機器學習:最強入門邁向AI高手王者歸來出版公司:深智數位作者:洪錦魁類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版


商品編號：	DCM8372

商品名稱：	機器學習:最強入門邁向AI高手王者歸來出版公司:深智數位作者:洪錦魁類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版

語系版本：	PDF電子書繁體中文版

運行平台：	PDF電子書,沒有任何平台限制,終身使用

更新日期：	2026-05-01

光碟片數：	1片CD光碟

銷售價格：	$100元

熱門標籤：	機器學習最強入門邁向AI高手王者歸來深智數位洪錦魁電腦資訊程式設計

機器學習:最強入門邁向AI高手王者歸來出版公司:深智數位作者:洪錦魁類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版

圖片說明:

內容說明:

商品資料
作者：洪錦魁
出版社：深智數位股份有限公司
出版年：2024
課程類型：電腦資訊>程式設計
檔案格式：PDF
ISBN：9786267569337

書籍簡介

　　這本趣味的指南在探索AI與資料科學領域的奇妙世界方面，具有以下特點，並獲得學界和業界的推薦：

　　◆全面性：涵蓋從數據收集到機器學習模型構建的全過程，適合初學者和進階學習者。

　　◆工具應用：重點介紹Python及其他主要工具的應用，這些工具是當今AI與資料科學必不可少的基礎。

　　◆學界推薦：來自頂尖學術界專家的推薦，確保本書內容的學術性和專業性。

　　◆業界推薦：專業資訊人士的推薦，證明本書在實際應用和職場技能需求的價值。

　　◆實際案例和習題：提供豐富的實際案例和習題，有助於讀者從理論到實踐的無縫過渡，加深對知識的理解和應用能力。

　　本書的特點使得這本指南不僅適合想要建立堅實基礎並深入研究AI與資料科學的新手，也適合希望在這些領域中追求更高專業水準的進階學習者。無論是學術研究還是商業應用，這本書都將成為讀者實現卓越的重要工具書。

名人推薦

　　伽碩企業有限公司附設職業訓練中心執行長郭明洽
　　銘傳大學資訊科技與管理學程教授尹邦嚴
　　前仁寶電腦財務主管、法藍瓷行政主管、中強光電營運主管、國巨稽核主管鄭穎臨
　　日本東京農工大學感染症未來疫研究 特任助理教授林立云
　　王致遠藥師
　　國際商業機器股份有限公司 IBM 工程師陳尚瑋
　　優貝克股份有限公司資料工程師吳俊毅
作者簡介

作者簡介

黃朝健

　　早年投注於觸控IC和觸控模組的研發，從人因的互動設計開始進入科技業；後來負笈歐陸留學，指導教授為符號計算大師Burno Buchberger教授，同時也受業於Sepp Hochreiter教授的實驗室，後來在Hagenberg SoftwarePark的RISC公司實習，以醫療影像的研究為主，因疫情輾轉返台，遂協助大型製造業進行智慧製造的轉型，目前也受邀於雲嘉南分署、聯成電腦等企業界任教。

　　學經歷：
　　奧地利林茲大學資訊系碩士畢業
　　教育部部定講師
　　聯成電腦講師
　　勞動部雲嘉南分署大數據講師
　　台南失業者訓練班講師
　　勞動部產業人才投資方案課程Python、電商行銷、數據科學講師
　　高雄市勞動局產業新尖兵講師
　　台南市伽碩職訓中心講師
　　數發部產業發展署講師
　　 AI GO講師生成對抗網路(數發部產業發展署)
　　 AIGO 講師Kaggle 數據平台實戰 (數發部產業發展署)
　　台灣產業發展協會ESG 種子師資
　　國立政治大學電算中心技術師
　　義隆電子研發工程師
章節

第 1 章簡單的雲端 IDE，從 Google Colaboratory 談起(第1-1頁)

1.1 IDE VScode 的設定與安裝(第1-2頁)
1.2 Pycharm 社群版的設定與安裝(第1-8頁)
1.3 Anaconda 套件的安裝細節(第1-12頁)
1.4 Jupyter Notebook 的設定與排錯(第1-15頁)
1.5 Spyder 的安裝(第1-22頁)
1.6 如何壓成exe 檔案及錯誤排除(第1-26頁)
1.7 Google Colaboratory 的操作與環境介紹(第1-32頁)
1.8 如何Mount Google driver 以及寫出雲端硬碟(第1-45頁)

第 2 章 Pandas 資料清洗的基本功夫 - 讀檔、資料框的操作、合併、丟回雲端(第2-1頁)

2.1 Python 的基本功(第2-2頁)
2.2 流程控制、迴圈說明(第2-4頁)
2.3 range 函數的應用(第2-6頁)
2.4 切片的應用(第2-8頁)
2.5 四大容器的介紹(第2-9頁)
2.6 Pandas 的介紹與安裝(第2-12頁)
2.7 Pandas 的讀檔與位置指定(第2-16頁)
2.8 簡單取值說明(第2-20頁)
2.9 政府資料開放平台台南旅遊景點資料集(第2-23頁)
2.10 政府資料開放平台韓式料理資料集(第2-28頁)

