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輕鬆學會Google Colab和Pytorch人工智慧深度學習實作開發
作者：
黃士嘉， 陳亮甫， 趙大衛
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
叢書系列：單行本
出版社：
博碩文化
出版日期：2026/9/4
ISBN：9786264145954
書籍編號：kk0613080
頁數：464
定價：
690
元
一般會員價：
79
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特別會員價：
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518
元
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輕鬆學會Google Colab和Pytorch人工智慧深度學習實作開發 掌握業界和學術界最流行、最活躍的深度學習程式庫—PyTorch 【內容簡介】 ?聚焦主流與前沿的深度學習架構與應用 ?完整掌握PyTorch深度學習應用開發 ?透過PyTorch API快速上手深度學習實作 本書前半部(CH1－CH10)是為初學者設計，使用Google Colab雲端GPU，只需打開瀏覽器即可開發，讓讀者在短時間內完整掌握深度學習的觀念；而本書後半部(CH11－CH15)定位於進階實務與最新應用，在讀者具備深度學習基礎後，自行準備GPU開發，無論在Windows或Linux系統，都可作為銜接研究或專題應用的進階教材。每章皆精細講解核心觀念，搭配Step by Step實作，確保讀者完全理解原理與操作。內容聚焦於近年主流與前沿的深度學習架構與應用，包括Transformer系列、擴散模型、物件偵測、影像分割，以及結合大型語言模型的視覺語言模型。 【精彩內容】 ?透過Google Colab在瀏覽器中開發，免本地端 GPU，低成本即可上手學習 ?利用PyTorch torch.nn模組，掌握簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API ?利用PyTorch Dataset與DataLoader建立高效的數據導入管道，速度更快、更簡單 ?掌握PyTorch進階技巧：客製化網路層(Custom Layers)與客製化模型包裝器(Model Wrapper) ?運用TensorBoard視覺化技巧，記錄訓練損失、準確率與權重分布 ?使用TorchvisionDatasets數據集平台，方便下載與使用資料集 ?使用PyTorch Hub開放預訓練模型平台，快速載入與使用預訓練網路模型 ?了解神經網路反向傳遞(Backpropagation)的原理 ?了解及實作全連接神經網路 ?了解及實作卷積神經網路 ?了解及實作遷移學習，透過PyTorch Hub搭建MobileNetV3網路模型進行遷移學習 ?掌握訓練網路的技巧：權重初始化(Xavier、He初始化)、Dropout、Batch Normalization ?學習深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet ?聚焦Transformer系列、擴散模型、物件偵測、影像分割等近年主流與前沿的深度學習架構與應用 ?認識視覺語言模型(Vision－Language Models)的定義、任務型態與應用情境
黃士嘉， 陳亮甫， 趙大衛 黃士嘉 ?經歷：國立臺北科技大學電子工程系 特聘教授、加拿大 McGill University 國際客座教授、加拿大 Ontario Tech University 國際客座教授、IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 國際副主編、IEEE Sensors Journal 國際副主編 ?獲獎：經濟部第 5 屆國家產業創新獎、ACM臺灣分會李國鼎研究獎、史丹福大學世界 2％頂尖科學家、國立臺北科技大學 校傑出研究獎、國立臺北科技大學 電資學院院傑出研究獎 陳亮甫 ?學歷：國立臺北科技大學電子工程系碩士 趙大衛 ?學歷：國立臺灣大學電機工程學系博士 ?經歷：台達電子 主任工程師、倫光科技 算法工程師 ?獲獎：臺大電機最佳博士論文獎
|CHAPTER 00| 環境安裝 0.1 前言 0.2 Google Colab 0.3 Python安裝 0.4 PyTorch安裝 0.5 Python擴充套件安裝 0.6 Jupyter Notebook 0.7 GitHub程式碼 |CHAPTER 01| PyTorch介紹 1.1 什麼是深度學習？ 1.2 建立專案 1.3 PyTorch介紹 1.4 PyTorch核心模組與開發部署流程 1.5 PyTorch基本運算 1.6 torch.nn模組 1.7 Dataset與DataLoader |CHAPTER 02| 迴歸問題 2.1 深度神經網路 2.2 Kaggle介紹 2.3 實驗一：房價預測模型 2.4 TensorBoard介紹 2.5 實驗二：過擬合問題 |CHAPTER 03| 二元分類問題 3.1 機器學習的四大類別 3.2 二元分類問題 3.3 實驗：精靈寶可夢對戰預測 |CHAPTER 04| 多類別分類問題 4.1 卷積神經網路 4.2 多類別分類問題 4.3 實驗：CIFAR－10影像識別 |CHAPTER 05| 神經網路訓練技巧 5.1 反向傳遞 5.2 權重初始化 5.3 Batch Normalization 5.4 實驗：使用CIFAR－10資料集實驗三種權重初始化方法 |CHAPTER 06| 神經網路進階技巧 6.1 PyTorch進階技巧 6.2 實驗：透過Model Wrapper來進行兩種不同的網路架構訓練 |CHAPTER 07| 神經網路經典架構 7.1 神經網路架構 7.2 實驗：透過PyTorch Hub載入預訓練網路模型 |CHAPTER 08| 遷移學習 8.1 遷移學習 8.2 實驗：遷移學習 |CHAPTER 09| 變分自編碼器 9.1 Auto－Encoder介紹 9.2 Variational Auto－Encoder介紹 9.3 Variational Auto－Encoder損失函數 9.4 實驗：Variational Auto－Encoder實現 |CHAPTER 10| 生成對抗網路 10.1 生成對抗網路 10.2 GAN、WGAN、WGAN－GP的演進 10.3 實驗：WGAN－GP人臉生成 |CHAPTER 11| 擴散模型 11.1 Diffusion Model 11.2 Stable Diffusion 11.3 實驗：DDPM實現 |CHAPTER 12| 物件偵測 12.1 電腦視覺 12.2 物件偵測介紹 12.3 物件偵測歷史進展 12.4 實驗：YOLO v8物件偵測 |CHAPTER 13| 影像分割 13.1 Semantic Segmentation任務介紹 13.2 Semantic Segmentation歷史進展 13.3 實驗：U－Net實現 |CHAPTER14| Transformer Family 14.1 時序資料任務介紹 14.2 應用於時序資料的類神經網路 14.3 Transformer介紹 14.4 Vision Transformer(ViT)架構 14.5 實驗一：時序資料分類 14.6 實驗二：Transformer Bottleneck架構實作 |CHAPTER 15| 大型語言模型之視覺語言模型 15.1 視覺語言模型任務介紹 15.2 代表性視覺語言模型 15.3 從視覺語言模型到多模態大型模型 15.4 實驗：實現CLIP零樣本
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