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從數學開始的AI，基礎數學與Python實作：機率×卷積×池化……從核心數學概念到程式應用，學會AI背後的邏輯與演算法基礎
作者：
陸偉峰, 谷瑞, 蔡炳育, 王美艷
分類：
電腦與網路
／
綜論
叢書系列：電腦資訊
出版社：
沐燁文化
出版日期：2025/11/19
ISBN：9786267708866
書籍編號：kk0602019
頁數：352
定價：
480
元
優惠價：
79
折
379
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
團購數最低為 20 本以上
評價數：
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從數學開始的AI，基礎數學與Python實作：機率×卷積×池化……從核心數學概念到程式應用，學會AI背後的邏輯與演算法基礎 內容簡介 AI時代來臨，你的數學準備好了嗎？ 打好基礎，推開智慧之門 邁向未來，就從這本書開始！ 初學者友善的入門指南 本書專為資料科學與人工智慧（AI）相關領域的學生與初學者量身打造，旨在幫助讀者建立學習AI所需的基礎數學概念。不同於傳統艱澀的數學教材，本書以通俗易懂、由淺入深的方式進行講解，讓即便是數學基礎薄弱的讀者，也能輕鬆理解並掌握內容。透過清晰的結構與大量實例說明，本書化繁為簡，降低學習門檻，是通往AI世界的重要敲門磚。 理論與實踐兼備，學以致用 本書的內容設計強調理論與實務並重，既有嚴謹的數學推導，也有豐富的應用實例。除了傳統的計算練習，還融合Python程式語言進行實作，讓讀者能夠同步訓練邏輯思維與程式技能。透過實際編程演練，不僅有助於加深對數學原理的理解，也提升將理論應用於資料分析與AI開發的實務能力。這樣的設計不僅符合現代科技教育的需求，也貼近業界實際工作情境。 教材與自學兼用，應用範圍廣泛 本書不僅可作為大專院校資料科學與人工智慧相關課程的教材，也非常適合自學者與職場從業人員作為參考書使用。內容涵蓋機率與統計、線性代數、微積分、最佳化等AI核心數學領域，系統性地建立完整知識架構。無論是準備進一步修習機器學習、深度學習等進階課程，或是需要在實務工作中應用資料分析與模型建構能力，本書都是不可或缺的重要資源。 奠定未來AI學習的基礎 人工智慧的發展日新月異，對數學的依賴與日俱增。唯有具備紮實的數學基礎，才能真正理解演算法的原理與模型背後的邏輯，進而靈活應用於各種情境中。本書不僅是一部數學入門書，更是一座銜接AI世界的橋樑。透過理論與實務交織的學習旅程，幫助讀者在AI領域立足，迎接更廣闊的未來發展機會。 本書特色 本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計，內容通俗易懂，系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐，結合推導、計算與Python程式實作，幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材，或是從業者的自學參考書籍，本書皆能有效協助讀者打下紮實的數學基礎，為人工智慧領域做好準備。
作者簡介 陸偉峰 副教授，從事數學、大數據與人工智慧相關的教學與研究工作。先後參與編寫了《大學數學》、《Python基礎程式設計》等教材，發表核心期刊論文2篇，獲發明專利1項，並主持多項課題。 谷瑞 副教授，從事大數據與人工智慧相關的教學與科學研究工作。先後出版《Pytho基礎程式設計》、《TensorFlow深度學習開發實戰》等教材，發表SCI、EI等相關論文4篇。 蔡炳育 副教授，主持或參與完成教研、教改專案28項。出版教材5部，發表論文15篇。 王美豔 碩士，專業方向為李代數與量子群。畢業後一直從事大學數學教學，發表論文數篇，主持橫向課題、教改課題多項。
目錄 前言 微積分篇 線性代數篇 機率統計篇 應用篇 參考文獻 附錄A 標準正態分布函數數值表
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