最踏實AI之路：全白話機器學習一次搞懂
看故事學知識，繁雜的機器學習原來這麼簡單， 從小白新手到黑帶高手，從理論數學到專案實作，在程式碼中看到自己的進步！ 機器學習浪潮已達世紀高峰，你還不行動？ ▌跳出俗套、耳目一新 ▌ 本書跳脫出俗套，真正從初學者角度為我們呈現了一幅人工智慧的技術畫卷，令人耳目一新。 ▌未來AI、平易近人 ▌ Al 是未來，它將重塑每個行業和領域，對於這種迎面而來的宏大變化，是臨淵羡魚還是退而結網？如果你是後者，這是一本輕鬆打開 Al 世界的入門書，書中反覆強調機器學習是非常平易近人的技術，希望大家用來解決自己工作，甚至是生活中的具體問題。 ▌實戰講解、深入淺出 ▌ 本書的「實戰案例」講解得都很細膩、透徹，期待本書把機器學習技術推入「尋常百姓家」。對於線性回歸、邏輯回歸和神經網路等內容循序漸進、層層深入的理論剖析，作者用靈活的方法詮釋深奧的理論，在內容深度上也拿捏合宜。此外，本書的整合學習和強化學習部分也很精彩，簡明扼要且重點突出，概念介紹特點鮮明。 ▌易讀易懂、脈絡清晰 ▌ 本書深入淺出，切入點與市面上已有的人工智慧和機器學習書迴然不同，十分易讀易懂。全書結構嚴謹、脈絡清晰，讓讀者可以輕鬆進入機器學習的殿堂。
別再mnist了：跨平台高平行TensorFlow 2精彩上陣
► 一本完整高階的TensorFlow 2.x應用 ► 一定要選一個AI框架，TensorFlow是唯一選擇，加入動態圖、整合了Keras ► 學一個TensorFlow，會兩種AI Framework，怎麼看都划算 & TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，能滿足廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.X 版本，具有更強的便利性。TensorFlow在2.0版之後做了大幅更動，如果你從舊版1.0學的跌跌撞撞，不如從新版開始。 & 很多人以為TensorFlow只適用於深度學習，但TensorFlow的廣度和深度是成正比的。本書實作了幾個著名的範例，不再只會MNIST而已了。從NLP、影像辨識、GAN，一直到真槍實彈的機器學習技能，TensorFlow一手包辦。 & 你真的想找一本完整高階的TensorFlow 2.x應用，這會是最佳的案頭書。 & 全書內容分為4篇，結構清晰、案例豐富、通俗容易、實用性強。 ◎第1篇 準備篇 包含TensorFlow的安裝、使用方法。這部分內容可以讓讀者快速上手TensorFlow工具。 & ◎第2篇 基礎篇 包含資料集製作、特徵工程等資料前置處理工作，以及與數值分析相關的模型（其中包含wide_deep模型、梯度提升樹、知識圖譜、帶有JANET單元的RNN等模型）。 & ◎第3篇 進階篇 從自然語言處理、電腦視覺兩個應用方向介紹了基礎的演算法原理和主流的模型。實際包含：TextCNN模型、帶有注意力機制的模型、帶有動態路由的RNN模型、BERTology系列模型、EfficientNet系列模型、Anchor-Free模型、YOLO V3模型等。 & ◎第4篇 高階篇 介紹產生式模型和零次學習兩種技術，系統地介紹資訊熵、歸一化、f-GAN、最佳傳輸、Sinkhorn演算法，以及變分自編碼、DeblurGAN、AttGAN、DIM、VSC等模型。 & 適合讀者群：適合對人工智慧、TensorFlow有興趣者，或作為大專相關科系學生、教育訓練機構教材。 &
運算思維與程式設計：Web：Bit
※說明運算思維的內涵，搭配Web:Bit程式設計與實作練習 ※詳實程式說明，提供不同情境的程式範例 ※淺顯易懂、解析完整，讓初學者立即應用 ※本書附有資料檔，請至五南官網輸入本書書號，即可找到資料下載處 & 運算思維是面對問題以及解決問題的策略與方針，拆解與分析問題，找出問題的規律，進行抽象化與歸納思考，最後得出解決方案。 & 本書是以實務及理論兼容的方式來介紹程式語言，運用淺顯易懂的文字與範例來說明程式設計中的設計策略。以「運算思維」為主軸，透過實作Web:Bit程式設計，搭配Web:Bit當中有趣的程式積木，在學習程式的樂趣當中，增進運算思維的應用能力、解決問題能力、團隊合作以及創新思考能力。 &
AIoT實作好好玩：使用micro：bit、MIT App Inventor、語音辨識及影像辨識
1.時下最夯：AI + IoT（人工智慧+物聯網）兩大新興科技之結合。 2.輕鬆上手：以積木程式設計手機App，結合易學的micro:bit，輕鬆易上手。 3.循序漸進：由micro:bit為基礎，逐步加入藍牙、Wi-Fi、影像辨識等技術，最終完成專案。 4.主題學習：每個單元自成主題，皆可完成獨立作品，學習過程成就感倍增。 5.高度實用：可將語音／影像辨識的結果輸出為電路信號，控制燈的亮滅或大門開關等，落實應用於生活中。
資訊科技與教學應用：議題、理論與實務
「科技融入學習領域資訊科技教學應用」「資訊科技與教學應用」一書乃呼應新世代教育變革所需，內容涵括?資訊科技使用之相關議題的解析、資訊科技於教學應用之??及模式的探究與資訊科技應用於教學之實務技能的介紹。全書體系一貫，單元自成獨?體系，內容兼顧三大面向，從科技融入教學的??至實務等均有完整深入的?述，尤其對於資訊科技如何融入教學?有詳細的?明，內容可作為國民中小學教師在職進修之?考書籍；亦可作為大專院校師資養成教育中有關電腦與教學、電腦在教育上的應用等相關學科之課堂用書，此外，也是資訊教育相關系所教學之?考用書。全書內容包括三大篇十四章，書中所述內容豐富、脈絡清晰完整：第一篇為資訊科技之教學應用的相關議題篇，包括網?學習的特性與相關議題、資訊??與人文素養、線上危機與網?安全、資訊?通與網?隱私權等；第二篇為資訊科技之教學應用的??建構篇，包括網?教學情境規劃及其教育應用、科技於教育上的應用原則、 科技接受模式及其教學應用、科技融入學習?域的教學應用、知?經濟、知?管?與創新經營等；第三篇為資訊科技之教學應用的實務設計篇，包括 VBScript 於教學上的應用－線上測驗題的編製、試算表及其教學上的應用、網頁設計的實務－建置?位化素材、?位化素材的彩妝師－影像圖檔設計及?位化素材的輔助師－視訊多媒體製作等。◆ 資訊科技使用之相關議題的深入解析◆ 科技融入教學之理論應用的完整說明◆ 資訊科技使用之實務技能的詳細介紹
最新AI技術：知識圖譜集技術概念大成
搜尋引擎、維基百科，龐大系統的建立，全部靠著系統化的人工智慧技術，而知識圖譜(Knowledge Graph, KG)就是這個技術的佼佼者。知識圖譜是一種大規模語義網路，已經成為大數據時代知識工程的代表性進展。這一次你不但可以知道最新技術的來龍去脈，更可以自己實作這個技術，並且熟知知識圖譜技術的發展及未來。 這是一本系統介紹知識圖譜概念、技術與實作的書。全書共5篇，由16章組成，力求涵蓋知識圖譜相關的基本概念與關鍵技術。 ►「基礎篇」介紹知識圖譜的基本概念、內涵與外延、歷史沿革、應用價值，以及相關的基礎知識。 ►「建置篇」重點介紹大規模高品質知識圖譜的自動化建置技術，涵蓋詞彙採擷、實體識別、關係取出及概念圖譜建置、百科圖譜建置、眾包建置與品質控制等專題。 ►「管理篇」系統地說明了知識圖譜建模與儲存、查詢與檢索，以及圖資料管理系統。 ►「應用篇」對於以知識圖譜為基礎的關鍵應用技術多作說明，包含搜尋與推薦、自然語言問答，以及以知識圖譜為基礎的自然語言了解。 ►「實作篇」介紹知識圖譜實作中的基本原則和有用實作，初步討論了知識圖譜實作中的開放性問題。 適合讀者群：從事技術和應用開發者、企業與企業智慧化的從業人員、電腦和人工智慧相關的師生或研究人員。
寫給程式設計師的深度學習|使用fastai和PyTorch
建構AI應用程式，您不必拿PhD 「這是程式員精通深度學習的最佳資源之一。」 —Peter Norvig Google研究總監 「本書透過實際的操作，以簡單且實用的方法揭開深度學習的神秘面紗。」 —Curtis Langlotz 史丹佛大學醫學及成像人工智慧中心主任 深度學習通常被視為數學博士和大型科技公司的獨門秘術，然而，正如這本指南所言，如果你已經會寫Python，那麼你只要稍微了解數學、取得少量的資料，就可以用最精簡的程式，寫出令人印象深刻的深度學習作品。怎麼做？使用fastai！它是史上第一個以一致的介面來讓你使用最常見的深度學習應用的程式庫。 本書作者Jeremy Howard與Sylvain Gugger是fastai的創作者，他們將告訴你如何使用fastai和PyTorch訓練各種任務的模型，並帶領你逐步研究深度學習理論，以充分了解藏身幕後的演算法。 ‧訓練電腦視覺、自然語言處理、表格式資料和聯合過濾等任務的模型 ‧學習在實務上最重要且最新的深度學習技術 ‧釐清深度學習模型如何運作，改善準確度、速度與可靠度 ‧了解如何將模型轉換成web應用程式 ‧從零開始實作深度學習演算法 ‧思考作品的道德意義 ‧從PyTorch的聯合創始人Soumith Chintala的前言獲得真知灼見
