有價值的資訊、正在實施的所有計劃和項目、獲得的所有啟發和收穫等等。還可以不斷整合和分析我們的記錄,發現和創建有價值的連結,幫助我們「記憶」和「思考」1+1>2。 如何打造第二大腦? 本書以一款免費、新興的筆記軟體工具「logseq」為範例。 它與傳統筆記軟體不同,無須架構、直覺操作,任何時間隨想隨記。同時具備三大特色: ‧承襲卡片盒筆記術的精神:利用「索引編號」將相關資訊串聯起來成一個知識體系。 ‧仿大腦的神經網路:透過「標籤」和「雙向連結」功能,思考每筆資訊的來源和去處。 ‧多元強大的筆記管理系統:知識紀錄、待辦項目、個人日記、備忘訊息,一網打盡。 透過這個「第二大腦」可以幫助我們縮短思考時間,做出聰明決策! 透過「第二大腦」,可以幫助我們: ‧清晰管理:實現大量資訊的紀錄和整理,為生物大腦減壓,讓人生更輕鬆、更高效。 ‧量化分析:透過對資訊的比對,可以追溯過去、管理現在和規劃未來。 ‧聰明決策:借助數位記憶庫縮短思考時間,普通人也可以作聰明決策、發現新創意。 ‧家族傳承:借助第二大腦,打造個人遺產,實現知識和精神的不朽和百年傳承。 我們會度過怎樣的一生, 取決於我們一生能獲得什麼樣的訊息以及如何使用它們。
定價:480 元, 優惠價:9 432
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從AI到生成式AI:40個零程式的實作體驗,培養新世代人工智慧素養
滿額折
作者:羅光志  出版社:旗標出版社  出版日:2023/08/18 裝訂:平裝
內容介紹: 在 ChatGPT 和 AIGC 應用發光發熱之際,你是不是驚覺:怎麼 AI 已經離我這麼近了!其實 AI 一直都在,只是默默在背後運作,然而多數人還不認識 AI,因而有許多神話或恐懼的想法。-▌如果你是上班族:看到媒體、新聞反覆報導,又說 AI 多厲害,又說 AI 會造成失業,到底 AI 是甚麼?對你的工作有甚麼幫助或影響?有危機意識的你該如何擺脫宿命?▌如果你是新鮮人或轉職者:懂不懂 AI,直接影響未來求職的競爭力。當企業對 AI 求才若渴,你的履歷會需要多點 AI 來加分!不過之前學校教的不多,網路資源又讓人似懂非懂,想要獲得企業青睞,該從何下手?▌如果你是家長:這一代年輕人就是 AI 原生族群,AI 勢必伴隨著他們成長,而 AI 所帶來的影響也是避無可避,想要消弭可能的科技代溝,該怎麼預防?-AI 時代已然揭開序幕,要在這個時代生存,你需要對 AI 有基本素養,首要認識 AI、知道 AI 的能耐與限制,然後懂得運用 AI 來提高效率,彌補自身不足,才不會被改革的浪潮所淹沒。有感於一般大眾對於 AI 的認識有限,就算詳讀許多相關資料,單憑書籍、網路文章的隻字片語,難以對 AI 有深刻體悟。作者將人工智慧看似艱澀難懂的知識,經由淺顯易懂的觀念講解,搭配 40 個零基礎也能玩的實作,化為大家都「看得懂、說得出、做得到」的 AI 素養。沒有程式、沒有數學的學習門檻,帶領你無痛體驗生成式 AI、機器學習、深度學習、自然語言處理、電腦視覺辨識...等各種 AI 技術,不懂程式的你,也可以親手訓練 AI、掌握 AI,讓 AI 成為你的神助手! 本書特色: ▌專家學者誠摯推薦 ▌王年燦|致理科技大學 創新設計學院 教授兼院長林仁智|國立臺北教育大學 數位科技設計系教授兼系主任林筱玫|台灣人工智慧協會 執行長區國良|國立清華大學 學習科學與科技研究所 教授張一偉|凡甲科技總經理張維元|「資料科學家的工作日常」版主(以上依照姓名筆劃順序排列)\ 一看就懂的 AI 最強入門書 /貼近科技脈動,跟上 AI 技術發展腳步,吸收新知不落伍!● 生成式 AI (Generative AI)● 機器學習 (Machine Learning)● 深度學習 (Deep Learning)● 卷積神經網路 (CNN)● 循環神經網路 (RNN)
定價:560 元, 優惠價:95 532
庫存:3
100張圖搞懂AI人工智慧產業鏈:讓你全面了解AI的技術及運用,無論投資、職場都能領先群倫!
