【專業推薦】
啟龍博士具有豐富的教學經驗，此書涵蓋人工智慧發展、數學基礎、AI理論到程式實作，內容豐富完整，誠心推薦想要掌握人工智慧知識與技能的學習者。
--- 神通資訊科技股份有限公司董事長 蘇 亮 ---
高度認同李博士提出的「大人機」思維，由大數據驅動、人工智慧算法、機器人自動化的三位一體架構，誠摯推薦給所有想在AI浪潮中精進的讀者。
--- 高柏科技股份有限公司董事長 蕭酩献 ---
★ 友善的學習銜接機制：因應讀者不同的程式基礎，特別規劃Python基礎章節，協助初學者順利銜接AI實作。
★ 精煉的數學門檻導引：針對AI理論中必備的數學知識，以簡明扼要的方式進行重點歸納，讓讀者快速掌握數學關鍵。
★ 系統化的學習路徑：針對期待跨入AI領域的初學者，規劃由淺入深的章節架構，帶領讀者一步步建立AI知識的核心基礎。
★ 理論與實戰深度結合：強調「學以致用」，內容不僅涵蓋AI理論，更設計了程式實作練習，藉此提升學習動力，無論是自學或課堂教學皆能輕鬆上手。
★ 接軌國際認證與職涯優勢：結合Certiport ITS Artificial Intelligence人工智慧核心能力國際認證考試重點，並納入模擬試題，協助掌握考試關鍵，順利考取證照，提升專業競爭力。
■ 李啟龍 博士（Jason哥）
學經歷：
國立臺灣科技大學資訊管理研究所博士
財團法人創新智庫生成式AI創新學院院長
社團法人中華多元智能教育協會副理事長
特殊榮譽：
連續7年微軟全球最有價值專家MVP
臺灣學術網路 TANET 傑出貢獻人員
APEC亞太經合會 青年科學節國家代表
國立臺灣科技大學資訊管理系傑出校友
資訊月 十大傑出資訊人才獎
旺宏科學獎 特殊貢獻指導老師獎
ZDNet名家專欄作家
LiveABC互動英文雜誌TEM專欄作家
育秀基金會 育秀盃AI應用獎評審委員
三星電子 Solve for Tomorrow競賽評審委員
數發部 GenAI Stars百工百業應用選拔評審委員
經濟部 智慧創新大賞(Best AI Awards)評審委員
已著有70本資訊科技相關書籍
■ 陳威達
期許自身學習AI領域知識的經驗，能幫助讀者在享受學習樂趣的同時少走些彎路，對我而言將是莫大的榮幸。https://udchen.tw/
第一章 人工智慧簡介
1.1 人工智慧簡介
1.2 人工智慧的數學基礎
1.3 建置開發環境
1.4 習題
補充：libiomp5md.dll相關問題
第二章 機器學習的Python基礎
2.1 Python語法練習
2.2 習題
第三章 知識發現
3.1 知識發現
3.2 關聯規則探勘
3.3 序列樣式探勘
3.4 聚類
3.5 習題
第四章 分類問題
4.1 分類問題的形式和目標
4.2 決策樹
4.3 支持向量機
4.4 KNN
4.5 神經網路
4.6 習題
第五章 強化學習
5.1 心理學與強化學習
5.2 Q-Learning與貝爾曼方程式
5.3 運用OpenAI遊戲模組實作Q-Learning 演算法
5.4 習題
補充：AlphaGo Movie
第六章 深度神經網路理論
6.1 全連接神經網路
6.2 模型的量化、修正與優化
6.3 習題
補充：損失函數、梯度優化
第七章 深度神經網路實作
7.1 運用torch.nn類別實作MNIST手寫數字辨識
7.2 運用Dropout函數減緩過擬合問題
7.3 習題
第八章 卷積神經網路理論
8.1 卷積運算
8.2 卷積與影像處理練習
8.3 卷積神經網路
8.4 習題
補充：卷積核與池化核的常用參數
第九章 卷積神經網路實作
9.1 運用CIFAR-10資料集實作CNN
9.2 神經網路的優化實作
9.3 習題
第十章 物件偵測理論
10.1 ResNet
10.2 RCNN
10.3 YOLO
10.4 習題
第十一章 物件偵測實作
11.1 YOLOv7自定義資料集物件偵測
11.2 習題
補充：使用labelImg軟體建構YOLO自定義資料集
第十二章 自然語言處理
12.1 自然語言與機器學習
12.2 斷詞和關鍵字查找
12.3 詞向量
12.4 習題
第十三章 循環神經網路
13.1 RNN
13.2 LSTM
13.3 Transformer與ChatGPT
13.4 習題
第十四章 生成對抗網路
14.1 生成對抗網路
14.2 各類生成對抗網路
14.3 運用DCGAN實現字型風格創作
14.4 習題
附錄A Certiport ITS人工智慧核心能力認證模擬試題
本書範例、試題解答請線上下載(下載方式請見書內說明)。
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