輕課程 創客木工聲光互動彈珠台-使用Scratch 2.0程式設計-最新版(第二版)
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Scratch圖形化的程式設計，在實作遊戲中學會基本電學，9歲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。
輕鬆學習人工智慧應用：使用Python和iPOE A6 AI影像無人車
全國唯一：全國最迷你AI無人車教具，好玩吸睛，自走或展示兩相宜。 玩AI超親民：只要會MicroPython就能玩轉影像、辨識圖形、訓練模型。 快速上手Azure雲：不只玩邊緣運算，同時運用Azure雲，讓知識走在最前端。 &
輕課程 用Web：Bit教育版學運算思維與Webduino Blockly程式設計(範例download)
1.藉由軟硬體的整合學習程式設計、數學邏輯和網路知識，感受物聯網的趣味和便利，並從中獲得創造性思考、編程與合作分工的體驗。 & 2.內容共分為四篇，分別為基礎概念的介紹、開發板的實作、擴充套件的應用及自走車的導引，內容涵蓋Web:Bit各方面的應用，由程式設計到機電整合應用，按部就班即可逐一完成各項實作。 & 3.教學簡單易懂，程式範例講解詳細簡單易懂，為初學者的良好入門指引。 &
用主題範例學運算思維與程式設計：使用Codey Rocky程小奔與Scratch3.0(mBlock5)含AI與IoT應用專題
1.以人工智慧程小奔機器人學習STEAM(科學、科技、工程、藝術與數學)多元範例。 2.以mBlock 5體驗AI人工智慧，辨識人臉年齡、情緒或世界各國文字、語音等功能。 3.腦力激盪讓程小奔循線、辨識七彩色、避開障礙物或與Panda連線互動 4.體驗物聯網IoT與大數據程式設計 5.動手實作紅外線遙控程小奔的樂趣 6.各章影音解說225分鐘與完成範 &
計概超人60天特攻本(110年統測適用)
升四技/科大/二專必備 抓住重點、掌握趨勢、精選題目，考前衝刺效率更加倍! 60單元好複習：全書整理歸納成60單元，以考前60天、一天一個單元為架構。共50個單元重點＋10個單元的總複習測驗。 趨勢導向看清楚：依照106-109年統測考題進行統計，將傳統章節打散分成考題趨勢導向，可清楚看出統測趨勢。 統測考題即時通：由統測試題創意變化後重新出題，重點單元結束後即可進行測驗。 專有名詞全收錄：所有計概專有名詞的彙整，全部一網打盡。 單位＆計算題大彙整：計概重要單位＆計算題一次到位，這可是致勝的關鍵。 輕薄小巧好攜帶：25開尺寸，容易攜帶、隨時複習。
AI之書：圖解人工智慧發展史
人工智慧一詞在一九五五年被創造出來時，人類持續尋求增強大腦的方法已有數千年了。 & 從中世紀機器人到人造神經網路，本書重點介紹了從西元前一千三百年到二○一八年間，人工智慧發展史上新奇和重要的實際觀念。 & 按時間順序排列，獲獎作家柯利弗德‧皮寇弗的書寫範圍遠從一千多年前遠古時代的遊戲發明開始，巧妙地集合了科技與文化上的劃時代成就，從神話故事、虛構作品（蘭斯洛特的銅騎士、《魔鬼終結者》）到現實世界的創造（達文西的機械武士、掃地機器人），從遊戲（井字棋、西洋雙陸棋、魔術方塊、《危險邊緣》益智問答節目）到更認真的研究（臉部和語音辨識、自主式機器人手術），還有許多大家耳熟能詳的名字，如亞里斯多德、特斯拉、ENIAC、Hal 9000…… & 不論是早期的自動機械，還是人工智慧程式失控對人類造成的威脅，針對人工智慧這個現今最熱門、最引人注目的科學議題，本書不僅討論科學和技術，也關注道德議題，圖文並茂地闡述了我們如何打造這種壯大自己、甚而超越人類的智慧形式。 & 經典暢銷名作《數學之書》、《物理之書》作者，科普界全能鬼才皮寇弗最新作品！ & 名人推薦 & 「穿梭人工智慧史的一次漫步之旅，叫人流連忘返……無論是從頭到尾讀完，或是隨意跳讀淺嚐，都是一趟輕鬆愉悅的散步行旅。」──《書目雜誌》（Booklist） & 「皮寇弗的最新著作是一本便捷的快速學習指南，讓讀者無須進行所有必要的艱苦研究，就能和大量多樣的資訊無縫接軌。彷彿進入他榮獲專利、充滿新奇古怪玩意兒的『現實狂歡節』（Reality Carnival）中來一趟刺激之旅。 我們可看到各式各樣的機器人、人形機械，與栩栩如生的人造鴕鳥、鴨子和其他展示出的自動機器，以及巨大的電子大腦、致命的軍武機器人，甚至還有為你吸除灰塵的Roomba……他解釋了井字棋、亞里斯多德的三段論邏輯、算盤、布爾代數，甚至是西洋棋等事物如何使我們取得了意想不到的研發突破，如機器學習、模糊邏輯、遺傳演算法和人工神經網路等…… 對於人工智慧悠久歷史背後的藝術、科學和技術知識，皮寇弗本身似乎有著近乎人工智慧的精準掌握。」──Amazon讀者Ray Erskins
AR擴增實境輕鬆學：結合虛擬與真實的新科技應用
這本書淺談所有跟AR有關的一切基本知識，包含適地性服務（LBS）、有趣和實用的AR APP 介紹、相關設備、甚至包含四大種普羅大眾都能輕易就手的AR 開發工具，只要您有好的內容、創意和想法，都能盡情揮灑在這些工具上，並且進而跟朋友分享這份AR 專案的喜悅。準備好一窺AR 的神秘面紗嗎？預祝您閱讀本書之後，有著滿滿的發想能應用在日常生活中。 解密AR技術、完成AR專案，快速學習AR應用的全面教程；本書包含最完整詳細的擴增實境講解，包含ARTIVIVE、MAKAR、BuildAR、FLARToolKit等AR編輯器的介紹及應用。
TinyML|TensorFlow Lite機器學習
應用Arduino與低耗電微控制器 「想要瞭解如何在資源有限的設備上運行機器學習嗎？那就要看這本書，它是AI發展的里程碑。」 —Massimo Banzi Arduino共同創辦人 「本書藉由清楚、有趣的用例來教你如何在Arm微控制器上部署ML。」 —Jem Davies Arm機器學習集團副總裁、研究員和總經理 深度學習網路正在不斷縮小，而且比以前小太多了。Google Assistant偵測單字的模型只有14 KB，小到可在微控制器上運行。這本實用的書籍將引領你進入TinyML領域，結合深度學習和嵌入式系統，用微型設備產生驚人的效果。 Pete Warden和Daniel Situnayake將講解如何訓練可以放入任何環境的微型模型。對想要使用機器學習來建構嵌入式系統的軟體和硬體開發者來說，這是一本理想的指南，它將指引你逐步建立一系列的TinyML專案，而且你不需要具備機器學習或微控制器的經驗。 ‧建立語音辨識器、人體偵測鏡頭及可以回應手勢的魔杖 ‧活用Arduino和超低電力的微控制器 ‧學習ML的基本概念及訓練自己的模型 ‧訓練可以理解音訊、影像和加速度計資料的模型 ‧探索Google為TinyML設計的工具組，TensorFlow Lite for Microcontrollers ‧為app進行除錯及保護隱私和安全 ‧優化等待時間、耗電量、模型和二進制檔的大小
電腦：看圖解成為資訊高手
「日本網際網路之父」村井 純老師大作 AI的時代來臨！ 讓電腦成為我們的夥伴。 數位是什麼？& & 網路的哪些部分很危險？& & IoT為什麼很厲害？ 「讓兒童可以開心學習數位科技的書籍！」 本書由──想要了解電腦的小助教，和不知道為什麼變身成電腦的未來貓──這兩個人透過圖解方式為大家介紹數位科技的世界：一起看看電腦裡面的樣子，想想電腦怎麼運作，還有解開網際網路互相連結的神奇祕密。
Makeblock AI人工智慧與STEAM教育程式入門
1.豐富有趣的教學案例，啟發學生的學習興趣 2.以圖形化編程學習為主，注重趣味性和程式設計基礎學習 3.軟硬體結合，讓應用性和硬體程式設計的知識延展 4.多樣化的內容，包含遊戲製作、軟硬整合等相關程式設計範例 5.課程編排由淺入深，就算沒有基礎也能快速上手 &
超入門實作 Python AIoT智能物聯網-使用Raspberry Pi 4B (iPOE R0＋R1)-最新版
1.使用最新Raspberry Pi 4 Model B 開發板，效能大躍進。 2.由實作中邊做邊學，沒寫過程式也能無痛增能，零基礎的最佳選擇。 3.獨家搭配高畫質圖片解說，無陰影、無死角，簡明易懂。 4.使用IFTTT 網站輕鬆串聯各種雲端服務。 5.輕鬆邁入物聯網世界，隨手自造各種智慧應用。
大師帶你立即上手：機器學習＋人工智慧一點也不難
