【电子书】Knock Knock! Deep Learning：新手入門深度學習的敲門磚（iT邦幫忙鐵人賽系列書）


	最貼近新手的深度學習理論及應用全方位入門書！ ✪學習必備理論，打好基礎，新手不怕被過多的數學式嚇跑。 ✪使用PyTorch直覺易懂且強大的深度學習框架，開始應用的第一步。 ✪了解自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域經典應用與實作，領略深度學習的強大。 ✪兼顧理論與實作，而非偏頗一方，培養讀者較全面的理解。 ✪包含經典學術論文與知名專案技術講解，幫助讀者掌握此技術所能到達的高度。 ✪每章末提供自我檢驗題目，幫助理解與統整各章概念。【內容簡介】本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽AI & Data組冠軍系列文章《Knock Knock！Deep Learning》，是專為深度學習初學者所規劃的內容，旨在以淺顯易懂的文字，帶領深度學習領域的新手度過入門撞牆期。內容從深度學習的基本理論開始，並以PyTorch框架的介紹過渡至應用篇，最後以自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域的經典論文與實作專案收尾，循序漸進且去蕪存菁。本書會帶入許多故事性的敘述和插圖，結合作者自身在史丹佛大學修讀碩士期間的學習心得，以及深度學習發展相關的故事，期使本書讀起來不會如教科書一樣厚重，亦不會像網路上的技術文章一般零散無脈絡，讓讀者對深度學習領域的發展有一定的概念。【內容重點】 ✪了解深度學習的基礎理論以及必備的實作知識與工具內容從人類的神經網路開始，介紹深度學習與其相似之處，並理解神經網路的學習步驟，同時也介紹一些必備的實作知識與工具，以具備基本的實作工程技能。 ✪入門深度學習框架PyTorch 內容介紹語法簡潔、好上手且在學術界流行的PyTorch框架，著重實作與應用。 ✪深度學習×自然語言處理×電腦視覺×強化學習內容會依序談到深度學習在三方面的應用，如自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）、電腦視覺（Computer Vision，CV）、強化學習（Reinforcement Learning，RL）。除了基本簡介外，還會介紹一些基本實作和改變世界的技術成果。【適用讀者】 ✪對深度學習有興趣，但還不知道它是什麼、能做什麼的新手。 ✪零散讀過深度學習相關文章，但仍有知識缺口的入門者。 ✪被教科書中龐大的數學理論嚇到，而對深度學習卻步的讀者。 ✪正在上學校的深度學習課程，但不知道實作從何開始的學生。作者簡介廖珮妤現任美國Twitter軟體工程師。曾任史丹佛大學CS224n課程助教、PyLadies社群電子報作者、北一女資訊研習社學術長，樂於以各種方式分享技術。超級費迷，喜歡的歌手是張雨生。 2020年畢業後，決定將學生時期所學的深度學習知識與專案統整成「Knock Knock! Deep Learning」系列文，並於iT邦幫忙鐵人賽AI & Data組獲得冠軍。繪者簡介張巧心國立臺灣大學生物機電工程學系畢。作者的高中麻吉。興趣是隨手塗鴉，用畫筆記錄生活。目錄列表: Contents Chapter 01 導讀 Chapter 02 深度學習基礎理論 Chapter 03 深度學習必備實作知識與工具 Chapter 04 PyTorch入門 Chapter 05 自然語言處理 Chapter 06 電腦視覺 Chapter 07 強化學習 Chapter 08 結語與解答



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