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書名：每個程式設計師都應該要知道的50個演算法
書號：MP12103 作者：Imran Ahmad ISBN： 978-626-333-177-8
定價：NT$690元 印刷：單色 頁數：384頁
書籍規格：17*23 上市日：2022/7/14 譯者：何敏煌
學習定位：初階 本書附件：線上下載  
前往購買 >> 蝦皮購物 類別：電腦技術  
       
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    本書特色
    ☛學習現存於Python程式庫中的資料結構及演算法
    ☛了解如何實作圖形演算法，並藉由網路分析進行詐欺偵測
    ☛學會使用機器學習演算法，即時進行相似推文的分群並處理Twitter資料
    ☛學會使用監督式學習演算法預測天氣
    ☛學會使用Siamese Neural Networks執行單張影像的辨識
    ☛建立一個推薦引擎，向訂閱者建議相關的電影
    ☛部署機器學習模型時，使用對稱及非對稱加密，實作萬無一失的安全機制

    不管是在計算的科學與實務上，演算法總是扮演重要的角色。除了傳統的計算之外，對任何一個開發者或程式設計師而言，使用演算法解決實務問題的能力是非常重要且必須具備的技巧。本書不只會幫助你發展選用的技術以及使用演算法以解決實務問題，同時也能理解這些演算法是如何運作的。

    本書從演算法的介紹開始，並說明各種演算法的設計技巧，再佐以實際範例來協助探討如何實作不同類型的演算法，諸如搜尋與排序。當你要進階更複雜的演算法集合時，你將會學到線性規劃、頁面排名以及各種圖（graph），甚至跨入AI領域學習如何使用機器學習演算法，並瞭解它們背後的數學與邏輯。隨後將更進一步探討一些案例研究，像是天氣預測、推文分群以及電影推薦引擎等等，瞭解如何應用這些演算法以達到最佳化。最終，你將精通平行處理技術的運用，讓你有能力可以使用這些演算法在計算密集的任務上。

    讀完本書，你將精通各式各樣的演算法來解決職場上的電腦運算問題。

    本書範例檔：
    https://github.com/packtpublishing/40-algorithms-every-programmer-should-know
 
    Section 1：基礎與核心演算法

    Chapter 1_ 演算法概述
    什麼是演算法？
    精準描述演算法的邏輯
    Python套件介紹
    演算法的設計技巧
    效能分析
    演算法的驗證
    本章摘要

    Chapter 2_演算法裡的資料結構
    Python的資料結構
    探索抽象資料型態
    本章摘要

    Chapter 3_排序與搜尋演算法
    排序演算法的介紹
    搜尋演算法的介紹
    實際應用
    本章摘要

    Chapter 4_設計演算法
    設計演算法的基本概念介紹
    瞭解演算法策略
    實際的應用：解決TSP
    介紹PageRank演算法
    瞭解線性規劃（Linear programming）
    實際的應用—使用線性規劃進行產能規劃
    本章摘要

    Chapter 5_圖演算法
    圖的表示
    網路分析理論介紹
    瞭解圖的遍歷
    案例研究：詐欺分析
    本章摘要

    Section 2：機器學習演算法

    Chapter 6_非監督式機器學習演算法
    認識非監督式學習
    瞭解分群演算法
    降維
    關聯規則探勘
    實際應用：分群相似的推文
    Anomaly-detection異常偵測演算法
    本章摘要

    Chapter 7_傳統監督式學習演算法
    瞭解監督式機器學習
    瞭解分類演算法
    瞭解迴歸演算法
    實用範例：如何預測天氣
    本章摘要

    Chapter 8_類神經網路演算法
    瞭解ANN
    ANN的演進
    訓練類神經網路
    工具和框架
    遷移學習（Transfer learning）
    案例研究：使用深度學習進行詐欺偵測
    本章摘要

    Chapter 9_自然語言處理演算法
    介紹NLP
    BoW-based NLP
    字詞嵌入簡介
    在NLP中使用RNN
    使用NLP進行情緒分析
    案例研究：電影評論的情感分析
    本章摘要

    Chapter 10_推薦引擎
    推薦系統介紹
    推薦引擎的類型
    瞭解推薦系統的限制
    實際應用領域
    實際的例子：建立一個推薦引擎
    本章摘要

    Section 3：進階主題

    Chapter 11_資料演算法
    資料演算法簡介
    資料儲存演算法介紹
    串流資料演算法介紹
    介紹資料壓縮演算法
    一個實際的例子：Twitter即時情感分析
    本章摘要

    Chapter 12_密碼學
    密碼學簡介
    瞭解加密技術的類型
    範例：在部署機器學習模型時的安全考量
    本章摘要

    Chapter 13_大規模演算法
    大規模演算法簡介
    平行演算法的設計
    多資源程序的策略
    本章摘要

    Chapter 14_實務上的考量
    實務上的考量簡介
    演算法的可解釋性
    瞭解倫理和演算法之間的關係
    在模型中減少偏差
    解決NP-hard問題
    使用演算法的時機
    本章摘要
 
    Imran Ahmad
    Imran Ahmad是Google的合格講師，他在Google和Learning Tree有許多年的教學經驗。Imran教授的主題包括Python、機器學習、演算法、大數據以及深度學習。在他的博士學位中，他提出了一個基於線性規劃的演算法，稱之為ATSRA，此演算法應用在雲端環境的最佳化資源指派上。過去四年裡，Imran在加拿大聯邦政府先進分析實驗室進行高規格機器學習專案工作，此專案主要是為了開發機器學習演算法，讓移民程序可以自動化。Imran目前的工作是在開發使用GPU最佳化的演算法，以訓練複雜的機器學習模型。
 
 		  
     

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