結合機器學習、資料分析和Python語言，透過實際案例以通俗易懂的方式講解如何將演算法應用到實際工作。 全書共20章，大致分為4個部分： 第1部分 介紹Python的工具套件，包括科學計算函數庫Numpy、資料分析函數庫Pandas、視覺化函數庫Matplotlib 第2部分 講解機器學習中的經典演算法，例如回歸演算法、決策樹、整合演算法、特徵工程、支援向量機、推薦系統、降維演算法、分群演算法等 第3部分 介紹深度學習中的常用演算法，包括神經網路、卷積神經網路、遞迴神經網路 第4部分 專案實戰，從零開始結合Python工具套件與機器學習演算法，以真實資料集為基礎，將演算法模型應用到實際業務中。 適合讀者群 對人工智慧、機器學習、資料分析，感興趣的初學者和愛好者。 本書特色 通俗易懂、零基礎也能學機器學習、快速入門人工智慧領域 ►完整的工具，包括Numpy, Pandas, Matplotlib ►經典的演算法，包括回歸、決策樹、集成、特徵工程、SVM、推薦系統、 降維、聚類 ►深度學習，包括神經網路、CNN、LSTM、RNN等 ►真正專案實作，包括信用卡詐欺、氣溫預測、新聞分類、音樂推薦系統、TensorFlow、影評情感分析等
5G與人工智慧的商業運用
隨著5G的開通，我們將進入一個將行動網路、人工智慧、大數據整合起來的智慧網路時代。在5G時代，人工智慧、大數據和機器學習的能力將充分發揮，並整合成強大的超級智慧系統，勢必會深入到現代生活的各個層面，舉凡娛樂、教育、醫療、金融等等。「智慧商業」的構想如何落實，目前有甚麼成功的例子，5G如何與各種產業進行融合，這些問題都可以在本書中找到答案。
Towards Tensorflow ２．０：無痛打造ＡＩ模型(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
本書改編自第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽，Google Developers Machine Learning 組冠軍網路系列文章 ⸺《Towards Tensorflow 2.0：無痛打造AI模型》，是一本完整結合 Google Colab 學習Tensorflow 的台灣本土專書。AI、機器學習為近年來最熱門的話題，如何透過 AI 來提高企業營收或降低成本，已是各大企業爭相研究的技術。這是一本涵蓋基礎 Tensorflow 語法到各大應用領域的專書，豐富內容結合業界實戰心得與應用 ( 包括：價格預測、影像辨識、推薦系統等 )，帶你探索 AI 的奧妙。 三大重點 ☛ 內容涵蓋現今 Tensorflow 2.0 最新語法，由淺入深帶你了解 Tensorflow 語法，從資料選取、資料處理、模型訓練以及視覺化均包含於此書。 ☛ 本書涵蓋 DNN、CNN、RNN、GAN 、RL 等現今熱門模型，且搭配許多經典有趣的資料集做學習。除了實作，書中也會提及在真實世界所會遇到的的問題及解法。 ☛ 透過線上免費雲端運算資源帶你學習 Tensorflow2.0，不僅不需擁有高運算設備即能學習現今最熱門的 AI 模型，也可以省略掉繁瑣的安裝步驟，可立即上手並學習 AI 核心概念。 適用讀者 具備基礎程式編寫能力的 Tensorflow 初學者、對 AI 有興趣或想轉職成為 AI 工程師的讀者。
你今天AR了沒？AR擴增實境創新思維：AR傳教士白璧珍教你全球知名企業都在使用的溝通術，全方位解析XR產業應用的實戰書
你今天AR了沒？ 全書附6篇AR體驗， 拿起你的手機， 來一趟AR之旅吧！ & AR不僅是現今體感科技的潮流，更是一種快樂科技， 這個世界需要AR讓生活精彩有趣，讓腦海中的夢想化為真實！ & AR魅力無可擋，全球大型產業更已紛紛導入AR領域應用，本書帶領您深入了解AR的趨勢發展、產業應用、設計模式、精彩案例與未來展望，帶領您深入AR領域，透過創新思維，幫助您了解這塊不退流行的AR美麗新世界！& & AR到底是什麼 Augmented Reality擴增實境技術（簡稱AR），由首次的概念提出到現在已經歷經了數十載，直到2010年代，才開始逐步由實驗場域進入市場，讓一般大眾有機會見識到虛實之間真實結合的魅力！ AR到底是什麼？ AR擴增實境不僅是一項技術，也是一種創意工具； AR串起了實體與虛擬間的橋梁，讓各項資訊與動態可以透過視覺直接連接； AR引領現今的數位轉型與體驗經濟，有效達成外部行銷溝通與內部模擬訓練的效果； AR可串連電腦、手機、智慧眼鏡等載具，透過跨平臺運作支援各項繁雜需求； AR可以在場域中進行虛擬導覽導購，也可以在家成為防疫工具； AR創造出來的成效不僅讓人想主動參與，並將體驗成果深刻印記在腦海中，達到記憶力提升的效果，進而達到促動傳播、引發消費等主動式行為！ AR是一種快樂科技，在探索中創造全新感受，達到心流體驗與自我成長的境界！ AR有極大可塑性，可幫助各產業達到創新模式，並且與生活緊密結合！ AR魅力無可擋，不僅Apple、Google、Facebook、微軟等大廠皆已投入資源引領研發，全球大型產業更已紛紛導入AR領域應用，在這股科技創新趨勢下，本書將帶領您深入了解AR的趨勢發展、產業應用、設計模式、精彩案例與未來展望，帶領您深入AR領域，透過創新思維，幫助您了解這塊不退流行的AR美麗新世界！
NLP工程師養成術：自然語言處理入門
不會艱深晦澀、不再高深莫測 你一定能看懂的自然語言處理入門書！ INTRODUCTION TO NATURAL LANGUAGE PROCESSING ♘Java與Python雙實作：圖文並茂！演算法、數學公式、程式碼相輔相成。 ♘探索式學習路徑：循序漸進！從問題、演算法再到範例實作，一目瞭然。 編輯推薦 作者匯集多年經驗，從基本概念出發，逐步介紹中文分詞、詞性標註、命名實體識別、資訊抽取、文字聚類、文字分類、句法分析這幾個熱門問題的演算法原理與工程實作。透過講解多種演算法，比較它們的優缺點與適用場景，同時詳細展示實際專案導向的程式碼，協助讀者真正將自然語言處理（NLP）應用到正式環境之中。 儘管作者目前是NLP領域的翹楚，但他曾是非本科生，對自學入門有親身體驗，深諳初學者的學習痛點。希望透過這本與眾不同的入門讀物，為讀者打開另一扇機會之門，幫助你零起點上手NLP，讓你在通勤時也能把書讀完讀懂！ 隨著本書的學習，你將從普通程式設計師晉級為機器學習工程師，最後進化為NLP工程師。 專家好評 HanLP作者何晗寫的這本書值得一讀。這本書系統性地介紹NLP的基礎技術，深入淺出、容易理解，對初學者助益極大。－－周明 微軟亞洲研究院副院長，國際計算語言學會會長 本書不僅介紹NLP的任務及演算法，也提供可以實際執行的線上程式碼，非常適合NLP初學者入門並快速部署到正式環境。－－王斌 小米人工智慧實驗室主任、NLP首席科學家
人工智慧mBot機器人互動程式設計：AI人工智慧、IoT物聯網、大數據與ML機器深度學習
超值學習資源！作者親自錄製了長達180分鐘的影音教學影片，是初學者學習與教師教學的最佳強化工具。 邁向AI人工智慧！向AI人工智慧！透過mBot機器人以mBlock積木體驗人工智慧、物聯網與大數據等互動程式設計，激發邏輯思考、創造力及想像力。 本書內容從生活情境解析mBot功能、規劃mBot元件、動手實作、設計演算法、設計程式到mBot自動執行的學習流程，涵蓋不同面向的專題實作，大幅提升創意設計能力。 *以生活情境範例動手實作mBot自動迎賓、自動避障、自動循線自走等基本功能。 *應用人工智慧讓mBot辨識車牌。 *整合物聯網與雲端數據讓mBot播報世界天氣資訊。 *教mBot學習紅綠燈、再辨識紅綠燈，依據紅綠燈前進或停止等，體驗機器深度學習概念。 *應用mBot感測器在互動遊戲設計，培養團隊合作共創的能力。
工業4.0 的物聯網智慧工廠應用與實作：使用Arduino．Node-RED．MySQL．Node.js
將物聯網應用於智慧工廠，掌握傳統產業的轉型先機 使用Arduino × Node-RED互動串聯，建立工業4.0的物聯網世界 & 物聯網與工業4.0是近幾年很重要的研究課題。工業4.0的主要載體是智慧工廠，物聯網在智慧工廠的應用，給傳統產業帶來全新的變革，有望產生巨大的商業價值，引領我們進入第四次工業革命。 & 本書適用於大專院校「微處理機」、「物聯網應用」、「工業4.0概論」等課程，可提供老師教學、學生研習之用。若你是專案設計者、工廠工程師，也很適合閱讀本書。本書的內容安排由淺入深，說明了物聯網在智慧工廠應用的幾個重要主題，如RS485、Modbus協定、OPC UA協定、MQTT協定及REST API設計理念。書中安排了36個實作單元，以市面上常見的Arduino開發板作為實習設備，並以Node-RED作為後端平台，讓讀者可以經由實作過程，而進入物聯網與工業4.0的世界。 & 閱讀本書後，你將學到下列精彩內容： ♘ 了解工業4.0的核心精神。 ♘ 了解智慧工廠的重要特色。 ♘ IIoT現場總線與資訊網路介紹。 ♘ Arduino基本操作。 ♘ RS485/Modbus重要觀念與實作。 ♘ Arduino Modbus TCP實作。 ♘ 熟悉Node-RED/儀表板操作。 ♘ 了解OPC UA重要觀念。 ♘ MQTT與WebSocket的介紹與使用。 ♘ Arduino MQTT實作與應用。 ♘ 了解REST API設計理念。 ♘ Node-RED上進行MySQL資料庫的存取。 ♘ MQTT over WebSocket的實作與應用。 & 本書特色 & ♖ 透過本書充分理解頗受矚目的「工業4.0」、「物聯網」、「智慧工廠」的精髓。 ♖ 內容編排由淺入深，著重實作過程，共有36個實作單元。& ♖ 引導你進入物聯網與工業4.0的世界，掌握轉型關鍵。 &
