大師級Excel取巧工作術（長銷五年紀念版）： 一秒搞定搬、找、換、改、抄，資料分析一鍵結果就出來，對方秒懂、服你專業。 針對大型商品(包括：大型家電、家具床墊、健身按摩器材、車類…等)，我們將於完成收款確認後，一天內〈不含例假日〉將會有專人與您確認相關配送細節等的聯繫。 偏遠地區、樓層費及其它加價費用，皆由廠商於約定配送時一併告知，廠商將保留出貨與否的權利。 標示『安心配』商品類別，因商品屬性關係，將有專人與您約定送貨時間(可約定出貨日30天內日期)。 ※若為預購商品，以下單日網頁公告之配送日期，於一個工作天內（不含例假日）與您約定送貨時間。 下載版序號、珠寶、黃金類訂單之商品暫不提供線上退/換貨，3C類商品暫不提供換貨服務，其它商品僅限換貨1次。
- 對於從事人工智慧開發、機器學習和演算法實現的專業技術人員，本書可以作為技術參考書、提高專案創新實踐手冊；也可以作為資訊通訊工程及相關領域的大學生參考書，為機器學習模型分析、演算法設計、應用實現提供幫助。
- 她教授多變量分析、分類數據、調查取樣、變異數分析與機率學等課程，亦擔任碩博士委員會顧問。
- 讓使用者能用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型。
- 有鑒於此，小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後，就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。
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ai 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器: Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用 Python 實作
數學、統計與科學都是理性、客觀、精確的代表，但也是資訊時代更容易操弄人心的騙術，而且更難被識破！ 統計、圖表、懶人包，常是理性裝扮的鬼扯，點贊、分享、演算法，助長類事實瘋傳成禍，數據識讀可說是深度偽造時代最重要的思辨素養。 PyTorch是一個開源的Python深度學習函式庫，這個軟體主要由Facebook的人工智慧研究團隊開發，而由於PyTorch的語法簡單，且擁有完善的文件說明，目前已成為開發深度學習的主要框架之一。 為適應當前教育教學改革的要求，更進一步地踐行人工智慧模型與演算法應用，作者以實踐教學與創新能力培養為目標，採取了創新方式，從不同難度、不同類型、不同演算法融合。 Python作為人工智慧和巨量資料的主要開發語言，具有靈活性強、擴充性好、應用面廣、可移植、可擴充、可嵌入等特點，近幾年發展迅速，熱度上漲，人才需求量逐年攀升，相關課程已經成為大專院校的專業課程。 北京郵電大學教授，擁有超過10年的軟硬體開發經驗，長期致力於物聯網、雲端運算與人工智慧的研究工作。
AutoKeras是一套完全開源的 Python AutoML 套件，對影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測提供內建類別，甚至會加上資料預處理功能。 讓使用者能用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型。 如同人工智慧科技基金會董事長李維斌所說的，相較於二、三十年前的資訊服務業，AI的發展更為複雜，不只是技術，更複雜的是國際情勢與產業板塊錯縱複雜的動態變化。 在這場全新的賽局中，若是只看著眼前的技術，「一個不留意，很可能就會直接喪失參賽資格。」AIF邀請五家出版社，精選15本好書，涵蓋技術、趨勢、管理等面向，幫你在變局中掌握關鍵思考。 一般化的方法則是利用聯合機率去分解待求的條件機率，並對不加以探討的變數積分（意即對欲探討的變數計算邊際機率）。 取決於不同的分解形式，可以證明某些積分必為1，因此分解形式可被簡化。
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本書還安排了18個實習，以PyTorch實作深度學習的各種演算法，經由實作的過程，可有效幫助讀者學習，進入深度學習的世界。 深度學習是人工智慧的一個分支，相較於傳統的機器學習，深度學習在某些領域中更接近人類智慧，而逐漸走進我們的生活中，常見的應用如人臉辨識、語音識別、智慧駕駛等。 黃駿 國立臺灣大學腦與心智科學研究所碩士班畢業後，曾擔任過行銷、產品設計等工作。
A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？ A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。
ai 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器: 【搜尋「深度學習」的人，同時也搜尋……】深度學習的技術
讓資料彙整、轉換、報表製作、數據分析…等辦公室重複作業全方位 Auto！ Therese Donovan 是美國地質調查暨魚類和野生動物生物學家。 在佛蒙特大學魯賓斯坦環境與自然資源學院研究所教授生態建模與保育生物學，並與專業人員共同研究脊椎動物保護問題。
Ruth Mickey 是佛蒙特大學數學與統計學系榮譽教授。 ai 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器 她教授多變量分析、分類數據、調查取樣、變異數分析與機率學等課程，亦擔任碩博士委員會顧問。 她致力於開發統計方法與應用以推動公共衛生與自然資源事務。
