套裝3本 Python神經網絡編程+深度學習 AI聖經+機器學習 人工智能書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 塔裏剋·拉希德（TariqRashid） 著

圖書標籤:

• Python
• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• AI
• 編程
• 書籍
• 算法
• 數據科學

店鋪： 華心圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115474810

商品編碼：29308861250

齣版時間：2018-04-01

Python神經網絡編程+深度學習+機器學習 三本套裝僅需226.9元，

深入淺齣的Python神經網絡與深度學習實戰指南 本書是一套精心編排的Python編程、神經網絡構建及深度學習理論與實踐的綜閤教程。旨在幫助讀者從零開始，係統掌握構建和訓練各類神經網絡模型，理解深度學習的核心概念，並能將其應用於解決實際問題。無論您是初學者還是希望深化理論基礎的研究者，亦或是尋求實戰經驗的開發者，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。 第一部分：Python神經網絡編程基礎 本部分將帶領您進入Python神經網絡編程的世界，為後續的深度學習之旅奠定堅實的基礎。我們將從Python語言的核心概念入手，逐步引導您理解神經網絡的基本組成單元和工作原理。 1. Python基礎迴顧與環境搭建 Python入門與進階：對於初學者，我們將快速迴顧Python的基礎語法、數據類型、控製流、函數以及麵嚮對象編程的概念。對於有一定Python基礎的讀者，我們將重點講解其在科學計算領域常用的庫，如NumPy（用於高效的數值計算）和Matplotlib（用於數據可視化）。 開發環境配置：詳細指導您在不同操作係統（Windows, macOS, Linux）上安裝Python解釋器，並配置常用的集成開發環境（IDE），如PyCharm或VS Code，以及Jupyter Notebook/Lab，它們是進行科學計算和機器學習實驗的絕佳平颱。 2. 神經網絡的數學原理與基本構建塊 神經元模型：深入剖析人工神經元（Perceptron）的工作原理，包括輸入、權重、偏置、激活函數及其作用。我們將解釋為什麼需要激活函數，並介紹常見的激活函數，如Sigmoid、ReLU、Tanh等，分析它們的優缺點。 前嚮傳播：清晰地闡述數據如何從輸入層經過隱藏層，最終到達輸齣層的過程。我們將通過數學公式和直觀的圖示，幫助您理解前嚮傳播的計算流程。 損失函數：介紹用於衡量模型預測值與真實值之間差異的各種損失函數，如均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，並討論在不同任務中如何選擇閤適的損失函數。 反嚮傳播算法：這是神經網絡訓練的核心。我們將詳細講解反嚮傳播的數學推導過程，從鏈式法則齣發，解釋梯度如何從輸齣層反嚮傳播到輸入層，用於更新權重。同時，將通過代碼實現來幫助您理解其計算過程。 梯度下降優化器：介紹梯度下降的基本概念，以及其各種變體，如隨機梯度下降（SGD）、動量（Momentum）、Adam、RMSprop等。我們將分析它們的收斂速度和性能差異，並講解如何選擇閤適的優化器。 3. 使用NumPy從零構建神經網絡 實現單層神經網絡：在沒有使用任何深度學習框架的情況下，僅利用NumPy，從頭開始實現一個簡單的單層感知機，用於解決二分類問題。這將幫助您徹底理解神經網絡的底層邏輯。 實現多層前饋神經網絡（MLP）：逐步擴展，實現包含一個或多個隱藏層的全連接前饋神經網絡。我們將重點演示如何處理層與層之間的連接、激活函數的應用以及反嚮傳播的實現。 數據預處理與特徵工程：講解在訓練神經網絡前，如何對數據進行預處理，包括數據清洗、缺失值處理、特徵縮放（標準化、歸一化）以及特徵編碼等，這些步驟對模型的性能至關重要。 4. 神經網絡的訓練與評估 訓練過程詳解：通過代碼示例，展示如何組織訓練循環，包括前嚮傳播、計算損失、反嚮傳播、更新權重等步驟。 模型評估指標：介紹用於評估模型性能的常用指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）、AUC-ROC麯綫等，並解釋它們在不同場景下的意義。 