第 3 章 Pandas 資料清洗的進階功夫 - 多欄位讀取、跨列讀取、資料聚合(第3-1頁)

3.1 多欄位取值(第3-2頁)
3.2 多列位取值(第3-4頁)
3.3 取頭取尾觀察資料作法(第3-6頁)
3.4 避免錯誤編碼(第3-7頁)
3.5 資料聚合的操作 1 pd.concat(第3-11頁)
3.6 資料聚合的操作 2 pd.merge(第3-12頁)
3.7 字串的取代以及強制轉型的用法:(第3-16頁)
3.9 清洗資料的三姊妹：isnull()、fillna()、dropna()(第3-21頁)
3.10 文字編碼的做法標準化和正規化(第3-22頁)
3.11 綜合應用(第3-26頁)

第 4 章 chatGPT 提示工程的實作：善用生成式工具進行開發(第4-1頁)

4.1 GPT 的註冊(第4-2頁)
4.2 open AI 後臺的操作：申請 API(第4-10頁)
4.3 Open AI 的 playground 用法(第4-16頁)
4.4 Claude AI 的註冊：(第4-20頁)
4.5 Claude AI 的操作以及極限：(第4-22頁)
4.6 提示工程（Prompt Engineering）說明：(第4-24頁)
4.7 翻譯機器人與語音對話實作(第4-35頁)

第 5 章機器學習概論：監督式技術 VS. 非監督式技術 VS. 強化式技術(第5-1頁)

5.1 sk-learn 套件的安裝和解說(第5-2頁)
5.2 監督式技術概念：線性回歸(第5-7頁)
5.3 監督式技術概念：邏輯式回歸(第5-18頁)
5.5 監督式技術概念：Decision Tree（決策樹）(第5-25頁)
5.6 非監督式技術：K-means(第5-36頁)
5.7 非監督式技術：PCA（主成分分析法）(第5-46頁)
5.8 強化式學習 Q-learning(第5-53頁)
5.9 深度學習循環神經網路的單一時序 LSTM 架構(第5-60頁)
5.10 深度學習循環神經網路的多時序 LSTM 架構(第5-66頁)

第 6 章相依矩陣的重要性：如何解讀參數之間的關係(第6-1頁)

6.1 相依矩陣的說明(第6-2頁)
6.2 相依係數的判讀(第6-5頁)
6.3 工業數據的應用與解讀(第6-8頁)
6.4 特徵值重要性的模型介紹(第6-19頁)

第 7 章評估指標的實作：評估預測值與評估預測模型(第7-1頁)

7.1 混淆矩陣的實作 - 從醫療借鏡(第7-2頁)
7.2 混淆矩陣的計算和名詞(第7-3頁)
7.3 ROC 曲線及 AUC 的繪製與判讀(第7-4頁)
7.4 MSE 判讀(第7-9頁)

第 8 章 ESG 基本觀念與常見名詞介紹(第8-1頁)

8.1 基本名詞解釋：從淨零碳排說起(第8-2頁)
8.2 聯合國永續目標(第8-9頁)
8.3 ESG 介紹與評級說明(第8-10頁)
8.4 聯合國線上課程永續證書考取說明(第8-14頁)
8.5 英文永續考試題目解題(第8-16頁)
8.6 so14064-1 及 Iso14064-2 以及 Iso14064-3 說明(第8-24頁)

第 9 章醫療應用篇(第9-1頁)

9.1 心臟突發休克的實作案例(第9-2頁)
9.2 糖尿病的預測(第9-21頁)
9.3 糖尿病預測進階研究(第9-28頁)
9.4 病患用藥分類(第9-44頁)
9.5 乳癌數據分析(第9-52頁)
9.6 腎臟病數據集分析(第9-70頁)

第 10 章工業應用篇(第10-1頁)

10.1 工業應用機台數據零件故障分析(第10-2頁)
10.2 工業應用製造業生產製程分析(第10-10頁)

第 11 章永續生活篇(第11-1頁)

11.1 ESG 台灣上市公司揭露(第11-2頁)
11.2 自來水質飲用分析(第11-26頁)
11.3 建築中的無人機橋樑影像檢測方法(第11-38頁)
11.4 台灣勞動力人口預測(第11-47頁)
11.5 人口出生率預測(第11-53頁)
11.6 登革熱數據集實作(第11-59頁)

第 12 章生命教育篇(第12-1頁)

12.1 中學學生輟學學生相依性分析(第12-2頁)
12.2 自殺及憂鬱語意分析(第12-11頁)
12.3 司法判決書查詢系統應用實作(第12-21頁)
12.4 酒駕情形分析(第12-34頁)

第 13 章商業理論(第13-1頁)

13.1 分類模型評估會員卡核發(第13-2頁)
13.2 消費者的交易心態(第13-3頁)
13.3 顧客忠誠度的簡單分群計數(第13-5頁)
13.4 消費者的網站拜訪路徑分析(第13-6頁)
13.5 消費者的資料儲存概念(第13-8頁)

