圖解AI與深度學習的運作機制


	近年來最熱門的科技關鍵字「AI人工智慧」，到底是如何做出判斷的呢？目前人工智慧領域中最熱門的「深度學習」，又是怎麼一回事？　　在科技快速進步的現代，了解AI的機制與原理，已經成了必備的知識。　　AI相關的科技雖然看似複雜，但若只是想了解原理，而不深究數學上的細節的話，其實並沒有想像中那麼困難。　　「深度學習」是機器學習方式的一種，與過往由人類教導機器學習的方式不同，是由機器自己從大量的資料中學習，並做出判斷。　　本書即是一本從頭解說「深度學習」運作機制的入門書。　　書中搭配了豐富的圖表，文字淺白且說明深入淺出，只要有高中程度的數學知識，就可以充分理解本書所講解的內容，讓你在閱讀本書時，實際體會到「原來AI是這樣思考、這樣做出判斷的！」。　　Step 1→說明深度學習的活躍情況　　深度學習的登場，讓現代的AI有了飛躍性地發展。一開始會先從「現在的AI」是什麼樣子，以及AI與深度學習之間的關係開始講起。　　Step 2→用許多插圖及例子說明深度學習的機制　　在進行數學性的說明之前，先讓我們用插圖來看看深度學習是什麼樣的東西吧。雖然這樣的說明並不嚴謹，但可以幫助各位了解深度學習的概念。　　Step 3→用數學式仔細說明神經網路的機制　　在藉由許多插圖解釋深度學習與神經網路的機制之後，接著會用數學式更進一步深入解說神經網路是如何運作的。


	目錄第1章活躍中的深度學習開啟AI時代的深度學習深度學習與AI 機器學習與深度學習深度學習的本質與特徵抽出監督學習與非監督學習圖像解析與深度學習語音識別與深度學習與Big Data十分契合的深度學習撐起第四次工業革命的深度學習第2章用圖說明深度學習的機制從神經元開始談起用神經元機器人來說明將神經元機器人排成一層層神經網路產生智慧的機制神經網路的「學習」是什麼意思用圖說明什麼是卷積神經網路用圖說明什麼是遞迴神經網路第3章說明深度學習之前的準備 Sigmoid函數資料分析時的模型與參數理論與實際的誤差第4章了解什麼是神經網路以數學式表示神經元的運作方式單元與活化函數 Sigmoid神經元神經網路的實例神經網路各層的運作方式與變數符號神經網路的目標函數神經網路的「學習」對神經網路「學習」結果的解釋第5章了解卷積神經網路的機制卷積神經網路的準備卷積神經網路的輸入層卷積神經網路的卷積層卷積神經網路的池化層卷積神經網路的輸出層卷積神經網路的目標函數卷積神經網路的「學習」對卷積神經網路「學習」結果的解釋測試卷積神經網路第6章了解遞迴神經網路的機制遞迴神經網路的概念遞迴神經網路的展開圖遞迴神經網路中各層的運作機制用數學式表示遞迴神經網路遞迴神經網路的目標函數遞迴神經網路的「學習」第7章了解誤差反向傳播法的機制誤差反向傳播法是最佳化計算的基礎誤差反向轉播法（Backpropagation法）的機制用Excel體驗誤差反向傳播法用Python體驗誤差反向傳播法附錄本書使用的訓練資料（Ⅰ）本書使用的訓練資料（Ⅱ） VBA的使用方式新增規劃求解功能在Windows 10使用命令提示字元的方法 Python安裝方法微分的基礎知識多變數函數的近似公式與梯度卷積在數學上的意義單元的誤差與梯度的關係單元的誤差與各層間的關係索引