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從數學開始的AI,基礎數學與Python實作︰機率×卷積×池化……從核心數學概念到程式應用,學會AI背後的邏輯與演算法基礎

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從數學開始的AI,基礎數學與Python實作:機率×卷積×池化……從核心數學概念到程式應用,學會AI背後的邏輯與演算法基礎 從數學開始的AI,基礎數學與Python實作:機率×卷積×池化……從核心數學概念到程式應用,學會AI背後的邏輯與演算法基礎

作者:陸偉峰 
出版社:沐燁文化
出版日期:2025-11-19
語言:繁體中文   規格:平裝 / 352頁 / 17 x 23 x 1.76 cm / 普通級/ 單色印刷 / 初版
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:從數學開始的AI,基礎數學與Python實作︰機率×卷積×池化……從核心數學概念到程式應用,學會AI背後的邏輯與演算法基礎

AI時代來臨,你的數學準備好了嗎?
打好基礎,推開智慧之門
邁向未來,就從這本書開始!
初學者友善的入門指南
本書專為資料科學與人工智慧(AI)相關領域的學生與初學者量身打造,旨在幫助讀者建立學習AI所需的基礎數學概念。不同於傳統艱澀的數學教材,本書以通俗易懂、由淺入深的方式進行講解,讓即便是數學基礎薄弱的讀者,也能輕鬆理解並掌握內容。透過清晰的結構與大量實例說明,本書化繁為簡,降低學習門檻,是通往AI世界的重要敲門磚。
理論與實踐兼備,學以致用
本書的內容設計強調理論與實務並重,既有嚴謹的數學推導,也有豐富的應用實例。除了傳統的計算練習,還融合Python程式語言進行實作,讓讀者能夠同步訓練邏輯思維與程式技能。透過實際編程演練,不僅有助於加深對數學原理的理解,也提升將理論應用於資料分析與AI開發的實務能力。這樣的設計不僅符合現代科技教育的需求,也貼近業界實際工作情境。
教材與自學兼用,應用範圍廣泛
本書不僅可作為大專院校資料科學與人工智慧相關課程的教材,也非常適合自學者與職場從業人員作為參考書使用。內容涵蓋機率與統計、線性代數、微積分、最佳化等AI核心數學領域,系統性地建立完整知識架構。無論是準備進一步修習機器學習、深度學習等進階課程,或是需要在實務工作中應用資料分析與模型建構能力,本書都是不可或缺的重要資源。
奠定未來AI學習的基礎
人工智慧的發展日新月異,對數學的依賴與日俱增。唯有具備紮實的數學基礎,才能真正理解演算法的原理與模型背後的邏輯,進而靈活應用於各種情境中。本書不僅是一部數學入門書,更是一座銜接AI世界的橋樑。透過理論與實務交織的學習旅程,幫助讀者在AI領域立足,迎接更廣闊的未來發展機會。
本書特色:本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計,內容通俗易懂,系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐,結合推導、計算與Python程式實作,幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材,或是從業者的自學參考書籍,本書皆能有效協助讀者打下紮實的數學基礎,為人工智慧領域做好準備。

作者簡介:

陸偉峰,副教授,從事數學、大數據與人工智慧相關的教學與研究工作。先後參與編寫了《大學數學》、《Python基礎程式設計》等教材,發表核心期刊論文2篇,獲發明專利1項,並主持多項課題。

谷瑞,副教授,從事大數據與人工智慧相關的教學與科學研究工作。先後出版《Pytho基礎程式設計》、《TensorFlow深度學習開發實戰》等教材,發表SCI、EI等相關論文4篇。

蔡炳育,副教授,主持或參與完成教研、教改專案28項。出版教材5部,發表論文15篇。

王美豔,碩士,專業方向為李代數與量子群。畢業後一直從事大學數學教學,發表論文數篇,主持橫向課題、教改課題多項。

目錄
前言
微積分篇
線性代數篇
機率統計篇
應用篇
參考文獻
附錄A 標準正態分布函數數值表
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