人工智慧開發實務|使用Swift
從基礎理論到開發人工智慧驅動的App 『從長遠來看，絕大多數人工智慧將不會只在資料中心使用，而是在資料真正的所在處—數十億個真實世界的設備上。由於其速度和表現力的結合，Swift已經成為實現這一轉變的首選語言。這本書提供了一個美好的工具介紹，這個工具將成為下一個十年的人工智慧的基礎。』 -Dr. Jameson Toole, Cofounder and CTO of Fritz AI 在iOS、macOS與watchOS上為您的Swift App建立並實作基於人工智慧與機器學習的功能。有了這本實務的書，任何的程式設計師和開發者都將為人工智慧與機器學習找到完整的指引。您將會學習到如何建立具有人工智慧軟體威力的功能，應用於識別影像、作出預測、產生內容、作出推薦以及更多功能。 人工智慧對於每位開發者來說都日漸重要。您不需是資料科學家或是數學家，就可以在應用中加入人工智慧的好處。探索在建立應用時，以Swift為基礎的人工智慧與機器學習技術。學習何處，以及如何加入人工智慧才是正確的。查看諸如Apple的Turi Create(支援Python)以及Google的Swift for TensorFlow。 ‧基礎與工具：學習人工智慧基本觀念，應用多種不同的任務模型，以及如何建立與找到資料集合。 ‧任務導向人工智慧：建立視覺、音訊、文字、運動和各種增益功能；學習如何轉換已經存在的模型。 ‧進階：瞭解任務練習後面的原理，探索多種人工智慧與機器學習方法，以及學習如何從無到有建立這些方法。
當人工智慧懂哲學：7個危及人類未來的AI難題
～7個危及人類未來的AI難題～ 人工智慧將如何回答—— 倫理／正義／藝術／戀愛／神的存在？ 一場「哲學」與「AI」的思辨之旅 & Q：殺死一個人能拯救五個人時，你會按下開關嗎？ & 人類正在接近一個使現有科技被完全拋棄， 或者人類文明被完全顛覆的「科技奇異點」。 & 在奇異點之後的人類文明，將是現在完全無法理解的水平。 而這個奇異點，將由超越現今人類，並可以自我進化的「人工智慧」所引發。 人類的智慧，無法預測人工智慧所創造的將來。 正因如此，人工智慧是否能理解人類的哲學，是人類是否受其宰制的關鍵。& & 在「人工智慧威脅論」出現後，關於人工智慧與哲學的思辨， 出現兩種完全相異的論調： ①教人工智慧懂哲學，根本是天方夜譚。 哲學是在探討找不出答案的問題，需要十足彈性的思考力。單純進行符號轉換的人工智慧，根本沒辦法思考哲學性的問題。 ②適度程式化的電腦，事實上是具有心靈的。 人工智慧發達，且開始需要與人類共同作業之後，人工智慧將會是「具思想的主體」，只是邏輯與層次與人類不同。 & 所以——人工智慧能理解哲學嗎？ 日本哲學教授，為此進行的思想實驗， 探索7個危及人類未來的AI哲學難題： 人工智慧 vs 正義▶ ▶能教人工智慧倫理嗎？ 人工智慧 vs 人腦 & ▶ ▶人工智慧如何定位「認知」？ 人工智慧 vs 藝術& ▶ ▶人工智慧能評鑑、創作藝術嗎？ 人工智慧 vs 戀愛 & ▶ ▶人工智慧如何定位幸福？ 人工智慧 vs 勞工 & ▶ ▶人工智慧會搶走人類的工作嗎？ 人工智慧 vs 宗教 & ▶ ▶人工智慧可以信奉宗教嗎？ 人工智慧 vs 基因 & ▶ ▶人工智慧會帶領人類走向滅亡嗎？ & ．若是教人工智慧懂哲學後，究竟會發生什麼情形？ ．人類與人工智慧的關係將如何變化？ 在這個世界實現之前，可以確認的是—— 人類「沒有回頭路」，只能繼續往下走， 而道德哲學，無疑是人工智慧重要的產業板塊。 《當人工智慧懂哲學》囊括各種深度議題， 帶領大家踏上「哲學」與「AI」的思辨之旅。 & 本書特色 & ◎日本哲學教授以邏輯辯證，探討「7個危及人類未來的AI難題」。 ◎超越技術層面，關注發展AI機器人前須碰觸的哲學、道德思考。 ◎用縝密的邏輯分析，為AI設計注入可行策略。
行動裝置上的AI：使用TensorFlow on iOS Android及樹莓派
◎ 用電腦玩AI不稀奇，在行動裝置上執行才夠力 ◎ 最新行動端的AI架構，包括NNAPI、CoreML ◎ 在Android、 iOS及樹莓派上開發視覺及語音AI應用程式 ◎ 使用TensorFlow Serving+TPU訓練及最佳化模型 ◎ TensorFlow Mobile執行影像分類、物體偵測、時尚、聲音識別 ◎ TensorFlow Lite+GPU的使用，還有ML Kit & 作為TensorFlow的開發者和使用者，作者完整地講解使用TensorFlow進行端到端開發的實例和開發技巧，同時分享如何使用開源工具進行軟體發展的工程實作和經驗。本書提供全方位的視角説明為讀者開啟不同的思路，即使作為一本軟體發展和工程開發的書籍閱讀，也會使讀者受益匪淺。 & 全書大綱如下 ►機器學習和TensorFlow 簡述 ►建置開發環境 ►以行動端為基礎的機器學習的開發方式和流程 ►建置TensorFlow Mobile ►用TensorFlow Mobile 建置機器學習應用 ► TensorFlow Lite 的架構 ►用TensorFlow Lite 建置機器學習應用 ►行動端的機器學習開發 ►TensorFlow 的硬體加速 ►機器學習應用架構 ►以行動裝置為基礎的機器學習的未來 & 適合讀者群：機器學習初學者、對機器學習感興趣者，或大專院校相關科系學生。 & 本書特色 & ◎ TensorFlow開發者之一的傾力著作，最佳工程實作& ◎ 全面、深入、實例多，一本掌握Google 深度學習框架 ◎ TensorFlow行動端開發及端到端應用開發的實戰寶典
站穩AI大師的第一步：最直覺機器學習
本書重點 ◎ 一本讓你打下最紮實基礎的機器學習數學書 ◎ 理論及實作並重，全盤了解機器學習 ◎ 線性、非線性、整合模型說明 ◎ 線性回歸怎麼來的，邏輯回歸怎麼走的，正規化 ◎ 支援向量機精華，決策樹以及單純貝氏定理 ◎ 神經網路及正反向傳播的推導 ◎ 整合學習的來龍去脈，隨機森林和提升樹 ◎ xgboost極度梯度提升 & 本書主要內容 學習並精通任何一門學科無外乎要經過四個步驟：它是什麼？它可行嗎？怎麼學它？如何學好它？機器學習也不例外，本書就以這四個步驟來介紹機器學習。 & 每一章都以通俗的引言開始，吸引讀者；以精美的思維導圖過渡，讓說明想法更清晰；以簡要的歸納結束，讓讀者加強所學的知識。理論和實作相結合，既有嚴謹的數學推導，又有多樣（Python 和MATLAB）的程式展示，圖文並茂。 & 前3 章屬於機器學習的概述。作者在這3 章花費的時間最多，絕對讓讀者有所收穫。 第4～14 章介紹「如何學好機器學習」，重點介紹機器學習的各種演算法和調參技巧。 第1章「機器學習是什麼」，從定義開始，詳細介紹機器學習有關的知識、資料和效能度量。 第2章「機器學習可行嗎」，介紹機器具備學習樣本以外的資料的能力。 第3章「機器學習怎麼學」，介紹機器如何選擇出最佳模型。 第4～8章 介紹線性模型，包含線性回歸模型、對率回歸模型、正規化回歸模型、支援向量機模型。 第9～11章 介紹非線性模型，包含單純貝氏模型、決策樹模型、類神經網路模型、正向/反向傳播模型。 第12～14章 介紹整合模型，包含隨機森林模型、提升樹模型、極度梯度提升模型。 第15章 介紹機器學習中的一些非常實用的經驗，包括學習策略、目標設定、誤差分析、偏差和方差分析。 & 適合讀者群：機器學習初學者、對機器學習感興趣者，或大專院校相關科系學生。 & 本書特色 & ◎ 一本讓你打下最紮實基礎的機器學習數學書 ◎ 理論及實作並重，全盤了解機器學習
人類智慧的神殿：AI知識圖譜實作