無卡無現金時代：網路支付業務規劃設計及實作
◎ 全世界最多人用的支付系統是怎麼建置起來的？ ◎ 銀行扮演什麼角色？程式怎麼寫，主機怎麼架？ ◎ 本書完整講解 & 全書說明支付平台架構相關的業務、規劃、設計與實現，涵蓋第三方支付平台架設所有相關的各方面，包含支付收銀台產品、融合支付產品、支付前端、交易引擎、支付系統、通道管理與路由、帳戶與帳務系統、風控系統等，對第三方支付平台架設過程中可能有關的企業監管與標準、系統基礎架構、業務流程、技術和元件選型列出想法和指引。 & 第1章 說明收銀台的發展歷史及其在歷史處理程序中的實際表現形式，以及人們目前廣泛使用的實際支付產品和表現形式。 & 第2、3章 從業務和技術的角度說明整個收銀台產品（從收銀台SDK到收銀台後端）的業務流程、技術選型和技術實現。 & 第4章 說明目前較著名的第三方支付平台通道管理和路由相關的內容，並從支付通道的角度說明中國銀聯、中國網聯的業務和封包結構、支付機構備付金機制，以實例形式說明如何連線中國銀聯的支付通道。 & 第5章 說明第三方支付平台的帳戶與帳務系統，詳細說明第三方支付平台的記帳、對帳和核算等業務流程及技術實現。 & 第6章 說明為整個支付平台提供安全保障的技術方法、實現場景和風控系統。 & 對於想自建第三方支付平台的企事業單位、第三支付從業人員、傳統金融從業人員，還是對於網際網路支付金融企業的產品經理、技術經理、軟體工程師、測試工程師等，本書都極具有參考價值。 & 本書特色 & 一本全面、深入學習支付平台架構不可多得的好書。 行動支付雖已普及，但其高門檻使絕大多數技術人員沒有機會深入瞭解支付平台的架構和設計技巧。 本書整理出支付平台的各個業務和技術細節，講解支付架構原理和技術實作。 既有支付領域端到端的全鏈路設計思路，也有關鍵技術專案的實現細節和經驗總結。 &
輕鬆學會Google TensorFlow 2人工智慧深度學習實作開發（第三版）
♔深入探討使用於自駕車的核心技術─先進駕駛輔助系統(ADAS)的物件偵測模型 ♔運用TensorFlow 2和Keras API的強大靈活性和控制性 & [ TensorFlow 2語法更簡潔 ]學習門檻較低，使初學者更容易上手 [ TensorFlow 2支援多個平台 ]可以在多種平台上訓練生成的網路模型 [ TensorFlow 2內建Keras高階API ]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高 [ TensorFlow 2簡化API ]只保留tf.keras，清除較少人使用和重複的API & 在人工智慧(AI)的時代，TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫，其功能強大、運算效率高、支援多個平台，造就了業界和學術界的廣泛使用。然而，TensorFlow 1的學習門檻高，對於剛入門的初學者來說相當難上手，針對這個問題，Google開發團隊推出TensorFlow 2。TensorFlow 2引入了Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能，讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow 2深度學習套件，並透過十三個章節的內容，讓讀者同時學習到理論與實務應用。 & 【本書精彩內容】 ◎利用TensorFlow Keras API，並能充分理解使用簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API的優勢。 ◎利用tf.data資料輸入管道，速度更快、更簡單。 ◎學習TensorFlow高階技巧：客製化網路層、損失函數、指標函數和回調函數。 ◎學習TensorBoard高階技巧：TensorBoard低階API和超參數調校工具。 ◎使用TensorFlow Datasets資料集平台，更方便下載和使用。 ◎使用TensorFlow Hub開放預訓練模型平台，更方便搭建和使用預訓練權重。 ◎了解神經網路反向傳遞的原理。 ◎了解及實作全連接神經網路。 ◎了解及實作卷積神經網路。 ◎了解及實作遷移學習任務。 ◎掌握訓練網路的技巧：權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、Batch Normalization。 ◎運用深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。 ◎生成模型：AE、VAE、GAN、WGAN、WGAN-GP全面解說和實作。& ◎了解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO v1、SSD、YOLO v2、FPN、RetinaNet、Mask R-CNN、YOLO v3、CornetNet、CFF-SSD 和DSNet等代表性的物件偵測架構。 ◎實現YOLO v3物件偵測方法。 &
輕課程 從CNC走入文創生活：使用Bravoprodigy雕銑機(範例 download)-最新版(第二版)
1. 透過簡單好學習的控制軟體與Bravoprodigy雕銑機器，讓初學者認識CNC（電腦數值控制），搭配親民的CAD/CAM軟體來練習，把各種雕刻加工轉換成數值控制指令，只要跟著書本教學實作，每個人都能夠輕鬆上機，發揮所長，激發不同的創造力，富有教育意義與創客理念。 & 2. 由台灣原廠開發的Bravoprodigy雕銑機器與CNC控制軟體，相容於標準的G碼格式，內文介紹了EDIT軟體（點陣圖轉雕刻用檔案）與Vectric Vcarve軟體（2D向量圖與3D檔案格式），帶領操作者了解多種雕刻浮雕、平面銑削與加工的練習實作，適合各種年齡教育層，取得進入CNC領域的門票。
用mBlock玩CyberPi編程學習遊戲機-含遊戲機範例(精裝版)
1.貼近生活的教學案例，啟發學生的學習興趣。 2.以圖形化編程軟體培養程式設計基礎學習。 3.軟體與硬體結合，延展多樣化生活情境應用。 4.課程編排由淺入深，就算沒有基礎也能快速上手。 內含：CyberPi編程學習遊戲機、CyberPi鋰電池擴展板、TypeC數據線 &
輕課程 用Arduino輕鬆入門 物聯網IoT實作應用-使用圖形化motoBlockly程式語言
1.深入淺出的引導讀者利用簡單易學的Arduino、物聯網及各類雲服務，實作各式融入生活的範例。 & 2.採用慧手科技獨特的Arduino擴充板及RJ11電話線來連接各式的Arduino外接模組，讓有程式背景卻無電子電機專業的學生也能輕易上手，更可讓老師減少硬體除錯的時間提升上課效率。 & 3.以網頁式的Arduino圖控式軟體motoBlockly來進行相關程式開發，除了可支援不同的作業系統外，亦可讓有電子背景卻無軟體專業的學生輕鬆跨越編寫程式的門檻，從此輕鬆駕馭Arduino。 & 4.透過免費好用的雲端服務，循序漸進的教您如何利用thingspeak, google form收集大數據、MQTT遠端遙控或定時開關其他電器。也可與手機APP結合，透過Line、簡訊等方式來監控Arduino所偵測到的異常狀況。 &
AI黃金時期正好學：TensorFlow 2高手有備而來
