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✧✦第一本 Keras 3 深度學習入門書✦✧ ✧✦一本搞定影像辨識與自然語言處理✦✧ ✧✦先圖解、再實作、而後實務應用✦✧ 本書以淺顯易懂的方式與大量圖例介紹深度學習的理論基礎，並使用 Keras 3 來建構 MLP、CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer 模型，實作多種熱門分類、迴歸問題，最後再介紹資料預處理、超參數調整、預訓練模型的遷移學習等，讓讀者能夠應對未來的實務應用。 深度學習是一種實現機器學習的技術，能夠使用模仿人類大腦功能的「類神經網路」，訓練模型從大量資料中學習，進而處理如視覺、聽覺等感知問題。 而 Keras 3 是 Keras 的重磅回歸，這是架構在 TensorFlow 和 PyTorch 等後台框架上的高階前端函式庫，可以讓使用者輕鬆取得不同後台框架的優點，來打造出最佳的神經網路模型。 書中內容包含：普遍應用於影像辨識的 CNN、善於處理序列資料的 LSTM，還有近幾年爆紅、多被應用於自然語言、語音或音樂資料的 Transformer 模型，以及基於 Transformer 的 BERT 和 GPT 等大型語言模型的應用，還有結合文字與圖像的 StableDiffusion 文字生圖等豐富內容。 除了講述深度學習理論基礎之外，還提供大量實作範例： ☛ MLP 多層感知器 - 疾病預測、房價預測的迴歸問題 ☛ CNN 卷積神經網路 - 手寫辨識、彩色圖片辨識 ☛ RNN 循環神經網路、GRU 閘門循環單元神經網路 - 影評的情緒分析 ☛ LSTM 長短期記憶神經網路 - 股價預測、新聞主題分類 ☛ Transformer 模型 - 文字的情感分析、語言翻譯 以及預訓練模型與遷移學習： ☛ CV 電腦視覺 - ResNet50 圖片分類、YOLO 物體偵測、StableDiffusion 文字生圖 ☛ NLP 自然語言處理 - BERT 情感分析、GPT-2 唐詩生成 還有 AE 自編碼器、Functional API 客製化神經網路、AutoML 自動調校模型超參數等多種主題等著你來學習！
✓ 跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境✓ 人工智慧、機器學習、深度學習的理論基礎✓ 從最根本的感知器、到當紅的 Transformer 模型✓ 逐步建構並調校自己的神經網路模型✓ 影像、文字資料的預處理與模型視覺化✓ YOLO、StableDiffusion 等電腦視覺模型的應用✓ BERT、GPT 等大型預訓練模型的遷移學習✓ 打造支援 GPU 的 Keras 開發環境
▍第一篇 人工智慧與深度學習的基礎第 1 章 認識人工智慧與機器學習1-1 人工智慧概論1-2 認識機器學習1-3 機器學習的種類第 2 章 建構跨 TensorFlow 和 PyTorch 的 Keras 開發環境2-1 認識 TensorFlow、PyTorch 與 Keras2-2 建立與管理 Python 虛擬環境2-3 建構 Python 深度學習的開發環境2-4 使用 Spyder 整合開發環境2-5 Jupyter Notebook 基本使用2-6 使用 Google Colaboratory 雲端服務第 3 章 深度學習的基礎3-1 認識深度學習3-2 深度學習的基礎知識3-3 深度學習的神經網路 – 建構你的計算圖3-4 深度學習的資料 – 張量▍第二篇 多層感知器 – 迴歸與分類問題第 4 章 圖解神經網路 – 多層感知器 (MLP)4-1 線性不可分問題4-2 認識多層感知器 (MLP)4-3 神經網路的學習過程 – 正向與反向傳播4-4 啟動函數與損失函數4-5 反向傳播演算法與梯度下降法4-6 神經網路的樣本和標籤資料第 5 章 打造你的神經網路 – 多層感知器5-1 如何使用 Keras 打造神經網路5-2 打造分類問題的神經網路：糖尿病預測5-3 認識線性迴歸5-4 打造迴歸問題的神經網路：波士頓房價預測5-5 儲存與載入神經網路模型第 6 章 多層感知器的實作案例6-1 實作案例：鳶尾花資料集的多元分類6-2 