機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow
◎從機器學習的基礎知識開始，逐步建構相關的延伸應用。 ◎以經典範例搭配步驟化解說，帶領讀者掌握應用的訣竅！．使用Kaggle網站的資料集，讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。 ．使用Pandas與Numpy處理與分析資料。 ．以Scikit-Learn實作監督式學習－線性廻歸、邏輯廻歸、決策樹、K-近鄰演算法、支援向量機，以及非監督式學習－K-means分群與階層式分群。 ．使用TensorFlow建立神經網路進行運算，實作前向傳播算法與反向傳播算法的運算過程。 ．介紹卷積神經網路的概念與運算過程，並使用TensorFlow 建立卷積神經網路進行運算。
最強圖解 ESP32輕鬆玩物聯網和AI小積木疊創意 以PocketCard為教學板
最強圖解 ESP32輕鬆玩物聯網和AI 小積木疊創意 以PocketCard為教學板 & 用最簡單的積木學寫程式，利用特製的ESP32教學板學物聯網與AI，人人都可以學習如何控制ESP32與ESP32CAM。本書以初學者常用的Blockly積木來控制ESP32開發板，為了讓初學者可以快速上手，本書使用了凱斯電子的ESP32開發板─PocketCard，透過本書，你將可以快速學習物聯網、AI等ESP32與ESP32CAM技術。本書涵蓋八個章節，除了第一章介紹環境以外，第2、3章主要介紹硬體控制部分，第4、5、6章介紹物聯網控制功能，第7、8章介紹ESP32CAM的視訊與AI功能。 & 適合讀者 無任何程式語言學習基礎，但曾學過Scratch等積木語言的讀者 會一點程式語言，但是，不是很精通的讀者，想要快速上手ESP32的讀者。
AI硬體專屬晶片：最新技術未來創新發展
AI的進化已擺脫GPU/TPU而進入FPGA/ASIC裏了！物聯網及Humanoid時代，專屬AI晶片將打造未來世界 & 當特斯拉推出Humanoid Robot時，舉世嘩然，人形機器人將成真！當然人形機器人是不會有所謂的GPU在裏面的，相對的，針對人工智慧的專屬硬體已悄然進入我們的世界。從最初深度學習加速器的產業化，到以神經形態計算為基礎的類腦晶片迅速發展，AI晶片在數年內獲得了巨大進步。在未來5年或更長時間內，我們期待以新型記憶體為基礎、利用記憶體內計算的深度學習AI晶片能夠產業化，同時期待類腦晶片逐漸取代深度學習AI晶片。10～20年後AI晶片的形態：除了比現在強大得多的性能、極低的功耗外，它將不是現在這樣硬邦邦的一塊晶圓，而可能是可彎曲、可折疊甚至全透明的薄片，可以隨時隨選列印，可以植入人類體內，甚至可能是一種用蛋白質實現或依照DNA計算、量子計算原理設計的AI晶片。使用GPU/TPU做深度學習早已落伍，本書將帶你進入全新的AI世界，讓你一窺未來20年的巨大革命。 本書技術內容 ●深度學習AI晶片 ●神經形態計算和類腦晶片 ●近似計算、隨機計算和可逆計算等數學運算 ●自然計算和仿生計算 ●元學習與元推理 ●有機計算和自進化AI晶片 ●量子場論、規範場論與球形曲面卷積 ●重整化群與深度學習 ●超材料與電磁波深度神經網路 ●量子機器學習與量子神經網路 & 本書特色 & ●市面上第一本AI晶片詳解專書 ●500強企業首席科學家多年研究心血和前瞻未來的傾心總結 ●1超3強，世界頂級技術公司爭先恐後大力投入AI晶片，看見未來趨勢 ●超過200張豐富的圖表、表格，佐以深入紮實的講解，知識含金量大上升 ●讓你洞察5年、10年後的AI理論、技術，以及產業趨勢 & 專家推薦 & This is a timely, comprehensive, and visionary book on AI Chips such as deep learning and neuromorphic computing Chips. In spite of many revolutionary and cutting-edge advances, in both theory and hardware, that made such AI chips possible, the author has succeeded to impart the essence of the essential recent advances, in pedagogical terms, for the lay reader to understand, and appreciate. This book is essential reading for anyone interested in learning how AI Chips is spearheading the next industrial revolution.