上週在母校書架上看到這本新書, 由位於美國紐約的 AI 人力資源公司 untapt.com 的兩位資料科學家所撰寫, 內容包含深度學習的四大應用領域 : 機器視覺, 自然語言處理, 藝術生成, 與遊戲對局, 不僅透過豐富插圖講解概念, 後半部還有程式實作, 最重要的是引經據典, 且標註非常詳細, 引述來源都有所本, 是一本很獨特的 DL 書籍 :
Source : 博客來
此書範例程式可在旗標網站下載 (要回答問題) :
# https://www.flag.com.tw/bk/st/F1383 (501 MB)
全書分成四部分 :
- Part 1 (第一章到第四章) : DL 四大應用領域的知識性介紹
- Part 2 (第五章到第九章) : DL 的核心概念 (神經元, 激活函數, 神經網路結構, 損失函數, 反向傳播, 優化等)
- Part 3 (第十章到第十五章) : DL 進階技術 (CNN, RNN, GAN, DRL, DQN)
- Part 4 (第十六章) : 打造自己的深度學習專案
其中 Part 1 與 Part 4 這五章完全可以用看的, 不用動手寫程式碼.
書末附有 9 本延伸參考書目 :
No.3, 7, 8 這三本我都有, No.4 與 5 市圖有書可借, No.6 母校圖書館有書可借.
我另外下列幾本跟 RL 相關書籍 :
- 動手做深度強化學習 (市圖,母校均有)
- 實戰人工智慧之深度強化學習 : 使用PyTorch x Python (母校)
- 生成對抗網路最精解 : 用 TensorFlow 實作最棒的 GAN 應用 (母校)
但母校我已借滿 30 本, 等清完庫存再借唄.
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