可視化輕鬆學AI Excel+TensorFlow

第1章、 學習AI之路，從探索特徵出發, 7
1.1 從認識特徵(Feature)出發
1.2 特徵範例(一)：玩具兔和玩具熊
1.3 特徵範例(二)：阿拉伯數字<2>和<7>
1.4 特徵範例(三)：局部感受野(Receptive field)
1.5 特徵範例(四)：阿拉伯數字<0>~<9>

第2章、 簡單算術：兩兩相乘&求和, 27
2.1 以簡單算術來取得特徵(Feature)
2.2 演練(一)：矩陣的兩兩相乘&求和
2.3 演練(二)：從圖像(Picture)裡找特徵
2.4 討論

第3章、 丫嬛提取特徵，格格學習, 47
3.1 複習：善用Excel的簡潔畫面(UI)
3.2 從Python叫出Excel工作表
3.3 丫嬛提取特徵，讓格格學習
3.4 範例(一)：以玩具兔/熊為例
3.5 範例(二)：以<相乘求和>來提取特徵
3.6 範例(三)：提取局部特徵
3.7 範例(四)：讓格格辨識圖像

第4章、 從相乘求和到卷積運算, 81
4.1 丫嬛的智慧：從<兩兩相乘&求和>出發
4.2 向量：一維的<相乘求和>
4.3 矩陣：二維的<相乘求和>
4.4 卷積：卷動的<相乘求和>

第5章、 丫嬛與格格一起學習, 107
5.1 權重：代表丫嬛和格格的智慧
5.2 從<相乘求和>到權重的觀念
5.3 複習：只訓練(AI)格格
5.4 格格與丫嬛一起學習(即訓練)
5.5 兩階段的學習活動
5.6 BP階段的三步驟

第6章、 BP三公式：力與美的結合, 143
6.1 複習：BP的三步驟
6.2 BP三步驟的計算公式
6.3 BP三公式的計算範例
6.4 BP三公式的美學思維

第7章、 認識CNN的Pooling層, 167
7.1 從丫嬛的比喻，認識隱藏(Hidden)層
7.2 從資料流動，看隱藏層
7.3 卷積層的夥伴：池化(Pooling)層
7.4 讓丫嬛與格格一起學習：卷積層+池化層

第8章、 趣味性學AI與教AI, 213
8.1 邀請您來成為AI世界的主角
8.2 AI擬人化(一)：以調整稅率爲例
8.3 AI擬人化(二)：以調整工作時數爲例
8.4 AI擬人化(三)：老師與學生的<教學相長>

第9章、 讓丫嬛與格格來辨識您的筆跡, 241
9.1 開始與格格、丫嬛們互動
9.2 親自輸入筆跡
9.3 建立您自己的筆跡檔
9.4 瀏覽您的筆跡檔
9.5 展開訓練：使用TensorFlow

第10章、 AI智慧的兩段式移植策略, 271
10.1 AI(智慧)模型超市的概念
10.2 從一個情境說起
10.3 以《Excel+TF》一書的aa08範例來說明
10.4 結語

第11章、 以Python表達BP三公式, 283
11.4 Python與Excel
11.1 Python的妙用
11.2 BP三公式：Keras/Python程式範例
11.3 BP三公式：Numpy/Python程式範例

附錄-A、AI的本質及其商業的康莊大道, 325
附錄-B、好書介紹：《動腦創新、動手設計》, 331

序

　　這是筆者的上一本書《不編程，而學AI：Excel+TensorFlow》的姊妹作品。本書期待各位讀者都能輕鬆地學習AI，而且在短短不到一天之內，就能對AI有深刻的認識，並且有趣味的形象，一直長留於心中。例如，本書以<1>和<2>來說明CNN(卷積神經網路)的兩項主要結構，及其密切合作、一起學習智慧的過程。 然後，基於BP(反向傳播)的<3>來封裝複雜的數學推導，其具有極簡的外貌，包容千變萬化，讓人人都能掌握簡單，來駕馭AI算法的無窮變化。 許多人說：學AI之路，從探索特徵(Feature)出發。每一個人從小就會分辨兔子和熊了，因為兔子有一個明顯的特徵：耳朵長長，身體小小。而熊則是耳朵短短，身體胖胖。 所以本書以4隻玩具兔/熊的特徵來做為出發點，並從古典的AI預測模式，貫穿到當今流行的AI探索策略。

　　<1>

　　除了上述的輕鬆愉快學習AI之外，本書也延續上一本書《不編程，而學AI》的特色：書內的範例都是可以操作的。讓大家都能依循<做中學>的模式來學習規畫AI的訓練模型，並藉由簡潔的Excel畫面來操作TensorFlow進行實際的模型訓練，親手創造可愛的AI智慧模型。 藉由Excel與TensorFlow的結合，讓您可以享受視覺化、趣味化、做中學AI的樂趣。於是，AI將長留於您心中，也如同千里馬一般，陪伴著您的成長，邁向美好的前景。