79折
作者:江達威  出版社:財經傳訊  出版日:2023/11/01 裝訂:平裝
人工智慧(AI)將改變人類與所有產業的生態。如果你對人工智慧,沒有全面的了解,那就跟不上時代了。很多影響人類的科技發展,都無法做出正確的判斷。一個知名的投資專家說,比起5G,人人手上有,處處可見基地台,AI只有少數大公司用得上,到底有無潛力?有!但是不要想得太美了。他說的對不對?很難判斷嗎?讀完本書,你就會找到正確的解答。其實AI有三種,一種是雲端,就是連到那幾家大公司的機房,用他們大的嚇死人的算力。一種是在本地運算,如汽車的自動駕駛。第三種則是運用在最前端的偵測裝置,以求最快的反應時間。所以你說AI只有幾家大公司用得上,好像也沒有那麼對。所以你要把它想得美一點,它是平地一聲雷,輝達、台積電的股價都應該後面加一千個零,是嗎?但是你知道有資訊科技以來,人類至少經過三次AI的浪潮。很多公司運用AI運用得嚇嚇叫,如文藝復興基金,用機器學習投資,20年來平均的年化報酬率遠勝巴菲特。所以你說AI前程遠大!很OK,但它說他橫空出世?倒也未必,它只是一個連續的改善過程!當然有關AI最誇張的是想像是《魔鬼終結者》,一個是幹掉想毁滅人類的傢伙,而且他可以和人腦一樣的運作。不過有的人是殺人魔,有的人是慈善家。不知可以和人腦一樣運作的AI是慈善家或是殺人魔?AI的形式有很多種,從撰寫大量複雜的函式來實現人工智慧的專家系統,到以大量資料反求智慧判定函式的演算法,如支援向量機(Support Vector Machine, SVM)、決策樹(Decision Tree)等,此領域統稱為機器學習(Machine Learning, ML),而運用神經網路技術,將網路的節點深度擴展延伸,以獲得更好的智慧判定效果,則稱為深度學習(Deep Learning, DL)。你越了解AI的技術背景,就越能掌握它未來對人類的影響。如果你想投資AI相關產業,就更是需要深入了解了。任何資訊科技的運用都有兩個層面,軟體以及執行軟體的硬體。本書除了說明AI運用的基本原理之外,也將詳細說明有關AI的軟體及硬體產業鏈。對一個投資人而言,完整的了解一個產業的上下游關係,是十分必要的。總不能輝達業績創新高,而你完全沒有概念台積電會好還是不好吧?本書以圖文對照的方式,讓你對AI有清楚的認識。不論投資、或生活,可以在新科技浪潮中,穩定前行。本書特色◎100個單元,幫你
知遠全書系
定價:450 元, 優惠價:79 355
庫存:2
圖解NLP :活用NLP 技法讓自己變得更好!扭轉大腦慣性思考,突破自我框架,打造全新的自己
滿額折
作者:梅本和比己  出版社:漫遊者文化  出版日:2023/03/20 裝訂:平裝
日本圖解書第一品牌西東社,暢銷圖解心理學系列授權中文版 NLP是翻轉人生的行為科學 向討厭的自己說再見,克服心理創傷,解決知易行難的毛病。 激發潛能 × 完美溝通 × 提升職場技能 × 擺脫煩惱與壓力 日本NLP指導名師梅本和知己,彙整NLP技法與實踐法則,教你做到身心合一,提升工作技能,處理好人際關係,養成解決問題的能力。 【本書特別收錄】 38則NLP技法step by step 自學也能上手 簡明‧易懂‧超有趣 3分鐘讀懂一個概念×136則解決人生難題的NLP策略 從心理學觀點,教你面對人生的各項疑難雜症: 「輪到自己上台就會緊張發抖……」 「面對陌生人總是尷尬到不知道聊什麼?」 「遇到合不來的上司,該怎麼相處?」 「重要會議當前,卻提不起勁做準備。」 「討厭的回憶揮之不去,該怎麼辦?」 什麼是NLP? (1)直譯為「神經語言程式學」,整合心理治療大師和頂尖溝通專家的方法,是人人都可應用的系統。 (2)NLP是利用N(神經網路)和L(語言),巧妙改善自己的行為和心理狀態(程式),以達成理想目標。 學習NLP有什麼好處? (1)NLP有大量的技法,可以用來消除不安、恐懼、憂慮、糾葛、煩惱、抗拒感、混亂、緊張等問題。 (2)NLP被評為「腦部的使用說明書」,其技法會影響腦神經系統,改善個人的狀態或症狀。 NLP讓溝通變順利的祕訣是什麼? (1)跟不熟的人溝通,可以配合對方的步調和模仿對方的動作,營造共通點就會產生親近感。 (2)人類對談話內容的印象只有7%,說話方式有38%,肢體語言則有55%,所以重點在表情和肢體動作。 遭遇瓶頸或情緒失控時,NLP如何教你轉換心境? (1)先打破狀態,如:轉動一下手臂、輕晃身體、深呼吸,讓自己的狀態重置,會有不一樣的心境和感情。 (2)轉換成後設狀態,先對自己提出適當的問題,然後做出回答,就可以恢復冷靜,不再情緒化。 NLP如何消除不堪回首的往事、改變討厭的回憶? (1)真正感到痛苦的不是回憶本身,而是對往事的不好印象,只要改變此印象,就有解除煩惱的效果。 (2)聽到喜歡的樂曲就會開心,這種誘導出特定情緒的事物稱為心錨,可以用好的心錨來化解不好的心錨。 容易沒自信、害怕失敗,該怎麼辦? (1)盡量對自己使用積極正面的詞語,講久了有改變意識的效果,大幅提升成功的可能性。 (2)卓越圈技法:想像自己處於充滿資源(技術、知識、人際關係