——Leon O. Chua & 這是一本關於深度學習和神經形態計算等類別AI 晶片的及時、全面而富有遠見的書。儘管使AI 晶片成為可能的革命性前沿進展在理論和硬體方面都層出不窮，作者還是成功地以循循善誘的口吻分享了最新進展的精髓，讓眾多讀者能夠理解和領會。 對於任何有興趣瞭解AI 晶片如何引領下一次工業革命的人來說，這本書都是必不可少的讀物。——蔡少棠（Leon O. Chua）
最新人工智慧概論-含AIL 國際認證Specialist、Expert Levels-最新版(第二版)-附MOSME行動學習一點通
本書系統地、全面地介紹了人工智慧的相關基本觀念與知識，既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識與應用技術，也對學生未來研究發展或應用神經網路、自然語言處理等技術內容進行了鋪墊，更輔以簡單實例作為思維與動手實踐的學習支架，可以幫助讀者打好人工智慧的知識與技術基礎。本書特色鮮明、內容易讀易學，適合對人工智慧相關領域感興趣的讀者閱讀參考。
量子電腦應用與世界級競賽實務：社會用書(一品)
適用對象 本書為Q世代而生，適合對量子電腦有興趣的中學、大學生，到想了解趨勢與技術細節的企業老闆 & 使用功效 本書從簡到難，從入門到進階都有詳細的講解，我們以粗淺，而不失深度的量子物理和量子計算的基礎數學開場，再到編寫量子程式的 QISKIT 套件，緊接著的是各個發揮量子優勢的演算法，Deutsch-Josza演算法、量子傅立葉轉換、量子相位估計，破解RSA用的Shor演算法，模擬化學的新希望VQE演算法、量子隨機行走，後續也有量子搜尋Grove演算法的教學和實例 。接著是其他書中少見的作者親自參加量子計算相關競賽收穫到的經驗與其中各個題目的詳解，最後以現在最有希望的幾種量子電腦硬體作法簡介壓軸。 & 改版差異 全新書 & 書籍特色 『Q世代的號角』 在21世紀量子科技蓬勃發展，也正式宣告新的世代-Q世代的來臨，不論男女老少，學生、業界，都必須對量子計算略有涉略，而作者群正是走上這條不尋常的道路，雖然一路上崎嶇但風景壯麗，身為Q世代的探路者，我們成績跟能力可能不是特別優秀，但是我們認為在這個世代遇到的人都是跟我們一起開創新世代的同路人，讓我們把這份探索的精神傳遞下去，一起開創屬於我們的Q世代。 & 本書特色 & 本書的作者群是由SQCS學生量子電腦交流會的總召與副召合力完成，參加過許多國際級的量子計算競賽，甚至在量子計算領域中最大的IBM 2021 Quantum Challenge拿到並列世界第一的佳績，以實作為學習演算法的基礎，不需要先理解艱澀的數學算式，作者群結合自身學習的經驗，統整我們認為最適合的教學模式，從理解量子的歷史、特性，到利用程式實作，最後提供IBM的量子挑戰賽題目使您能夠實際操作，我們更提供詳解，以確保您真正了解問題的處理方式，使您快速進入量子思維。
Web：AI智慧生活應用|自走車辨識x口罩偵測x雲端服務
輕鬆實現跨入AI + 物聯網的第一步 Web:AI是Webduino團隊全新推出，結合了AI、物聯網功能的次世代開發板。藉由本書的引導，您將可以了解如何結合人工智慧與物聯網兩項新興科技，實作各種智慧物聯網的經典案例。 本書包含以下案例的實作： ．QRCode名片掃描 ．顏色配對遊戲 ．剪刀石頭布猜拳辨識 ．來客Line 通知/傳訊 ．自走車辨識號誌卡 ．智慧音箱控制家電
AWS CDK 完全學習手冊：打造雲端基礎架構程式碼 IaC(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
