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小編

2022/04/02

深度學習 | Deep Learning
「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》,是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生,提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念,以及足供專家參考的內容。」
──Elon Musk,OpenAI共同主席;Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。
「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫,清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展,請閱讀本書。」
──Geoffrey Hinton,英國皇家學會院士(FRS),Toronto大學榮譽教授;Google傑出研究人員。
「近十年來,深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書,內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍,由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」
──Yann LeCun,Facebook AI研究主管;New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。
深度學習是一種機器學習,透過概念階層方式,讓電腦從經驗中學習,進而理解世界。由於可利用經驗累積知識,因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念,其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。
本書是以數學與概念為基底,涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術,包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法;同時討論概括論述相關應用,如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點,包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。
本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生,以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。
封面圖片:Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建構的作品,以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。
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06/26 13:22

【PPA開幕慶】活動期間首購單筆滿千以上送100元Line Points點數
活動期間:2024/7/9 11:00- 2024/8/5 23:59
活動說明:活動期間首次於104課程中心付費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」,單筆滿$1,000以上 ( 若有使用任何折扣碼優惠,結帳金額於扣除優惠後須超過$1,000以上,且不累計贈送。) 即可獲贈100元Line Points點數回饋。
活動注意事項:
1. 獲贈資格須符合下列說明:
(A) 首購意指:載本活動之前未曾在104課程中心購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」,於活動期間首次完成消費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」。
(B) 購買者必須於104課程中心系統完成付費紀錄。( 特別提醒: 購買者於PPA (PressPlay Academy) 官網線上消費不包含在此次活動資格 )
(C) 訂單成立且完成付款時間皆須於2024年8月5日23:59前,並於7天內完成課程兌換,始符合獲贈點數回饋的資格;最後獲贈者將公告於本活動網站,中間姓名會隱藏。
(D) 單帳號僅有乙次贈送資格,符合上述資格者,因點數作業時間,您的回饋點數最晚將於2024/9/30前寄送至您購買時填寫的e-mail電子郵件信箱。
2. 本次贈送的100元Line Points點數,點數發送後請於規範時間內完成兌換,點數兌換後於180天內須使用完畢,逾期失效。
3. 104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。
4. 104課程中心。購買課程相關Q&A:可參考下連結頁面的「購買課程」( https://nabi.104.com.tw/qna )
5. 如您有任何問題,歡迎來信nabiservice@104.com.tw
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小編

2022/04/02

用Python快速上手資料分析與機器學習
幫助您在最短的時間內學到資料科學必備的技術與基礎知識
本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」,指的是能讀懂Python官方手冊的程度,本書只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法,會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法,接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法,最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外,也會解說基礎的數學知識。
搞懂資料分析與機器學習必懂的數學知識
要分析資料或是進行機器學習,就必須具備相關的數學知識,所以本書將從數學公式開始講解,直到大家能了解數學公式為止。再者,實際分析資料時,收集資期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析,進而踏出成為資料分析工程師的第一步。
.資料分析必備的基礎數學知識
.基本的Python語法
.使用NumPy或pandas處理資料的方法
.利用Matplolib進行資料視覺化的方法
.以scikit-learn進行機器學習的分類或預測
.實作網路爬蟲
.實作自然語言處理
.實作影像分類
看更多書籍介紹:
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喵星人

15小時前

電商PM工作內容大解析!電商產品經理vs專案經理
電商專案經理和電商產品經理在職責和重點方面有顯著的區別,產品經理關注於產品的長期發展和市場定位,而專案經理則更關注於專案的短期目標和具體實施過程。以下是兩者的主要差別:
【電商產品經理 (E-commerce Product Manager)】
▎主要職責
1. 市場研究與產品策略:
- 分析市場需求和競爭環境,制定產品策略和路線圖。
- 確定產品的發展方向和優先級,確保產品符合用戶需求和市場趨勢。
2. 產品設計與開發管理:
- 定義產品需求和功能規格,與設計和開發團隊合作推動產品設計和開發。
- 進行用戶測試和反饋收集,優化產品設計和功能。
3. 產品性能監控與優化:
- 持續監控產品性能,分析關鍵指標,進行A/B測試和數據分析。
- 不斷優化產品功能和用戶體驗,管理產品的生命周期。
4. 跨部門協作:
- 與營銷、銷售、客服等部門合作,確保產品的順利推廣和運營。
- 確保產品策略的一致性,推動產品成功。
5. 客戶反饋與支持:
- 收集和分析客戶反饋,了解需求和痛點,與客服團隊合作解決問題。
- 提升客戶滿意度,確保產品符合法律法規和安全標準。
▎重點:專注於產品的整體策略、設計、開發和優化,確保產品符合市場需求並取得成功。
【電商專案經理 (E-commerce Project Manager)】
▎主要職責
1. 專案計劃與啟動:
- 制定專案計劃,包括目標、範疇、時間表和資源分配。
- 明確專案的目標和範疇,確保專案啟動順利。
2. 專案執行與監控:
- 監控專案進度,確保專案按時、按質、按量完成。
- 管理專案風險和問題,制定應對策略,解決專案中的挑戰。
3. 跨部門協作與溝通:
- 與各部門(如設計、開發、營銷等)緊密合作,確保專案的協調和順利進行。
- 定期與利益相關者溝通,報告專案進展和問題,確保各方了解專案狀態。
4. 資源管理:
- 確保專案所需的資源(人力、財力、設備等)充足且高效利用。
- 調整資源配置,應對專案中的變更和挑戰。
5. 專案交付與評估:
- 確保專案成果按計劃交付,滿足質量標準和用戶需求。
- 對專案進行總結和評估,識別成功經驗和改進點,為未來專案提供借鑒。
▎重點:專注於專案的計劃、執行、監控和交付,確保專案按時、按質、按量完成。
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