實作案例：鐵達尼號資料集的生存分析6-3 實作案例：加州房價預測的迴歸問題▍第三篇 卷積神經網路 – 電腦視覺第 7 章 圖解卷積神經網路 (CNN)7-1 影像資料的穩定性問題7-2 卷積運算與池化運算7-3 認識卷積神經網路 CNN7-4 卷積層7-5 池化層與 Dropout 層7-6 打造你的卷積神經網路第 8 章 打造你的卷積神經網路8-1 認識 MNIST 手寫數字資料集8-2 使用 MLP 打造 MNIST 手寫辨識8-3 使用 CNN 打造 MNIST 手寫辨識8-4 MNIST 手寫辨識的預測結果第 9 章 卷積神經網路的實作案例9-1 實作案例：辨識 CIFAR-10 資料集的彩色圖片9-2 實作案例：使用 MLP 或 CNN 實作自編碼器9-3 實作案例：使用 CNN 自編碼器去除圖片的雜訊▍第四篇 循環神經網路 – 自然語言處理第 10 章 圖解 RNN、LSTM 和 GRU 神經網路10-1 認識序列資料10-2 自然語言處理的基礎10-3 循環神經網路 (RNN)10-4 長短期記憶神經網路 (LSTM)10-5 閘門循環單元神經網路 (GRU)10-6 文字資料向量化 Text Data Vectorization第 11 章 打造你的循環神經網路11-1 認識 IMDb 網路電影資料集11-2 資料預處理與 Embedding 層11-3 使用 MLP 和 CNN 打造 IMDb 情緒分析11-4 如何使用 Keras 打造循環神經網路11-5 使用 RNN、LSTM 和 GRU 打造 IMDb 情緒分析11-6 堆疊 CNN 和 LSTM 打造 IMDb 情緒分析第 12 章 循環神經網路的實作案例12-1 實作案例：使用 LSTM 打造 MNIST 手寫辨識12-2 實作案例：使用 LSTM 模型預測 Google 股價12-3 實作案例：Reuters 路透社資料集的新聞主題分類▍第五篇 建構出你自己的深度學習模型第 13 章 訓練資料、預處理層與神經層資訊13-1 多種資料來源的訓練資料13-2 取得神經層資訊與中間層視覺化13-3 載入文字檔資料集與文字預處理層13-4 載入圖檔資料集與圖片預處理層13-5 資料增強的圖片增強層13-6 實作案例：在 Keras 模型使用圖片預處理層與增強層第 14 章 調校你的深度學習模型14-1 識別出模型的過度擬合問題14-2 避免低度擬合與過度擬合14-3 加速神經網路的訓練：選擇優化器14-4 加速神經網路的訓練：批次正規化14-5 在正確的時間點停止模型訓練14-6 在模型訓練時自動儲存最佳權重14-7 自動調校神經網路模型的超參數：KerasTuner第 15 章 預訓練模型與遷移學習15-1 Keras 預訓練模型的圖片分類15-2 KerasCV 的 YOLO 物體偵測與 StableDiffusion 文生圖15-3 KerasNLP 的 GPT-2 生成文字與 BERT 情感分析15-4 認識遷移學習15-5 實作案例：MNIST 手寫辨識的遷移學習15-6 實作案例：Keras 預訓練模型的遷移學習第 16 章 Functional API、客製化神經網路與 Transformer 模型16-1 深度學習模型視覺化16-2 再談 Functional API16-3 共享層模型與多輸入 / 多輸出模型16-4 客製化 Keras 神經網路16-5 認識 Seq2Seq 模型與 Transformer 模型16-6 實作案例：Transformer 情感分析與英譯中16-7 實作案例：微調 KerasNLP 的 GPT-2 生成唐詩▍電子書附錄 A Python 程式語言與開發環境建立A-1 Python 開發環境的建立A-2 變數、資料型別與運算子A-3 流程控制A-4 函式、模組與套件A-5 容器型別A-6 類別與物件附錄 B 使用 WSL 2 安裝支援 GPU 的 Keras 與 KerasNLP 開發環境B-1 安裝 WSL 2、終端機與 Linux 子系統B-2 在 Linux 子系統安裝 AnacondaB-3 建立支援 GPU 的 Keras 與 KerasNLP 開發環境B-4 使用 Jupyter Notebook 測試 GPU 開發環境