然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法。 從類神經網路開始進入深度學習的範疇，包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作，幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯，並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。 最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法，做為判斷模型好壞的參考依據。 原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域，然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。 在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決多層類神經網路和大數據之間聯繫性的可能，進而衍生出現今最熱門的深度學習 。 正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。
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本書主要內容和素材來自開放原始碼網站的人工智慧經典模型演算法、資訊工程專業創新課程內容、作者近幾年承擔的科學研究項目成果、作者指導學生所完成的創新專案，學生不僅學到了知識，提高了能力，而且為本書提供了第一手素材和相關資料。 ai 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器 近十年來，深度學習領域技術的快速發展，為人們帶來許多方便的應用，例如機器翻譯、影像識別、物體定位等，深度學習也成為許多軟體開發者必備的武器。 越來越多工具的開發，也降低了學習的門檻，許多沒有資料科學相關背景的學習者，也可以透過Keras和TensorFlow等先進工具，快速建構有趣的深度學習應用。 本書內容由淺入深，不只對PyTorch進行系統化的介紹，也詳細說明了神經網路、CNN網路、RNN網路及強化學習等主題。
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他訪問了兩百多名現任與前任蘋果員工，提供來自公司各層面的觀點。 還採訪了他們的家人、友人、供應商、競爭對手與政府官員，對了解蘋果公司發展歷史以及探究其企業轉型歷程，皆具有極高的參考價值。 今年科技與金融領域跨界合作頻繁，相較於二、三十年前，科技的發展除了注意技術，還需要關照複雜的國際情勢與產業板塊錯縱複雜的動態變化。 柏南克以全新的觀點，娓娓向讀者說明聯準會的運作及背後邏輯。
貝氏網路為此方法的一個例子，貝氏網路指定數個變數的聯合機率分布的分解型式，該機率分布滿足下述條件：當其他變數的條件機率給定時，該變數的條件機率為一簡單型式。 在神經網路的世界中，NLP（自然語言處裡）已逐漸成為AI領域中的主流！ 因此在IT抑或是各大產業有愈來愈多的人投入在文字與語音的研究中，有愈來愈多的資訊系統應用與產品出現在現代人類的生活中，產生十分巨大的影響。 LINE 購物是匯集購物情報與商品資訊的整合性平台，商品資料更新會有時間差，請務必點擊商品至各合作網路商家，確認現售價與購物條件，一切資訊以合作廠商網頁為準。 本公司對於所販售具遞延性之商品或服務，消費者權益均受保障。
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書籍描述 程式設計書 20 萬冊暢銷作者洪維恩最新力作！ ☆☆ 全書採 Colab 雲端免安裝環境實作教學, 並附有 Colab 線上教學影片 ☆☆ ☆☆ 所有範例也可在 Jupyter Lab 執行, 並附有… 【Excel+Power BI最佳暢銷經典】 用1張圖，說1000字！ ‧行銷企劃、市場需求、業務開發、解析銷售、洞察機會、統計預測、剖析財務、銷售分析、….. 彙整報表、分析資料、製作圖表…… Excel是各行各業必備的工具， 重複開啟資料、剪貼，耗時又耗能， 學會Python，讓多份Excel資料交叉分析，一鍵自動化！ ★日本熱銷33,000冊 ★程式菜鳥… 自動化招式最多！
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在教學中以興趣為導向，激發學生的創造性；以素質為基礎，提高自身教學水平；以科研為手段，促進教學理念的轉變。 在教學與科研實踐中指導學生實現300餘個創新案例，主持30餘項課題的研究工作，在國內外學術期刊及會議發表論文100餘篇，申請專利50餘項，出版圖書20餘部。 儘管吸毒檢測的準確率高達99%，但貝氏定理告訴我們：如果某人檢測呈陽性，其吸毒的機率只有大約33%，不吸毒的可能性比較大。 這是因爲該公司不吸毒的人數遠遠大於吸毒人數，所以即使不吸毒者被誤檢為陽性的機率僅爲1%，其實際被誤檢人數還是很龐大。
對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏統計的精髓。 本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。 本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。
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