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Knock Knock! Deep Learning:新手入門深度學習的敲門磚(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

的圖書
Knock Knock! Deep Learning:新手入門深度學習的敲門磚(iT邦幫忙鐵人賽系列書) Knock Knock! Deep Learning:新手入門深度學習的敲門磚(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

作者:廖珮妤 
出版社:博碩文化
出版日期:2021-11-09
規格:平裝 / 240 / 18開 / 單色
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:Knock Knock! Deep Learning:新手入門深度學習的敲門磚(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

【本書特色】
最貼近新手的深度學習理論及應用全方位入門書!
✪學習必備理論,打好基礎,新手不怕被過多的數學式嚇跑。
✪使用PyTorch直覺易懂且強大的深度學習框架,開始應用的第一步。
✪了解自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域經典應用與實作,領略深度學習的強大。
✪兼顧理論與實作,而非偏頗一方,培養讀者較全面的理解。
✪包含經典學術論文與知名專案技術講解,幫助讀者掌握此技術所能到達的高度。
✪每章末提供自我檢驗題目,幫助理解與統整各章概念。

【內容簡介】
本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽AI & Data組冠軍系列文章《Knock Knock!Deep Learning》,是專為深度學習初學者所規劃的內容,旨在以淺顯易懂的文字,帶領深度學習領域的新手度過入門撞牆期。內容從深度學習的基本理論開始,並以PyTorch框架的介紹過渡至應用篇,最後以自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域的經典論文與實作專案收尾,循序漸進且去蕪存菁。本書會帶入許多故事性的敘述和插圖,結合作者自身在史丹佛大學修讀碩士期間的學習心得,以及深度學習發展相關的故事,期使本書讀起來不會如教科書一樣厚重,亦不會像網路上的技術文章一般零散無脈絡,讓讀者對深度學習領域的發展有一定的概念。

【內容重點】
✪了解深度學習的基礎理論以及必備的實作知識與工具
內容從人類的神經網路開始,介紹深度學習與其相似之處,並理解神經網路的學習步驟,同時也介紹一些必備的實作知識與工具,以具備基本的實作工程技能。

✪入門深度學習框架PyTorch
內容介紹語法簡潔、好上手且在學術界流行的PyTorch框架,著重實作與應用。

✪深度學習×自然語言處理×電腦視覺×強化學習
內容會依序談到深度學習在三方面的應用,如自然語言處理(Natural Language Processing,NLP )、電腦視覺(Computer Vision,CV )、強化學習(Reinforcement Learning,RL )。除了基本簡介外,還會介紹一些基本實作和改變世界的技術成果。

【適用讀者】
✪對深度學習有興趣,但還不知道它是什麼、能做什麼的新手。
✪零散讀過深度學習相關文章,但仍有知識缺口的入門者。
✪被教科書中龐大的數學理論嚇到,而對深度學習卻步的讀者。
✪正在上學校的深度學習課程,但不知道實作從何開始的學生。

作者簡介:

【作者簡介】
廖珮妤
現任美國Twitter軟體工程師。曾任史丹佛大學CS224n課程助教、PyLadies社群電子報作者、北一女資訊研習社學術長,樂於以各種方式分享技術。超級費迷,喜歡的歌手是張雨生。

2020年畢業後,決定將學生時期所學的深度學習知識與專案統整成「Knock Knock! Deep Learning」系列文,並於iT邦幫忙鐵人賽AI & Data組獲得冠軍。

【內文插畫繪者簡介】
張巧心
國立臺灣大學生物機電工程學系畢。作者的高中麻吉。興趣是隨手塗鴉,用畫筆記錄生活。

目錄
|Chapter 01| 導讀
1.1 什麼是深度學習?
1.2 會探討哪些技術?是否會不夠扎實?
1.3 需要哪些預備知識
1.4 深度學習的相關書籍這麼多,為什麼要看這本書?

|Chapter 02| 深度學習基礎理論
2.1 從人腦啟發的深度學習
2.2 什麼是訓練一個神經網路?
2.3 細解預測步驟:輸入、權重、激發
2.4 細解訓練步驟:損失、反向傳播、參數更新
2.5 自我檢驗

|Chapter 03| 深度學習必備實作知識與工具
3.1 Coding前你必須認識的工具
3.2 背考古題不算懂:訓練、測試、驗證集
3.3 幾分能力就做多少事:Overfitting、Underfitting、正則化
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