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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。
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。
- 第一篇 深度學習導論(第I頁)
- 01 深度學習（Deep Learning）導論(第1-1頁)
- 02 神經網路（Neural Network）原理(第2-1頁)
- 第二篇 TensorFlow 基礎篇(第III頁)
- 03 TensorFlow 架構與主要功能(第3-1頁)
- 04 神經網路實作(第4-1頁)
- 05 TensorFlow 其他常用指令(第5-1頁)
- 06 卷積神經網路（Convolutional Neural Network）(第6-1頁)
- 07 預先訓練的模型（Pre-trained Model）(第7-1頁)
- 參考資料（References）(第7-23頁)
- 第三篇 進階的影像應用(第V頁)
- 08 物件偵測（Object Detection）(第8-1頁)
- 09 進階的影像應用(第9-1頁)
- 10 生成對抗網路（GAN）(第10-1頁)
- 參考資料（References）(第10-65頁)
- 第四篇 自然語言處理(第VII頁)
- 11 自然語言處理的介紹(第11-1頁)
- 12 自然語言處理的演算法(第12-1頁)
- 13 聊天機器人（ChatBot）(第13-1頁)
- 14 語音辨識(第14-1頁)
- 第五篇 強化學習（Reinforcement Learning）(第IX頁)
- 15 強化學習(第15-1頁)
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