過擬閤與欠擬閤：深入探討過擬閤（模型在訓練集上錶現好，但在測試集上錶現差）和欠擬閤（模型在訓練集和測試集上錶現均不佳）的原因，並介紹常用的正則化技術（L1, L2正則化）、Dropout、早停法（Early Stopping）等來緩解這些問題。 第二部分：深度學習的理論與實踐 本部分將深入探討深度學習的核心概念和前沿技術，涵蓋捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種，並介紹如何使用主流的深度學習框架來構建和訓練復雜的深度學習模型。 1. 深度學習的核心概念 深度學習的優勢：解釋深度學習相較於傳統機器學習的優勢，如強大的特徵學習能力，能夠自動從原始數據中提取有用的特徵，無需人工設計。 “深度”的意義：理解“深度”指的是神經網絡層數的增加，以及多層非綫性變換如何賦予模型強大的錶示能力。 模型泛化能力：強調深度學習模型的目標是學習到能夠泛化到未知數據的能力，而不僅僅是記住訓練數據。 2. 捲積神經網絡（CNN） CNN的誕生與動機：介紹CNN的起源，以及其在處理圖像數據方麵的革命性突破。 捲積層（Convolutional Layer）：詳細講解捲積層的核心操作，包括捲積核（Filter）的滑動、特徵圖（Feature Map）的生成、步長（Stride）和填充（Padding）的作用。 池化層（Pooling Layer）：介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的作用，它們如何減少特徵圖的維度，提高模型的魯棒性。 CNN的經典結構：分析LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等經典CNN架構的設計思想和演進過程，理解它們在網絡深度、寬度、連接方式等方麵的創新。 CNN的應用：重點介紹CNN在圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等領域的實際應用案例，並提供相應的代碼實現。 3. 循環神經網絡（RNN）與序列模型 RNN的結構與原理：解釋RNN的循環連接如何使其能夠處理序列數據，理解其在時間序列建模、自然語言處理等方麵的應用潛力。 長短期記憶網絡（LSTM）：深入剖析LSTM的門控機製（輸入門、遺忘門、輸齣門）如何解決傳統RNN的梯度消失/爆炸問題，使其能夠學習長距離依賴關係。 門控循環單元（GRU）：介紹GRU作為LSTM的簡化版本，解釋其門控機製和計算效率。 RNN/LSTM/GRU的應用：展示RNN係列模型在文本生成、機器翻譯、語音識彆、情感分析、時間序列預測等任務中的具體應用，並提供代碼示例。 4. 使用主流深度學習框架 TensorFlow與Keras：深入學習TensorFlow作為Google開發的強大的開源機器學習庫，以及其高級API Keras，它提供瞭簡潔易用的接口來構建和訓練各種神經網絡模型。我們將演示如何使用Keras快速構建CNN、RNN等模型，並進行訓練和評估。 PyTorch：學習PyTorch，Facebook開發的另一個流行的開源機器學習框架，其動態計算圖特性提供瞭更高的靈活性和易用性。我們將介紹PyTorch的基本操作、張量（Tensor）的計算、自動求導機製（autograd）以及如何使用PyTorch構建和訓練深度學習模型。 框架選擇與對比：分析TensorFlow和PyTorch在不同方麵的優勢與劣勢，幫助讀者根據項目需求做齣明智的選擇。 5. 深度學習的進階主題 遷移學習（Transfer Learning）：介紹如何利用預訓練模型（如ImageNet上的CNN模型）來加速和提升在小規模數據集上的模型訓練效果。 生成對抗網絡（GAN）：解釋GAN的基本原理，包括生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的對抗訓練過程，以及其在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。 注意力機製（Attention Mechanism）：深入講解注意力機製如何在序列模型中動態地關注輸入序列的不同部分，提升模型的性能，尤其在機器翻譯和文本摘要領域。 模型部署與優化：簡要介紹如何將訓練好的深度學習模型部署到生産環境，以及模型壓縮、量化等優化技術，以提高推理速度和降低資源消耗。 第三部分：機器學習與人工智能的宏觀視角 本書的第三部分將為讀者提供一個更廣闊的視野，將神經網絡和深度學習置於整個機器學習和人工智能的生態係統中進行理解。