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165反詐騙

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商品類型
繁體書 （327）
商品狀況
可訂購商品 （311）
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庫存狀況
有庫存 （240）
無庫存 （87）
商品定價
$400~$599 （26）
$600~$799 （161）
$800以上 （140）
出版日期
2024年 （28）
2022~2023 （151）
2020~2021 （119）
2018~2019 （29）
裝訂方式
平裝 （323）
精裝 （1）
線裝 （2）
軟精 （1）
作者
洪錦魁 （41）
林建睿 （5）
李金洪 （4）
易哥 （3）
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三民網路書店 / 搜尋結果

共327筆商品，10/17頁
最好懂的機器學習書：使用Python了解原理、演算法及實戰案例
滿額折
181.

最好懂的機器學習書：使用Python了解原理、演算法及實戰案例

作者：劉艷; 韓龍哲; 李沫沫-編著  出版社：深智數位  出版日：2023/03/20 裝訂：平裝
☆ ★PythonＸ人工智慧Ｘ深度學習★☆ ✔將機器學習進行分門別類的介紹✔提供大量範例解析演算法✔每章節都附有習題，讓讀者可以自行操作※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：https://deepmind.com.tw/機器學習是人工智慧的核心基礎，是電腦研究領域的重要分支。機器學習正展現其巨大的潛力，在許多領域扮演著日益重要的角色。當電腦程式具有學習能力後，就能夠在不斷的資料中越來越好：例如醫療診斷程式，透過學習後便能夠不斷提高自身的診斷能力。Python近年來發展迅速，被廣泛用於科學計算，資料探勘和機器學習。Python語言配備了很多高品質的機器學習和資料分析函數庫，為機器學習提供了重要工具。本書讓你無痛進入機器學習乃至深度學習的領域，建立出真正的商業應用。當今業界十分需要人工智慧工程師，只要花一點點時間，把這最流行的機器學習上手，在往後的各行各業中，都能是你揮灑的空間。本書內容劃分為、機器學習演算法基礎理論及介紹基本的機器學習演算法之理論及應用3部分。介紹Python資料處理功能，如：Python開發環境、基本資料結構和資料處理等。講解機器學習的理論框架和Python機器學習常用的協力廠商函數庫。甚至提供神經網路以及深度學習的理論及專案實例。讀完本書，您能強化以下實作技能與觀念：✔何為人工智慧、常用領域、開發環境✔熟悉pandas、numpy✔學會製作中文相關應用、詞雲、結巴中文分詞✔學會使用Matplotlib，OpenCV，SKLearn✔使用Python實作KNN、K-Means。✔使用Python實作SVM、感知機、核心函數✔Python實作推薦系統、商品推薦、內容推薦、協作過濾及圖結構✔了解機器學習模型、線性非維性、監督及非監督、強化學習✔了解線性回歸(一元、多元)、邏輯回歸✔了解多層神經網路、深度學習☛適合讀者✔人工智慧/深度學習/機器學習入門讀者✔大專院校、專業教育訓練機構師生✔其他對智慧化、自動化感興趣的開發者
定價：780 元， 優惠價：9 702
庫存：4
打下最紮實AI基礎不依賴套件：機器學習神經網路穩健前進
滿額折
182.

打下最紮實AI基礎不依賴套件：機器學習神經網路穩健前進

作者：董洪偉  出版社：深智數位  出版日：2022/01/20 裝訂：平裝
★★★★★【848頁磅礡登場】、【最紮實機器學習】★★★★★ 外行人才買武器，高手自己打造神兵利器！ 不靠TF/Keras/PyTorch，用NumPy硬幹所有機器學習公式理論打基礎，極緻深入研究原理，獲得微積分、機率、張量最高等級，之後AI學習路快速平順又輕鬆 沒錯，某同學用Tensorflow/Keras實作一個影像辨識，另一個同學用PyTorch做出機器翻譯，但是.....他們全部都非常崇拜你，為什麼？ 套件工具用的熟，但原理卻只略知皮毛，走的路一定無法長遠！只有真正在微積分、矩陣、張量、機率、線性代數上打好完整的基礎，在機器學習/深度學習的路上才能走的又長又遠又紮實。 不需要羨慕別人會用yolo、bert，當你看完本書的所有AI公式、理論，然後手動用NumPy、sklearn把這些公式理論親手推導一次之後，這些工具套件，這些新興技術，什麼CNN、RNN、Seq2seq對你來說，只是簡單數學公式的排列組合罷了！ 非常期待這種書籍的出現吧！BINGO！本書就是你夢寐以求的威力彩頭獎書！把每個深度學習常出現的名詞，Sigmoid、Softmax、CrossEntropy、Adam、SGD、CNN、RNN、LSTM、GRU.....竟然全部用NumPy硬幹一遍！看完讀懂這本書，立即晉升大師，成為機器學習/深度學習/人工智慧的活生生教科書。 NumPy超人一擊Strike ✪Sigmoid ✪Softmax ✪CrossEntropy ✪Adam ✪SGD ✪CNN ✪RNN ✪LSTM ✪GRU 本書特色 ★原理講解通俗易懂，同時教你如何從底層而非呼叫深度學習庫編寫深度學習演算法 ★由淺入深，從最簡單的回歸模型過渡到神經網路模型 ★從問題到概念的方式剖析深度學習的基本概念和原理 ★用簡單的範例展現模型和演算法的核心 ★讀者不需要借助任何深度學習函數庫，就可以從0開始建構屬於自己的深度學習庫
定價：1200 元， 優惠價：9 1080
庫存：2
不只是CUDA，通用GPU程式模型及架構原理
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183.

