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現代 AI 全景聖經：機器學習 x 神經網路，從數學原理到Transformer核心
作者：
王彥文， 黃銀鵬
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
出版社：
深智數位
出版日期：2026/9/21
ISBN：9786267889725
書籍編號：kk0613164
頁數：1008
定價：
1080
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特別會員價：
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王彥文， 黃銀鵬 王彥文 現任明新科技大學教務長暨工業工程與管理系副教授，具逾 20 年高等教育、研究與產學實務經驗。曾主筆教育部大型競爭型計畫，累計爭取逾新臺幣 4 億元經費，並主持或參與多項國科會、教育部及企業產學合作計畫。長期投入 STEAM 跨域教育、人工智慧演算法與 ESG 永續發展，並以系統整合與跨域解題為核心，思考科技如何真正回應教育、產業與社會需求。 身為工業工程領域學者，重視系統思維、資源配置與流程整合，並始終相信：當 AI 工具愈來愈容易取得，真正能形成競爭力的，是對演算法原理、資料流動與工程取捨的理解。 本書延續此一理念，從技術原點與底層邏輯出發，期望協助讀者建立不隨套件與版本更迭而快速過時的 AI 核心素養，以及面對未來技術變革時持續思考與判斷的能力。 FB： https：//www.facebook.com/bryan.wang.9047 IG： https：//www.instagram.com/bryan.wang.9047 黃銀鵬 國立臺灣大學網路多媒體研究所博士候選人，國立成功大學電機工程研究所碩士。投身資訊教育多年，曾任國立臺灣大學資訊系統訓練班資深講師，並於多所大學任教，累積十餘年程式設計、資料處理、網路與多媒體技術教學經驗。 長期面對不同背景的學習者，始終相信：再困難的技術，都能找到讓人真正理解的入口。教學上重視從生活化情境切入，再透過實作逐步建立概念，讓學習者不只知道「怎麼做」，更理解「為什麼這樣做」。 本書延續這樣的教學節奏，由基礎出發、循序漸進，搭配實際範例，陪伴讀者從陌生走向理解，進而具備真正運用技術的能力。
▍Part I 基礎與工具 第1 章 AI 簡史與當代格局 1.1 人工智慧的三大典範與時代演進 1.2 為什麼Python 主導AI 1.3 本書地圖與閱讀路徑 章末綜合專題 用LLM 整理70 年AI 發展年表 本章重點回顧 第2 章 Anaconda Python 與資料科學工具鏈 2.1 為什麼選Anaconda Python 2.2 Anaconda 安裝與基本配置 2.3 Conda 環境管理 2.4 GPU 環境與 PyTorch 安裝 2.5 開發工具與Jupyter 工作流 2.6 與AI 協作寫程式的工作流與邊界 章末綜合專題 建立個人AI 工作站環境並跑通三個baseline 範例 本章重點回顧 第3 章 NumPy/Pandas/Polars 數值運算 3.1 NumPy 向量化運算 3.2 Pandas DataFrame 核心 3.3 Polars 高效能替代品 3.4 實戰：真實資料清洗與ETL 章末綜合專題 用Pandas+Polars 完成台股ETF 多源資料整合 本章重點回顧 ▍Part II 經典機器學習 第4 章 監督式學習基礎與評估 4.1 機器學習問題框架 4.2 訓練/ 驗證/ 測試分割 4.3 偏差－ 變異權衡 4.4 評估指標 4.5 實戰：完整ML 流程 本章重點回顧 第5 章 線性模型，樹族與核方法 5.1 線性迴歸與正則化 5.2 邏輯迴歸與機率分類 5.3 決策樹與隨機森林 5.4 SVM 與核方法 5.5 KNN 與Naive Bayes 章末綜合專題 六大經典模型在台灣信貸違約資料上的橫向PK 本章重點回顧 第6 章 集成學習與AutoML 6.1 Bagging 與隨機森林 6.2 Boosting 6.3 工業級實作：XGBoost/LightGBM/CatBoost 6.4 Stacking 模型堆疊 6.5 AutoML 6.6 可解釋AI(XAI) 章末綜合專題 用集成學習+AutoML+XAI 完整解決台灣信貸違約預測 本章重點回顧 第7 章 無監督學習與推薦系統 7.1 聚類 7.2 降維 7.3 異常偵測 7.4 推薦系統 章末綜合專題 用台灣7－Eleven 門市資料跑無監督學習四件組 本章重點回顧 ▍Part III 深度學習基礎 第8 章 神經網路原理與PyTorch 8.1 從感知機到深度學習 8.2 PyTorch 基礎 8.3 訓練流程與優化器 8.4 正則化技巧 8.5 〔 深化〕 反向傳播矩陣形式與梯度消失 章末綜合專題 用PyTorch 重現深度學習史的三個經典模型 本章重點回顧 第9 章 電腦視覺與CNN 9.1 卷積神經網路核心 9.2 物件偵測 9.3 影像分割 9.4 視覺基礎模型(VLM 視覺部分) 9.5 自監督與少樣本學習 9.6 〔 深化〕 感受野計算與ViT 對CNN 的取代 章末綜合專題 用ResNet－50+ViT－Base 雙模型在台灣鳥類資料上做架構對比 本章重點回顧 第10 章 序列模型——從RNN 到Transformer 之前 10.1 RNN 與梯度消失 10.2 LSTM 與GRU 10.3 詞向量演化 10.4 Encoder－Decoder 與注意力起源 10.5 後Transformer 序列模型(2024 復興) 10.6 〔 深化〕LSTM 三閘梯度推導 章末綜合專題 用PyTorch 重現序列模型的三個經典里程碑 本章重點回顧 第11 章 Transformer 核心 11.1 從注意力到Self－Attention 11.2 Q/K/V 與縮放 11.3 Multi－Head Attention 11.4 位置編碼 11.5 Encoder－Decoder vs Decoder－only vs Encoder－only 11.6 Transformer 的工程優化 11.7 〔 深化〕Attention 縮放因子推導與Multi－Head 數學 章末綜合專題 用PyTorch 從零實作Transformer + 在立法院議事錄上訓練質詢摘要 本章重點回顧
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