知識圖譜(Knowledge Graph, KG)是綜合各種理論及技術的大成，更是人工智慧極緻的應用，在這言必AI的時代，採用知識圖譜的各種應用不斷創新，也在各個領域發揚光大。 & 要了解知識圖譜，必須先熟悉知識工程、自然語言處理、機器學習、圖資料庫等多個領域，本書恰好完整說明知識圖譜相關的關鍵技術，如知識建模、關係取出、圖儲存、自動推理、圖譜表示學習、語義搜索、知識問答、圖挖掘分析等，讀者無需參考其它書籍，就可以從頭到尾學習完整的相關理論。 & 了解理論之後，書中也有完整的實戰，包括知識圖譜中最有名的DeepDive、LIMES技術，更有開放原始碼工具Jena和Drools的實作，最棒的就是搭配了前述的理論和工具之外，也提供一個使用Elasticsearch的簡單知識問答系統，是目前市面上少見有關知識圖譜的完整手冊。 & 全書主題如下： ► 第1章 介紹知識圖譜的基本概念、歷史淵源、典型的知識圖譜專案、技術要素、核心應用價值。 & ► 第2章 介紹傳統人工智慧領域的典型知識表示方法，RDF、OWL等網際網路時代的知識表示架構，以Protégé為例介紹知識建模實作過程。 & ► 第3章 介紹幾種常用的知識圖譜儲存索引及儲存技術、原生圖資料庫的技術原理。以Apache Jena和gStore為例，介紹知識圖譜儲存實作過程。 & ► 第4章 介紹從不同來源取得知識圖譜資料的常用方法，重點圍繞實體取出、關係取出和事件取出等，以DeepDive為例介紹關係取出實作過程。 & ► 第5章 對概念層的融合和實體層的融合作說明，包含本體對映、語義對映技術、實體對齊、實體連結等，以LIMES為例介紹實體融合實作過程。 & ► 第6章 從以演繹邏輯為基礎的知識圖譜推理和以歸納為基礎的知識圖譜推理，對常用的知識圖譜推理技術進行介紹，以Apache Jena和Drools為例介紹知識圖譜推理實作過程。 & ► 第7章 介紹語義索引，以gAnswer為例，介紹以知識圖譜實現精準搜索實作過程。 & ► 第8章 介紹知識圖譜問答技術，包括知識問答分類體系、評價方法等，以Elasticsearch、gAnswer為例，介紹搭建知識問答系統方法。 & ► 第9章 從7個應用案例對知識圖譜技術在不同領域的實現過程和應用方法作說明。 & 適合讀者群：從事技術和應用開發者、電腦和人工智慧相關的師生或研究人員。 & 本書特色 & ◎ 揭秘知識圖譜全生命週期技術 ◎ 探索垂直領域知識圖譜構建方法與應用 ◎ 促進人工智慧從感知時代跨越認知時代& &
特徵工程不再難：資料科學新手也能輕鬆搞定！
從資料集識別獨一無二的特徵， 建構功能強大的機器學習系統！ & 特徵工程（Feature Engineering）是建立強大機器學習系統的首要步驟，也是最重要的步驟。特徵選擇錯誤，甚至可能使得某些機器學習演算法毫無用處。故而特徵工程可說是機器學習的重中之重。本書將帶你了解特徵工程的完整流程，讓機器學習更有系統、更有效率。 & 你將從理解資料（data）開始學習。機器學習模型的成功之處，正是取決於如何利用不同類型的特徵，例如：連續特徵、分類特徵等等。透過理解錯誤分析和模型的可接受性，你將了解何時該納入一項特徵、何時又該忽略一項特徵，以及其中的原因。你還會學習如何將問題陳述轉換為有用的新特徵、如何提供由商業需求和數學見解驅動的特徵，以及如何在自己的機器上進行機器學習，進而自動學習資料中的特徵。 & 適用讀者 本書適合所有希望全面了解特徵工程的讀者，特別適合具有機器學習應用知識並希望改進機器學習模型結果的資料科學家。讀完這本書，讀者將能精通特徵選擇、特徵學習和特徵最佳化！ & 在這本書中，你將學到： ・ 識別和利用不同類型的特徵 ・ 清洗資料中的特徵，提升預測能力 ・ 了解為何以及如何進行特徵選擇和模型誤差分析 ・ 利用領域知識建構新特徵 ・ 以數學知識為基礎並交付特徵 ・ 使用機器學習演算法建構特徵 ・ 精通特徵工程與特徵最佳化 ・ 在真實世界的應用程式中利用特徵工程 & 【下載範例程式檔案】 本書的程式碼是由GitHub託管，可以在如下網址找到：github.com/PacktPublishing/Feature-Engineering-Made-Easy。 & 【下載本書的彩色圖片】 我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色圖表，可以在此下載：www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/FeatureEngineeringMadeEasy_ColorImages.pdf。
區塊鏈：不可不知的金融大未來
市面上唯一一本對區塊鏈技術進行商業應用探討的著作 區塊鏈技術為我們的商業與生活帶來了革命性的變化。本書主要介紹最關鍵的金融與政府治理這兩個層面，並針對政府監管、民主法制、慈善管理、數位貨幣、徵信管理、保險安全、會計審計、證券交易等內容，進行踏實的討論，並探討應用區塊鏈技術所帶來的顛覆與翻轉。 & 本書將徹底解說與商業有關的應用，讓讀者能夠逐步而全面地的理解由區塊鏈技術所建構的社會，及其核心技術所帶來的商業發展與生活變化。讓讀者深入理解實戰技術，快速掌握科技脈動，並預見即將到來的時代變革。 & 名人書評 & 區塊鏈技術將與人工智慧一樣，在物聯網時代成為一種普及的應用性技術。《區塊鏈：不可不知的金融大未來》一書從區塊鏈應用的角度出發，讓我們看到了由區塊鏈技術所帶來的一些行業營運與管理方式，正從我們已知的過去向創新的未來轉變。──前韓國總理 정운찬 & 區塊鏈技術是目前最重要的網際網路技術之一，其中區塊鏈的虛擬貨幣技術，是一項推動網際網路朝著更高速、安全和有效方向發展的創新技術。《區塊鏈：不可不知的金融大未來》一書從應用的角度對區塊鏈進行更深入的分析，讓我們得以借助書中的案例更充分理解區塊鏈技術。──前美聯儲主席 Ben Shalom Bernanke &
AI人工智慧導論：理論、實務及素養
AI是什麼？在未來世界，AI與我們的生活息息相關嗎？在人工智慧來臨的時代，期使你我能透過本書將人工智慧的相關知識內化並吸收，並更深一層地思考人類要如何與智慧機器密切合作，以找到人文與科技之間的平衡點，共創未來更好的科技生活。人工智慧技術透過電腦硬體與邏輯運算不斷突破升級，未來必定持續將人類智慧的理論、技術和應用，發展出具人性化的AI機器，並擴展到無所不在的生活中，協助人類解決問題。近年來，這波AI浪潮再次席捲整個科技產業也帶來全新的挑戰，因此我們更要了解並有效地應用人工智慧技術，以提升競爭力。本書架構：1.AI領域概論：一開始以說故事的方式，帶領讀者想像未來充滿AI應用的世界，以及人工智慧發展演進與技術的基本概念。2.AI專業技術介紹：從人工智慧在創作、金融、製造、文本、設計、環境、醫療等領域，及在實際應用例子上的發展脈絡。3. AI實作演練：操作圖形辨識、影像辨識及自走車等演練，嘗試以實作來體驗人工智慧的技術架構。4.AI素養陶鑄：探討人類在面對人工智慧技術蓬勃發展時，該如何省思其所衍生出來的各種科技素養與倫理等議題。在人工智慧來臨的時代，期使你我能透過本書，將人工智慧的相關知識內化並吸收，更深一層地思考人類要如何與智慧機器密切合作，並持續發揮人類獨有的特質與不可替代性，以找到人文與科技之間的平衡點，共創更好的科技生活。
異形般強大的監控系統：Prometheus掌控主機、VM、容器及K8S
伴隨著容器相關技術的興起，Prometheus 正逐步成為容器監控的標準，並且對於傳統應用和裝置也有很好的相容性。 全書共分為4 篇12 章，分別說明Prometheus 原理、在傳統應用監控和Kubernetes 監控中的應用，以及原始程式和擴充。 Prometheus 由Go 語言撰寫而成，採用Pull 方式取得監控資訊，並提供了多維度的資料模型和靈活的查詢介面。Prometheus 不僅可以透過靜態檔案設定監控物件，還支援自動發現機制，能夠透過Kubernetes、Consul、DNS 等多種方式動態取得監控物件。在資料獲取方面，借助Go 語言的高平行處理特性，單機Prometheus 可以擷取數百個節點的監控資料；在資料儲存方面，隨著本機時序資料庫的不斷最佳化，單機Prometheus 每秒可以擷取一千萬個指標，如果需要儲存大量的歷史監控資料，則還支援遠端儲存。 全書重點涵蓋： ►最強大的系控監控平台，可監控叢集、伺服器、虛擬、容器 ►完整的資源管理、包括網路、儲存、CPU、記憶體、作業系統 ►不需要自行組合Logstash/ElasticSearch/Kibana，單一完整監控系統 ►最重要的就是針對Kubernetes的完整監控 ►包括Kubernetes容器、服務自動發現等 ►針對Kubernetes的物件、如cAdvisor, apiserver, kube-state-metrics ►Kubernetes叢集監控，Granfna的使用 ►完整Prometheus的原始碼分析及改裝 適合讀者群：運維工程師、軟體架構師、研發工程師，及相關IT產業工作者參考和閱讀。 本書特色 ◎ 系統講解Prometheus的原理、應用、原始程式和擴充 ◎ 圖文並茂、由淺入深、完整解說&&
馬上就影響你我的生活：無人駕駛完整技術白皮書