不只是CUDA，通用GPU程式模型及架構原理

作者：景乃鋒; 柯晶; 梁曉嶢  出版社：深智數位  出版日：2023/05/22 裝訂：平裝
人工智慧的基礎 深度學習的基石 了解GPGPU，加速您的想像力！！ 當今科技快速發展，人工智慧、機器學習和資料分析等領域的運用已經深入到生活中。作為這些技術的重要基石，GPGPU（General Purpose Graphics Processing Unit，通用圖形處理器）技術在硬體設計和軟體開發中扮演著關鍵角色，也使得掌握GPGPU技術及其架構，對於了解與推動相關領域的進一步發展十分重要。 本書試圖從架構的方式，讓讀者理解 GPGPU 的系統特點，並思考其架構設計的重點與發展方向。不僅有軟體部分，也包含硬體架構的介紹、相關工具以及如何增進效率的技術討論。而每篇還有論文的引用、分析、討論、介紹，並於每章節附加參考文獻，幫助讀者有方向額外研究。 【章節簡介】 ■ 第 1 章GPGPU 概述： 著重介紹GPGPU 與CPU 系統結構上的差異和現代GPGPU 產品的特點。 ■ 第 2 章GPGPU 程式設計模型： 介紹GPGPU 程式設計模型的核心概念，勾勒出GPGPU 異質計算的設計要點。 ■ 第 3 章GPGPU 控制核心架構： 對GPGPU 指令管線和關鍵控制元件的原理進行分析和介紹，並深入探討GPGPU 架構的瓶頸問題和最佳化方法。 ■ 第 4 章GPGPU 儲存架構： 對GPGPU 多樣的層次化記憶體介紹，重點探討單晶片記憶體的設計和最佳化方法。 ■ 第 5 章GPGPU 運算單元架構： 介紹數值表示和通用運算核心的設計。 ■ 第 6 章GPGPU 張量核心架構： 對專門為人工智慧加速而設計的張量核心架構展開分析與介紹，揭示GPGPU 對深度學習進行硬體加速的基本原理。在先前架構原理、設計方法的探討中，本書還著重介紹國際前端的研究成果，力圖解釋設計背後的挑戰，促讓讀者更深入地思考GPGPU 架構設計的核心要素問題。 ■ 第 7 章複習與展望： 對全書內容進行複習，並對GPGPU 發展進行展望。 【本書適合讀者】 ．資工、資訊科學，或電腦相關科系的大學生、研究生。 ．相關領域的工程師、研究人員。 ．想要了解 GPGPU 如何運作者。
定價：780 元， 優惠價：9 702
庫存：2
可解釋的機器學習：用因果推斷來學習箇中奧祕
滿額折
184.

可解釋的機器學習：用因果推斷來學習箇中奧祕

作者：郭若城; 程璐; 劉昊; 劉歡  出版社：深智數位  出版日：2023/06/21 裝訂：平裝
★☆★☆★ LinkedIn、維吉尼亞大學 專家學者共同推薦好書 ★☆★☆★ 本書深入淺出地介紹了機器學習的因果理論及其在各細分領域的應用，對相關領域的科學研究人員和工程師瞭解與研究因果機器學習會有很大的幫助。 ---美國LinkedIn工程總監 洪亮劼 在機器學習於各領域取得重大成果今天，人工智能仍面臨著挑戰。如今，大規模的機器學習模型在海量數據的條件下可以學習到複雜的相關性。但他們仍然很難像人類一樣，只用少量的數據就可以學習到數據中隱含的因果關係。 ---美國維吉尼亞大學教授 張愛東 機器學習是一門研究如何使用計算機從資料中學習的科學。機器學習演算法可以識別因果關係，並從這些關係中學習如何預測未來的結果。這些演算法對於因果推斷和決策支援具有重要的應用。學習因果推斷和機器學習有助於了解如何使用數據和演算法支援決策和預測結果，並且對於從事相關領域的研究和工作有重要的價值。 因果推斷是一種對因果關係進行推論的過程，它旨在找出事件或行為的原因，以及如何導致特定的結果，它同時也是一種邏輯推理，在了解事物之間的因果關係後，進一步確定將如何影響結果。 因果推斷在社會科學、經濟學和醫學等領域中非常重要，因為它可以幫助我們了解如何預防或解決問題，並為決策者提供重要的資訊。例如，因果推斷可以用來研究一個社區的健康問題，以找出導致疾病的根本原因，並採取因應措施預防未來疾病發生。在結合了機器學習的靈活性之後，我們可以得出深度學習運作的方式，也可以防止惡意的資料影響機器學習的結果。 本書首先介紹因果推斷的基礎知識，然後介紹因果機器學習在域外泛化、可解釋性、公平性、自然語言處理和推薦搜尋校正等熱門研究和應用領域中具有代表性的模型方法和應用場景，適合數據科學領域的學生、研究者或相關從業人員閱讀。 【獨家收錄】 ✪ 因果推斷入門 ✪ 用機器學習解決因果推斷問題 ✪ 因果表徵學習與泛化能力 ✪ 可解釋性、公平性和因果機器學習 ✪ 特定領域的機器學習 本書連結資源請至深智官網下載：https://deepmind.com.tw
定價：680 元， 優惠價：9 612
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WordPress+Azure輕鬆架站：入門範例解說與實用外掛精選
滿額折
185.

