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Python+TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習、大數據：超炫專案與完全實戰
【聯合推薦】
嘉義基督教醫院兒童醫學部兒童腎臟科主任、嘉基創新育成中心主任周信旭醫師
Eco-City智慧生活科技區域整合中心執行長、國立交通大學土木工程系曾仁杰教授
台北榮民總醫院關艾琛醫師
【嚴選經典】美國矽谷創業家/全球科技大廠與業界指定工研院顧問講師之PythonTensorFlow人工智慧機器學習入門鉅作!
本書為作者柯博文老師在各大企業教授Python、機器學習、人工智慧的課程內容匯集而成。歷經業界頂尖的工程師學員多次考驗，實戰多年後才匯集成冊。內容包含：Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法。並提供了203個範例程式，與169支影音教學影片。
◎以豐富的範例淺顯易懂的解說Python程式語言，並加入詳細的程式註解，使讀者瞭解每個程式的動作。
◎介紹業界統計分析相關的機器學習資料分析程式，並大量使用業界數據，進行分析和預測。
◎使用Tensorflow.Keras實踐人工智慧，以MLP類神經的原理和案例，讓讀者瞭解如何修改程式，才能達到百分百的準確率的目標，並用CNN的手寫辨識方法，結合OpenCV達到學習人工智慧，並且實際應用在生活中。
嘉義基督教醫院兒童醫學部兒童腎臟科主任、嘉基創新育成中心主任周信旭醫師
Eco-City智慧生活科技區域整合中心執行長、國立交通大學土木工程系曾仁杰教授
台北榮民總醫院關艾琛醫師
【嚴選經典】美國矽谷創業家/全球科技大廠與業界指定工研院顧問講師之PythonTensorFlow人工智慧機器學習入門鉅作!
本書為作者柯博文老師在各大企業教授Python、機器學習、人工智慧的課程內容匯集而成。歷經業界頂尖的工程師學員多次考驗，實戰多年後才匯集成冊。內容包含：Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法。並提供了203個範例程式，與169支影音教學影片。
◎以豐富的範例淺顯易懂的解說Python程式語言，並加入詳細的程式註解，使讀者瞭解每個程式的動作。
◎介紹業界統計分析相關的機器學習資料分析程式，並大量使用業界數據，進行分析和預測。
◎使用Tensorflow.Keras實踐人工智慧，以MLP類神經的原理和案例，讓讀者瞭解如何修改程式，才能達到百分百的準確率的目標，並用CNN的手寫辨識方法，結合OpenCV達到學習人工智慧，並且實際應用在生活中。
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1 Python程式語言
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1.1 Python程式語言的介紹
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1.2 Python歷史
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1.3 Python版本
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2 Python程式語言安裝
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2.1 Windows作業系統的Python安裝
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2.2 在Windows測試與執行Python
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2.3 Mac作業系統的Python安裝
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2.4 在Mac測試與執行Python
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2.5 樹莓派和Linux的Python安裝
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2.6 在Linux或樹莓派測試與執行Python
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3 開發程式和工具
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3.1 我的第一個Python程式－Windows版
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3.2 我的第一個Python程式－Mac、Linux和樹莓派版
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3.3 開發和除錯工具－PyCharm下載和安裝
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3.4 PyCharm工具介紹
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3.5 建立專案
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3.6 除錯
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3.7 安裝其他的Packages函式庫
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3.8 安裝Anaconda
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3.9 使用Anaconda
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3.10 Pip安裝套件
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3.11 本書需要安裝的第三方函式庫列表
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4 Python程式基礎
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4.1 Python注解
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4.2 Python資料型態
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4.3 Python數學計算
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4.4 Python列印
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4.5 PytIf...else條件判斷語句－條件執行（conditional）
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4.6 Array陣列－List
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4.7 range範圍
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4.8 for迴圈
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4.9 UTF8中文文字編碼和文字輸入
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4.10 while迴圈語法
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5 函數和物件導向OOP
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5.1 開發函數def
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5.2 import匯入和開發
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5.3 類別class
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5.4 類別class初始化定義值
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5.5 類別中的函數方法Method
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5.6 類別中的「屬性」Property
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5.7 類別中的呼叫其他的函數方法Method
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5.8 設定公開、私有的類別函數方法
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5.9 把類別獨立成另一個檔案
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5.10 繼承－OOP物件導向
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5.11 多重繼承
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5.12 呼叫父類類別函數super
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5.13 呼叫父類的「屬性」Property
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6 視窗處理GUI Tkinter
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6.1 視窗GUI函式庫
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6.2 視窗
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6.3 文字Label
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6.4 顯示圖片Image
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6.5 按鍵
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6.6 訊息視窗tkMessageBox
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6.7 輸入框Entry
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6.8 繪圖Canvas
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7 資料定義Containers
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7.1 List陣列
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7.2 List陣列資料的多樣性
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7.3 List的數學處理
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7.4 Slicing切割
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7.5 Dictionaries字典
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7.6 Sets序列集集合比較（交集、聯集、差集）
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7.7 Tuples序列
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8 圖表函式庫matplotlib.pylib
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8.1 圖表函式庫Matplotlib介紹