無人駕駛：可預見的未來 & 本書作者群是一個專業而高效的矽谷菁英團隊！有深厚的矽谷工程師背景，從工程師的角度出發，全面介紹無人駕駛技術的核心方向，包含環境感知、車載感測器、規劃控制，等等。書中有關無人駕駛的多個技術方向自成系統，針對每個方向中的核心內容討論系統的技術想法和解決方案，在很多重要的技術上列出頗具深度的細節範例。 & 這是一本誕生於工業界、從實用角度出發的無人駕駛圖書，將相當大地縮短開發者、同好及相關人士迅速切入、深入學習和投身於人工智慧無人駕駛這一熱點領域。 & 本書深入淺出地呈現無人駕駛這個複雜的系統。書中包含無人駕駛定位與感知演算法、無人駕駛決策與控制演算法、深度學習在無人駕駛中的應用、無人駕駛系統、無人駕駛雲端平台、無人駕駛安全等章節，既巨觀地呈現無人駕駛技術的架構，又深入無人駕駛有關的每個技術點。 & 全書重點涵蓋： ●馬上就影響你我的黑科技，無人駕駛技術已經到來 ●Uber、 Google、Tesla、百度都在拼的Level4無人駕駛技術 ●解決都市交通、停車、塞車、污染、高齡化的重要技術 ●無人駕駛最重要的技術 - 光達(LiDAR)介紹 ●最強無人導航GPS及IMU的應用介紹 ●電腦視覺、機器學習、強化學習、CNN在無人車技術的實作 ●行為預測、行動決策等高階技術 ●車聯網時代的車車、人車互聯技術 ●防止駭客及惡意攻擊的無人車系統 ●使用SPARK和ROS的分散式無人車平台 ●極高精地圖的產生 & 全書內容分為五部分。包括： ► 無人駕駛系統架構 ► 無人駕駛中的感知定位技術模組 ► 無人駕駛中的決策與控制技術模組 ► 無人駕駛邊緣運算系統的技術點 ► 無人駕駛雲端平台的技術點 & 適合讀者群：具Python程式設計基礎、想透過Python設計GUI應用程式，或在GUI應用程式中實現資料視覺化的讀者。& & & & & & & & && 本書特色 & ◎ 加州大學柏克萊分校博士、爾灣分校電腦博士、密西根大學電子工程碩士等技術專業作者群傾力打造 ◎ 第一本無人駕駛技術書&& &
打下最紮實的AI基礎(絕賣版)：從scikit-learn一步一腳印
30秒極速瞭解本書精華內容◆ 理論基礎機器學習的應用場景、機器學習應用程式開發的典型步驟Python機器學習開發套件：numpy、pandas和matplotlib演算法模型性能評估的指標和評估方法◆ 八大常用機器學習演算法k-近鄰演算法、線性回歸演算法、邏輯回歸演算法、決策樹支持向量機、單純貝氏演算法、PCA演算法、k-平均值演算法◆ 七大實戰演練案例糖尿病檢測、預測房價、乳腺癌檢測、鐵達尼號倖存者預測文件類別預測、人臉識別、文件自動分類◆ 商品特色通俗易懂/圖示引導/豐富實例高效入門機器學習最佳速成◆ 本書適用讀者想從事機器學習、人工智慧、深度學習及機器人相關技術的程式師和愛好者閱讀，相關院校和培訓機構也可以作為教材使用
一直學不會Tensorflow？PyTorch更好用，更強大，更易懂！(熱銷版)
閱讀本書，除了了解深度學習、PyTorch 使用方法，同時也能夠知道在面對問題時該如何自處，在做出正確的應對後解決問題，得到最好的結果。當然這只是一本入門讀物，如果希望以後從事該領域的研究，僅靠此書是不夠的，需要閱讀更多專業的書籍和學術論文。商品特色：本書適合入門者，透過本書，讀者能夠了解深度學習的基礎觀念、掌握PyTorch 的使用方法。
EV3樂高機器人-使用MakeCode程式設計
【三大特色】 1. 透過「引導式」實際組裝步驟，讓學生親自動手建構機器人。2. 透過「拼圖程式」來訓練學生邏輯及問題解決的能力。3. 透過「實務範例」來讓學生實際與機器人進行互動，以提高學習動機與興趣。 【適用對象】 1. 中、小學的學生（青少年）的才藝課程、夏令營。2. 高中、職學生的程式設計及社團。 3. 對於樂高機器人有興趣的初學者。4. 大專院校的跨領域程式設計課程及程式設計課程。
ＮＸ智能製造：電腹D異U加工製造
極高效能的先進電腦輔助製造編程軟體－Siemens NX CAM 工業4.0從概念到實踐，蔓延的速度讓您意想不到！ 德國西門子SIEMENS致力於產品的研發和製造、設計與安裝精密的系統與計畫，並針對客戶需求提供量身訂作整合解決方案的服務，面對全球工業4.0科技浪潮來襲，西門子致力於推動產業實現數位轉型，助力企業打造智能工廠；而Siemens NX 在所有工業軟體領域中的普遍性及整合應用上更是走在各家CAM的前端。 本書內容以工業4.0的製造端為主，包含基礎教學加工與應用，對於何謂電腦輔助製造工程、CAM加工環境、刀具切削的基本知識、加工座標的活用、參數設定與定義、加工技巧…等進行詳實解說，讓學習者打下良好工作技能，職場上必用的，課堂上學不到的，本書籍將為您解開心中的疑惑，幫助您在實務運用上更加得心應手。 適合：高中職、大專院校機械類相關科系學生；從事CNC製造加工業想要進修或非相關工作領域想培養第二專長技能者。 ◆ 範例圖示輔助說明，清晰易懂，學習無負擔。 ◆ 提供範例操作檔案，方便初學者操作演練，快速入門。 ◆ 課後實作演練，深度強化學習者印象與吸收成效。
深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI
――――從研究邁向實用，見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」―――― & 日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測 LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統…… 第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機 & ★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！ ★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！ ★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！ & █ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！ & 扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。 & 豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。 & 本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。 & 或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！ & █ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體 系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！ & 01&& 以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要 02&& 用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際A/B測試」 03&& 日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術 04&& 分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境 05&& 大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」 06&& 以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業 07&& 翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話 08&& 藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態 09&& 使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化 10&& 運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業 11&& 福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因 12&& 校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成 13&& 以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法 14 & 