Deep Learning with Python

若要打造可推理及提取外部資料、理解前後脈絡、可投入正式環境的 AI 應用程式，你就必須熟悉熱門的開發框架與平台 LangChain。它可以用來建立、執行與管理有自主行動能力的 app。目前已有許多頂尖公司採用 LangChain，包括 Zapier、Replit、Databricks 等。對於已經學會 Python 或 JavaScript，且想要掌握 AI 能力的新手開發者而言，本書是必備的學習資源。 作者 Mayo Oshin 與 Nuno Campos 透過實用的見解與深入的教學，帶領你逐步掌握 LangChain 的運用。從基礎概念開始，一步步帶你建立一個可正式上線，並且能夠使用個人資料的 AI agent。 • 運用 retrieval-augmented generation（RAG）技術，結合外部的即時資料來提升 LLM 的準確性。 • 開發並部署能夠與使用者聰明地互動，並且記得前後脈絡的 AI 應用程式。 • 透過 LangGraph 來使用強大的 agent 架構。 • 整合並管理第三方 API 與工具，以擴充 AI 應用程式的功能。 • 監控、測試與評估 AI 應用程式，以提升效能。 • 瞭解 LLM app 開發的基礎知識，並學習如何在 LangChain 上加以活用。 ------------------------------------------------------------- 「本書包含條理分明的講解和可落實的技巧，是掌握 LangChain 的強大功能，並用它來製作可上線的生成式 AI 與 agent 的首選資源。對於想充分利用此平台之潛力的開發者來說，是必讀之作。」 ── Tom Taulli，IT 顧問暨《AI輔助程式開發》作者 「這本完整的指南涵蓋文件提取與檢索，以及在正式環境中部署與監控 AI agent 的完整知識。透過引人入勝的範例、直覺的圖解與實際的程式碼，讓 LangChain 變得既有趣又好玩！」 ── Rajat K. Goel，IBM 資深軟體工程師 「這是一本完整的 LLM 指南，不只介紹基礎知識，也探討生產階段，充滿技術見解、實用策略，以及強大的 AI 模式。」 ── Gourav Singh Bais，Allianz Services 資深資料科學家暨技術內容撰寫人

這本書引導讀者從廣闊的人工智慧來到深度學習的核心概念，深化對機器學習的理解，並揭示電腦視覺如何利用機器學習來模仿和擴展人類的視覺能力。深度學習顯著提升了電腦視覺技術的效能，而成功的電腦視覺案例又進一步推進深度學習領域的發展，形成一個良性循環。　書中不僅提供扎實的理論基礎，更搭配豐富實用的範例，這些範例都是用強大且被廣泛運用的 Python 程式語言編寫。透過這些範例，讀者能更直觀地掌握書中所述的概念，並將理論付諸實踐。　本書特別為對影像處理與電腦視覺懷抱熱情的讀者而設計，無論是大學部或研究所的學生，或是渴望自學精進的其他族群，都能從中獲益良多。

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