Machine Learning Q and AI 學習資料詳細介紹

基本資訊

書名： Machine Learning Q and AI: 機器學習與人工智慧的30個核心問答

作者： Sebastian Raschka

出版社： No Starch Press

版權： © 2024-2025 Sebastian Raschka

存取方式： 免費線上閱讀

課程概述

這是一本專注於機器學習和人工智慧核心概念的實用指南，透過30個關鍵問題與答案的形式，為從機器學習初學者到專家的學習者提供了精煉的知識點。Sebastian Raschka 作為機器學習領域的知名教育者，將複雜的人工智慧相關主題提煉成易於理解的實用要點。

學習目標

• 協助學習者跟上機器學習和人工智慧快速發展的步伐
• 涵蓋各種機器學習領域的主題
• 為初學者提供從入門到專家的學習路徑
• 即使是經驗豐富的機器學習研究者和實踐者也能發現新的技術和方法

課程結構

第一部分：類神經網路與深度學習 (Part I: Neural Networks and Deep Learning)

• 第一章： 嵌入、潛在空間與表徵
• 第二章： 自我監督學習
• 第三章： 少樣本學習
• 第四章： 樂透彩票假說
• 第五章： 透過資料減少過度擬合
• 第六章： 透過模型修改減少過度擬合
• 第七章： 多GPU訓練範式
• 第八章： 轉換器的成功
• 第九章： 生成式人工智慧模型
• 第十章： 隨機性來源

第二部分：電腦視覺 (Part II: Computer Vision)

• 第十一章： 計算參數數量
• 第十二章： 全連接層與卷積層
• 第十三章： 視覺轉換器的大型訓練集

第三部分：自然語言處理 (Part III: Natural Language Processing)

• 第十四章： 分佈假說
• 第十五章： 文字資料增強
• 第十六章： 自我注意力
• 第十七章： 編碼器與解碼器風格的轉換器
• 第十八章： 使用與微調預訓練轉換器
• 第十九章： 評估生成式大型語言模型

第四部分：生產與部署 (Part IV: Production and Deployment)

• 第二十章： 無狀態與有狀態訓練
• 第二十一章： 資料中心化人工智慧
• 第二十二章： 加速推論
• 第二十三章： 資料分佈偏移

第五部分：預測性能與模型評估 (Part V: Predictive Performance and Model Evaluation)

• 第二十四章： 卜瓦松與序數迴歸
• 第二十五章： 信賴區間
• 第二十六章： 信賴區間與保形預測
• 第二十七章： 適當指標
• 第二十八章： k折交叉驗證中的k
• 第二十九章： 訓練集與測試集不一致
• 第三十章： 有限標註資料

專家推薦

Cameron R. Wolfe (Deep Learning Focus 作者)

「Sebastian 擅長將複雜的人工智慧相關主題提煉成任何人都能理解的實用要點。他的新書《Machine Learning Q and AI》是人工智慧實踐者在任何階段的又一絕佳資源。」

Chip Huyen (《Designing Machine Learning Systems》作者)

「Sebastian 獨特地結合了學術深度、工程敏捷性以及揭開複雜概念神秘面紗的能力。他能夠深入任何理論主題，透過實驗驗證新想法，然後用簡單的語言向你解釋這一切。如果你正要開始你的機器學習之旅，Sebastian 就是你的嚮導。」

Chris Albon (The Wikimedia Foundation 機器學習總監)

「你很難找到比 Sebastian 更好的嚮導了，他毫不誇張地說是目前該領域最優秀的機器學習教育者。在每一頁中，Sebastian 不僅傳授他廣博的知識，還分享了標誌著真正專業的熱情和好奇心。」

Ronald T. Kneusel (《How AI Works》作者)

「Sebastian Raschka 的新書《Machine Learning Q and AI》是一站式資源，提供了大多數入門課程未涵蓋的核心人工智慧關鍵主題概述……如果你已經透過深度類神經網路踏入人工智慧的世界，那麼這本書將為你提供定位和理解下一階段所需的知識。」

學習特色

1. 問答式學習： 透過30個核心問題，系統性地涵蓋機器學習和人工智慧的重要概念
2. 實用導向： 注重實際應用，提供可操作的技術要點
3. 深度與廣度並重： 既有理論深度，也有實踐廣度
4. 漸進式學習： 適合不同水平的學習者，從初學者到專家
5. 免費存取： 提供免費線上閱讀

適合人群

• 機器學習初學者
• 人工智慧從業者和研究者
• 希望系統學習現代深度學習技術的學生
• 需要跟上人工智慧發展趨勢的技術專業人士
• 對生產環境中的人工智慧應用感興趣的工程師

學習建議

1. 建議按照章節順序學習，每個部分都有其邏輯遞進關係
2. 每章學習後可以結合實際專案進行實踐
3. 關注第四部分的生產與部署內容，這是許多教程缺少的實際應用知識
4. 第五部分的模型評估內容對於實際工作中的模型選擇和最佳化非常重要

獲取方式

• 免費線上閱讀： 直接存取作者網站
• 購買實體書： Amazon 或 No Starch Press
• 支持作者： 訂閱 Sebastian 的 Substack 部落格或撰寫 Amazon 評論