運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力 15&& 本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統 16&& 藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀 17& &追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點 18& &使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜 19&& 研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況 20&& 使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱 21 & 菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計程車的威力 22&& 以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統 23&& 學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果 24&& 橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十 25&& 日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器 26& &以深度學習來讓機器人取出散裝零件 27&& 老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題 28&& 實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像 29&& 從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進 30&& 以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成 31& &實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化 32&& 超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因 33&& Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式 34&& 實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質 35 & 讓機器人能理解情感，實現高階溝通
機器學習的數學基礎：AI、深度學習打底必讀
〇國立台中教育大學數學教育學系 胡豐榮博士 與 清華大學數學系畢 徐先正 合譯 『進入 AI 時代，數學突然紅起來！』 現在資訊科學界最夯的主題就是 AI、機器學習、深度學習。Google、Apple、Amazon、台積電……等世界大廠都在爭搶 AI 大餅，比的是誰家的 AI 比較聰明、比較準確，因此發展出許多先進的技術，甚至把 AI 直接植入晶片中。每家好像都很厲害，然而高下區別的關鍵在哪裏？ 大家使用的開發工具不外乎 TensorFlow、Keras、Numpy，你會用，別人也會，那你憑甚麼贏人家？當然要靠獨創的技術、神秘的參數配方，而這些都是開發工具給不了的。如果只靠土法煉鋼，不斷「Try Try 看」各種參數組合，這實在太不科學，根本無法提升能力。所以必須徹頭徹尾弄懂 AI 技術裏面在做甚麼？才知道應該用什麼參數去試、用甚麼演算法去算……，想做出比別人更好的 AI，就必須自我蛻變，這一切的打底功夫就是「數學」。 『AI、機器學習、深度學習需要的數學，你懂了嗎？』 數學領域的學科龐雜，國中、高中學完之後也不知道幹嘛，或是不求甚解，久而久之就還給老師了。然而在 21 世紀進入機器學習、深度學習領域，完全避不開下面這些東西，你懂了嗎？： 「邏輯斯迴歸／線性迴歸／合成函數／鏈鎖法則／條件機率／貝氏定理／ 最小平方法／最大概似估計法／常態分佈／機率密度函數／向量內積／相關係數／ 誤差函數／代換積分／多元迴歸分析／神經網路／多變數偏微分／矩陣偏微分／ 梯度下降法／隨機梯度下降法／非線性邏輯斯函數／Sigmoid／反向傳播／more…」 媽呀！誰來教教我？ 小編看過市面上數本主打機器學習或深度學習的數學書，主要分兩類：其一是內容太過簡單講得不夠深入，其二是假設你的數學能力已經很強，直接跳過許多細節，這兩類讀了還是不知所云。沒關係，本書就是為你設計的，帶你從基礎開始複習，搭配實務案例，讓你知道數學可以怎麼用。而且最重要的是「只教機器學習、深度學習用得到的數學，講清楚、才能吸收」，其它用不到的不講，節省大家的寶貴時間。 本書設計的巧妙之處在於前面講過的內容，到了進階的部份仍然會不斷前後呼應，不斷提醒。書中的運算步驟，像是梯度下降法、隨機梯度下降法、反向傳播... 都一一手算推導給你看。認真讀完本書，機器學習與深度學習的數學就能深印腦海。 本書特色 〇只講機器學習、深度學習用得到的數學，追根究底且看得懂 〇梯度下降法、隨機梯度下降法、反向傳播... 一步一步手工算給你看 〇利用實務範例，更能了解數學可以用在哪裏
量子霸權(Quantum Supermacy)世界大戰開打：量子電腦真的來了
►2019年10月23日，Google發表54量子位元的Sycamore處理器，正式進入下一運算世代 ►量子電腦花200秒的運算，現今超級電腦要花1萬年 ►比海權時代還重要的量子霸權，Google、IBM、 NASA、中國政府都在爭奪 ►一台電腦的運算力，就超過目前全世界所有電腦的總和 ►密碼、比特幣不復存在，全球金融系統瞬間消失 ►量子位元：0和1可以同時存在的位元是什麼？ ►人工智慧進入可思考、推論，甚至繁殖的世紀，人類巨大浩劫 ►糾纏的兩個量子可立即通訊，打破光速的通訊方式 量子技術是近年來發展的前端技術領域，大數據搜尋、破譯密碼、機器學習、人工智慧、身份識別都是量子計算擅長的方向。透過本書深入淺出的說明，讀者可以瞭解量子力學和未來電腦，探索10~20年後奇妙的世界；預知未來世界前端技術的發展與商業化應用。 本書可作為： 1. 量子計算及通訊的入門科普書 2. 未來 10 ∼ 20 年 IT 產業技術進步的入門基礎知識儲備教科書 本書結構 全書分三部分： 第一部分 基礎理論及概念。 第二部分 量子計算與通訊部分。 第三部分 量子技術安全與應用技術部分。 適合讀者群：所有具有強烈求知欲和希望走進未來世界的朋友。 本書特色 ►中美貿易大戰，比不上量子電腦大戰 ►量子霸權時代來臨：50個量子位元，就可稱霸全球運算 ►打破位元的規則，用超過宇宙總原子量的運算速度 ►全書從量子力學觀點，一書突破量子電腦的原理
強者用PyTorch：實作史上最經典AI範例
還在用難用的Tensorflow嗎？還在用太簡單的Keras嗎？ 2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代，如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST，快點投入PyTorch的懷抱吧！ 本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例，並且放入最新真實世界中的應用範例，如果有心要學習人工智慧，這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例，讓你功力大增之外，更一舉成為人工智慧的強者！ 全書重點包括： ► 深度學習一路走來的歷史 ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹 ► 預測共享單車投放數量 ► 中文文章情緒分析器 ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識 ► 大型遷移學習對動物分類進行預測 ► MNIST的進一步，幫你把數字加起來 ► 自己動手做PRISMA：20種藝術家風格轉到你的照片 ► 假新聞有什麼稀奇，假以亂真的照片才叫厲害：GAN實作 ► NLP的大神Word2Vec的實作 ► 人工智慧音樂家：利用LSTM製作自動作曲機 ► Google的祕密武器：神經網路翻譯系統實作 ► 外掛有什麼了不起？