AI盛世降臨，你怎能缺席？ 用最新版TensorFlow 2加入改變人類歷史的轉捩點，成為新一代的科技新貴 TensorFlow的初世代太挑戰智慧，想要熟悉需要花很多時間摸索，在2.0後，將Keras併入之後，整個TensorFlow的生態圈蓬勃發展。 本書以探索問題式敘述風格展開，只要有高中數學基礎就可以輕鬆讀懂，從最簡單的人工智慧問題入手，一步步地啟動讀者分析和解決並發現新的問題。 全書介紹深度學習演算法所需要的基礎數學理論、TensorFlow架構的基本使用方法、回歸問題、分類問題、反向傳播演算法、梯度下降演算法、過擬合、全連接網路、卷積神經網路、循環神經網路、自編碼器、產生對抗網路、強化學習、遷移學習等主流和前端知識。 針對每個演算法或模型，採用TensorFlow架構，以多個常見的經典資料集進行實戰，如MNIST和CIFAR10、IMDB資料集、動漫圖示資料集的圖片產生實戰和OpenAI Gym等。 全書共15 章，第1~3 章主要介紹人工智慧的初步認知，並引出相關問題； 第4、5 章主要介紹TensorFlow 相關基礎，為後續演算法實現準備； 第6~9 章主要介紹神經網路的核心理論和共通性知識，讓讀者了解深度學習的本質； 第10~15 章主要介紹常見的演算法與模型，讓讀者能夠學有所用。 看完全書，對AI絕對更加清楚明白。 適合讀者群& 使用TensorFlow架構的工程師、對人工智慧有興趣者、快速入門深度學習演算法和TensorFlow架構初學者。 本書特色 ◎ 內容全面 ◎ 實用性強 ◎ 系統說明深度學習前端的演算法原理 ◎ 最新版TensorFlow2.x專案實作
AI手機APP、智慧硬體專案實作|使用TensorFlow Lite(iOS/Android/RPi適用)
．針對行動與嵌入式裝置打造整合了TensorFlow的AI應用程式 ．學會各種最新的AI議題，例如電腦視覺、自然語言處理，還有深度強化學習 ．取得TensorFlow文件未收錄的實務導引以及超好用的獨家程式碼 身為開發者，您得隨時睜亮眼睛，準備好迎接下一波浪潮，同時還要留心現在最夯的是什麼。因此，如果把現在與未來這兩個世界的最佳方案整合起來的話，還有什麼比學會這個更棒的呢？AI人工智慧顯然是行動裝置後的下一件大事，而Google所推出的TensorFlow更是機器學習領域中頂尖的開放原始碼框架。 本書收錄了超過10個整合了TensorFlow的完整iOS、Android與Raspberry Pi應用程式，帶您從頭開始做，還能直接在裝置上離線執行各種超酷的TensorFlow模型：電腦視覺、語音語言處理、生成對抗網路與類似AlphaZero的深度強化學習。您將學會如何使用或重新訓練現有的TensorFlow模型、自行建置模型，以及開發可執行這些TensorFlow模型的行動裝置app。藉由本書中的逐步教學，搭配超實務除錯經驗來避開過程中的許多陷阱，您很快就會知道如何快速開發這類app了。 本書精彩內容： ．運用遷移學習技術來分類各種影像 ．偵測物體與其位置 ．將華麗的藝術風格套用在指定圖片上 ．理解簡易的語音指令 ．以自然語言來描述各種影像 ．運用卷積神經網路與長短期記憶神經網路來描述繪畫內容 ．使用TensorFlow與Keras來執行遞迴神經網路來預測股票價格 ．使用生成對抗網路來生成與增強影像 ．使用TensorFlow and Keras打造類似AlphaZero的行動裝置遊戲app ．在行動裝置上使用TensorFlow Lite與Core ML ．使用Raspberry Pi開發各種TensorFlow app，讓它可以移動、觀看、聆聽、說話，同時還兼具學習能力喔！ 本書是為誰所寫 如果您是iOS兼（或）Android的開發者，並且有興趣自行建置或重新訓練各種酷炫的TensorFlow模型並把它們運行在您的行動app上，或者如果您是TensorFlow開發者，且想要把新作好的TensorFlow模型運行在行動裝置上的話，本書就是為您而寫。最後，如果您想了解TensorFlow Lite、Core ML或如何在Raspberry Pi運行TensorFlow的話，本書保證讓您收穫滿滿。
向AI贏家學習！：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維
――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！―― & 最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦 & Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所…… 26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析 & 日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題 & AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼， 擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！ & ★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的創意手法！ ★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！ ★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！ ★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！ & █ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！ & 深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。 有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題， 本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。 & 書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例， 將運用深度學習的效益分為四大類。 & ▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略 ▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題 ▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例 ▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術 & 26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點， 全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析， 為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南。 & █ 深度學習實踐案例全收錄 & 01& 「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安 02& 「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業 03& 從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同 04& 自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力 05& 從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率 06& 用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具 07& 分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術 08& 數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化 09& AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務 10& 從日常對話到跨國商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻 11& 連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定 