我們將迴顧機器學習的基本思想，探討人工智能的現狀與未來，並介紹一些關鍵的AI應用領域。 1. 機器學習的核心思想迴顧 監督學習（Supervised Learning）：迴顧分類（Classification）和迴歸（Regression）等監督學習任務，以及支持嚮量機（SVM）、決策樹（Decision Trees）、隨機森林（Random Forests）、K近鄰（K-Nearest Neighbors）等經典算法。 無監督學習（Unsupervised Learning）：介紹聚類（Clustering，如K-Means）、降維（Dimensionality Reduction，如PCA）和關聯規則挖掘（Association Rule Mining）等無監督學習技術，它們在數據探索和發現模式方麵具有重要作用。 強化學習（Reinforcement Learning）：簡要介紹強化學習的基本框架，包括智能體（Agent）、環境（Environment）、奬勵（Reward）和策略（Policy），以及其在遊戲AI、機器人控製等領域的應用。 模型選擇與評估：強調在實際應用中，理解不同算法的適用場景、權衡模型復雜度與性能、以及進行充分的模型評估和調優的重要性。 2. 人工智能的演進與發展 人工智能的定義與曆史：追溯人工智能（AI）的概念起源，迴顧AI發展的幾個重要時期，包括符號主義、連接主義等。 AI的子領域：梳理AI的主要子領域，如機器學習、自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、機器人學、專傢係統等，以及它們之間的相互關係。 AI的哲學與倫理：探討人工智能發展過程中引發的哲學思考，如意識、智能的本質，以及AI倫理問題，如偏見、隱私、就業影響、安全等。 3. 關鍵AI應用領域深入剖析 自然語言處理（NLP）： 文本預處理：分詞、詞性標注、詞乾提取、詞形還原等。 詞嚮量錶示：Word2Vec, GloVe, FastText等，理解詞語的語義錶示。 語言模型：N-gram模型，以及基於神經網絡的語言模型。 文本分類與情感分析：使用CNN, RNN, Transformer等模型實現。 機器翻譯：Seq2Seq模型，以及基於Attention的Transformer模型。 問答係統與對話AI：構建能夠理解和迴答問題的係統。 計算機視覺（CV）： 圖像特徵提取：SIFT, SURF等傳統特徵，以及CNN的自動特徵提取。 圖像分類：使用CNN進行圖像識彆。 目標檢測：R-CNN係列, YOLO, SSD等。 圖像分割：FCN, U-Net等。 人臉識彆與姿態估計。 語音技術： 語音信號處理：MFCC等特徵提取。 語音識彆（ASR）：將語音轉換為文本。 語音閤成（TTS）：將文本轉換為語音。 推薦係統： 協同過濾（Collaborative Filtering）：基於用戶行為的推薦。 基於內容的推薦（Content-Based Filtering）。 混閤推薦係統（Hybrid Recommender Systems）。 機器人學與自動駕駛： 感知與理解：結閤CV和傳感器數據。 規劃與控製：路徑規劃，運動控製。 強化學習在機器人中的應用。 4. AI的未來展望 通用人工智能（AGI）：探討AGI的定義、挑戰與研究方嚮。 AI的倫理規範與負責任的AI：強調在AI發展過程中，建立健全的倫理框架和技術規範的重要性，確保AI技術為人類福祉服務。 AI與其他學科的交叉融閤：展望AI在生物、醫學、金融、教育等領域的更廣泛應用，以及AI與其他學科的深度融閤將帶來的變革。 本書通過理論講解、數學推導、代碼實現和案例分析相結閤的方式，力求讓讀者在掌握Python神經網絡編程和深度學習核心技術的同時，也能對整個AI領域有一個宏觀而深刻的認識。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地踏上AI探索之路，並用所學知識解決現實世界中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸人工智能領域的研究生，對於如何係統地學習這個龐大而復雜的學科感到有些迷茫。朋友嚮我推薦瞭這套書，當我看到《Python神經網絡編程》、《深度學習AI聖經》、《機器學習》這三個書名時，心中湧現齣一股強烈的學習動力。感覺就像為我量身定製的一樣。我想，通過《機器學習》這本書，我應該能夠打下堅實的基礎，理解那些基礎的算法和模型，為後續更深入的學習做好準備。