定價:450 元, 優惠價:9 405
庫存:1
Generative AI:Diffusion Model擴散模型現場實作精解
滿額折
作者:楊靈; 張至隆; 張文濤; 崔斌-編著  出版社:深智數位  出版日:2024/03/20 裝訂:平裝
☆最流行的AIGC技術介紹 ☆Diffusion Model的基礎 ☆擴散模型的高效採樣 ☆擴散模型的似然最大化 ☆將擴散模型應用於具有特殊結構的資料 ☆擴散模型與其他生成模型的連結 ☆擴散模型的應用 ☆GPT及大型語言模型 人工智慧創造內容的浪潮已來臨,其中包括兩項關鍵技術:大模型技術(如ChatGPT)和擴散模型技術(如Midjourney等AI繪畫)。這些技術背後的深度生成模型可以根據現有資料和程式生成新資料。在現實世界中,資料通常維度高、分佈複雜,尤其是圖像資料,它們在二維空間中的像素點之間存在著複雜的互動關係。這對傳統模型擬合資料分佈提出了挑戰。人們希望AI生成的內容既真實又新穎,不僅是複製既有內容。擴散模型能夠捕捉複雜的資料分佈,產生真實且創新的內容,並實現高效的個性化生產,因此受到廣泛關注。本書為少數從理論及實作上都兼顧的教材,對當今AI狂潮席捲的新時代來說,不想被AI取代的你,這本書是最好的起點。 本書介紹了許多當今重要擴散模型的技術,第1章介紹AIGC與相關技術,第2章從三個角度介紹擴散模型的基本理論、演算法,此外介紹了擴散模型的神經網路架構和程式實踐。第3章、第4章、第5章分別從擴散模型的高效採樣、擴散模型的似然最大化、將擴散模型應用於具有特殊結構的資料三個方面系統介紹擴散模型的特點,以及後續的改進工作。第6章討論了擴散模型與其他生成模型的連結,包括變分自編碼器、生成對抗網路、歸一化流、自回歸模型和基於能量的模型。第7章介紹了擴散模型的應用。第8章討論了擴散模型的未來——GPT及和大型語言模型。
定價:720 元, 優惠價:9 648
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最新計算機概論(第十一版)
79折
作者:陳惠貞  出版社:碁峰資訊  出版日:2024/05/08 裝訂:平裝
《最新計算機概論 (第11版)》Foundations of Computer Science理論與實務忠實呈現 ● 導入AI概念全新改版★提供用書教師相關的教學資源★訪察國內多所大學院校之資電科系、理工科系教師意見,針對資訊科學教育編寫而成的書籍,內容兼顧深度與廣度,涵蓋資訊科學的核心知識與實務應用,並依據教學時數設計章節,讓學習過程順暢有序,同時將國家考試與研究所入學考試題型融合至內文、隨堂練習與學習評量,為學生將來升學與就業提早做準備。資訊科技的不斷創新,人工智慧的大放異彩,ChatGPT的橫空出世,以及雲端運算、大數據、區塊鏈、元宇宙、5G與物聯網的應用呈現爆炸性的成長,這股趨勢不僅改變了人們的生活習慣,也改變了人們的學習型態與工作模式。本書除了包含扎實的學理基礎,更將最新資訊融入相關章節,例如:■ 人工智慧、機器學習、監督式學習、非監督式學習、強化學習、深度學習、神經網路、前饋神經網路、卷積神經網路、循環神經網路、AI PC、邊緣運算、機器人、仿生機器人■ 生成式AI、生成對抗網路、擴散模型、Transformer模型、生成式AI工具、ChatGPT、Copilot、Midjourney、深偽 (deepfake)、生成式AI的限制與挑戰■ 量子電腦■ 虛擬實境 (VR)、擴增實境 (AR)、混合實境 (MR)、延展實境 (XR)、元宇宙■ 物聯網 (IoT)、智慧物聯網 (AIoT)、工業物聯網 (IIoT)、智慧城市、智慧交通、智慧家庭、智慧農業、無人商店■ 區塊鏈、加密貨幣、智慧合約、去中心化金融、去中心化醫療■ 資訊安全、軟體工程素養與軟體所有權、智慧財產權、著作權法、專利法、營業秘密法、AI創作是否受著作權法保護本書特色:*豐富圖表:透過豐富圖表,提升學生的理解程度與學習興趣。*資訊部落:透過資訊部落,針對專業的技術或議題做進一步的討論。*隨堂練習:透過隨堂練習,讓學生即刻驗證在課堂上學習的知識。*本章回顧:每章結尾提供簡短摘要,幫助學生快速回顧內容。*學習評量:每章結尾提供學習評量,檢測學習成效或做為課後作業。*教學資源:提供用書教師豐富教學資源,包含教學投影片、隨堂練習與學習評量解答。