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8.2 畫線
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8.3 畫點
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8.4 畫面切割
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8.5 顯示圖片
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8.6 顯示圖表在視窗程式中
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9 檔案處理和Open Data開放資料
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9.1 開放資料介紹
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9.2 儲存檔案
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9.3 檔案複製、刪除和列出所有檔案
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9.4 資料夾
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9.5 讀取Excel xls格式－阿靈頓縣裡面所有學校
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9.6 讀取、處理和儲存CSV－氣象風暴資料
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10 網路
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10.1 超文本傳輸協定HTTP Get
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10.2 透過網路取得即時開放資料－即時「今日氣象資訊」
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10.3 超文本傳輸協定HTTPPost
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10.4 可延伸標記式語言XML
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10.5 開放資料XML－取得台北市社會福利中心
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10.6 JSON
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10.7 開放資料JSON－顯示桃園公共自行車即時服務資料
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11 資料庫
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11.1 下載和安裝MYSQL資料庫
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11.2 新增資料庫使用者－Add User
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11.3 新增資料庫－Add database
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11.4 開啟資料庫－MySQL－Python和pymysql
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11.5 新增資料庫資料－insert
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11.6 取得資料－select
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11.7 刪除和修改資料庫資料－delete和update
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12 自然語言處理－文字、語意分析和繁簡體的轉換
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12.1 繁體中文和簡體中文的互換－OpenCC
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12.2 中文分詞斷詞工具－jieba
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12.3 分析檔案的文字
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12.4 自訂分詞
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12.5 取出斷詞位置
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12.6 移除用詞和自訂比重分數
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12.7 排列出最常出現的分詞
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12.8 網路文章的重點
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13 人工智慧標記語言AIML
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13.1 人工智能記號語言AIML介紹
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13.2 中文機器人
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13.3 AIML語法教學1－隨機對話
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13.4 AIML語法教學2－變數
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14 網頁伺服器
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14.1 Python網頁伺服器
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14.2 開發自己的網頁伺服器
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14.3 顯示HTTP內容
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14.4 取得HTTP GET所傳遞的資料
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14.5 取得HTTP POST所傳遞的資料
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15 網路爬蟲BeautifulSoup4
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15.1 網路爬蟲－取得網路文章內容
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15.2 BeautifulSoup的函數和屬性
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15.3 實戰案例－抓取作者的部落格文章
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15.4 實戰練習
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16 Pandas數據分析和量化投資
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16.1 安裝
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16.2 使用pandas讀取和儲存Excel的檔案
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16.3 使用pandas讀取和儲存CSV的文字檔案
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16.4 讀取網路上的表格
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16.5 DataFrame
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16.6 計算
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16.7 實戰分析Apple股價
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16.8 統計相關計算
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16.9 邏輯判斷－找出股價高點
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16.10 計算股價浮動和每月的變化
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16.11 畫出股票的走勢圖和盒鬚圖
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17 Numpy矩陣運算數學函數函式庫
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17.1 矩陣資料初始化
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17.2 定義資料
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17.3 資料對應
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17.4 切割
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17.5 整數數組索引
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17.6 資料型態Datatypes
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17.7 計算
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17.8 統計
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17.9 邏輯判斷
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17.10 不同大小的矩陣相加
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18 執行檔包裝程式Pyinstaller
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18.1 pyinstaller功能介紹和安裝
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18.2 pyinstaller包裝執行檔的步驟
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19 機器學習演算法－Regression迴歸分析
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19.1 資料準備
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19.2 機器學習的資料準備
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19.3 迴歸分析數學介紹