12 &「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍 13& 重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率 14 &自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題 15& 餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡 16& 辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間 17& 讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫 18 &偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故 19& AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產線另闢蹊徑的智慧 20& 自動讀取加工設計圖面，解決產業嚴重人力不足問題 21& 以原有強項為基礎，建立低單價累積長程獲利的商業模式 22& 運用深度學習新手法更精確預測降雨，不用超級電腦即可完成 23& 全球首創運用深度學習偵測證交所不當交易，假買賣無所遁形 24 &用AI揭發網路名人不法行為，揪出灌水的網紅追蹤者人數 25& 從眼底影像解讀健康狀況，設備的資料加工化為商機 26& 超低價深度學習系統，運用邊緣裝置實現高準確率人臉認證
自然語言處理最佳實務|全面建構真正的NLP系統
「許多偉大的書籍專門探討基礎的ML演算法，但這本書揭露真實系統的結構。對渴望實際建構和部署NLP的專業人士而言，本書具備無可估量的價值。」 —Zachary Lipton Carnegie Mellon大學助理教授，Amazon AI科學家，《Dive into Deep Learning》作者 很多著作和課程都使用簡單的案例和定義良好的資料組來處理自然語言處理(NLP)問題，但是，如果你想在商業環境中建構、迭代與擴展NLP系統，並為特定的產業鏈量身打造系統，這本書是為你而寫的指南。軟體工程師與資料科學家可從這本書學會如何在遇到每一個複雜選項時做出正確的選擇。 本書作者們將說明如何在更大型的生產環境中建構真正的NLP解決方案，告訴你如何針對各種產業鏈(例如醫療保健、社交媒體與零售)調整解決方案。 藉由這本書，你將： ‧了解在NLP領域中，廣泛的問題陳述方式、任務與解決方案 ‧實作與評估各種運用機器學習與深度學習方法的NLP應用程式 ‧根據商務問題與產業鏈來微調NLP解決方案 ‧評估各種NLP生產任務、資料組與工作階段的演算法與做法 ‧遵守NLP系統的釋出、部署、DevOps的最佳實踐法製作軟體解決方案 ‧從商務與產品主管的角度，了解NLP的最佳實踐法、機會與路線圖
Flag，s 旗標創客.自造者工作坊 Vision × Voice 影像辨識聲控 - 雙V AI自駕車
自駕車是目前非常火熱的話題，AI 的崛起讓很多之前無法想像的事情成為可能。本套件就使用現在已相當成熟的『影像辨識』、『語音辨識』等 AI 技術, 帶您完成屬於自己的 AI 自駕車。 大多數人看到 AI 時，都會以為難懂又難學，不只有程式語言，還有很多複雜的數學，而雙 V 自駕車直接使用網路上便利的 AI 服務，讓大家能快速且簡單的運用 AI。 雙 V AI自駕車包含兩大功能：『影像辨識』和『語音辨識』。影像辨識包含能夠自動辨識兩側馬路線的『道路巡軌』、以及辨識箭頭方向決定行駛方向的『路標辨識』；語音辨識為『聽口令改變路徑』，聽到指定口令執行對應動作。 本產品需要搭配手機使用，使用自己設計的 App 作為操作介面。所以除了 AI 應用外，製作 App 也是必學課程。我們會使用 App Inventor 這套積木式的 Android App 開發軟體，讓初學者也能快速上手。 硬體控制則使用近幾年非常火熱的程式語言『Python』，它語法簡潔，對初學者來說是一個簡單入門的選擇。 想要訓練出自己的 AI 模型嗎？想要自己製作一台自駕車嗎？那雙 V AI 自駕車就是你的最佳選擇。 ◎ 本產品需搭配 Android8 以上的手機，ios 系統無法使用 ◎ Android 版本可以從手機的『設定/系統』中查詢 ◎ 除了確定 Android 版本外，也可以直接安裝測試 APP (下載網址 https://www.flag.com.tw/Video/FM627A/99), 如果 APP 中有顯示鏡頭拍攝的畫面就代表可以使用本產品 本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 電腦： Windows / Mac 適用 手機：限 Android 8 以上適用 本書特色 ● 自己的手機就是 AI 大腦 ● 從拍照開始建立真實的資料集 ● 從自己的資料集訓練影像模型 ● 用自己訓練好的模型辨識道路 ● 用自己訓練好的模型辨識路標 ● 使用 Google AI 服務辨識語音口令 ● 自己設計自駕車 App ● 雷切木板車體自己動手組 & 組裝產品料件: D1 mini 相容控制板 × 1 片 Micro-USB 傳輸線 × 1 條 馬達驅動板(相容 D1 mini) × 1 片 麵包板（顏色隨機） × 1 片 馬達 × 2 個 輪子 × 2 個 萬向輪 × 1 個 電池盒 × 1 個 六角銅柱 × 2 個 螺絲及螺帽 × 1 組 20cm 公對母杜邦線 × 15 條 10cm 公對公杜邦線 × 10 條 測速模組 × 2 個 測速碼盤 × 2 個 橡皮筋 × 6 條 壓克力鏡 × 1 個 絕緣膠帶 × 1 個 手機支架 × 1 個 手機夾 × 1 個 雷切木板 × 1 片
輕鬆玩Scratch3.0學程式設計-含GTC全民科技力認證(範例素材download)-附MOSME行動學習一點通
本書特色 & 1.本書共15章，依據「適合初學者學習的Scratch 教學範例書」之理念撰寫，可以透過每一章節的詳細操作步驟，一步一步瞭解Scratch各種程式拼塊的使用方法與動畫概念。 & 2.全書深入淺出、淺顯易懂，操作步驟一目瞭然、循序漸進，只要按部就班即可完成各個專案，輕鬆學習各式應用。 & 3.結合GTC全民科技力認證，藉此邁向考取程式設計能力認證之路。 &
零基礎入門的機器學習圖鑑：2大類機器學習╳ 17種演算法 ╳ Python基礎教學，讓你輕鬆學以致用
★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代， 不如學會機器學習，讓AI為你所用！ ★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1 ．針對各類機器學習全圖像化，深入淺出的機器學習入門書 ．詳解各種機器學習演算法的概念和用途，學會如何選對演算法 ．所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼，讓你現學現用 【什麼是機器學習？】 人工智慧（AI）、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分， 但多數人對這些專有名詞一知半解，甚至有些誤解， 實現 AI 的方法包羅萬象，但機器學習是實現AI最普及的方法， 有些人誤以為深度學習就是AI，但事實上深度學習也是種機器學習。 機器學習顧名思義，就是電腦會透過演算法，根據問題或環境自動學習， 並運用學習結果來解決問題。 【機器學習的應用觸及各領域】 機器學習可以應用在各種領域，包括： 自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯ 近年來，因為電腦價格降低，讓機器學習普及，不再是高深的技術， 讓非理科出身的文科人也能容易學習，運用在工作上。 由於機器學習有許多種類，因此懂得如何選擇最適合的演算法， 才能讓精準解決問題，事半功倍。 【2大類 ╳ 17種演算法，弄懂機器學習的邏輯與概念】 ◎ 9種監督式學習：將問題的答案輸入電腦，讓電腦自己學習，像是過濾垃圾郵件 ．問題分類（分類）：羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器 ．找出特徵關聯性（迴歸）：線性迴歸、正則化 ．