WordPress+Azure輕鬆架站：入門範例解說與實用外掛精選

作者：蕭國倫; 姜琇森; 李雅婷; 李逸琳; 章家源  出版社：深智數位  出版日：2020/08/20 裝訂：平裝
► 關鍵觀念搭配範例實作教學► 逐步掌握開發技巧與精髓► 快速架起一個與眾不同的網站本書特色1. 按步就班、水到渠成照著書中的內容走，建立基本的基礎觀念，讓初學者快速掌握重點、不再迷茫。2. 使用Azure部署到雲端空間使用現在最新、最熱門的架站方式Azure，它擁有SaaS、PaaS、IaaS各項服務，讓你不只可以快速架站，同時在管理網站方面也非常的簡易，本書可以讓你除了學到WordPress的
定價：780 元， 優惠價：9 702
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從零開始使用Python打造投資工具
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186.

從零開始使用Python打造投資工具

作者：卓真弘  出版社：深智數位  出版日：2021/08/22 裝訂：平裝
★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用·最快速上手的 Python 投資工具 ■【什麼是程式交易】 程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 ■【程式交易的優點】 還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ → 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 市面上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 → 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色： 零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ ★高 CP 值的自動交易★ 本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 ★立馬 Python 用場★ 有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 ★交易程式超值附贈★ 本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw
定價：650 元， 優惠價：9 585
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動手就能上手：看Excel VBA學Python資料處理自動化
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187.

動手就能上手：看Excel VBA學Python資料處理自動化

作者：童大謙  出版社：深智數位  出版日：2023/06/21 裝訂：平裝
▶▶▶ Excel VBA及Python基礎 ▶▶▶Excel VBA及Python的資料型態、運算式、流程控制、字串，數字處理 ▶▶▶Python、Excel物件模型、陣列、字典、集合、函數 ▶▶▶Excel VBA及Python偵錯，異常處理 ▶▶▶Excel VBA特殊物件模型、控制項、增益集 ▶▶▶Excel VBA及Python檔案操作 ▶▶▶Excel VBA及Python工作表函式、圖形設計、圖表設計 ▶▶▶Excel VBA樞紐分析表、正規表示法、統計分析 ▶▶▶Excel VBA及Python混合程式設計 本書希望能讓讀者以最快的速度，系統性地從Excel VBA程式設計轉入Python程式設計，或者從Python程式設計轉入Excel VBA程式設計，尤有甚者，能同時學會兩種程式設計方法。 全書的架構使用Excel VBA和Python雙語言對照的方式，幫助Excel VBA使用者快速掌握Python程式設計，並使用雙語言實現Excel程式設計和資料處理自動化。 全書的內容包括物件模型、介面設計、檔案操作、Excel函數、Excel圖形、Excel圖表、Excel樞紐分析表、正規表示法、統計分析和混合程式設計等內容。 關於Python方面，本書則詳細地介紹了xlwings、numpy、Pandas等套件的使用方法，適合對Excel VBA及Python開發感興趣的讀者閱讀，如職場辦公人員、資料分析人員、大學生、科研人員和程式設計師等。 【本書主要的特點】 ✪全書的架構使用Excel VBA和Python雙語言對照的方式。 ✪幫助Excel VBA使用者快速掌握Python程式設計。 ✪使用雙語言實現Excel程式設計和資料處理自動化。 ✪全書的內容包括物件模型、介面設計、檔案操作、Excel函數、Excel圖形、Excel圖表、Excel樞紐分析表、正規表示法、統計分析和混合程式設計等內容。 ✪關於Python方面，本書則詳細地介紹了xlwings、numpy、Pandas等套件的使用方法。 【本書目標讀者】 ☛ 適合對Excel VBA及Python開發感興趣的讀者閱讀。 ☛ 職場辦公人員、資料分析人員、大學生、科研人員和程式設計師等。
定價：880 元， 優惠價：9 792
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Power BI最強入門：AI視覺圖表+智慧決策+雲端分享 王者歸來
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188.

