Python deep learning cookbook

用 Python + Keras 實踐深度學習, 解開神經網路模型的黑盒子在高階函式庫 Keras 的幫助下, 用 6 行程式就可寫一隻深度學習神經網路的程式, 建構深度學習模型就像玩樂高積木一樣, 可以輕易將各種神經網路組合在一起, 而每一種模型可用來解決不同的問題。正宗 Keras 大神著作，正體中文版重磅登場本書為 Keras 之父 François Chollet 親自撰寫, 詳細解說神經

本書的第1章從深度學習相關的基本概念開始，介紹了典型的神經網絡結構和各種層的設計特點，然後對深度學習中常見的數據集進行了介紹，*後對數據預處理和數據集的劃分進行了細緻的闡述。第2章是與深度神經網絡調試相關的通用技巧，主要涉及到如何解決遇到的問題，包括排查錯誤、結果檢查、選擇激活函數、正則化和Dropout、訓練參數設置等技巧。第3章到第15章以實際例子的形式，介紹深度學習在文本處理、圖像處理、音樂

A gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language. Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, whi

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。

《深度學習原理與PyTorch實戰》按照從理論到實踐，從實踐到創造的順序講解深度學習領域的知識與技術，代碼翔實，公式簡單易懂。 《深度學習原理與PyTorch實戰》第1章介紹深度學習的概念和目前的形勢，第2章介紹Python編程語言基礎，第3章使用Python語言計算極限、導數、級數等數學問題，第4章講解深度學習的基本原理與PyTorch框架的基本使用，第5章和第6章詳細講述經典網絡結構CNN和

從無到有的實作，在動手做的過程中強化對於深度學習的理解 或許您也曾經用過Tensorflow、PyTorch這類深度學習的框架（Framework），相信您也曾經對裡頭那些神奇的技術與有趣的結構嘆服不已。這本書就是為了解開這些疑問，正確瞭解這些技術而撰寫的。希望你可以從中體會這種技術性的「樂趣」。基於這個目的，本書將秉持著「從零開始製作」的方針，從無到有，一邊操作，一邊思考，透過實作加深理解，獲得

Deep learning is revolutionizing how machine translation systems are built today. This book introduces the challenge of machine translation and evaluation - including historical, linguistic, and applied context -- then develops the core deep learning methods used for natural language applications. Code examples in Python give readers a hands-on blueprint for understanding and implementing their own machine translation systems. The book also provides extensive coverage of machine learning tricks, issues involved in handling various forms of data, model enhancements, and current challenges and methods for analysis and visualization. Summaries of the current research in the field make this a state-of-the-art textbook for undergraduate and graduate classes, as well as an essential reference for researchers and developers interested in other applications of neural methods in the broader field of human language processing.

Deploy deep learning applications into production across multiple platforms. You will work on computer vision applications that use the convolutional neural network (CNN) deep learning model and Pytho

不走捷徑，幫助您真正搞懂「深度學習」的真義這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明，一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解：深度學習究竟是什麼？有何特色？根據何種原理來運作？ 從零開始，由實做中學習本書的目標是，盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」，以基礎的知識為起點，以容易上手的Python撰寫程式，從動手實作的過程中，一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書

――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作，機器學習初學者最佳入門書！―――― 人工智慧時代關鍵能力！深度學習深在哪裡？強化運算思維，建構邏輯概念，一次弄懂深度學習活用之道！ ★ 精闢剖析深度學習發展史，詳述機器學習的基礎知識！★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法！★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝，開發AI必學必讀！★ 介紹類神經網路

深度學習（Deep Learning）如今已成為非常活躍的研究領域，同時也為現代機器學習鋪展了一條康莊大道。本書提供許多範例與清楚的說明，引導讀者進一步了解這個複雜領域中的一些主要概念。包括Google、微軟和Facebook這樣的業界龍頭，全都在其內部積極發展深度學習團隊。不過對於一般人來說，深度學習仍舊是個相當複雜而困難的主題。如果您熟悉Python，並具備微積分的背景知識，加上對於機器學習的

本書以自上而下和自下而上的方法來展示針對不同領域實際問題的深度學習解決方案，包括圖像識別、自然語言處理、時間序列預測和機器人操縱等。還討論了採用諸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度學習開源框架用於實際問題的解決方案及其優缺點。本書內容包括：用於深度學習的編程環境、GPU計算和雲端解決方案；前饋神經網絡與卷積神經網絡；循環與遞歸神經網絡；強化學習與生成對抗網絡；

Discover the Most Comprehensible Beginner's Guide to Coding for Children, Packed with Fun Coding Activities and Games All Kids Will LoveDear friend, Do you have a little smartypants running around your home? Would you like to ensure the brightest possible future for your child? If so, then this book is a perfect choice for both of you.This bundle is an excellent choice for all children who are interested in the world of computers, programming, and coding. It is specially made for kids aged from 8 to 12 that have no prior knowledge of coding.Here is what this bundle can teach your child: Game-based learning - there's no better way for kids to learn than through playing and fun activities that will capture your child's attention.40+ fun coding activities and games - this bundle is packed with more than 40 fun activities that will introduce coding to your child and help them grasp the basic skills from a very young age.Easy-to-follow guidance - Straightforward directions and tips keep you

國內外最具代表性案例兩大雲端應用、15項分類實例、9大專題實戰自然語言、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

建立智慧系統的概念、工具與技術“這是一本卓越的機器學習資源，有清楚、直觀的解說，以及大量實用技巧。”—François CholletKeras作者，《Deep Learning with Python》作者“這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法；建議想要實際運用ML的人都要看這本書。”—Pete WardenTensorFlow行動主管深度學習經歷了一系列的突破之後，已經大幅推動了整個機