分類且找出關聯性：支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN ◎ 8種無監督式學習：提供電腦問題與特徵，讓電腦自行分類，例如找出有車的照片 ．選擇特徵與數量（降維）： PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE ．特徵分類（分群）：k-means分群法、高斯混合分布 【Python是時下最熱門的程式語言】 在學習機器學習的演算法時， Python是最容易上手，適用於各作業系統，也完全免費的程式語言軟體， 與機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。 本書所有範例程式碼都是使用Python語法編寫， 因此書中還附有Python基礎教學。 本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓，學會機器學習的基礎知識和概念， 了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程， 幫你學會如何精準選對演算法，只要掌握每一種演算法的性質， 相信就能學會實際操作機器學習，解決生活和工作上的問題，讓AI為你所用！ 【本書適合哪些人閱讀？】 ．對機器學習感興趣，已經開始學習的人 ．已懂得一些機器學習演算法，想學習更多的人 ．不熟悉方程式，看不懂機器學習專書的人 ．想學會如何因應問題來選擇機器學習演算法的人 ．有程式設計經驗，有能力執行範例程式碼的人 &
工業4.0預兆診斷分析與應用 - 使用ADLINK預測分析系統MCM-100與Azure雲端服務-最新版
1.本書適合各領域的學習者，特別是機械、電機、汽車等群科，透過對物聯網、雲端運算、大數據及智能設備等新興科技整合的認識，其製造產業的核心即是基礎設備，故以強化預兆診斷的技術。 & 2.本書採用Azure雲端運算、MCM-100與DataConnect Pro監控平台，進行設備狀態分析，透過應用案例分析到實際操作各種設備的加工狀態設定來診斷相關數據。 & 3.本書透過案例分析到實際操作，各種設備的加工狀態設定來診斷相關數據，應用已知的新興技術來培養未知的可能性，藉以邁向工業4.0的浪潮。 &
AI Application in Fashion Trend (英文版)(人工智慧在流行趨勢研究的應用)
本書提出了一種系統化的女性面部膚色探索＆分類方法，並將其應用於化妝品市場。該方法是對人臉識別理論的一種擴展。在資料獲取過程中，將RGB格式的圖像轉換為Lab空間格式，然後利用模糊C均值理論對資料進行聚類和分組。結果按實驗資料進行分類和分組。創建了兩個程式。第一個程式“FaceRGB”，自動從圖像中捕捉顏色。第二個程式“ColorFCM”，對膚色資訊進行聚類和分組。研究結果可用於幫助專家系統在化妝和新產品開發過程中選擇定制顏色。最後，本書結合默克的色彩趨勢預測，將聚類後的膚色與默克的六種膚色理念相結合進行配對，將結果應用於化妝品中，更清楚地認識到研究的價值和應用的未來發展。& & 本書特色 & 消費者行為是複雜的，如何掌握流行趨勢？& 在化妝品市場，個人的直覺和色彩選擇的時尚趨勢是消費者的準則。&& 本書運用默克的色彩趨勢預測，展現AI智慧在時尚趨勢中更精彩的價值。 &
計算機科學的哲學(2版)：破解IT技術難題的秘密心法
貫通計算機技術的思想法則，軟韌體工程師面對問題的思索之道，突破軟體學習困境的完美理論，這是本精解基礎觀念思維的上乘經典。本書並不是一本在探討特定技術細節的書，目的在引導讀者面對處理這些細節時的整體思維方向及處理方法，而不是在交代特定細節；方向決定了你的行為選擇，有正確的方向才會有正確、效率的行為，有了正確的方向，才會有正確的細節。本書將告訴你困擾你內心已久，但是一直沒有人告訴你的問題答案。作者集30年的IT技術從事經驗，以銳利的眼光，細膩的觀察，顛覆傳統的哲學邏輯觀點，為你從頭到尾貫穿所有計算機科學的基準概念，幫助您打通IT技術思維的任督二脈。沒看過此書，不要說你精通電腦技術。看過此書，再來回想你是不是真的了解IT技術。【精粹聚焦】本書最終的目的是要讓讀者能具有：● 貫穿IT軟硬體的解析觀點● 建立原本應有的對IT軟硬體觀察批判及品味的能力● 不再困惑，釋放出想像力以及創造力本書著重在基本觀念的闡述，即具通用性、通透性、涵蓋性的定律及概念，帶領讀者建立：● 一套行為系統的架構觀念與哲學● 一套資源利用與方案創造的思維系統● 一套智能與知識的哲學
用TensorFlow玩轉大數據與量化交易(2版)：AI+大數據
★ 近50萬字的圖文教材，大量專業圖表、實盤操作案例及全套zwPython開放原始碼平台！★ 無須程式基礎、沒有一條數學公式，只要會打字、就能看懂並靈活應用書中技巧！本書是關於TensorFlow大數據與量化交易的原創書籍，除了神經網路與量化分析的教程，配合zwPython開發平臺和zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。
金融人才ｘ機器學習聯手出擊：專為FinTech 領域打造的機器學習指南
一本專為金融專業人士編寫的機器學習指南！對於所有從事金融資料分析的讀者來說，機器學習將是一門如虎添翼的技術。本書介紹許多新穎的、進階的機器學習模型，並示範如何將它們應用於金融產業（包括保險、交易和貸款）。本書亦詳細解說機器學習背後的觀念和演算法，著重於金融應用，提供豐富詳盡的Python程式碼範例。 & 本書展示機器學習在結構化資料、文字、影像及時間序列上的工作方式，並深度探討眾多關鍵的機器學習模型，從簡單迴歸到高階神經網路，還有GAN、強化學習、對抗偏見、貝氏推論和機率規劃等內容。 & 本書範圍廣泛，但方法卻深入且實用。如果你在FinTech領域工作，或想投入FinTech領域，並希望獲得當今領域最有價值的技術之一，本書就是為你而準備的！ & 在這本書中，你將學到： ・將機器學習應用於結構化資料、自然語言、照片和書面文字 ・機器學習如何偵測詐欺行為、預測金融趨勢、分析客戶情緒等等 ・使用Python、scikit-learn、Keras和TensorFlow實作啟發式基準線、時間序列、生成模型和強化學習 ・深入研究神經網路、檢視GAN和强化學習的應用 ・對機器學習應用程式進行除錯，並為其啟動做好準備 ・解決機器學習的偏見和隱私問題 &
深度學習：演算法工程師帶你去面試--28個矽谷AI大師教你100大深度學習問題(全彩印刷)
► 常常看到、聽到、卻不知道如何入手 ► 最徹底、最過癮的深度學習理論基礎大公開 ► 讓28個矽谷資深AI大師把最重要的100道面試題說清楚、講明白 & 適合讀者群 & 相關科系學生檢查和加強對所學知識點的掌握程度、求職者快速複習和補充相關的深度學習知識、演算法工程師作為工具書隨時參閱，或對人工智慧、深度學習感興趣的研究人員。 & 本書特色 & Hulu是矽谷著名串流影音的平台，在廣告投放效果上甚至超越著名的NetFlix。一群來自於Hulu的AI大師，畢業於史丹佛、北大、北京清華等名校，聯手完成了深度學習史上最重要的100個問題。這些問題是對原來已經了解深度學習的高手們可說是做一個總整理。但對剛入門的新手來說也是極具價值的參考書。 & 專家重磅推薦 & 本書是諸葛越博士及其團隊再次將電腦科學與具體應用相結合推出的一本工具書。如何在實踐應用中結合深度學習的演算法和模型，本書提供了一些借鑒，相信電腦的從業者和非電腦專業的工程人員都能從中受益匪淺。－－吳軍 /《浪潮之巔》、《數學之美》作者 & 近十年來深度學習引發了人工智慧相關領域的突飛猛進，落地應用層出不窮。本書由多位Hulu演算法研究員編寫，對深度學習核心概念、演算法模型、企業應用等方面都有精要介紹，更難能可貴的是通過類似面試問答的形式展開，有易有難，非常適合有志於加入人工智慧領域的開發人員或相關的從業人員參考使用。－－華先勝 / 阿里巴巴達摩院人工智慧中心主任，IEEE Fellow & 本書透過知識點問答為讀者層層揭開深度學習的神秘面紗，其一大亮點是囊括了一系列前沿領域的新進展。如果你想搶在別人前面掌握它們，千萬不要錯過這本書。－－李沐 / AWS首席科學家 & 本書秉承作者寫作的一貫風格：技術上有深度，深入淺出講得透徹；實踐上有溫度，言傳身教講得到位。近些年來深度學習前沿研究及產業應用如火如荼，過江名士多於鯽，但真正能得其一二要領並嫺熟運用於分析和解決實際問題者，其實還非常匱乏，相關人才缺口巨大。這本關於深度學習的書，也因此特別值得你去深度學習。－－孫茂松 / 清華大學人工智慧研究院常務副院長 &