Power BI最強入門：AI視覺圖表+智慧決策+雲端分享 王者歸來

作者：洪錦魁  出版社：深智數位  出版日：2023/03/20 裝訂：平裝
Power BI最強入門AI視覺圖表+智慧決策+雲端分享王者歸來★★★★★【第1本採用2023年Power BI Desktop】★★★★★★★★★★【第1本講解AI視覺圖表】★★★★★★★★★★【第1名最完整視覺化圖示】★★★★★★★★★★【最徹底Power Query】★★★★★★★★★★【最詳細DAX語法】★★★★★本書特色如下：1：國內第1名，主題最廣，共有36個章節。2：國內第1名，實例最多，共有302個實例。3：國內第1名，圖例最多，共有1133個圖例，逐步解說，輕鬆易懂。將企業人力資源、市場分析、趨勢預測、業務銷售、財務預測等大數據使用一張圖表表達，讓關鍵數據凸顯呈現，已經是企業競爭力的主流，過去使用Excel可以完成單獨簡單的功能，但是數據無法很便利的整合。Power BI則是可以輕易將所有資料整合，以最直覺方式建立讓人一眼就了解關鍵數據的視覺化效果圖表，同時將AI觀念融入視覺化圖表，發佈到雲端，讓數據可以用電腦與手機分享，或是與工作夥伴共享。讀者學會了Power BI，相當於讓自己職場競爭力進入全新的境界。本書以約302個實例，帶領讀者研讀Power BI，相信可以學會下列知識：★ 從大數據視覺化逐步進化為AI視覺化圖表☆ 智慧決策★ 雲端分享目前這個領域的書籍不多，同時內容不完整，對於Power BI整個視覺效果物件也沒有講得很全面，同時更多隱藏在AppSource的視覺效果物件解說更是非常缺乏，為了讓讀者可以全面瞭解Power BI的功能，也成了筆者撰寫這本書的動力。整本書不僅完整描述大多數的視覺效果物件，同時使用更豐富的檔案類型，讓讀者可以瞭解哪些類型的檔案可以適用特定的視覺效果物件。讀者可以由本書了解下列知識：★ 整體Power BI環境說明☆ 建立與編輯讓關鍵數據凸顯的視覺化效果圖表★ AI視覺化圖表☆ Power Query編輯器完整解說，數據清洗、篩選與整合★ 不同類別檔案如何選擇適合的視覺效果物件☆ 視覺化效果物件的交互式分析與篩選★ 認識工作表的關聯☆ 數值資料的層級實作★ 專研日期資料 ☆ DAX語言實作★ 實作下載更多AppSource的視覺效果物件☆ 股市專題研究★ 雲端分享
定價：650 元， 優惠價：9 585
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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路-基礎篇
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189.

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路-基礎篇

作者：李金洪  出版社：深智數位  出版日：2022/09/22 裝訂：平裝
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖型和文字等領域。〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/L2、交叉熵、Softmax 等概念〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx〇 利用 GNN 進行論文分類本書特色～GNN 最強入門參考書～● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感● 理論和程式結合，便於讀者學以致用● 知識系統，逐層遞進● 內容貼近技術趨勢● 圖文結合，化繁為簡● 在基礎原理之上，注重通用規律
定價：880 元， 優惠價：9 792
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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路-實戰篇
滿額折
190.

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路-實戰篇

作者：李金洪  出版社：深智數位  出版日：2022/10/20 裝訂：平裝
熟悉基礎，精通實戰。接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。本書亮點～GNN 最強實戰參考書～ 使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 高級NLP模型訓練及微調、BERTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
定價：880 元， 優惠價：9 792
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FPGA的AI之路：Intel FPGA開發技術昇華實戰
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191.

FPGA的AI之路：Intel FPGA開發技術昇華實戰

作者：張瑞-編  出版社：深智數位  出版日：2021/06/20 裝訂：平裝
Intel依然強大！FPGA設計是現代電子業的奇蹟，用軟體設計的方式來完成硬體核心的佈建，加上人工智慧更是如虎添翼。本書主要從技術基礎、開發方法和人工智慧應用三個方面介紹FPGA的開發工具與開發技巧，圍繞FPGA的基礎知識，Verilog硬體描述語言，FPGA在Quartus中的開發流程，FPGA的SOPC、HLS、OpenCL設計方法，FPGA在人工智慧領域的應用等方面進行闡述，使開發人員能理解
定價：880 元， 優惠價：9 792
庫存：2
向Level-5前進：全方位自動駕駛感知原理與實作
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192.

