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書名：輕鬆學會Google Colab和Pytorch人工智慧深度學習實作開發
書號：MP22617 作者：黃士嘉、陳亮甫、趙大衛 著 ISBN： 978-626-414-595-4
定價：NT$690元 印刷：單色 頁數：464頁
書籍規格：17*23 上市日：2026/9/2 譯者：(無)
學習定位：初階 本書附件：網路下載範例檔  
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    掌握業界和學術界最流行、最活躍的深度學習程式庫—PyTorch


    【內容簡介】
    ✪聚焦主流與前沿的深度學習架構與應用
    ✪完整掌握PyTorch深度學習應用開發
    ✪透過PyTorch API快速上手深度學習實作

    本書前半部（CH1-CH10）是為初學者設計，使用Google Colab雲端GPU，只需打開瀏覽器即可開發，讓讀者在短時間內完整掌握深度學習的觀念；而本書後半部（CH11-CH15）定位於進階實務與最新應用，在讀者具備深度學習基礎後，自行準備GPU開發，無論在Windows或Linux系統，都可作為銜接研究或專題應用的進階教材。每章皆精細講解核心觀念，搭配Step by Step實作，確保讀者完全理解原理與操作。內容聚焦於近年主流與前沿的深度學習架構與應用，包括Transformer系列、擴散模型、物件偵測、影像分割，以及結合大型語言模型的視覺語言模型。

    【精彩內容】
    ✪透過Google Colab在瀏覽器中開發，免本地端 GPU，低成本即可上手學習
    ✪利用PyTorch torch.nn模組，掌握簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API
    ✪利用PyTorch Dataset與DataLoader建立高效的數據導入管道，速度更快、更簡單
    ✪掌握PyTorch進階技巧：客製化網路層（Custom Layers）與客製化模型包裝器（Model Wrapper）
    ✪運用TensorBoard視覺化技巧，記錄訓練損失、準確率與權重分布
    ✪使用TorchvisionDatasets數據集平台，方便下載與使用資料集
    ✪使用PyTorch Hub開放預訓練模型平台，快速載入與使用預訓練網路模型
    ✪了解神經網路反向傳遞（Backpropagation）的原理
    ✪了解及實作全連接神經網路
    ✪了解及實作卷積神經網路
    ✪了解及實作遷移學習，透過PyTorch Hub搭建MobileNetV3網路模型進行遷移學習
    ✪掌握訓練網路的技巧：權重初始化（Xavier、He初始化）、Dropout、Batch Normalization
    ✪學習深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet
    ✪聚焦Transformer系列、擴散模型、物件偵測、影像分割等近年主流與前沿的深度學習架構與應用
    ✪認識視覺語言模型（Vision-Language Models）的定義、任務型態與應用情境
 
    |CHAPTER 00| 環境安裝
    0.1 前言
    0.2 Google Colab
    0.3 Python安裝
    0.4 PyTorch安裝
    0.5 Python擴充套件安裝
    0.6 Jupyter Notebook
    0.7 GitHub程式碼

    |CHAPTER 01| PyTorch介紹
    1.1 什麼是深度學習？
    1.2 建立專案
    1.3 PyTorch介紹
    1.4 PyTorch核心模組與開發部署流程
    1.5 PyTorch基本運算
    1.6 torch.nn模組
    1.7 Dataset與DataLoader

    |CHAPTER 02| 迴歸問題
    2.1 深度神經網路
    2.2 Kaggle介紹
    2.3 實驗一：房價預測模型
    2.4 TensorBoard介紹
    2.5 實驗二：過擬合問題

    |CHAPTER 03| 二元分類問題
    3.1 機器學習的四大類別
    3.2 二元分類問題
    3.3 實驗：精靈寶可夢對戰預測

    |CHAPTER 04| 多類別分類問題
    4.1 卷積神經網路
    4.2 多類別分類問題
    4.3 實驗：CIFAR-10影像識別

    |CHAPTER 05| 神經網路訓練技巧
    5.1 反向傳遞
    5.2 權重初始化
    5.3 Batch Normalization
    5.4 實驗：使用CIFAR-10資料集實驗三種權重初始化方法

    |CHAPTER 06| 神經網路進階技巧
    6.1 PyTorch進階技巧
    6.2 實驗：透過Model Wrapper來進行兩種不同的網路架構訓練

    |CHAPTER 07| 神經網路經典架構
    7.1 神經網路架構
    7.2 實驗：透過PyTorch Hub載入預訓練網路模型

    |CHAPTER 08| 遷移學習
    8.1 遷移學習
    8.2 實驗：遷移學習

    |CHAPTER 09| 變分自編碼器
    9.1 Auto-Encoder介紹
    9.2 Variational Auto-Encoder介紹
    9.3 Variational Auto-Encoder損失函數
    9.4 實驗：Variational Auto-Encoder實現

    |CHAPTER 10| 生成對抗網路
    10.1 生成對抗網路
    10.2 GAN、WGAN、WGAN-GP的演進
    10.3 實驗：WGAN-GP人臉生成

    |CHAPTER 11| 擴散模型
    11.1 Diffusion Model
    11.2 Stable Diffusion
    11.3 實驗：DDPM實現

    |CHAPTER 12| 物件偵測
    12.1 電腦視覺
    12.2 物件偵測介紹
    12.3 物件偵測歷史進展
    12.4 實驗：YOLO v8物件偵測

    |CHAPTER 13| 影像分割
    13.1 Semantic Segmentation任務介紹
    13.2 Semantic Segmentation歷史進展
    13.3 實驗：U-Net實現

    |CHAPTER14| Transformer Family
    14.1 時序資料任務介紹
    14.2 應用於時序資料的類神經網路
    14.3 Transformer介紹
    14.4 Vision Transformer（ViT）架構
    14.5 實驗一：時序資料分類
    14.6 實驗二：Transformer Bottleneck架構實作

    |CHAPTER 15| 大型語言模型之視覺語言模型
    15.1 視覺語言模型任務介紹
    15.2 代表性視覺語言模型
    15.3 從視覺語言模型到多模態大型模型
    15.4 實驗：實現CLIP零樣本
 
    黃士嘉
    ✪經歷：國立臺北科技大學電子工程系 特聘教授、加拿大 McGill University 國際客座教授、加拿大 Ontario Tech University 國際客座教授、IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 國際副主編、IEEE Sensors Journal 國際副主編
    ✪獲獎：經濟部第 5 屆國家產業創新獎、ACM臺灣分會李國鼎研究獎、史丹福大學世界 2%頂尖科學家、國立臺北科技大學 校傑出研究獎、國立臺北科技大學 電資學院院傑出研究獎

    陳亮甫
    ✪學歷：國立臺北科技大學電子工程系碩士

    趙大衛
    ✪學歷：國立臺灣大學電機工程學系博士
    ✪經歷：台達電子 主任工程師、倫光科技 算法工程師
    ✪獲獎：臺大電機最佳博士論文獎
 
 
 		  
     

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