國內外最具代表性案例
兩大雲端應用、15項分類實例、9大專題實戰

　　自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、
　　物件自動標示、影像辦識真正實練！
　　從資料收集整理、模型訓練調整，
　　檢測修正到產出全面解秘！

　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。

　　在資料科學領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。

　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖
　　由類神經網路基礎到AI應用實戰
　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證
　　全面深入機器學習與深度學習領域技術核心

　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境，加碼體驗機器學習雲端平台Microsoft Azure與演算法平台Algorithmia。

　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。

　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。

　　■全面深入不同應用面向：印刷文字辨識、手寫文字識別、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部偵測、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號與年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…

　　■網羅國內外最具代表性案例：文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。

　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、face++、SQLite、SQLite Database Browser、Haar

　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。

　　書附超值DVD：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔

作者簡介

文淵閣工作室

　　一個致力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊，擅長用輕鬆詼諧的筆觸，深入淺出介紹難懂的 IT 技術，並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。

　　我們不賣弄深奧的專有名辭，奮力堅持吸收新知的態度，誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴，讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。

　　舉凡程式開發、文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作，都是我們專注的重點，而不同領域有各自專業的作者組成，以進行書籍的規劃與編寫。一直以來，感謝許多讀者與學校老師的支持，選定為自修用書或授課教材。衷心期待能盡我們的心力，幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙，用學習的成果在自己的領域裡發光發熱！

　　我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享， 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。

　　官方網站：www.e-happy.com.tw
　　FB粉絲團：www.facebook.com/ehappytw
 

01 打造最強環境：TensorFlow和Keras
1.1 人工智慧、機器學習和深度學習的關係
1.2 什麼是機器學習？
1.3 什麼是深度學習？
1.5 建置Python的開發環境
1.6 建置開發TenserFlow和Keras的虛擬環境
1.7 Python編輯器的使用
1.8 安裝GPU版的TensorFlow和Keras

02 機器學習起點：多層感知器(MLP)
2.1 認識多層感知器(MLP)
2.2 認識Mnist資料集
2.4 多層感知器實戰：Mnist手寫數字圖片辨識
2.5 模型儲存和載入
2.6 模型權重的儲存和載入
2.7 建立多個隱藏層

03 影像識別神器：卷積神經網路(CNN)
3.1 卷積神經網路(CNN)基本結構
3.2 卷積神經網路實戰：Mnist手寫數字圖片辨識
3.3 模型權重的儲存和載入

04 語言文字處理利器：循環神經網路(RNN)
4.1 循環神經網路(RNN)基本結構
4.2 循環神經網路實戰：Mnist手寫數字圖片辨識
4.3 模型權重的儲存和載入
4.4 長短期記憶(LSTM)

05 體驗機器學習雲端平台：Microsoft Azure
5.1 專題方向
5.2 電腦視覺資源
5.3 臉部辨識資源
5.4 文字語言翻譯資源

06 一探演算法雲端寶庫：Algorithmia
6.1 專題方向
6.2 認識Algorithmia平台
6.3 使用Algorithmia演算法

07 自然語言處理：文字雲與文章自動摘要
7.1 專題方向
7.2 Jieba模組
7.3 文字雲
7.4 文章自動摘要

08 語音辨識應用：YouTube影片加上字幕
8.1 專題方向
8.2 語音辨識
8.3 影片字幕製作

09 投資預測實證：股票走勢分析
9.1 專題方向
9.2 台灣股市資訊模組
9.3 股票分析
9.4 股票預測

10 最狂刷臉時代：臉部辨識登入系統
10.1 專題方向
10.2 face++網站及SQLite資料庫
10.3 本機版刷臉登入系統
10.4 雲端版刷臉登入系統

11 自動標示物件：用Haar特徵分類器擷取車牌
11.1 專題方向
11.2 準備訓練Haar特徵分類器資料
11.3 建立車牌號碼Haar特徵分類器模型
11.4 使用Haar特徵分類器模型

12 無所遁形術：即時車牌影像辨識
12.1 專題方向
12.2 車牌號碼機器學習訓練資料
12.3 建立車牌辨識系統
 

序

　　Google AlphaGo打敗了人類圍棋棋王，在短短二年的時間內，由業餘棋士的水平到世界冠軍，這是近年來最讓人震憾的科技新聞之一。人類一直以來的夢想是想要讓機器具備足夠的智慧為人類解決問題，帶來便利的生活。但AlphaGo的出現則是宣告了人工智慧是有超越人類智慧的可能，一時之間讓這個以往只能在科幻電影中出現的情節變成許多人熱議的話題。

　　人工智慧(Artificial Intelligence)其實早就悄悄地對人類生活帶來全面的影響，而且就在你我身邊：自動駕駛、臉部辨識、智能助理、語音翻譯、物聯網路…等，人工智慧的應用風起雲湧，影響了交通、教育、資安、創作、醫療、商業等眾多領域。隨著數據收集越來越多，硬體運算能力越來越快，隨著新的技術與演算法的突破，也讓相關的資訊不斷的出現在你我的生活中。

　　Python是目前實作機器學習和深度學習最熱門的程式語言，不僅套件豐富，開發社群和使用企業眾多，而且能快速地應用到實際的生活與產品之中。但機器學習和深度學習本來就不是簡單的課題，學習者常會在讀完理論後只覺得好像蒙在雲裡霧裡，面對數學公式與理論架構不知如何下手，更遑論要實作專題，產出作品。

　　本書針對機器學習與深度學習領域中最容易上手的方向進行規劃，除了讓學習者能快速感受到機器學習與深度學習威力的雲端應用，也根據許多熱門的主題進行深入的教學，如自然語言分析、文字識別、語音轉換、資訊分析預測、物件自動標示、影像辦識等，其中幾個大型專題更是帶領讀者經歷由徒手資料收集準備、模型訓練調整、資訊檢測修正，一直到最後結果產出的完整流程。

　　我們希望能以觀念和實作並進，拿掉學習的遮罩與盲點，由淺入深地帶領大家領略人工智慧中的關鍵技術：機器學習和深度學習。不要再漫無目的，沒有系統的吸收資訊，跟著我們感受這趟神奇之旅吧！