海洋生物超有事！VR虛擬實境漫畫創作及技術介紹
V R 漫畫創作敘事技藝面向與創作方法概述本創作研究透過VR 案例分析與文獻探討，並結合VR 實作研究的創作驗證與發現，歸納出能強化VR 漫畫創作實境沉浸感與敘事移情感的六大敘事技藝。在營造實境沉浸感部分有三種技藝面向：（一）空間感技藝：創造出具有三維空間特性的VR 場景、環境、人物、道具及音效。（二）時間感技藝：運用連續性及示意性動作、重點式動態及具有改變敘事時間功能的轉場特效，使VR 作品產生線性的敘事時間與結構。（三）臨場感技藝：透過變換圖像的遠近、大小、外在景物變化、符合觀者視角的圖像與位置安排，產生前進、後退、轉身、下降等的行動感知；運用或結合運用空間感音效、視覺、觸覺感知模擬等互動回饋機制，達到滿足位置錯覺（PI）和合理性錯覺（PSI）的虛擬實境機制，強化觀者的臨場感受。在強化敘事移情感部分有三種技藝面向：（一）敘事性技藝：運用主觀敘事角度設計及角色心理時間的安排與置入，提高觀者的參與程度，強化敘事移情感受；透過運用客觀敘事角度及人物走位（運鏡）安排，以及ROI 觀看動線的引導技巧，讓觀者能充分理解敘事內容。（二）戲劇性技藝：以強化故事戲劇性效果與劇情張力為目的，所製作的舞台聲光特效、角色表演、互動設計與安排、人聲音效等。（三）娛樂性技藝：運用「假手道具」邀請觀者入戲，代入故事角色，切身體驗角色的經歷與心境感受；刻意設計出其不意的「近身感」橋段，可以營造觀看VR 作品的臨場震撼與刺激感，是VR 作品的獨特媒介敘事魅力；模擬互動（或使用VR 控制器結合軟體程式產生即時互動）能增添觀賞VR 漫畫的娛樂性感受，但前提是要能輔助而非干擾敘事的進行。
預測之美：機器學習及深度學習真實生活應用
預測之美，莫過於此 未卜先知不再是夢想，用深度學習及機器學習的原理，預測出最精準的結果。 完整收錄 √遺傳演算法、粒子群演算法、模擬退火求解 √多元線性、Ridge回歸、Lasso回歸、分位數回歸、穩健回歸 √GBRT、神經網路、SVM、高斯回歸 √Box-Jenkins方法、門檻自回歸、向量自回歸、GARPH模型族、卡爾曼濾波、RNN及LSTM 完整的數學推導及公式講解，讓你打下紮實的機器學習及深度學習基礎。
mBot 機器人 mBlock 創客程式設計寶典
★易學易懂，培養全新體感遊戲實作基礎。★從簡單的積木堆疊中，了解程式設計的邏輯。mBot機器人是一款可以體驗親手編輯程式、應用電子裝置與操作機器人的全功能機器人套件。透過以Scratch 2.0為基礎架構的mBlock應用軟體進行程式設計，您可以應用藍芽或2.4G無線模組與電腦或智慧型手機連線，容易上手組裝的mBot機器人可以讓您在學習STEM（科學、技術、工程、數學）上有無限可能。本書共包含了二十三個章節，由淺入深的為讀者介紹mBlock的基礎程式設計技巧，並且透過範例對mBot機器人控制應用進行詳細的講解。其中內容包含基礎概念入門、背景設計、角色設計、角色的移動、角色外觀控制、對話及聲音、畫筆控制、運算與變數、偵測及變數控制、蜂鳴器發聲、LED燈閃光控制、按鈕應用、光線感應器控制、超音波自動煞車系統、機器人巡線運動、紅外線遙控機器人、手機APP遙控機器人等。相信經過課程的綜合演練，必定能讓讀者融會貫通mBot機器人控制的應用程式開發技巧，還能輕鬆將設計理念融入今後的創作設計當中，創作出更為優秀的作品。
輕課程 創客數位加工與Fusion 360繪圖及製作：使用mCreate智慧調平3D印表機&LaserBox激光寶盒
1. 本書深具實用性，教學與生活互相結合，製作出有趣的作品。 2. 繪圖軟體可跨平臺操作，並可提供3D列印和雷切加工所需檔案。 3. 一次學習3D列印和雷切加工，一次學習最新的數位加工。 4. 個性化小物的製作，製作獨一無二的作品。
人工智慧與影像知識詮釋化
本書以資訊數位化出發，跨領域整合醫學影像資訊與圖書資訊，尤其分類與詮釋資料的描述，是資料科學時代相當重要的一環，利用人工智慧進行醫學知識的分類、利用影像特徵的擷取完成影像詮釋資料的建立，並將日益重要的醫學影像的類型加以整理，包括檔案的形成、儲存容量、存取機制、安全性、使用規範、完整性與標註需求，進行鉅細靡遺地闡述，此概念之延伸將有助詮釋與人類生活息息相關的各種影像資料，以完整詮釋建立永恆的知識。&& & 本書特色 & 醫學影像已是人工智慧醫學的主戰場， 為此建立醫學影像檔案學的知識整理， 也是圖書資訊在人工智慧時代的重要角色之一。&& &
2021從大數據到人工智慧：理論及Spark實作(熱銷版)
本書圍繞網際網路重大的技術革命：雲端運算、大數據進行說明。本書重點在大數據與雲端運算的融合，列出大數據與雲端運算的一些基本概念的同時，以Spark為開發工具，全面說明雲環境下的大數據技術部署與典型案例演算法實現，最後介紹經典Spark大數據與雲端運算融合的架構與演算法。
趨勢未來：機器學習技術實戰醫療大數據深度應用
從生活到工作、從理論到實踐，採用複雜問題簡單化的方法，對機器學習的概念、主要技術和典型應用加以介紹。 本書共8章，主要內容包括： 第1章－介紹機器學習應用的基礎內容，快速引領讀者進入機器學習領域。 第2章－介紹機器學習應用活動的前期工作，即資料探索的工作和資料準備工作，包括資料關係探索、資料特徵探索、資料選擇、資料處理。 第3章－介紹機器學習的演算法，從實際應用出發，介紹一些比較經典的演算法，以及一些演算法流程，包括聚類分析、特性選擇、特徵抽取、關聯規則、分類和預測、時間序列、深度學習等。 第4章－介紹如何將演算法用到商業應用的案例，如特性選擇模型的應用、分類模型的應用等。 第5章－介紹智慧醫學科研系統IMRS的設計思路與步驟，包括從應用需求的產生、解決思路、系統設計、應用實現、效果評價與總結等完整過程，具體剖析IMRS的幾個重要模組的開發方法，包括異常偵測模型、特徵抽取模型，以及演算法開發。 第6章－介紹如何使用機器學習系統IMRS，介紹了幾個方向的應用，如分佈探索、關係探索、特徵探索、異常探索、推測探索等。 第7章－繼續介紹如何使用機器學習系統IMRS。包括文本探勘技術、文本資料採擷在醫學上的應用、文本分詞的實現、文本智慧搜索、文本聚類與分類的應用、文本主題提取應用。 第8章－介紹智慧醫學診斷系統的設計思路與應用展望，還介紹了混沌人工智慧的概念以及解決複雜問題的思路。 大數據專家撰寫，多年醫學領域機器學習實戰經驗結晶！ 臨床醫學領域擁有巨量資料 而這些大數據中蘊含著許多尚未發現的醫學規律 這正是機器學習可以施展威力之處
人工智能：看圖解成為ＡＩ高手
「什麼是人工智能？」 「AI是我們的夥伴還是對手呢？」 「人類應該培養什麼樣的能力才好呢？」 對於最近時常可以聽到的「人工智能」和「AI」感到好奇的忠太，和立刻把AI裝到自己腦裡的未來貓，本書將由他們兩位來為我們解說AI是什麼，以及它會如何改變我們的未來。 現在知道這些事，將來成為大人後才不會輸給AI喔。 「那天，班上來了一位『AI機器人』轉學生！ 從有趣的故事出發，本書的內容能讓各位讀者了解AI的可能性和發展的侷限。」－《當AI機器人考上名校：人工智能時代，未來不被淘汰的關鍵勝出能力》作者 新井紀子
輕課程 創客木工結合3D Onshape建模含雷雕製作與Scratch 3.0 程式設計：使用聲光互動投籃機(程式範例檔案download)
1.本書以開放式的主題創意教學搭配天馬行空的創意激發，透過程式設計中角色造型、故事場景、背景音樂與音效等的設計，培養整體美感的營造能力。 2.本書藉由電控互動介面結合Scratch圖形化程式設計，9歲的小朋友也能輕鬆上手，學習無負擔。 & 3. 在設計遊戲的過程中，靈活運用數學運算，具體建構玩具的模型，無形中訓練邏輯思考的能力，將創意化為可行方案，藉由「觀察、學習、行動」，培養Maker動手實作、樂於分享的精神。 &
ThinkPad使用大全：商用筆電王者完全解析