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NLG的王者GPT圖解:LLM的原來是這樣建構出來的
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作者:黃佳  出版社:深智數位  出版日:2024/06/01 裝訂:平裝
★NLP始祖N-Gram,Bag-of-Words詳細說明介紹實作☆進入神經網路時代的Word2Vec、NPLM、RNN詳解及實作★序列至序列的神器Seq2Seq詳解及實作☆抓住字與字之間的關鍵Attention Mechanism詳解及實作★成為大神的Transformer詳解及實作☆第一個通用語言模型BERT詳解及實作★生成式語言模型GPT詳解及實作☆ChatGPT應用詳解及實作★最新一代GPT-4詳解及實作全書從最基本的N-Gram 和簡單文字表示Bag-of-Words開始說明NLP的應用,接著進入NLP領域中最重要的隱空間表示法Word2Vec,正式進入了多維向量Embedding表示語義的年代。之後接連介紹了神經網路表示法RNN,以及將encoder及decoder連接的Seq2seq。本書最大的特色就是花了很大的篇幅介紹了注意力機制,詳解了大家最想不通的QKV查詢。在了解了注意力機制之後,就進入最重要的成神Transformer階段,並且帶有說明及完整的實作。最重要的Transformer解決之後,接下來就是強大應用的展現,包括了NLU的BERT說明及實作,以及現今AI基本GPT(屬於NLG)的自迴歸模型。本書也實作了自己使用維基文字生成的GPT模型,讓讀者一探AI一路走來的技術堆疊。最後一章更把目前當紅的ChatGPT所使用的RHLF技術完整走一遍,也使用了OpenAI的API來完成實作。
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AI時代,設計力的剩餘價值:對象X流程X應用X能力塑造,人工智慧浪潮下的設計師生存攻略
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作者:薛志榮  出版社:崧燁文化  出版日:2022/10/03 裝訂:平裝
AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候,但是AI永遠乖巧聽話; 你說AI不懂創意,只能做死板的工作? 隨著科技發展,AI人性化程度也愈來愈高, 再不懂得提升自己,最後只能被人工智慧所淘汰! 跨界設計師甘苦談,讓前輩把經驗向你娓娓道來! 【人工智慧在紅什麼?】 .AI的誕生 1956年8月,在達特茅斯學院舉行的一次會議上,來自不同領域(數學、心理學、工程學、經濟學和政治學)的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧,「人工智慧」正式被確立為研究學科。 .人機互動的發展歷程 60年前,人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是勢如水火的兩大陣營? 明斯基:「我們要讓機器變得智慧,我們要讓它們擁有意識。」 恩格爾巴特:「你要為機器做這些事?那你又打算為人類做些什麼呢?」 .機器學習和深度學習 機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科,它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為,以便獲取新的知識或技能,細分為:監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支, AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍,並促進了AI其他領域(如自然語言和機器視覺)的發展。 