向Level-5前進：全方位自動駕駛感知原理與實作

作者：龔心滿; 江濤; 梁功臣; 胡佳慧-編著  出版社：深智數位  出版日：2024/01/24 裝訂：平裝
CNN、輕量化CNN、Vision Transformer Backbone模型、ResNet和MobileViT YOLOv5、YOLOX、NanoDet和YOLOv5 Lite演算法 車輛檢測、行人檢測、交通標識牌檢測和交通信號燈檢測實作 語義分割、STDC、TopFormer輕量化、Cityscapes資料集 UNet演算法、Line Anchor的LaneATT演算法、CULane資料集 多目標追蹤、SORT、DeepSORT、ByteTrack、ReID的相關知識 OpenCV、CUDA、TensorRT、ONNX、NCNN進行NanoDet的部署 本書是一本系統講解自動駕駛感知技術的圖書，書中展示了具體的實踐案例及自動駕駛感知技術的實作部署方案，從理論到實踐層面講解與自動駕駛感知相關的技術，可讓讀者全面、深入、透徹地理解所講解的演算法。 電腦視覺技術的不斷發展，在自動駕駛感知領域獲得了廣泛應用，如交通標識牌檢測、車輛檢測、行人檢測、3D雷射點雲物件辨識、可行駛區域劃分、車道線檢測，以及多目標追蹤等感知功能都用到了電腦視覺技術。多初學者或想要進入自動駕駛感知領域的人很難系統地學習自動駕駛感知技術，本書正好可以滿足這個需求。作者是自動駕駛行業的深度開發者，有豐富的業內經驗，可以幫助讀者進入自動駕駛領域，同時加快自動駕駛的實作與發展。
定價：780 元， 優惠價：9 702
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史上最強Python入門邁向頂尖高手之路王者歸來
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193.

史上最強Python入門邁向頂尖高手之路王者歸來

作者：洪錦魁  出版社：深智數位  出版日：2023/12/20 裝訂：平裝
史上最強Python入門邁向頂尖高手之路王者歸來第3版(全彩印刷)內容簡介★★★★★【內容最紮實、應用最廣】【40個主題】★★★★★★★★★★【程式實例最多】【約1280個Python實例】★★★★★★★★★★【18大類Python潛在應用】★★★★★★★★★★【400個是非題、選擇題】【280個習題實作題】★★★★★ 相較於第2版，第3版更增加Python深入解析、多執行緒、多媒體應用，機器人程式設計、同時使用更細緻的實例，增加下列知識：☆ 最新Python語法精神、效能發揮極致★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield☆ 增加2D和3D動畫★ 傳送、接收與分析電子郵件☆ 發送會員信件與未繳會費的會員信件★ 多執行緒的應用 - 網路爬蟲、下載YouTube影片☆ ffmpeg支援影音檔案轉換★ 不同語言的文字、語音翻譯☆ AI股市數據分析，繪製與計算股票買賣點★ 設計ChatGPT線上客服機器人與Emoji翻譯程式☆ 搭配ChatGPT設計Line Bot機器人★ 其他修訂小細節超過120處 第3版另一特色是增加說明未來Python個功能的潛在應用：☆ 基礎語法應用：科學計算與模擬、機器學習與人工智慧、建立事件處理程式、航空公司飛行路線查詢。★ 物件導向：商品庫存類別、車輛類別、學生類別。☆ 隨機數模組：隨機且公平的廣告信件發送、產品品質控制。★ 時間模組：日誌時間戳記錄、資料庫定期備份。☆ 檔案管理：自動備份系統設計、記錄活動日誌。★ 程式除錯與異常處理：資料庫操作異常處理、網路請求驗證模擬。☆ 正則表達式：認證與格式化信用卡號碼、批次調整圖像格式。★ 影像處理：批次調整網路圖像、自動生成產品圖像。☆ GUI設計：數據監控儀表板、報告生成器。★ 詞雲：客戶評論詞雲、產品特點詞雲。☆ json：客戶、庫存、員工紀錄、銷售數據的應用。★ csv：銷售數據、庫存、財報分析的應用。☆ shelve模組：用戶環境設定儲存、會話數據儲存、玩家遊戲數據保存。☆ 網路爬蟲：市場研究、社交
定價：1200 元， 優惠價：9 1080
庫存：3
Python AI人員必修的科學計算：數學、機率、統計、演算法
滿額折
194.

