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人工智慧大現場實用篇-35天從入門到完成專案

點閱數

作者
黃義軒、Kavin Na Yang、吳書亞

出版社
博碩文化

格式
PDF

♔循序漸進的從系統環境、資料爬蟲分析,到熟悉Python/Django/Tensor Flow/Keras基本應用。
♔活用深度學習及實用案例,讓您在最短時間可以開始參與AI專案。


AI(人工智慧)的技術來自軟體工程的演進,一個優秀的AI工程師要經由程式設計、資料採礦、系統分析、數理演算等紥實的科學訓練;甚至還有企業管理、流程改善、財務金融及消費行為等商務思考的訓練。AI如果不能預測及主動除錯,就只是較高端的程式設計而已。


本書的特色是用實務來帶出技術、減少系統端的干擾、不浪費時間探討程式來源及系統演進。希望協助讀者能縮短學習時間,並快速跟上國際上AI的發展的節奏。


本書讓你正確理解人工智慧的力量,不用做重複的事或錯誤的事;加上可以立即執行的實例。不只強調高速且大量運算的舊觀念,在不抵觸CPU/GPU的硬體邏輯運算下,讓本書的實例在你的專案中,能輕鬆的應用自如。


黃義軒
工作經歷: 遠傳電信網路事業協理、光寶科技公司系統資深處長、美國聯合科技公司技術總監、阿里巴巴資料科學家。工程與財金雙碩士,IT 相關產業經驗23 年。


Kavin Na Yang
工作經歷: 美國籍,IBM 美國企業服務總監。資工博士,IT 相關產業經驗28 年。


吳書亞
工作經歷: 擎邦科技公司專案經理、IBM 等系統服務及工業製程顧問。IT 相關產業經驗20 年。


以上作者來自「人工智慧大現場」團隊。
人工智慧大現場聯絡方式:igreener.tw@gmail.com

CHAPTER 01 AI網路資源及開發環境-Python/Anaconda/創建虛擬環境/Django
CHAPTER 02 2天:建構最佳AI開發環境
CHAPTER 03 3天:AI 專案基本功-三部曲完成專案
CHAPTER 04 5天:強化資料結構基本功
CHAPTER 05 3天:進化版大數據網路爬蟲技巧
CHAPTER 06 6天:熟悉即時系統的操作
CHAPTER 07 9天:AI 原理與實作

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