【人工智慧如何影響設計?】 .從圖片到影像,Adobe Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題,並將重複工作變得自動化。 .看動畫總覺得某些場景崩壞?自動描線的技術能夠自動辨識圖像,並確定圖像的具體輪廓,進而完成描線的工作,大大減輕畫師的負擔。 .圖文內容的排版涉及大量的專業知識,包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等, Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中,解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 【AI衝擊!設計師該何去何從?】 既然AI如此方便,設計師的存在似乎就可有可無了? .最容易被取代的三大設計,看看自己符合了哪些! .深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考……六種方法助你永保飯碗! 【比人還通人性!談AI的實踐】 .AI設計八大原則:個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 .產品設計三要素:透過增強記憶、訓練思考和預測行動,將人工智慧最佳化。 .從圖形使用者介面(GUI)到語
定價:399 元, 優惠價:79 315
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最好懂的機器學習書:使用Python了解原理、演算法及實戰案例
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作者:劉艷; 韓龍哲; 李沫沫-編著  出版社:深智數位  出版日:2023/03/20 裝訂:平裝
☆ ★PythonX人工智慧X深度學習★☆ ✔將機器學習進行分門別類的介紹✔提供大量範例解析演算法✔每章節都附有習題,讓讀者可以自行操作※ 本書附程式碼,可至深智官網下載:https://deepmind.com.tw/機器學習是人工智慧的核心基礎,是電腦研究領域的重要分支。機器學習正展現其巨大的潛力,在許多領域扮演著日益重要的角色。當電腦程式具有學習能力後,就能夠在不斷的資料中越來越好:例如醫療診斷程式,透過學習後便能夠不斷提高自身的診斷能力。Python近年來發展迅速,被廣泛用於科學計算,資料探勘和機器學習。Python語言配備了很多高品質的機器學習和資料分析函數庫,為機器學習提供了重要工具。本書讓你無痛進入機器學習乃至深度學習的領域,建立出真正的商業應用。當今業界十分需要人工智慧工程師,只要花一點點時間,把這最流行的機器學習上手,在往後的各行各業中,都能是你揮灑的空間。本書內容劃分為、機器學習演算法基礎理論及介紹基本的機器學習演算法之理論及應用3部分。介紹Python資料處理功能,如:Python開發環境、基本資料結構和資料處理等。講解機器學習的理論框架和Python機器學習常用的協力廠商函數庫。甚至提供神經網路以及深度學習的理論及專案實例。讀完本書,您能強化以下實作技能與觀念:✔何為人工智慧、常用領域、開發環境✔熟悉pandas、numpy✔學會製作中文相關應用、詞雲、結巴中文分詞✔學會使用Matplotlib,OpenCV,SKLearn✔使用Python實作KNN、K-Means。✔使用Python實作SVM、感知機、核心函數✔Python實作推薦系統、商品推薦、內容推薦、協作過濾及圖結構✔了解機器學習模型、線性非維性、監督及非監督、強化學習✔了解線性回歸(一元、多元)、邏輯回歸✔了解多層神經網路、深度學習☛適合讀者✔人工智慧/深度學習/機器學習入門讀者✔大專院校、專業教育訓練機構師生✔其他對智慧化、自動化感興趣的開發者
定價:780 元, 優惠價:9 702
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人工智慧入門:演算分析×設計習題×章節回顧,不只當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」!未來不遠,跟不上時代腳步,未來一定不會有你!