Python AI人員必修的科學計算：數學、機率、統計、演算法

作者：畢文斌; 毛悅悅  出版社：深智數位  出版日：2023/02/20 裝訂：平裝
【新書簡介】 ▶▶▶ 包含387個經典的Python實作例題！ ▶▶▶ 搭建起程式設計與高等數學的知識橋梁，結合計算機思維與數學邏輯！ 數學為程式設計的世界提供了豐富多樣的素材。基本的理論和基礎運算是根本，然後才有辦法進一步延伸應用到機器進行實踐，如果自己無法解釋程式或程式的輸出，那就要回頭完備自己的理論知識。 本書以Python實現相關數學內容的教學及計算，主題包含了極限的運算、函數的求導及積分、微分方程求解、級數、行列式計算、線性方程組求解、隨機變量的數字特徵、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸、線性規劃、非線性規劃、動態規劃、圖與網路計畫及排隊理論等。 要想邁向AI科學計算的深入應用，不得不打好基本功，數學更是不容忽視的一環，不論你是理工科系的在校生，或是對數據科學、AI人工智慧感興趣的從業人員，由本書出發，讓你穩固數理知識的基礎，重建對程式設計的運算思維，進而發展出能夠解決各式複雜問題的應用能力吧！ 【本書看點】 ✪ 使用Python語言實現相關計算、圖形展示及模型求解 ✪ 包含Python程式語言入門、極限的運算 ✪ 函數求導及積分、微分方程求解、級數、行列式計算、線性方程組求解 ✪ 隨機變數及其分佈、隨機變數的數字特徵 ✪ 參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸 ✪ 線性規劃、非線性規劃、動態規劃圖、網路計畫及排隊理論 ※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：https://deepmind.com.tw/
定價：880 元， 優惠價：9 792
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機器學習最強入門：基礎數學∕機率∕統計邁向AI真實數據專題實作－王者歸來
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195.

機器學習最強入門：基礎數學∕機率∕統計邁向AI真實數據專題實作－王者歸來

作者：洪錦魁  出版社：深智數位  出版日：2019/08/14 裝訂：平裝
機器學習最強入門 基礎數學/機率/統計 邁向 AI真實數據 x 專題實作 ★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例+ 專題實作】★★★★★ ★★★★★【最簡明的數學、機率、統計知識】★★★★★ ★★★★★【最完整的機器學習演算法】★★★★★ ★★★★★【最豐富的真實數據 x 專題實作】★★★★★ 本書特色如下： ★ 最白話解釋數學原理 ☆ 從簡單的數據開始理解機器學習的演算法 ★ 將理論知識轉化為實際的程式碼 ☆ 實際案例分析 全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，了解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識： ★ 方程式與函數 ☆ 完整Python語法 ★ 一元函數到多元函數 ☆ 最小平方法 ★ 基礎統計 ☆ 機率與單純貝式理論 ★ 指數與對數 ☆ logit函數與logistic函數 ★ 向量與矩陣 ☆ 二次函數、三次函數與多項式函數 當讀者有了上述知識後，筆者從簡單的實例開始介紹下列機器學習的演算法，每一種演算法皆是從基礎數據開始解說，然後跨入真實數據，解說應該如何將演算法應用到真實案例環境： ★ 線性迴歸 – 波士頓房價 ☆ 邏輯迴歸 – 信用卡/葡萄酒/糖尿病 ★ 決策樹 – 葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail ☆ 隨機森林樹 – 波士頓房價/鐵達尼號/Telco/收入分析 ★ KNN演算法 – 電影推薦/足球射門/鳶尾花/小行星撞地球 ☆ 支援向量機 – 鳶尾花/乳癌/汽車燃料 ★ 單純貝式分類 – 垃圾郵件/中英文的新聞分類/情感分析/電影評論 ☆ 集成機器學習 – 蘑菇/醫療保險/玻璃/加州房價 ★ K-means分群 – 購物中心消費/葡萄酒評價 ☆ PCA主成分分析 – 手寫數字/人臉數據 ★ 階層式分群 – 小麥數據/老實泉 ☆ DBSCAN演算法 – 購物中心客戶分析 在講解上述演算法時，筆者同時介紹下列機器學習應該知道的知識： ★ 特徵選擇 ☆ 用直方圖了解特徵分佈 ★ 用箱型圖了解異常值 ☆ 數據預處理 ★ 殘差圖(Residual plot) ☆ 機器學習性能評估 ★ 過擬合(overfitting) ☆ 欠擬合(underfitting) ★ 數據洩漏(Data leakage) ☆ 繪製決策樹圖(Decision tree map) ★ 可視化熱力圖(Heat map) ☆ 決策邊界(Decis
定價：980 元， 優惠價：9 882
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AI時代從基本功下手：深入電腦底層運作原理
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196.