用AI打電動，強化學習實作 本書特色 ►深度學習、PyTorch的入門書 ►透過實際經典案例循序講解 專家推薦 「這本書緊接業界潮流，將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代：遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明，讓你打好理論基礎，又有詳細的程式展示，一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈！」－袁行遠，彩雲科技CEO、創始人 「本書寓教於樂，精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發，然後引用理論說明，最後深入剖析工作原理，環環相扣，引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」－高文超，微軟研究院軟體開發工程 「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點，深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域，但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合，讀者可以在瞭解深度學習原理之後，立刻跟隨書中的程式動手實作，加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮，這本書是一個不錯的開始。」－鮑捷，文因互連CEO、聯合創始人
全面了解人工智慧：從基本機制到應用例，以及人工智慧的未來
自動駕駛、照片的自動辨識分類、自動翻譯、語音辨識的家電產品、戰勝職業棋士的圍棋…等，現代生活逐漸見識到人工智慧（AI）的高階能力。人工智慧為什麼會這麼厲害？人工智慧超越人類能力之日即將到來了嗎？人工智慧一直不斷演化的結果會是什麼呢？本書帶我們從基礎開始來了解人工智慧的聰明機制。 在我們的日常生活中，「人工智慧」（AI）已經逐漸普及開來。人工智慧之所以如此聰明，乃是藉著「深度學習」、「機器學習」等劃時代的方法，能從大量資料中學習事物的特徵和概念之故。在第1章中，我們將從基礎概念來瞭解AI是如何透過這些機制變得更加聰明。 前幾年，AI在棋藝領域陸續打敗職業棋士，飛躍地成長引起社會譁然。究竟AI是如何學習棋譜，又如何判斷局面呢？隨著人工智慧技術卓越成長，人工智慧試圖應用在醫院輔助診斷、自動駕駛、檢查道路、橋梁等基礎建設的劣化損傷等方面，目前也都逐漸邁向實用化。第2章，就讓我們來認識急速發展之人工智慧的應用技術最前線。 雖然人工智慧非常方便，但是隨著人工智慧的普及也有新的問題浮上檯面。首先是如何保障人工智慧不被惡意使用的安全問題，由人工智慧判斷出來的結果真的公正、公平嗎？又該如何保護個資的隱私性問題呢？如果發生意外該找誰問責呢？另一方面，能夠應對各種課題和狀況的「通用人工智慧」（AGI）也在戮力開發中，可是有人提出警告：恐怕終有一天，人工智慧將演化至超越人類，脫離我們所能控制的程度，亦即「技術奇點」終將到來。第3章，將介紹超越國界，全球都在討論與人工智慧相關的各種問題。 人工智慧的研究是跨領域的，第4章，我們將專訪從事探討「人工智慧是否能夠跟人類一樣擁有旺盛的好奇心，加入閒聊的陣營？」「人工智慧將從人類手中奪去哪些工作」「AI需要有常識、道德觀和感情嗎？」等各種課題的7位研究者。聽聽他們怎麼介紹人工智慧的魅力、人工智慧與人類共築的未來社會等面相，敬請期待。 本書特色 1.本書系來自日本牛頓出版社的科普書系列，一貫以精美插圖、珍貴照片以及電腦模擬圖像，來解說科學知識，深入淺出、淺顯易懂。 2.以一書一主題的系統化，縱向深入閱讀，橫向觸類旁通，主題涵蓋天文地理、生物、數學、物理、化學、工學、歷史、醫學藥學九大類。 3.總以各方角度來闡明各類科學疑問，啟發讀者對科學的探究興趣。
全面了解人工智慧 工作篇：醫療、經營、投資、藝術⋯⋯，AI逐步深入生活層面 人人伽利略06
在醫療、商業、藝術等各個領域中，運用人工智慧（AI）的情況越來越普遍。AI 研究從1950年代開始啟動之後，歷經兩次的熱潮期與停滯期，如今真正地大放光芒。使現在的AI能夠掀起一片風潮的，正是「深度學習」（deep learning）這項技術。AI應用在哪些領域？而所謂的深度學習又是什麼樣的技術呢？本書將為您深入淺出地解說。 近來，人工智慧（AI）以破竹之勢進入了我們的生活。在本書中，將為您介紹應用於各個層面且功能豐富多元的AI。第1章為您介紹的，是全球汽車廠商無不戮力以赴競相開發的「自動駕駛汽車」。以開車全自動為目標的自動駕駛汽車，目前的開發進程已推展到什麼階段了呢？將來會有全自動汽車上路嗎？ 第2章接著來看看已經深入到日常生活中的「會話AI」。AI音箱（AI speaker）能正確地辨識我們的語音，理解我們的指示，而聊天機器人（chatbot）也越來越能夠和我們做持續的交談。本章將為您介紹這些令人驚奇的「會話技巧」機制，不但可以聊天，未來還有望可以協助我們跟餐廳訂位等更多實用功能。 第3章和第4章為您介紹的，是於攸關生死的醫療診斷或災害對策等領域中大展身手的AI。在醫療領域，圖像診斷、依據交談進行診斷、手術技巧的評估等等，以AI支援醫師的運用層面越來越廣泛。在災害對策領域中，依據受災者的求救呼聲尋找最適當的避難路徑，以及提供必要支援的系統等方面，也會運用AI，如人數眾多的運動賽事若碰到意外，該如何快速疏散人潮呢？有大量觀眾的煙火大會或演唱會該如何加速散場呢？ 另一方面，也可看到人們積極地將AI引進入商業活動之中。從接待客人及銷售分析，到企業的召募新人、戀愛徵友、股票投資等等也都開始使用AI的技術。在第5章，將為您介紹這些商用AI。在彰顯人類特質的藝術領域，AI也能派上用場。在第6章，為您介紹的是在繪畫派別的鑑定與製作、漫畫家的支援、小說的撰寫、遊戲的製作等方面所應用的「AI藝術家」，第一幅由AI畫出的作品，竟然拍賣出約1340萬元？由AI撰寫出的小說竟然還通過了評審初審？ 藉「深度學習」突飛猛進的AI，今後會往什麼方向發展呢？未來到底有沒有可能取代人類呢？在第7章，將與您一同探討AI的未來。 本書特色 1.本書系來自日本牛頓出版社的科普書系列，一貫以精美插圖、珍貴照片以及電腦模擬圖像，來解說科學知識，深入淺出、淺顯易懂。 2.以一書一主題的系統化，縱向深入閱讀，橫向觸類旁通，主題涵蓋天文地理、生物、數學、物理、化學、工學、歷史、醫學藥學九大類。 3.總以各方角度來闡明各類科學疑問，啟發讀者對科學的探究興趣。
機器學習概論：機器學習發展+演算法原理實務
今天不學機器學習，明天就被機器取代！▶ 圍繞三大主線：神經網路、智慧推理、矩陣計算▶ 提供豐富案例：近25個經典的演算法講解▶ 解剖具代表性的演算法：Scikit-Learn、OpenCV、Theano本書以機器學習原理和演算法編碼學習為主，內容分二大主線：單個演算法的原理講解和機器學習理論的發展變遷。演算法除包含傳統的分類、聚類、預測等常用演算法之外，還新增深度學習、貝氏網、隱馬克夫模型等內容。每個演算法，都涵蓋提出問題、解決策略、數學推導、編碼實現、結果評估等部分。數學推導力圖做到深入淺出。結構上數學原理與程式碼一一對照，有助於降低學習門檻，加深公式的理解，發揮推廣和擴大機器學習的作用。適合：對機器學習演算法有興趣者，或工程技術人員。
機器學習工程師面試全破解：嚴選１２４道ＡＩ演算法決勝題完整剖析
♕ 不可不讀的機器學習面試寶典 ♕ 書中收錄了124道機器學習演算法工程師的面試題目和解答，其中絕大部分來自國際知名影音串流平台Hulu（由迪士尼所投資，總部設於美國加州）演算法研究部門的真實案例。 媒體推薦 「由諸葛越博士所主編的此書為Hulu公司裡，十幾位每天做著頂尖機器學習工作的工程師科學家所合著，是原創的、實際的、直接可用的內容。本書致力於普及人工智慧和機器學習，幫助每位軟體工程師成為自信的AI實踐者，每位資料科學家成為出眾的AI研究者。」──沈向洋 / 微軟全球執行副總裁，美國工程院院士 「計算機理論和演算法常常讓人感到孤高冷傲，因為它們和具體的應用之間缺少了一些橋樑。諸葛越博士的這本書，教授大家如何搭建這些橋樑。它可以讓計算機的從業者對理論的認識突飛猛進，也可以讓非計算機專業的工程人員瞭解計算機科學這個強大的工具。」──吳軍 /《浪潮之巔》《數學之美》作者 「在越來越多的機器學習專業書籍中，Hulu工程師們的這本專著讓我眼前一亮。本書沒有拾人牙慧，從學術角度來整理機器學習的理論和演算法體系；而是從一線工程師的視角出發，在職業方向、面試重點、模型實戰和應用案例等諸方面有精闢的介紹。對每個有志進入此領域的工程師來說，本書為你鋪設了一條快速通往目標的道路。另外，本書為多位工業界實戰專家合作完成，內容卻相當連貫系統，實在難能可貴。」──劉鵬 /《計算廣告》作者，科大訊飛副總裁 編輯推薦 微軟全球執行副總裁、美國工程院院士沈向洋、《浪潮之巔》《數學之美》作者吳軍、《計算廣告》作者、科大訊飛副總裁劉鵬，聯袂推薦！ 未來的幾年，是人工智慧技術全面普及化的時期，也是演算法工程師大量短缺的時期。本書旨在幫助對人工智慧和機器學習有興趣的朋友們，更加深入瞭解此領域的基本技能；幫助每個軟體工程師成為自信的AI實踐者；幫助每個資料科學家成為出眾的AI研究者。對每個有志進入此領域的工程師來說，本書會為你鋪設一條快速通往目標的道路！
