從 Google AlphaGo 到 Chatbot 聊天機器人、智慧理專、精準醫療、機器翻譯… 近年來時而聽到人工智慧、機器學習到深度學習的相關消息，一夕之間這項技術攻占了各大媒體版面，也漸漸成為職場上和實際開發使用最熱門的程式語言。而在不久之後的未來，這樣的趨勢更是錢潮所在，將會帶領更多的新應用與新能力出現，且讓我們拭目以待。
數學忘光光，人工智慧原理看不懂？
→ 大量的【圖解說明】讓你秒懂運作原理
用相同資料集，訓練好的模型準確率比別人低很多？
→ 【舉一反三不死背】，教你用最適當的演算法調整模型
手上一堆資料，但要怎麼餵給神經網路？
→ 解說各種類型資料的【預處理手法】
本書秉持「先圖解、再實作，而後實務應用」的精神，帶你實際使用
Python 3 + TensorFlow + Keras，訓練自己的深度學習模型
深度學習是一種「實現機器學習的技術」，能夠利用如人類大腦功能般的「類神經網路」，處理如視覺、聽覺等感知問題，從學習中更新權重與偏向量進行學習，最後進行分類或預測。學會各種神經網路的類型後，教導讀者懂得調校神經網路和轉移學習目標，讓讀者能夠真正建構出屬於自己的神經網路模型。
書中的資料與範例中，將運用到：
■ MLP 多層感知器 - 進行糖尿病、鳶尾花的多元分類預測
■ MLP 多層感知器 - 進行房價的迴歸預測
■ CNN 卷積神經網路 - 進行彩色圖片的分類
■ LSTM 長短期記憶神經網路 - 進行股價預測
■ RNN 循環神經網路、LSTM、GRU 閘門循環單元神經網路 - 進行影評的情緒分析
還有手寫辨識預測、自編碼器 AE、主題分類等大量範例實作！
本書特色
◎ 人工智慧、機器學習、深度學習的基礎
◎ 從最基礎的神經網路建構
◎ 最具突破性的卷積神經網路實戰與應用
◎ 處理自然語言等具序列性資料的循環神經網路
◎ 建構並調整自己的神經網路模型
◎ 神經網路的模型視覺化、共享與輸出
延伸閱讀：
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