背景與挑戰
許多工程師能夠運行教程並學會使用函式庫，但卻無法解釋「為什麼選擇這個架構」或是「模型訓練失敗的原因」。長期以來，市面上缺乏能夠彌補表面實作教學與過於艱深的學術理論書之間，真正培養實務判斷力的系統性教材。本系列叢書即是為填補這一空白而設計。
書籍概要
工程師在將深度學習應用於業務時，往往會面臨「會動手做，但無法判斷選擇」的困境，根本原因在於缺乏對理論與架構選型判斷軸的系統性整理。本系列為初學者提供理解運作機制的核心骨幹，並為具備實務經驗的工程師提供能用自己的話解釋選擇理由的應用能力。這不是一本單純的程式碼範例集，也不是深奧的理論書，而是專為培養實務判斷力而設計的專業系列。
全系列四冊總計 2,215 頁，涵蓋從數學基礎到生成模型、深度強化學習與 MLOps 等現代深度學習系統性學習所需的龐大資訊量。
- 第1冊：DL 的環境與理論基礎 - 第2冊：深度學習基礎、CNN、RNN、Transformer - 第3冊：DL 應用 (1) (影像、物體偵測、NLP、語音) - 第4冊：DL 應用 (2) (生成模型、強化學習、AI 可解釋性、MLOps)
數學公式的導出過程皆搭配其必要性的解釋，前提是以「理解而非死記」為宗旨，培養工程師在面對新技術時能自行評估的能力。
目標讀者
適合具備實作能力但缺乏模型選型判斷軸的工程師、在將論文研究應用至專案時感到迷惘的開發者，以及尋求連結實務教材的企業培訓負責人。
- 後續計畫推出實踐編 (實作、MLOps)、準備編 (Python 基礎)、AI 代理與 RAG 等相關內容。
關於作者
作者風呂井仁是一位業務架構師兼 DX/PMO 顧問，擁有 IT 戰略師、系統稽核技術人員、資訊處理安全確保支援士等多項國家證照。基於超過 20 年的諮詢與程式開發經驗，他深信「懂得理論卻無法判斷的工程師」與「能夠選定適當架構的工程師」之間的差距，是決定 AI 專案成敗的關鍵，因此執筆編寫此系列。
系列特點
- 將數學導出過程與其實務意義配套解析，確保在文脈中理解每個機制與計算的目的。 - 每冊末尾皆收錄「課題解決型」逆向索引與「技術用語型」一般索引，針對專業參考需求設計。 - 大開本格式 (B5 版面，每冊超過 460 頁)，設計為工程師辦公桌上必備的長期參考書。
*目前僅販售電子版，紙本版預計未來推出。
FACT BOX · 重點整理
- 來源：PR TIMES
- 分類：新品