Python deep learning cookbook

本暢銷系列作品的第4本書，這次的主題是強化學習。書中延續此系列的一貫風格，顯示實際的程式碼，讓讀者邊執行邊學習，不依賴外部程式庫，從零開始建置、學習支撐強化學習的基本技術與概念。 從「理論」與「實踐」兩方面著手，仔細解說強化學習這個複雜主題的構成要素，讓讀者確實掌握強化學習的獨特理論。有別於只用公式說明理論的書籍，讀者可以從書中的程式碼，獲得許多意想不到的領悟。

正宗Keras大神著作再次降臨！近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。【重磅推薦】 「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」 ——鴻海研究院執行長 李維斌「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出身如我輩的學習門檻。」 ——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」 ——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸

PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： https://github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch

深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。

特色1. 數據處理和數據分析並重。針對金融大數據結構複雜、數據源和格式變換大的特點，充分講述SAS軟件DATA步強大的數據處理功能，強化金融數據處理內容。2. 將SAS數據分析能力強和R和Python靈巧和業界流行的特點相結合，建立融合SAS和R及Python的數據處理和分析教材構架，進行教學大綱、授課教案到教材、案例集和習題集等課程要件建設。3. 以《金融計量經濟學》為知識依托，以海通證券金融工程部、天風證券金融工程部、等有名券商量化金融策略為具體案例內容，以權益（股票）市場和債券（固定收益）市場為主要應用領域，以日數據（daily data）為主、高頻日內數據（intraday data）為輔，建立從數據搜集到數據清理、從投資組合到交易策略和算法交易等金融量化方法的教學案例。創新點1. 填補國內教材空白。作為一款權威的數據處理和統計分析軟件，多年來SAS在國內（尤其是銀行系統）得到了廣泛應用。已出版的教材多以操作和數據處理編程為主，針對金融數據處理和分析的書籍並不多見，尤其講解金融數據分析的SAS過程步（Proc step）的教材難以見到。本教材擬對分析金融時間序列的SAS過程進行詳細和全面的介紹，充分揭示SAS在處理和分析金融時間序列數據上的優勢，填補國內教材空白。2.SAS Viya平臺介紹和R、Python的軟件融合。SAS Viya 2016年推出以來，得到了很快的發展，出現了基於SAS Viya 云分析服務CAS的很多應用，國內一些金融機構也採用了SAS Viya構建自己的數據分析平臺。但國內介紹SAS Viya的書很少，沒有發現介紹利用SAS Viya中的ACTION進行金融數據分析的書籍。對SAS Viya的介紹以及利用SAS Viya中的Econometrics8.4 ACTION、Visal Statistical Analysis ACTION、Deep Learning ACTION等進行金融數據處理和分析的內容，是本教材的創新之處。