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19.4 迴歸分析繪圖
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19.5 亂數數據
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19.6 殘差residual
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19.7 使用scikit-learn的linear_model函數求線性迴歸
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19.8 實戰案例－動物大腦和身體的關係
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19.9 實戰案例－糖尿病
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20 機器學習演算法－KNN最近鄰居法
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20.1 KNN數學介紹
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20.2 使用sklearn的KNN判斷水果種類
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20.3 實戰案例－鳶尾花的種類判斷
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21 機器學習演算法－K-means平均演算法
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21.1 k-means數學介紹
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21.2 sklearn的K-means類別
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21.3 K-means實戰案例
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21.4 K-means實戰案例圖形化呈現結果
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22 機器學習演算法－Decision Tree決策樹演算法
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22.1 決策樹數學介紹－Gini基尼係數
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22.2 sklearn的DecisionTreeClassifier決策樹
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22.3 決策樹圖形化呈現結果
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23 機器學習演算法Random Forest隨機森林演算法
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23.1 數學介紹
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23.2 隨機森林函數
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23.3 隨機森林圖形化和數據庫產生器
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24 機器學習演算法－Bayes' theorem貝氏分類器
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24.1 貝氏分類器數學介紹
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24.2 Bayes實戰案例
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24.3 圖形化呈現
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24.4 網格numpy.meshgrid
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24.5 圈選出分類的範圍
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25 TensorFlow介紹和安裝
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25.1 tensorflow介紹
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25.2 安裝TensorFlow
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25.3 TensorFlow測試
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25.4 Tensorflow GPU版
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26 TensorFlow的類神經網路－MLP快速上手
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26.1 產生訓練資料和建立模型
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26.2 編譯和訓練
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26.3 測試和預測
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27 TensorFlow改善類神經模型MLP結果
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27.1 模型model不同的寫法
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27.2 TensorFlow與Keras函式庫的關係和差異
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27.3 One-hot Encoding單熱編碼
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27.4 處理多個特徵值
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27.5 改善預測結果－深度學習訓練次數epochs
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27.6 改善預測結果－增加神經元和隱藏層
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27.7 改善訓練結果－增加訓練數據集
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27.8 如何達到預測100％正確？
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28 TensorFlow花的辨識－MLP
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28.1 植物辨識數據庫－訓練和測試的資料
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28.2 多層感知器模型MLP （multilayer perceptron）
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28.3 使用TensorFlow.keras建立模型
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28.4 激勵函數ReLU、sigmoid和tanh
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28.5 訓練模型
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28.6 深度學習最佳化－最短路徑演算法
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28.7 訓練循環Fit
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29 TensorFlow存取模型和訓練結果
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29.1 圖形顯示訓練過程
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29.2 TensorBoard的使用
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29.3 保存模型和訓練後的結果
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29.4 讀取使用訓練模型和訓練後的結果
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30 TensorFlow實戰圖形和手寫辨識MLP
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30.1 手寫資料MNIST
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30.2 下載和使用MNIST手寫資料
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30.3 使用圖形顯示MNIST內的資料
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30.4 圖形文字的辨識原理
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30.5 特徵值增強度和單熱編碼
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30.6 使用多層類神經MLP模型
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31 TensorFlow卷積神經網路CNN
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31.1 什麼是卷積類神經（CNN）？
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31.2 使用CNN做手寫圖像辨識
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31.3 CNN手寫辨識達到99%的辨識率
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32 OpenCV和TensorFlow卷積神經網路CNN即時辨識
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32.1 OpenCV介紹
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32.2 OpenCV安裝和環境架設
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32.3 OpenCV顯示圖片
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32.4 OpenCV顯示攝影機
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32.5 OpenCV手寫程式
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32.6 即時手寫辨識APP－99%的正確率
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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