全球百科級ThinkPad專書，搞懂商用筆電王者，一本就通！ ◎取材自歷次參訪ThinkPad日本研發中心（Yamato Lab），詳細揭露ThinkPad三大硬體特色與設計哲學。 ◎全彩圖文介紹平時較難接觸的原廠各式周邊裝置實機，深入活用ThinkPad專屬周邊。 ◎ThinkPad BIOS與專屬軟體完整介紹，鉅細靡遺，深入淺出，徹底發揮主機實力。 ★藉由本書，除了清楚硬軟體規格面的資訊，更能對Yamato Lab設計ThinkPad時所在意的機構、鍵盤、散熱這三大設計，有更深一步的體會。 由ThinkPad非官方情報站站長撰寫，全書共九大章節，涵蓋ThinkPad主機、原廠周邊、專屬軟體，全球百科級ThinkPad專書。 針對橫跨2018~2020年主流機種詳細介紹硬體諸元，新機採購不再鴨子聽雷，同時提供超完整功能說明。 深入介紹商用筆電王者：ThinkPad的軟硬體功能、特色及周邊設備，適合採購參考、後續操作指南以及進一步學習進階使用方法。
人工智慧導論
本書命名為「人工智慧導論」，希望讓有意願學習人工智慧(AI)的人，認識AI的發展，AI的基本學習三元素：影像視覺、語音辨識與自然語言處理。本書共分六個單元： & 1.人工智慧簡介：從1950年代開始三波人工智慧的始末、人物與關鍵技術。 2.機器學習概論：實作Azure ML機器學習的六大步驟。 3.影像辨識原理與應用：介紹ImageNet、ILSVRC競賽，實作靜態人臉偵測、動態人臉偵測與靜態人臉辨識。 4.語音辨識原理與應用：實作台灣本土開發的智慧語音平台「雅婷逐字稿」。 5.自然語言處理原理與應用：透過NLP的技術達成網路輿情分析平台功能。 6.人工智慧未來發展&& & 本書特色 & 動手做，AI其實很簡單! 本書不只有人工智慧(AI)在個人，政府、企業的大應用呈現，更引導讀者動手來學習人工智慧(AI)，一步步實作動靜態人臉偵測、靜態人臉辨識、實作台灣本土開發的智慧語音平台「雅婷逐字稿」等，是最佳AI學習指引。 &
用主題範例學運算思維與程式設計-使用mBot機器人與Scratch3.0(mBlock5)含AIoT應用專題(範例素材download)
1.整合mBot機器人應用在人工智慧、物聯網、機器深度學習與智慧相機。 2.理解mBot機器人的百變功能，跳脫傳統機器人的思維框架。 3.應用Halocode遙控mBot機器人，創新實踐體驗硬體遙控功能。 &
AI語音辨識：用Kaldi實作應用全集
從Hey、Siri、OK Google開始，我們早已習慣用語音來控制設備，語音輸入法取代鍵盤，Google幫你朗讀文章，你一定很好奇這些語音系統是如何建造出來的。 & 本書以Kaldi為主，完整介紹Librispeech等資料處理，並且完整說明了三音素架構。 語音模型方面：完整介紹語言模型、n元模型。 特徵工程方面：完整介紹包括對齊、Transition模型、GMM模型等。 構圖及解碼方面：完整介紹OpenFST、WFST等技術。 深度學習建模方面：完整介紹nnet、nnet2、nnet3。 & 大家最常用的語音搜尋、語音喚醒也有完整的實作介紹。類似人臉辨識的「人聲」辨識，也用PLDA、i-vector、x-vector等技術實作，最近當紅的語言辨識也沒錯過，可說是深入語音工程的最佳手冊。 & 好評來襲 & 顏永紅 中國科學院語言聲學與內容了解重點實驗室主任 Kaldi 開放原始碼軟體對推動語音技術研究和產品落地做出了不可磨滅的貢獻，本書作者是工作在語音研究和產業前端的青年才俊，他們以第一手經驗詳細說明了如何運用該軟體建置實際系統，這對初學者迅速掌握相關知識和技能是非常有益的。 & 俞凱 上海交通大學智慧語音技術實驗室主任，思必馳聯合創始人、首席科學家 我和Dan Povey 博士十幾年前在劍橋大學共事時，使用的是早期最著名的語音辨識開放原始碼軟體之一：HTK。雖然後來Kaldi 因其靈活的設計、開放的協定和豐富的功能而如日中天，卻一直在系統教學方面遠遠落後於HTK。本書從理論和實作的角度對Kaldi 進行了完整呈現，不僅有其實用價值，也為「知其所以然」列出了很好的註釋，相信必然會對Kaldi 的傳播和語音辨識技術的發展造成積極的促進作用。 & 崔寶秋 小米集團副總裁、集團技術委員會主席 Kaldi 是開放原始碼語音技術的典範，是大專院校同學們入門語音的啟發工具，也是人們快速提升語音技術的捷徑。它消除了大家因為長期沉浸在語音教科書和論文裡而產生的「手癢」，給人們帶來快速上手實作、快速感受語音資料之美的快樂。本書作者們都有豐富的工業界（包含小米）實戰經驗和深厚的學術累積，他們把這些經驗和累積無私地貢獻出來，也真正表現了開放原始碼的共用精神。擁抱開放原始碼是小米的工程文化，衷心希望Kaldi 及其社區在Daniel Povey 博士的主管下不斷茁壯成長、領導語音技術的發展。 & 張錦懋 美團首席科學家、基礎研發平台負責人 Kaldi 的誕生使得語音辨識領域的研究和創新成本都顯著降低，讓整個企業都獲益匪淺。這本書的幾位作者非常全面地介紹了Kaldi 的功能，包含資料處理、聲學模型、解碼器等相關的工具，同時對相關理論也進行了詳細的說明，讓讀者不僅學會使用Kaldi，而且能夠了解為什麼這麼使用。 & 雷欣 出門問問首席技術官 Kaldi 相比於經典的HTK 工具套件進行了極大的最佳化，譬如C++ 的採用、以WFST 為基礎的靜態解碼器、達到state-of-the-art 效能的recipe 指令稿等。這些優勢使得Kaldi 開放原始碼函數庫獲得迅速的發展，相當大地降低了語音技術的門檻，使得像出門問問這樣的語音創業公司能在短時間內開發出一流的語音技術產品。相比於經典的HTK Book，Kaldi 在文件方面則顯得落後很多。本書的作者們都是Kaldi 社區的活躍開發者，對Kaldi 及語音技術具有深刻的了解，他們的努力使得中國的語音技術同好們有了一本入門和加強的參考書，必將進一步推動語音技術的普及。 & 鄒月嫻 北京大學教授、博士生導師，深圳市人工智慧學會專家委主任 我在北京大學深圳研究所學生院開展教學和科學研究工作十四個整年頭，其間為電腦應用技術專業的學生主講「機器學習與模式識別」課程，帶領一群優秀的研究所學生開展機器聽覺技術研究。我們的教學和研究得益於許多的開放原始碼專案，深切體會到Kaldi 作為主流的語音辨識開放原始碼工具對同學們的幫助。Kaldi 秉承其開放原始碼社區的傳統特性，支援主流的機器學習架構和演算法，受到許多業界和學界開發者的支援。我相信本書的作者們正是秉承這樣的精神，以實際行動支援Kaldi 開放原始碼社區。這本書不僅介紹了語音技術的發展簡史、Kaldi 的發展歷史，也涵蓋了最新的以深度學習為基礎的語音技術主流架構和語音辨識應用實作案例，所呈現的內容和提供的實戰技巧接近產業需求，該書的出版將有益於學子們更加快速地了解主流的語音技術並迅速開展程式設計實作，推動語音技術進步和應用的發展。 & 李嵐 中軟國際教育科技集團人工智慧研究院執行院長 人工智慧技術在近年被確立為國家戰略後，大專院校和企業間深度合作，在人工智慧的人才培養上形成了一致看法，即實作是學校和學生的一致需求。從產業界的實際發展來看，隨著人工智慧技術應用領域的擴充，「聽」這一感知領域，已經是迫切需要得以提升和發展的。企業專家，特別是實際應用領域的專家聯合推動的企業資料和技術開放原始碼，為這個領域的人才培養做出了貢獻。而如何讓更多的老師和學生們了解語音領域的發展現狀及學習路徑，需要和本書的作者們一樣，分享自己的了解和系統整理。我們也將在後續工作中，將本書作為我們的教材之一，希望能推動語音領域人才的培養。
深入淺出用MakeCode Arcade 玩程式設計第一次就上手-使用WiFiBoy Arcade 編程學習遊戲機
MakeCode Arcade非常適合初學程式設計的學生作為訓練運算思維的工具，本書為MakeCode Arcade入門的工具書，建議未曾接觸過的自學者練習完「第一章」後先到「附錄二」練習31個小範例；對於MakeCode Arcade已有初步了解的讀者，則可依序練習「第二章」之後的10個遊戲實作，每個實作都會學習到不同的遊戲設計技巧，過程中對於不熟悉的積木指令再到「附錄三」去查詢相關指令說明。
輕鬆玩Arduino感測器與SCRATCH(mBlock5)程式設計實作-使用iPOE M5離散式實驗模組(範例素材download)
1.使用Scratch(mBlock 5) 圖形化介面撰寫Arduino程式，適合初學者學習。 2.Arduino與mBlock動畫結合，以有趣的遊戲為範例，取代原本用鍵盤滑鼠操作mBlock5，讓學習更有趣。 3.實作採用「iPOE M5」與「自己接線」兩者並行，擇一即可進行實作。 *使用「iPOE M5」實驗可以免去接線的困擾，降低學習困難度 *使用「自己接線」方式進行實驗，能了解電子元件的原理與應用。
運算思維與MakeCode：Blocks程式設計-使用Minecraft教育版含邁客盃運算思維與創意設計大賽挑戰範例試題