AI時代從基本功下手：深入電腦底層運作原理

作者：陸小風(@碼農的荒島求生)  出版社：深智數位  出版日：2023/12/20 裝訂：平裝
☆★341張圖例，一次弄懂電腦底層運作的原理★☆☆★重點說明作業系統、處理程序、執行緒、程式碼協同底層架構★☆☆★從前模模糊糊，似懂非懂的概念，竟然一本書就打通，全腦舒暢，寫程式每個字都知道在做什麼！★☆全書共分6章。第1章闡述了程式語言的概念和編譯器的工作原理，解釋了程式碼生成可執行程式的過程。第2章著重於程式執行時期，介紹了作業系統、處理程式、執行緒等概念，並強調回呼函式、同步、非同步、阻塞、非阻塞等對程式設計師的重要性。第3章帶領讀者認識記憶體的作用，深入探討了指標、堆積區域、堆疊區域等記憶體相關概念，並介紹了函式呼叫的實現原理和記憶體分配器的方法。第4章詳細介紹了電腦系統中最重要的CPU，包括其實現原理、數字識別方式和演變歷程，並解釋了複雜指令集和精簡指令集的出現原因，以及如何利用CPU和堆疊實現函式呼叫、中斷處理、執行緒切換和系統呼叫等機制。第5章深入講解了電腦系統中的cache，解釋了cache的必要性，並提供了程式設計師編寫cache友善程式的建議。第6章關注I/O（輸入輸出），介紹了電腦系統實現I/O的過程，解釋了在程式中呼叫read函式時底層的讀取過程，同時提供了高效處理I/O的建議。本書的特色，就是用最簡單的方式，讓程式設計師快速了解程式執行過程中底層細節的理解和心智模型，以及電腦系統的奧秘。現代電腦系統被層層抽象，程式設計師在高階語言中撰寫程式時不必關心底層細節，但當遇到較為複雜的問題時，對底層的理解不足會讓解決問題變得困難。而程式設計高手則能輕易解決這些問題，因為他們清楚自己的程式對電腦系統的影響，擁有深入的心智模型。本書通過視覺化的方式呈現內容，擁有多達341張圖片來解釋相關內容，使閱讀更加直觀易懂。同時使用通俗易懂的語言，從概念的起源開始解釋，讓讀者不僅了解是什麼和為什麼，還能理解其中的來龍去脈，降低對內容的門檻。這本書旨在幫助讀者建立更深入的心智模型，揭示電腦系統底層的奧秘，讓程式設計師能更有效地解決問題並提升技能水準。
定價：880 元， 優惠價：9 792
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Python最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路王者歸來
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Python最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路王者歸來

作者：洪錦魁  出版社：深智數位  出版日：2023/05/20 裝訂：平裝
Python最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路王者歸來第4版(全彩印刷)★★★★★【內容最多、範圍最廣】【39個主題】★★★★★★★★★★【程式實例最多】【1265個Python實例】★★★★★★★★★★【7大真實數據】+【機器學習專題實戰】★★★★★★★★★★【420個是非題、選擇題】【295個習題實作題】★★★★★Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。1：強調Python語法內涵與精神。2：用精彩程式實例解說。3：科學與人工智慧知識融入內容。4 : ChatGPT助攻5：章節習題引導讀者複習與自我練習。6 : 機器學習 - 真實數據 – 專題實戰 相較於第3版，第4版更增加Python深入解析、機器學習真實數據實戰，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：☆ 深度解析sort( )和sorted( )★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield☆ 波士頓房價專題★ 葡萄酒數據集專題☆ 鐵達尼號專題★ 糖尿病數據集專題☆ 乳癌數據集專題★ 手寫數字數據集專題☆ PCA主成份分析專題★ 其他修訂小細節超過100處多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是：◎ Python語法講解不完整◎ 用C、C++、Java觀念撰寫實例◎ Python語法的精神與內涵未做說明◎ Python進階語法未做解說◎ 基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三◎ 模組介紹不足，應用範圍有限許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以
定價：1200 元， 優惠價：9 1080
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從新手到高手：.NET框架程式開發實作
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198.

從新手到高手：.NET框架程式開發實作

作者：馮輝  出版社：深智數位  出版日：2023/09/25 裝訂：平裝
【新書簡介】 還在擔心微軟產品的跨平台相容性嗎？或者你認為Linux才是真正的程式開發嗎？時代真的變了，.NET架構應該是全世界最多人使用的框架，只要安裝了Visual Studio，就可以開發Windows、MacOS、Linux、Web、雲端、Docker/K8S、主控台等應用，只要你會使用C#！但本書不強調C#的語法，本書的重點在於.NET框架中的開發及設定，並且全書都圍繞在Visual Studio上，也包含了目前最流行的.vscode的應用。在了解基本使用之外，本書直攻問題的核心，包括執行緒、鎖定等機制，並且也精解了JIT等編輯器的原理及方法。最後就是大家關心的平台部署了。本書使用了目前業界最新的部署標準Docker/K8s，更完整說明了compose、swarm等進階Docker技術。還等什麼，Linux的世界也可以用.NET進入，學習一個.NET就可以完成跨平臺開發，這本書就是你贏在終點的起跑點。 【本書看點】 ✪ .NET環境安裝、Visual Studio最新版安裝 ✪ .NET執行原理、CLI介紹 ✪ ASP.NET的多執行模式介紹 ✪ 相依性插入、設定和選項、工作排程 ✪ IHostedService和BackgroundService的背景工作介紹 ✪ 中介軟體完整攻略，快取的應用，當地語系，系統健康檢查 ✪ 檔案系統的開發及詳解，各種日誌的詳細說明 ✪ 多執行緒及工作平行，執行緒同步及鎖定 ✪ 記憶體管理、診斷偵錯 ✪ 編輯技術及部署 ✪ Docker、K8S的部署 【適合讀者】 ☛ 初級和中級開發人員。 ☛ 對.NET技術有興趣的讀者。 ☛ 準備投入.NET開發，或進一步提升自己的讀者
定價：880 元， 優惠價：9 792
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C#最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
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C#最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

