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新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型[79折]11101034781 TAAZE讀冊生活網路書店
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商品資料
作者：陳會安
出版社：旗標科技股份有限公司
出版日期：2024/04/22
ISBN/ISSN：9789863127871
語言：繁體/中文
裝訂方式：平裝
頁數：544
原價：750
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內容簡介
✧✦第一本 Keras 3 深度學習入門書✦✧
✧✦一本搞定影像辨識與自然語言處理✦✧
✧✦先圖解、再實作、而後實務應用✦✧
本書以淺顯易懂的方式與大量圖例介紹深度學習的理論基礎，並使用 Keras 3 來建構 MLP、CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer 模型，實作多種熱門分類、迴歸問題，最後再介紹資料預處理、超參數調整、預訓練模型的遷移學習等，讓讀者能夠應對未來的實務應用。
深度學習是一種實現機器學習的技術，能夠使用模仿人類大腦功能的「類神經網路」，訓練模型從大量資料中學習，進而處理如視覺、聽覺等感知問題。
而 Keras 3 是 Keras 的重磅回歸，這是架構在 TensorFlow 和 PyTorch 等後台框架上的高階前端函式庫，可以讓使用者輕鬆取得不同後台框架的優點，來打造出最佳的神經網路模型。
書中內容包含：普遍應用於影像辨識的 CNN、善於處理序列資料的 LSTM，還有近幾年爆紅、多被應用於自然語言、語音或音樂資料的 Transformer 模型，以及基於 Transformer 的 BERT 和 GPT 等大型語言模型的應用，還有結合文字與圖像的 StableDiffusion 文字生圖等豐富內容。
除了講述深度學習理論基礎之外，還提供大量實作範例：
☛ MLP 多層感知器 - 疾病預測、房價預測的迴歸問題
☛ CNN 卷積神經網路 - 手寫辨識、彩色圖片辨識
☛ RNN 循環神經網路、GRU 閘門循環單元神經網路 - 影評的情緒分析
☛ LSTM 長短期記憶神經網路 - 股價預測、新聞主題分類
☛ Transformer 模型 - 文字的情感分析、語言翻譯
以及預訓練模型與遷移學習：
☛ CV 電腦視覺 - ResNet50 圖片分類、YOLO 物體偵測、StableDiffusion 文字生圖
☛ NLP 自然語言處理 - BERT 情感分析、GPT-2 唐詩生成
還有 AE 自編碼器、Functional API 客製化神經網路、AutoML 自動調校模型超參數等多種主題等著你來學習！
本書特色:
✓ 跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境
✓ 人工智慧、機器學習、深度學習的理論基礎
✓ 從最根本的感知器、到當紅的 Transformer 模型
✓ 逐步建構並調校自己的神經網路模型
✓ 影像、文字資料的預處理與模型視覺化
✓ YOLO、StableDiffusion 等電腦視覺模型的應用
✓ BERT、GPT 等大型預訓練模型的遷移學習
✓ 打造支援 GPU 的 Keras 開發環境
作者簡介
陳會安
學歷：美國猶他州州立大學電腦碩士
經歷：多所大專院校企業講師、松崗電腦產品經理、美商 PH 出版經理、專業電腦書作者
國內知名資訊技術作家，已出版逾 100 本電腦著作，包括：程式設計、網頁設計、資料庫、系統分析、資料結構等各種不同主題。
近年研究人工智慧、機器學習 / 深度學習、資料科學、網路爬蟲、大數據分析和物聯網相關課程與圖書寫作，也熱衷利用 Raspberry Pi、Arduino、ESP8266 / ESP32 和 Micro:bit 等開發板製作創客作品，投入創客領域的教學與寫作。