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作者:姚期智  出版社:崧燁文化  出版日:2023/11/01 裝訂:平裝
新世紀的技術大變革,「人工智慧」背後的核心技術與原理為何? 「圖靈測試」早在70年前就預言了機器的智慧將會顛覆世界? 程式設計基礎×搜尋算法定義×過度低度擬和×隨機森林算法…… 不只當「被AI引導的人」,更要成為「掌控AI的人」 ──想要掌握AI,先從理論課開始學起! 【搜尋策略】 第一章首先介紹單智慧型搜尋問題的定義,然後詳細介紹盲目搜尋和啟發式搜尋兩種主要的方法;隨後,將介紹多智慧型對抗搜尋。為方便讀者理解,更穿插介紹了一些必要的數據結構知識及例子。 【機器學習】 機器學習是人工智慧領域的一個重要組成部分,其基本想法是利用數據進行學習,而不是人工定義一些概念或結構。第二章將學習機器學習的核心框架,即監督式學習(supervised learning)。監督式學習的應用非常廣泛,目前也有很好的解決方案。從監督式學習出發,本書會介紹各種不同類別的數據集,包括訓練集、測試集等。正確地區分不同類別的數據集,是理解監督式學習的關鍵。 【線性迴歸】 第三章會學到監督式學習中最基礎的線性模型。在經濟學與其他社會科學領域,線性模型仍然是最為常用的模型。線性模型可以用來分析資本存量、人均受教育程度等與經濟增長的關係,或根據市場訊息預測價格變動。本章將基於線性模型的概念,介紹梯度下降法,它不僅可用於線性模型,也適用於絕大部分機器學習算法,是機器學習領域最為常用的優化算法。 【神經網路】 第五章將先從深度線性網路談起,理解為什麼簡單疊加多層線性網路對於函數表達能力毫無提升,因此需要在網路中加入非線性的元素,以得到更強的表達能力,激勵函數就是神經網路中的非線性元素。神經網路的優化算法仍然是梯度下降法,相比線性模型,神經網路的導數計算更為複雜。 【本書特色】: 人工智慧被廣泛應用在日常生活中,包括無人駕駛、臉部辨識、語音助理等,這場技術變革為人類的生活帶來巨大影響,且仍舊在不斷地推陳出新。本書以簡單易懂的實例介紹人工智慧的核心原理,並以數學語言具體分析描述,加深讀者對基礎理論的理解,更結合練習題以便讀者深入學習,希望能從科學角度來見證人工智慧的變革與未來。
定價:450 元, 優惠價:79 356
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新一代 Keras 3.x 重磅回歸:跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型
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作者:陳會安  出版社:旗標出版社  出版日:2024/04/22 裝訂:平裝
內容介紹: ✧✦第一本 Keras 3 深度學習入門書✦✧✧✦一本搞定影像辨識與自然語言處理✦✧✧✦先圖解、再實作、而後實務應用✦✧本書以淺顯易懂的方式與大量圖例介紹深度學習的理論基礎,並使用 Keras 3 來建構 MLP、CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer 模型,實作多種熱門分類、迴歸問題,最後再介紹資料預處理、超參數調整、預訓練模型的遷移學習等,讓讀者能夠應對未來的實務應用。深度學習是一種實現機器學習的技術,能夠使用模仿人類大腦功能的「類神經網路」,訓練模型從大量資料中學習,進而處理如視覺、聽覺等感知問題。而 Keras 3 是 Keras 的重磅回歸,這是架構在 TensorFlow 和 PyTorch 等後台框架上的高階前端函式庫,可以讓使用者輕鬆取得不同後台框架的優點,來打造出最佳的神經網路模型。書中內容包含:普遍應用於影像辨識的 CNN、善於處理序列資料的 LSTM,還有近幾年爆紅、多被應用於自然語言、語音或音樂資料的 Transformer 模型,以及基於 Transformer 的 BERT 和 GPT 等大型語言模型的應用,還有結合文字與圖像的 StableDiffusion 文字生圖等豐富內容。除了講述深度學習理論基礎之外,還提供大量實作範例:☛ MLP 多層感知器 - 疾病預測、房價預測的迴歸問題☛ CNN 卷積神經網路 - 手寫辨識、彩色圖片辨識☛ RNN 循環神經網路、GRU 閘門循環單元神經網路 - 影評的情緒分析☛ LSTM 長短期記憶神經網路 - 股價預測、新聞主題分類☛ Transformer 模型 - 文字的情感分析、語言翻譯以及預訓練模型與遷移學習:☛ CV 電腦視覺 - ResNet50 圖片分類、YOLO 物體偵測、StableDiffusion 文字生圖☛ NLP 自然語言處理 - BERT 情感分析、GPT-2 唐詩生成還有 AE 自編碼器、Functional API 客製化神經網路、AutoML 自動調校模型超參數等多種主題等著你來學習!本書特色: ✓ 跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境✓ 人工智慧、機器學習、深度學習的理論基礎✓ 從最根本的感知器、到當紅的 Transformer 模型✓ 逐步建構並調校自己的神經網路模型✓ 影像、文字資料的預處理與模型
定價:750 元, 優惠價:95 713
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商用級AIGC繪畫創作與技巧(Midjourney+Stable Diffusion):AI繪畫的基本概念、發展歷史、使用方法……步入AI繪畫的世界,學習AI繪畫的技能,並感受AI繪畫的魅力!
