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書名：AI 時代的管理數學：使用 R 語言實作
書號：MP22411 作者：廖如龍、葉世聰 ISBN： 978-626-333-781-7
定價：NT$720元 印刷：單色 頁數：512頁
書籍規格：17*23 上市日：2024/3/24 譯者：(無)
學習定位：初階 本書附件：網路下載範例檔  
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    如果你主要關注統計分析、數據可視化、線性代數、初等微積分，

    並希望較快上手，「R語言」會是較佳的選擇！


    本書獨特之處在於以直觀且實用的方式，清楚介紹人工智慧及機器學習領域中常用的管理數學工具。透過R語言的實作，讀者得以深入理解並實際應用於不同實務情境。

    書中的實例不侷限於理論探討，更著重實際應用，貼近日常生活，喚起讀者對數學的共鳴與學習熱情。舉例而言，透過應用貝氏定理，探討運動員實際服用興奮劑的真相，以及判斷過濾垃圾郵件的情境。同時，透過極佳化方法的應用，協助航空公司訂定最適價格和最大利潤路線圖等案例，使得理論更具實用性。

    除此之外，本書擴大管理數學的範疇：從管理數學傳統上僅處理統計、線性代數的刻板印象，將此核心概念延伸至線性轉換、特徵值與特徵向量等進階議題，並且更進一步涵蓋一般書籍較少觸及的「極佳化方法」，包括微分、極值、偏微分以及拉氏乘數等內容，於實用範例中為機器學習（Machine learning）的數學應用奠定基礎。

    線性規劃的討論更是引領讀者回溯至二戰時期，線性規劃應用於確定空中力量和雷達（radar）的最佳使用，具有時代非凡之意義。同時探討在各種混和限制條件下，欲達目標極大、極小化，使用線性代數中構築人工基底手法，自標準的極大化問題做為起點，經二階段法、對偶問題法、對偶單形法，深入解說 R 軟體 lpSolveAPI 套件背後的數學脈絡或故事。


    本書特色
    ☑ 以 R 軟體的程式語言與過程，深入解說並印證數學定義、定理
    ☑ 透過 R 軟體的印證，經驗的移轉，形塑跨電腦語言的整體處理思維
    ☑ 促成 R 軟體成為數學符號以外的第二語言，加速數學學習效率
    ☑ 將人工智慧及機器學習常用之數學思維，應用於資料分析及解決管理問題


    本書精彩內容 ——
    線性代數｜線性函數｜線性方程組｜矩陣｜向量空間｜線性轉換｜
    極佳化方法｜拉氏函數｜機率與統計｜單利．複利｜線性規劃｜馬可夫鏈｜預測｜


    專業推薦

    本書可以說是兩位學、產業界菁英以其多年的學經歷共同澆鑄的里程碑。內容以線性代數開啟矩陣，揭開「資料呈現的語言：矩陣」運用的神秘面紗（向量空間與轉換）；其他如微積分與拉氏函數在決策上扮演了重要的角色（波音收購麥道背後的精細計算）、機率統計的應用如何決定快篩的時機（避免偽陽、偽陰）、線性規劃包括各種極大化及極小化情境的應對技巧（單形法），和管理者最關注的前瞻預測（時間趨勢、週期變化與雜訊過濾）等等，都有待讀者諸君細細品嚐。

    —— 范宏書 博士｜輔仁大學商學研究所長
 
    CHAPTER 01　截彎取直：線性函數與線性方程組
    1-1 直線的交點（Intersection of Straight Line）
    1-2 最小平方法（The Method of Least Squares）

    CHAPTER 02　資料呈現的語言：矩陣
    2-1 矩陣定義與基本運算
    2-2 矩陣應用於密碼學（Cryptography）
    2-3 矩陣應用於經濟學：Leontief模式
    2-4 矩陣應用於最小平方法

    CHAPTER 03　Google 搜尋是如何運作：向量空間與線性轉換
    3-1 向量與向量空間
    3-2 線性獨立與基底
    3-3 線性轉換（Linear transformation）
    3-4 特徵值與特徵向量（Eigenvalues and eigenvectors）

    CHAPTER 04　資源有限條件的極值問題：極佳化方法
    4-1 微分及其應用
    4-2 微分及全微分
    4-3 函數的極值
    4-4 拉氏乘數（Lagrange multiplier）
    4-5 極佳化方法的應用

    CHAPTER 05　COVID-19 陽性、偽陽性議題：機率與統計
    5-1 敘述性統計
    5-2 機率
    5-3 隨機變數、常態分配及抽樣分配

    CHAPTER 06　時間的價值：單利、複利的年金；分期償還及償債基金
    6-1 單利、複利
    6-2 單利、複利的進階應用
    6-3 年金（Annuity）

    CHAPTER 07　最少的資源與滿足最佳效益：線性規劃
    7-1 極大化問題（maximization problem）
    7-2 極小化問題（minimization problem）

    CHAPTER 08　AI 中的隨機與穩態過程：馬可夫鏈

    CHAPTER 09　AI 的前沿應用：預測
    9-1 定性的預測方法
    9-2 時間序列預測方法
    9-3 關聯性預測 - 簡單迴歸模式
    9-4 關聯性預測 - 複迴歸模式
    9-5 判定係數與相關係數
    9-6 顯著性檢定
    9-7 預測準確性
 

    廖如龍
    分別於成功大學工業管理系、台灣大學商研所、臺灣科技大學管研所取得學士、商學碩士、管理學博士；目前擔任文化大學資工系、台北醫學大學公衛系兼任助理教授。曾任 IBM CIM/ERP 專業顧問；IMA 第4-5屆理事長；聲寶工業工程師、普騰資訊中心課長；鴻海董事長特助，負責中央資訊；Oracle 大中華區應用軟體事業協理；成霖資訊副總等職務，歷經跨國企業的跨文化、跨領域的訓練與浸潤。修習博士學位期間鑽研歐美新興的資訊科技治理（IT governance）、質化研究等領域。著有《企業資治通鑑（IT治理）》。多年教學對電子商務安全（e-commerce security）、生產與作業管理、供應鏈管理、管理數學及R語言等尤具心得。

    葉世聰
    中原理工學院工業工程系畢業後，投身製造業起歷經 MRP、MRPII 及至 ERP 產業解決方案的設計與系統整合，專注於應用領域與程式軟體的開發。曾任日商「東光株式會社」台灣分公司華成電子採購管理員、台達電子生產管理兼 MRP 設計與 MRPII 套裝軟體評估與導入、精業電腦 PM、耀元電子及金馬電腦資訊主管、友通資訊資訊主管。對於 ERP 資訊管理領域與設計的傳承，始終不懈。
 
 		  
     

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