第 14 章商業應用(第14-1頁)

14.1 Google Analytics 4 的介紹(第14-2頁)
14.2 Google Analytics 4 的判讀(第14-3頁)

第 15 章電商平台分析(第15-1頁)

15.1 常用的視覺化套件介紹（EDA）(第15-2頁)
15.2 Google Trend 基礎操作與目標(第15-13頁)
15.3 Google Trend API 製作關鍵字點擊分析(第15-17頁)
15.4 MOMO 購物網站爬蟲抓取產品數據(第15-22頁)
15.5 MOMO 購物網站分析產品競價策略(第15-26頁)
15.6 PCHOME 購物網站爬蟲抓取產品數據(第15-30頁)
15.7 PCHOME 購物網站分析產品競價策略(第15-32頁)
15.8 PTT 上各版的輿論分析 - 以前 100 篇為例(第15-35頁)
15.9 PTT 上各版的文字雲製作(第15-39頁)
15.10 套裝的文字雲工具與字詞記數(第15-44頁)
15.11 家樂福購物網站抓取產品資訊(第15-46頁)
15.12 愛買購物網站抓取產品資訊(第15-49頁)
15.13 大潤發購物網站抓取產品資訊(第15-53頁)
15.14 Costco 購物網站抓取產品資訊(第15-56頁)
15.15 酷彭購物網站抓取產品資訊(第15-60頁)
15.16 591 租屋網爬蟲資訊抓取(第15-66頁)

第 16 章社群營運與 Line 的進階應用(第16-1頁)

16.1 IFTTT 跨平台串接應用：基礎設定與介紹(第16-2頁)
16.2 IFTTT 跨平台串接應用：Line 和 Gmail 投放(第16-9頁)
16.3 Line Notify 的權杖申請(第16-22頁)
16.4 Line Notify 訊息投放(第16-26頁)
16.5 Line 貼圖和圖片投放(第16-28頁)
16.6 Line 爬蟲及時通知系統範例(第16-30頁)

第 17 章生成式工具導入應用(第17-1頁)

17.1 Runway AI 介紹(第17-2頁)
17.2 Gamma 快速投影片生成(第17-5頁)

第 18 章無所不在的爬蟲技術(第18-1頁)

18.1 如何熬一碗美麗湯（Beautifulsoup）(第18-2頁)
18.2 BS4 和 requests 套件說明(第18-4頁)
18.3 爬蟲系統開發說明(第18-6頁)
18.4 chatGPT 開發說明(第18-8頁)
18.5 維基百科文章抓取投放(第18-11頁)
18.6 蘋果基金會文章抓投放(第18-14頁)
18.7 成大醫院門診通知抓投放(第18-16頁)
18.8 原價屋賣場標題抓取投放(第18-19頁)
18.9 NBA PTT 新聞抓取投放(第18-21頁)
18.10 各家新聞抓取投放(第18-23頁)
18.11 蕃薯藤文章投放(第18-28頁)
18.12 簡訊爬蟲實作(第18-32頁)
18.13 網頁爬蟲自動化(第18-42頁)

第 19 章資料庫應用(第19-1頁)

19.1 SQLite 的應用(第19-2頁)
19.2 MySQL 的應用(第19-10頁)
19.3 PostgreSQL 的應用(第19-13頁)
19.4 Flask 框架呈現(第19-25頁)

第 20 章行銷證照考取與題型解析(第20-1頁)

20.1 Google Analytics 4 證照考取題目解析(第20-2頁)
20.2 Gooogle 提高離線銷售認證考取題目解析(第20-18頁)
20.3 Google Adwords 考古題解析：(第20-35頁)
20.4 Line 官方粉絲團證照考取題目解析(第20-122頁)

Python最強入門 chatGPT 助攻邁向數據科學之路王者歸來出版公司:深智數位作者:洪錦魁類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版

演算法:圖解邏輯思維+Python程式實作王者歸來出版公司:深智數位作者:洪錦魁類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版

機器學習最強入門:基礎數學/機率/統計邁向AI真實數據專題實作 - 王者歸來出版公司:深智數位作者:洪錦魁類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版

AI視覺:最強入門邁向頂尖高手王者歸來出版公司:深智數位作者:洪錦魁類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版

機器學習:彩色圖解+基礎數學篇+Python實作王者歸來出版公司:深智數位作者:洪錦魁類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版

Python: 最強入門ChatGPT助攻AI數據科學 - 王者歸來出版公司:深智數位作者:洪錦魁類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版

站內搜索

請輸入軟體名稱或編號

購物車

熱門關鍵字

電腦資訊		程式設計
博碩文化		電子商務
深智數位		吳燦銘
洪錦魁		全華圖書
胡昭民		王者歸來
超媒體		鄭苑鳳
榮欽科技		台灣角川
秋聲		崧燁文化
陳錦輝		御璽
碁峰資訊		Python實作
王旭正		吳宜瑾
胡自立		渥瑪數位
演算法		圖說演算法
機器學習		Python實務
TikTok創者		附範例光碟