作者：洪錦魁  出版社：深智數位  出版日：2023/02/20 裝訂：線裝
C# 最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來內容簡介★★★★★【國內第1本最新 C# 語法】★★★★★★★★★★【最完整的 C# 基礎語法】、【最徹底物件導向觀念】★★★★★本書特色如下：1：國內第1本使用最新C#語法，完整介紹入門到物件導向程式設計。2：國內第1本依序介紹基礎語法、物件導向、視窗設計、LINQ、大型程式的多表單設計、高階應用的C#。3：國內第1名，C#內容最廣，功能介紹最完整，共有38個章節。4：國內第1名，程式實例最多，共有1025個程式實例。多次和資訊教育界閒談，大家公認C#是非常重要的程式語言，也是資訊科系的學生或是工程師必備的程式語言。閒聊中大家也一至獲得結論，C#不容易學習，許多人學習C#都感到很辛苦，原因如下：1：市面上的書籍沒有從C#基礎語法開始介紹。2：使用舊語法解說C#，C#已經進化到最上層語句觀念(Top-level statement)，幾乎沒有任何書籍介紹或說明。3：C#其實是物件導向語言，國內書籍書籍內容對於C#語言物件導向觀念講解太粗淺。4：C#是博大精深的程式語言，市面上書大多是在讀者尚未了解C#的觀念與精神時，就使用視窗程式做介紹，所造就的只是不紮實的結果。5：C#經過20年的發展，已經進化到10.0版，許多新的語法，書籍皆沒有介紹，買了一些書辛苦好幾個月閱讀，好像書中內容都會了，學完也無法進入C# 實戰世界，一到網路看專家所寫的程式通通不懂。 本書以約 1025 個程式實例，講解紮實的 C# 語法，讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：☆ 認識最新語法：最上層語句★ using指示詞與陳述式的用法☆ 實質資料與參照資料★ ?與null☆ ??與??=運算子★ var宣告☆ object、dynamic資料類型★ 裝箱(Boxing)與拆箱(Unboxing)的記憶體說明☆ 獨家解說C# 元組Tuple意義與應用★ 隱式(implicit)與顯示(explicit)強制轉換資料類型。☆ 匿名資料Anonymous Type、匿名陣列Anonymous、Array匿名方法 Anonymous Method★ 表達式主體方法Expression-bodied Method☆ 自行定義方法Extension Method★ 列舉(enum)、結構(struct)、類別(class)與物件☆ 靜態類別、靜態方法與靜態欄位★ 物件的
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ChatGPT原理，從PyTorch中的NLP功能讓你一腳跨入自然語言
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200.

ChatGPT原理，從PyTorch中的NLP功能讓你一腳跨入自然語言

作者：孫小文; 王薪宇; 楊談  出版社：深智數位  出版日：2023/07/24 裝訂：平裝
 打不過AI就加入他！建立自己的GPT產品  手刻ChatGPT從NLP基礎開始  PyTorch親手打造RNN、LSTM、GRU、BERT、GPT  Attention、Transformer詳解  用GPT做出自動詩詞創作平台 全書分為4篇：「自然語言處理基礎篇」「PyTorch入門篇」「用PyTorch完成自然語言處理任務篇」和「實戰篇」。 第1篇包含自然語言處理的背景知識、常用的開放資源、架設Python環境以及使用Python完成自然語言處理的基礎任務。 第2篇包含PyTorch環境設定和PyTorch的基本使用，以及機器學習的一些基本原理和工作方法。 第3篇介紹如何使用PyTorch完成自然語言處理任務，各介紹一種模型，包括分詞(又稱斷詞)、RNN、詞嵌入、Seq2seq、注意力機制、Transformer、預訓練語言模型。 第4篇是實戰篇，第分別講解自然語言理解的任務和自然語言生成的任務，即「中文地址解析」和「詩句補充」。這兩個任務綜合了前面各章的知識，並展示了從資料下載、處理、模型到使用者互動介面開發的全部流程。 從入門到專案實戰，打下你在NLP這一門最紅技術上的紮實基礎。 ☘ 目標讀者 ■ 有一定程式設計基礎的電腦同好。 ■ 希望學習機器學習和自然語言處理的人。 ■ 電腦及其相關專業的學生。 ■ 對自然語言處理領域感興趣的研究者。 ■ 對自然語言處理感興趣並樂於實踐的人。
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