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NumPy 高速運算徹底解說：六行寫一隻程式?你真懂深度學習?手工算給你看!

為了解決偏微分公式的問題，作者吉田拓真,尾原颯 這樣論述：

硬派學習 AI 才能紮穩根基！ 　　許多 Python 開發人員初接觸機器學習、深度學習, 往往一開始就使用當紅的 Tensorflow、Keras 等 AI 框架, 只用了短短六行就寫出一隻神經網路程式, 接著就針對參數開始東調西調、訓練模型, 為了提高神經網路模型的準確率 (Accuracy) 96.6% → 97.4% → 98.9%...而奮戰著。 　　只需六行？調調參數？看起來 AI 好像也不難學的樣子, 但, 這樣子就算懂 AI？ 　　那可不一定！Tensorflow、Keras 等框架的確大幅降低你寫程式的時間成本, 卻不代表可以降低你學 AI 的學習成本, 沒有從 A

I 底層運算紮實學起, 千萬別說你已經懂機器學習、深度學習！ 　　「你在調整參數、追求準確率的過程中, 真的清楚了解每個選項背後代表的運算嗎？」 　　「你有自己一步一步算過 Mini-batch 的梯度下降反向傳播嗎？」 　　本書不使用深度學習框架, 純 Python + NumPy「一步一腳印、手工硬派」帶你學 AI,「我用手工算給你看, 你再用 NumPy 算一次, 硬派學習 AI 才能紮穩根基！」 本書特色 　　□最紮實的機器學習、深度學習 LAB 實戰 　　‧簡單線性迴歸、多項式迴歸分析實作 　　‧神經網路黑盒揭秘！二元分類、多元分類的底層運算剖析 　　‧損失函數公式、偏微分公

式...一大堆算式有看沒有懂？手工算完再跟機器比一比, 算完保證秒懂！ 　　‧反向傳播究竟「反」在哪？逐層帶你一步步反著算, 跟著做超有感！ 　　‧還有強化學習、Q-learning...等更多 AI 實戰應用 　　□初學 AI 一定要徹底搞懂 NumPy 函式怎麼用 　　GitHub 2019 年度報告指出：「在機器學習、深度學習相關主題, 超過一半的 repositories 是基於 NumPy 建構的」！ 　　‧看不懂 Python 程式碼？那是 NumPy 啦！掌握 reshape()、argmax()、transpose()、exp()、linspace()、dot()、sum(

)...各種 AI 實作必用函式 　　‧ndarray 重要概念釋疑 - axis、dimension、shape、broadcasting 　　‧標準差、變異數、反矩陣、內積、外積...繁瑣的數學運算交給數學函式輕鬆搞定 　　□詳細解說, 流暢翻譯 　　本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！ 　　★歡迎加入本書社群, 和技術者們直接對話！ 　　從做中學 Learning by doing 粉絲專頁  

偏微分公式進入發燒排行的影片

應用超材料完美吸收體整合太陽能電池

為了解決偏微分公式的問題，作者張銀烜 這樣論述：

在此研究中，我們預計整合一個室內弱光電池與超材料完美吸收體來促進整合元件的能量轉換效率。在模擬中，我們先將原先太陽能電池中包括電子傳輸層、主動吸光層和電洞傳輸層視為超材料完美吸收體中兩層金屬間的介電層；而在完美吸收體中所需要的上下金屬層亦可以作為太陽能電池中的上下金屬電極。在這樣的設計中，連續的金屬層可以阻擋穿透光，使得元件穿透為零。另一方面，具有圖形的金屬本身提供電響應。而具有圖形金屬亦會與底部連續金屬耦合形成反平行電流，進而提供磁響應。如此一來，整合元件的阻抗可以與自由空間阻抗匹配，使得元件的反射為零。簡單來說，整合元件在共振頻率下可以達到近乎完美吸收。緊接著，我們將利用電子束微影製程、

電子槍蒸鍍製程以及旋轉塗佈製程來製備試片，並利用自製光路系統量測整合元件以及作為對照組以銦錫氧化物為主室內弱光電池的吸收值。整合元件和銦錫氧化物為主室內弱光電池的總吸收值以及吸收積分值分別為3.42/276和3.45/281。其中兩個元件的總吸收值以及吸收積分值差異只有0.87%和1.78%。因此，我們相信兩個元件的光學特性極為接近。而在光學吸收差異較小的情況下，我們提出的整合元件擁有了包括較小的理論片電阻值（0.51 Ω⁄□），且因為使用金屬所以擁有較高的可撓曲性以及較便宜的金屬成本（相對銦而言）。綜合以上特點，我們相信我們所提出的超材料完美吸收體可以作為未來室內弱光電池中透明導電電極的候選

人之一。