零基礎AI入門書：看圖就懂的AI應用實作
不需基礎也能懂的AI入門科普書，解明AI如何改變我們的生活！ AI教育X教育AI，適性化學習時代來臨 想理解AI是什麼，就先看這本！ 網際網路的普及與AI息息相關，你知道現今的日常生活中AI已無所不在嗎？ 我們熟悉的語音助理Siri及Google 助理、風靡全球的遊戲Pokemon GO、特斯拉的自駕車、AI醫師華生、引發挖礦熱潮的比特幣、服務型機器人pepper等等食衣住行育樂，都與人工智慧AI有切不開的關係。 & 在人工智慧AI發展迅速的現代，還會對我們會造成什麼影響呢? 「AI會擁有跟人類一樣的情感嗎？」 「IoT會帶來什麼樣的生活呢？」 「未來會被AI取代的工作有哪些？」 &本書由日本頂尖專家書寫，網羅所有你對人工智慧AI的疑惑，以圖文並茂的方式，深入淺出說明何為人工智慧AI、實際應用以及未來趨勢。 & 本書特色 ★本書採用一頁文字一頁圖的方式，讓讀者能夠在短時間內迅速理解文章重點。 ★大量舉例AI人工智慧的實際應用，無距離感輕鬆學習 ★探討未來AI人工智慧面臨的問題及未來發展
圖解 IT基本力：256個資訊科技關鍵字全圖解
你知道UI、UX、CMS、SEO是什麼嗎？ 你分的清AR、VR、MR之間的差別嗎？ 零基礎也能立即上手，嚴選256個IT關鍵字全圖解 ★日本亞馬遜網路書店「電腦類」銷售排行榜 第一名★ ★日本亞馬遜網路書店4星好評！★ 從RPA、IoT、FinTech，到AR、VR、MR。 本書蒐羅256個精選IT相關術語， 包含七大領域： 新聞中常見的IT術語、易混淆的IT術語組合、資訊安全用語、網站設計與社群軟體營運用語、 商業會談中經常使用的IT業界用語、IT業界基本用語及不可不知的IT業界大人物。 完整涵蓋了IT的基礎面向， 並以淺顯易懂的圖像及文字詳盡說明，讓看來高不可攀的IT變得平易近人。 這是一本有系統而清楚地帶領讀者了解「IT」相關術語的書。 利用圖像與文字深入淺出說明， 讓對IT毫無概念的人也能毫無窒礙地閱讀，輕鬆吸收相關知識。 除了每頁附有相關術語解說外， 後方更附有索引，方便讀者查閱。 同時也可兼作IT辭典使用，是極為實用的IT參考書籍。 ▌好評推薦 ▌ 科技課綱研修委員 呂添仁 台灣科技大學管理學院老師 蕭培元 （以上依姓氏筆畫排序） ▌本書特色 ▌ 1.分類清楚，架構明確。 2.收錄256個精選IT關鍵字。 3.搭配生動圖解，易於理解閱讀。 4.索引＋參考頁數提醒，簡明實用。
Strawbotics吸管機器人創意設計-學機構設計與機電整合原理(精裝版)吸管機器人十合一創意組合包
產品特色： 1.本書以簡便、易取得之吸管為素材，結合基礎傳動連接零件，達成學習機構與結構的設計、機電整合原理、機電設計與應用等目標。 2.STRAWBOTICS吸管機器人採用開放的結構件，配合吸管與簡易的控制模式應用，可輕鬆組裝與改變吸管機器人，更能隨著使用者的創造發想擴充使用。 3.本產品內含吸管機器人十合一創意組合包，能創作十種創意作品。 &
區塊鏈的商業應用成功實例|企業轉型x創新x營收成長
本書是給想了解和評估區塊鏈技術「如何改變」其組織商業流程和模式的「領導者們」，參考必備的實用指南。書中從商業角度，提供區塊鏈技術及其功能價值上的「簡單實用」概述，也描述了各種現實世界的應用範例、實作方法與各種「行業特定」和跨行業間的用例示範。此外，本書還為企業領導者提供了判定「潛在商業模式」和「治理架構」所必須具備的「洞察力」。讓您能在去中心化、混合型企業或商業生態系統裡建立團隊，並了解投資的整體成本與回報。同時，書中還介紹了區塊鏈技術的目前狀態及其演變過程，並描述了領導者該如何周全準備，以便利用這種即將擁有的能力。 本書精彩內容包括： ．認識區塊鏈技術之所以具有顛覆性的五個關鍵元素：透明度、不變性、安全性、共識和智慧合約。 ．介紹區塊鏈在各種領域的應用，諸如：供應鏈、跨境支付、食品與藥物安全、朔源、貿易融資、臨床實驗、土地註冊、數位身分等 ．了解區塊鏈網路如何促進全新的商業模式 ．認識各種區塊鏈類型 ．預測關鍵的技術、商業、法規與治理挑戰 ．建立區塊鏈財務模式、投資規則與風險框架
加密與解密：軟體保護技術攻防指南
基礎知識的介紹包含Windows 例外機制、核心基礎、偵錯器、加密演算法等，核心技術方面則有反組譯技術、靜態分析技術、動態分析技術、程式植入技術、Hook 技術、漏洞分析技術、脫殼技術等；以軟體逆向為切入點，講述了軟體安全領域相關的基礎知識和技能。讀者閱讀本書後，很容易就能在逆向分析、漏洞分析、安全程式設計、病毒分析等領域進行擴展。這些知識點的相互關聯，將促使讀者開闊思路，融會貫通，領悟更多的學習方法，提升自身的學習能力。 本書特色 本書技術覆蓋面廣、可操作性強，詳細而透徹地說明了系統底層的基礎知識和安全核心技術的實作技能，適合安全技術相關工作者、對逆向調試技術/軟體保護感興趣之人員，及關注個人資訊安全、電腦安全技術並想瞭解技術內幕的讀者閱讀。
UML物件導向系統分析與設計(第四版)
本書以物件導向技術為主軸，輔以UML為塑模工具來闡述有關近代資訊系統開發之方法。適用對象包含任何對系統開發有興趣之同學，程式設計師，軟體工程師，及系統分析師。 本書主要是從以下幾個觀點來介紹系統的分析與設計的過程： ■ 功能觀點：著重於需求分析的捕捉，使用案例圖(Use Case Diagram)的塑模，以及活動圖(Activity Diagram)的流程分析及輔助性。 ■ 靜態觀點：著重於概念模型(Conceptual Modeling)的基本概念，類別圖(Class Diagram)的塑模原則，以及物件圖(Object Diagram)的輔助性。 ■ 動態觀點：著重於分析物件(Analysis Object)的應用，循序圖(Sequence Diagram)的塑模，以及建立原則。 ■ 部署觀點：強調軟體元件的封裝管理(Component Diagram)，配置與部署(Deployment Diagram)。 ■ 設計觀點：內容強調類別以及類別庫的架構設計原則，並介紹基本的設計樣式(Design Pattern)以及框架(Framework)的概念。
大數據、AI應用趨勢與R語言案例分析(附範例光碟)
大數據與人工智慧是驅動各行各業智慧應用的核心技術，然而，大數據與人工智慧不僅包含IT技術，亦融合統計學，更可說是數據科學。本書主要目的在於讓讀者能理解大數據在IT技術上的基礎概念以及預測分析、人工智慧上的基礎演算方法與實作範例。更重要的是，協助讀者從應用情境、商業分析的角度，往下思考可能的數據分析問題與發展預測分析、人工智慧問題解決方法，諸如：聚類、分類、相似、異常、關聯、關係、鏈結、認知等以及合適的IT架構。本書應為理解大數據、人工智慧技術與方法起點，可作為商管學生、商業人士理解大數據、人工智慧實務與應用技術方法的初步，也可作為資訊學院學生從應用角度理解大數據、人工智慧技術的開始。
深度學習：使用Keras
本書將帶領您認識各種進階的深度學習技術，以及如何建立您專屬的劃時代AI。透過Keras完成各種實做專題，您會知道如何運用最新技術來建立高效率AI服務。 本書將會介紹MLP、CNN與RNN等神經網路，這些是諸多進階技術的基石。藉由本書，您可以了解如何運用Keras與Tensorflow來實作深度學習。本書也會帶領您深入探討深度神經網路架構，包括ResNet、DenseNet以及自動編碼器。 本書後半著眼於各種對抗生成網路（GAN），以及為什麼它們可以讓AI效能更上一層樓。實作變分編碼器（VAE）之後，您就能理解如何運用GAN與VAE強大的生成能力，並合成出讓人類信以為真的合成資料。最後介紹的是深度強化學習（DRL），例如深度Q學習與策略梯度方法等等，這些對於近年AI的發展上至關重要。 本書精彩內容： ．讓AI效能足以比美人類的各種尖端技術 ．使用Keras實作各種進階深度學習模型 ．各種進階技術的基石 - MLP、CNN與RNN ．深度神經網路 – ResNet與DenseNet ．自動編碼器與變分編碼器（VAE） ．生成對抗網路（GAN）與各種嶄新的AI技術 ．抽離語義特徵GAN與跨域GAN ．深度強化學習（DRL）的理論與實作 ．使用 OpenAI gym 建立符合業界標準的應用 ．深度Q學習與策略梯度方法