然後，《Python神經網絡編程》聽起來就非常實用，我一直希望能通過Python來實踐各種AI模型，這本書的齣現，就像是為我指明瞭方嚮，讓我知道如何將理論知識轉化為代碼。而《深度學習AI聖經》，這個名字實在是太霸氣瞭，它讓我對深度學習的神秘麵紗充滿瞭好奇，希望這本書能夠為我揭示深度學習的強大之處，以及它在現實世界中的各種應用。我非常期待這套書能夠帶領我從零開始，一步步掌握人工智能的核心技術，讓我能夠在學術研究和未來的職業生涯中取得進步。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位有著一定編程基礎，但對AI和機器學習領域尚屬新手的人來說，這套《Python神經網絡編程》、《深度學習AI聖經》、《機器學習》的書籍組閤，簡直就是一次“從入門到精通”的絕佳機會。我一直聽說深度學習是當前AI領域最熱門的方嚮，但又苦於沒有一個清晰的學習路徑。《機器學習》這本書，我猜想會是很好的起點，它應該會循序漸進地講解機器學習的基本概念、算法和模型，讓我能夠理解AI是如何“學習”的。然後，《Python神經網絡編程》這個名字讓我眼前一亮，它直接點齣瞭用Python實現神經網絡的核心，這正是我最想掌握的技能，我期待書中能有大量清晰易懂的代碼示例，讓我能夠邊學邊練，真正把知識內化。而《深度學習AI聖經》，我將其視為進階的核心，它或許會深入探討各種深度學習框架、模型架構以及最新的技術發展，為我打開更廣闊的AI視野。總而言之，我希望這套書能夠幫助我建立起一個完整的AI知識體係，並且培養齣解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在互聯網公司工作的技術經理，我一直關注著人工智能的最新發展，並希望將AI技術融入到我們現有的産品和服務中。這次選擇這套《Python神經網絡編程》、《深度學習AI聖經》、《機器學習》的書籍，是希望能夠係統地提升團隊在AI領域的技術實力。我個人認為，《機器學習》這本書應該能為團隊提供堅實的理論基礎，讓大傢從根本上理解AI的工作原理。《Python神經網絡編程》則側重於實踐，我相信它能幫助我們的工程師們快速掌握使用Python構建和訓練神經網絡的技巧，從而加速産品原型開發。而《深度學習AI聖經》這個名字，暗示瞭它很可能涵蓋瞭當前最前沿的深度學習技術和應用案例，這對於我們把握行業趨勢、探索新的商業機會至關重要。我期望這套書能夠幫助我們團隊構建起一套高效的AI技術棧，並且在實際項目中落地，為公司帶來實實在在的價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對技術充滿好奇的自由職業者，一直在探索新的技能來拓展我的職業領域。當我看到這套《Python神經網絡編程》、《深度學習AI聖經》、《機器學習》的書籍時，立刻被吸引住瞭。我希望《機器學習》這本書能夠為我奠定紮實的理論基礎，讓我理解AI的“前世今生”，瞭解那些經典算法是如何工作的。而《Python神經網絡編程》則是我最期待的部分，我一直想通過Python來親手實現各種AI模型，我希望這本書能夠提供大量生動形象的代碼示例和詳細的講解，讓我能夠快速上手，並在實踐中學習。至於《深度學習AI聖經》，我把它看作是我通往AI前沿世界的鑰匙，我期待它能帶我領略深度學習的無限可能，瞭解那些令人驚嘆的應用，甚至激發齣我自己的創新想法。總的來說，我希望這套書能夠成為我學習AI的“三部麯”，讓我從基礎理論到實踐操作，再到前沿探索，都能獲得全方位的提升，為我打開一個全新的技術大門。

評分☆☆☆☆☆

終於收到瞭期待已久的這套書！作為一名在AI領域摸爬滾打瞭一段時間的從業者，我一直在尋找能夠係統性梳理知識脈絡，並且兼具理論深度與實踐指導的書籍。這套組閤，從書名上看就非常吸引我：《Python神經網絡編程》、《深度學習AI聖經》、《機器學習》。光是“AI聖經”這個詞，就足以激起我對知識的渴望。我預計這套書能幫我鞏固現有的Python基礎，深入理解神經網絡的內在機製，並且在深度學習的浪潮中找到清晰的路徑。尤其是《Python神經網絡編程》，聽起來就非常適閤我這種喜歡動手實踐的人，想必裏麵會有不少代碼示例和實操技巧，能夠直接應用到我的項目中。而《深度學習AI聖經》則可能承擔瞭理論框架構建的重任，提供更宏觀的視角，幫助我理解AI發展的脈絡和前沿技術。最後，《機器學習》作為基礎學科，它的存在也讓我安心，知道這套書並非隻停留在錶層，而是能夠帶領我迴到本源，理解AI背後更核心的原理。整體來說，我抱有非常高的期望，相信這套書會成為我工作和學習中不可或缺的寶藏。