•Minecraft教育版讓Minecraft不僅僅只是遊戲，還可以培養學生解決問題的能力，並能同時學習運算思維及創意思考。 •使用MakeCode的Blocks積木語言介面，藉由圖像式的積木堆疊，理解程式邏輯的概念，亦可轉成JavaScript學寫程式。 •觀察主題的邏輯規則，規劃實作設計圖，並善用Minecraft的物件特色，透過積木指令程式碼建造出專屬的互動世界。 •本書為「邁客盃──運算思維與創意設計大賽」指定教材，包含挑戰範例試題，是Minecraft教育版程式教育的練習題本。 &
機器學習的數學：用數學引領你走進AI的神秘世界
【數學王道】 02 以最平易近人的方式講解數學！ 撬開機器學習大門的最佳學習教材！ 人工智慧、機器學習、深度學習 它們的底層都是數學，得數學得天下！ 300多幅插圖 100多個範例 50多個公式推導 《機器學習的數學》是一本系統化介紹機器學習所涉及的數學知識之入門書籍，本書從入門開始，以平易的介紹方式為原則，講解了機器學習中一些常見的數學知識。機器學習作為人工智慧的核心技術，對於數學基礎薄弱的人來說，其台階是陡峭的，本書致力於在陡峭的台階前搭建一個斜坡，為讀者鋪平機器學習的數學之路。 《機器學習的數學》共19章，分為線性代數、高等數學和機率3個組成部分。第 1 部分包括向量、向量的點積與叉積、行列式、代數餘子式、矩陣、矩陣和聯立方程式、矩陣的秩、逆矩陣、高斯—喬登消去法、消去矩陣與置換矩陣、矩陣的LU分解、歐幾里得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、夾角餘弦等；第2部分包括導數、微分、不定積分、定積分、弧長、偏導、多重積分、參數方程式、極座標系、柱座標系、球座標系、梯度、梯度下降演算法、方向導數、線性近似、二階近似、泰勒公式、牛頓法、最小平方法、求解極值、拉格朗日乘子法、KKT條件、歐拉—拉格朗日方程式等；第3部分包括機率、古典概型、幾何概型、互斥事件、獨立事件、分佈函數、離散型分佈、連續型分佈等。 《機器學習的數學》內容全面，文字精練，實例典型，實用性強，出發點為「平易數學」，與機器學習完美對接，適合想要瞭解機器學習與深度學習但數學基礎較為薄弱的程式設計師閱讀，也適合作為機器學習的相關專業教材。機器學習及數學愛好者、資料探勘與分析人員、金融智慧化從業人員等也可選擇本書進行參考學習。
圖解區塊鏈2|通證經濟
區塊鏈快速發展之後所產生的全新經濟模式：通證經濟 區塊鏈的快速發展，與經濟學理論、密碼學相互激盪之後，產生了一種全新的經濟模式：通證經濟。「通證］是可流通的加密數位憑證，是區塊鏈網路的記帳方式，在網路上可自由流通且有密碼學加持。 本書從貨幣學、經濟學、市場證券化、區塊鏈等角度定義通證經濟，從新制度經濟學、博弈論等角度點出通證經濟應用的理論基礎。並在此基礎上，從演算法、密碼學變遷角度探討證通證經濟的技術環境，更進一步設計通證經濟生態模型，包括如何重塑公司管理模式、國家監管及政策實施等。最後，從公司、社會、政府、宏觀經濟調控、供給側改革等方向，預測通證經濟的發展前景。 本書特色： ．講述金融科技領域尖端技術及其商業應用前景。 ．《圖解區塊鏈》團隊全新作品，以圖解方式解說通證經濟。
新手村逃脫！初心者的 Python 機器學習攻略(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
使用 Python 程式語言實作機器學習基礎理論的入門書，均衡涵蓋程式套件應用與理論推導，透過本書讀者能夠按圖索驥，走出機器學習新手村，成功一轉！ & ❶ 先使用套件現成類別與函式 ❷ 再認識演算方法理論與推導 ❸ 最後使用自行定義類別重現 & 本書內容改編自第 8 屆 iT 邦幫忙鐵人賽，Big Data 組冠軍網路系列文章──《 R 語言使用者的 Python 學習筆記》，從系列文章中後段開始改寫，省略了原本 Python 基礎語法、網頁資料擷取（俗稱爬蟲）與 Pandas 的章節，著重在以 NumPy、Matplotlib、Scikit-Learn 入門機器學習基礎理論的部分，並與作者的實體課程 (台大工商管理學系、台大資工系統訓練班與中華電信學院等資料科學課程) 教材整合編修而成。 & 三大重點 ❶ 先使用套件現成類別與函式 ☛NumPy 的 N 維陣列操作與運算 ☛物件導向風格的 Matplotlib 視覺化 ☛Scikit-Learn 的五個核心理念 ☛Keras 的模型建立步驟 & ❷ 再認識演算方法理論與推導 ☛均方誤差函式 ☛梯度遞減演算方法 ☛交叉熵函式 ☛前向傳播與反向傳播 & ❸ 最後使用自行定義類別重現 ☛正規方程類別 ☛梯度遞減類別與 AdaGrad 類別 ☛羅吉斯迴歸類別 ☛深度學習類別
人工智慧競爭與法制
人工智慧，是當代發展最快速、影響最全面的新科技，其典範性的技術變革被稱為第四次產業革命，它改寫了產業發展模式，更衝擊了社會運作形態。人工智慧之應用已產生各種隱私侵犯、訊息偽造、觀念操控、就業機會消失等倫理課題與社會疑慮。然而人工智慧倫理與社會風險，是否也在媒體渲染中被誇大呢？任何新科技都有利益與風險的兩面，該如何持平看待科技發展帶來的社會福祉與潛在風險呢？當人工智慧社會已是必然趨勢，我們只能選擇如何迎接與應對，法律制度也無法再迴避其衝擊。 本書從美歐中三大強權在人工智慧發展上的策略與競爭關係為主題，映照出人工智慧倫理議題的真實情境，亦即各國在科技競爭壓力下如何看待人工智慧的倫理與風險議題，同時受到政治體制、歷史經驗、產業結構等因素影響。本書同時探討了包括美國對中國進行的技術出口限制，歐盟對美國網路公司以個資保護、反壟斷法制以及數位服務稅進行規範，這些都擺脫不了科技競爭策略對科技法制的塑造，也因為政治經濟條件差異而選擇了歧異的發展路徑。本書並比較專利制度如何保障人工智慧創新成果，以及各國政府對科技風險治理模式的差異，以全方位觀察人工智慧法制的發展趨勢。 台灣在第三波產業革命（資訊革命）中有幸加入全球經濟生態圈，創造了經濟繁榮與社會進步。面對人工智慧革命襲來，台灣更該冷靜觀察美歐中三大強權的發展策略與競爭態勢，審慎擘劃當前新的科技發展策略並凝聚社會共識，以因應相關衝擊，本書提供了最前瞻的分析洞見。
創客．自造者工作坊 Python 黑科技 ： 電話按鍵竊聽器、雷射/風速傳訊器
你知道嗎？電話按鍵聲其實暗藏著玄機！ 你知道嗎？電風扇不只能吹風, 還能傳訊息！ 你知道嗎？雷射光不只能指簡報, 還可以跟朋友溝通！ 舉凡生活周遭與頻率相關事物，例如聲音、光閃爍等，都是由複雜的波組成，只要使用本套件核心技術「快速傅立葉轉換 (FFT)」就能將波的成分抽絲剝繭出來，重新組合運用便能製造生活中常見的產物，像是目前當紅的降噪耳機，就是依此原理來消除外界噪音，讓我們得以享受純淨的音質，不僅如此，柯南身上的變聲器也是由此而來！ 本套件使用與 Python 相容的 ESP32 開發板加麥克風模組接收聲波再用 FFT 分析，藉此製造電話按鍵竊聽器，除此之外還應用風扇的風聲、雷射光的高速閃爍製造傳訊器！所有實驗詳細講解程式碼、解說設計思維, 讓您不只做出黑科技，還能清楚理解原理！全書 14 個實驗，包含： ◎合成聲波產生豐富音效 ◎解析聲波取得其中玄機 ◎分析電話按鍵聲 ◎電話按鍵竊聽器 ◎監聽風扇頻率 ◎風速傳訊器 ◎感受光亮變化 ◎雷射傳訊器 另外，貫穿本書的核心技術 - 快速傅立葉轉換 (FFT) 為 IEEE 科學與工程計算期刊所列 20 世紀十大演算法之一，我們只要以一行程式就能輕鬆活用此技術，並且無用任何數學式，以圖解的方式通俗易懂理解艱澀的技術！ 本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 本產品 Windows ／ Mac ／ Linux 皆適用 （部分實驗實測僅為 Windows 適用） 本書特色 ◎聲音的合成 -- 產生複頻聲波 ◎聲音的拆解 -- 複頻聲波解讀 ◎你打給誰我都知道 -- 電話按鍵竊聽器 ◎變化風速 -- 電風扇也能變成電報機 ◎看不見的閃光 -- 用簡報筆密語傳情 ◎深入淺出, 無數學式，以圖解介紹艱難原理 ◎靈活應用周遭萬物製造黑科技 & 組裝產品料件: ESP32 相容控制板 1 片 麥克風模組 1 顆 喇叭 1 個 直流馬達 1 顆 雷射模組 1 顆 扇葉 1 片 電晶體 TIP120 1 個 光敏電阻 2 個 9.1K 歐姆電阻 2 個 電池扣 1 個 麵包板 1 個 杜邦線 3 排