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作者:菅小冬  出版社:崧燁文化  出版日:2024/05/02 裝訂:平裝
AI繪畫是藝術創作領域一項前所未有的變革, 它的出現,可能會徹底改變藝術家們沿襲了數千年的創作方法。 AI繪畫技術的影響是深遠的, 我們仍處在這次技術浪潮的初期, 但已經可以預見在不遠的將來, 插畫、設計等領域將因之迎來鉅變。 ▍什麼是AI繪畫? AI繪畫(Artificial Intelligence Painting)指的是應用人工智慧技術生成繪畫作品。這項技術的產生源於電腦科學、神經網路和機器學習等領域的發展。最早的電腦生成技術可以追溯到1950年代,近年來的發展則主要歸功於深度學習技術的進步以及硬體效能的提升。 ▍Midjourney是什麼? Midjourney是一個由同名研究實驗室開發的人工智慧程式,自2022年7月12日起開始公開測試。 透過運用最新的AI技術,Midjourney能根據使用者輸入的自然語言描述自動生成圖片,這意味著使用者無須具備任何藝術天賦或繪畫技巧,只需簡單地輸入一段文字描述,它便能創作出令人驚嘆的影像。 ▍Midjourney怎麼用? Midjourney完全執行在雲端,沒有專用客戶端,使用者需要透過Discord平台與Midjourney機器人進行互動。因此,執行Midjourney對裝置硬體沒有很高的要求,無論是電腦還是手機,只要可以訪問Discord就能使用Midjourney。 ▍Stable Diffusion是什麼? Stable Diffusion由StabilityAI公司開發,無疑是最知名也最有影響力的技術之一。得益於其卓越的圖片生成效果、完全開源的特點以及相對較低的配置需求(可在消費級GPU上執行),在推出後不久它就流行開來,大量開發者以及公司加入它的社群參與共建,同時,還有很多公司基於Stable Diffusion推出了自己的AI繪畫應用。 ▍Stable Diffusion怎麼用? Stable Diffusion本身並不支持圖形介面,需要透過使用命令列的方式呼叫,這對普通使用者而言操作體驗很不友好。因此,一些開發者為它開發了各種圖形介面,其中最流行的當數Stable Diffusion Web UI,它是一個基於瀏覽器的操作介面,同時也是一個免費開源專案,任何人都可以安裝和使用。 ★本書特色:本書介紹AI繪畫的基礎知識以及Midjourney和Stable Diffusion兩大流行AI繪畫工具的用法。
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新範式來臨:用PyTorch了解LLM開發微調ChatGLM全過程
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作者:王曉華  出版社:深智數位  出版日:2024/04/19 裝訂:平裝
★從0開始打造自己的LLM★動手實作中英文都通的ChatGLM★PyTorch 2完整實作NLP★各種神經網路實作:CNN、RNN、GRU、Transformer、BERT、GPT★預訓練模型、編碼器、解碼器、Seq2Seq2★獎勵模型的RLHF、PPO、Rewarded Model★LLM在專業領域的應用:金融、醫療★使用PEFT、LORA等Huggingface函式庫進行LLM的Finetune大型語言模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠,也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向。全書使用PyTorch 2.0作為學習大型語言模型的基本框架,以中英文通曉的ChatGLM為範例,詳細講解大型語言模型的基本理論、演算法、程式實現、應用實戰以及微調技術,完整演示大型語言模型開發技術。全書共18章,內容包括人工智慧與大型語言模型、PyTorch 2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch 2.0、深度學習基礎演算法詳解、以PyTorch卷積層為基礎的的MNIST分類實戰、PyTorch資料處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、PyTorch循環神經網路的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大型語言模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調。
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