第一本從無到有教你撰寫 AWS CDK 的中文書籍！ 為不會寫的你獻上超豐富 Sample Code，照抄也能成為 AWS CDK 達人！ 本書改編並延伸自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽獲得 DevOps 組冠軍的《用 CDK 定義 AWS 架構》系列文章，以簡單、好讀的行文風格詳述技術細節，並提供完整的程式碼範例與說明，一步一步帶領新手從零開始踏上 AWS CDK 技術達人之路。 一般而言，在 AWS 上部署雲端基礎架構有兩種做法：使用 AWS CloudFormation、或直接使用 AWS 管理主控台 (AWS Management Console) 手動建置。 在 2019 年時，AWS 推出了全新的開發套件 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)，透過利用 AWS CDK 套件，開發者可以定義整個雲端基礎架構使用程式的方法，同時提升可讀性，並可撰寫測試程式來減少失誤的可能性，此外，還可以達到快速複製的效果。 然而，目前為止 AWS CDK 最美中不足的一點，便是可利用的中文資源仍相當稀少，因此本書希望以新手開發者的角度出發，用熟悉的中文伴隨大家走過艱辛的前段上手過程，本書內容將會使用 AWS 管理主控台配合 AWS CDK 程式，使用交互比對的方式協助讀者裡解、並從入門到精通 AWS CDK。 本書特色 中文書籍 學習一款新的軟體，最令人擔憂的往往是閱讀英文文件所需大量耗費的時間。 全亞洲第一本 CDK 中文書，用中文帶你快速上手、學習撰寫 AWS CDK。 一步一腳印 從使用 AWS CDK 指令開始，以新手角度出發，透過 Code Review 的形式，帶你理解每一行 Code 代表的意義，一步一步帶領你走入學習 AWS CDK 的大門。 高實用性的工具書 本書內容囊括多種因應工作場景可能須開發的主題，讀者可將本書當作工具書，依據使用情境找到合適的章節並直接參考取用。 自動化部署 LAMP（Linux、Apache、MariaDB、PHP）叢集 對於大多數的開發者來說，親手製作可自動化部署的 LAMP 伺服器並非一件容易的事情，本書針對 LAMP 的自動化部署提供詳盡的解說，讓閱讀後的你也能輕鬆使用 EC2 打造高可用可自動部署的 LAMP 伺服器叢集。 在 AWS 上部署 Docker 容器解決方案 在 AWS 上有多種 Docker 容器解決方案，在什麼狀況下要使用 ECS 或是 EKS，讓你傻傻分不清楚嗎？本書將以入門等級的簡單範例，協助讀者理解 ECS 與 EKS 兩種服務，並教會你如何根據應用情境挑選合適的容器部署解決方法。 開發自動部署的 CDK Construct Library 寫出好用的程式後分享給更多人吧！ 教你如何從無到有寫一個自己的 CDK Construct Library，無論運用在開源貢獻、公司專案或私人案件，成為自己 Library 自己開發的技術達人。
唐鳳談數位與AI的未來
活用數位，迎接正在逼近的新政治、新經濟、新生活模式！《唐鳳談AI與數位的未來》日本狂銷超過10萬本榮獲日本2021年上半期《TOPPOINT》雜誌讀者票選第1名2020年，台灣成功阻遏席捲全球的新冠病毒（COVID-19）蔓延，其中的靈魂人物是備受全世界媒體矚目的科技奇才——唐鳳。本書由唐鳳親自口述，談論成功對付病毒的秘密、數位與民主主義、數位與教育、AI與社會創新……，來自數位新世界的訊息。不要怕，AI只是聰明的工具，唐鳳告訴我們，擔心受制於AI是杞人憂天，AI和人類的關係就像哆啦A夢和大雄。數位不是只提供「數位」使用，數位是儘可能讓所有人無痛學習無痛使用，如果不能讓某一群人方便使用，那就要改良得更好。在改良過程裡充分展現包容與寬容，這才是「數位創新」、「永續未來」的礎石。「數位科技跨越時間和空間的限制，連結不同位置的人們，以創造共享的價值。由此，數位社會不會拋下任何人。」——唐鳳回應《TOPPOINT》讀者票選冠軍感言
人工智慧再進化：聯邦學習讓資料更安全穩固
「聯邦學習」可以解決企業之間的資料孤島問題，讓企業能透過使用更多資料來提高AI模型的效果，提供給使用者更方便的個性化服務。在過程中，資料是安全的，使用者的隱私資訊不會被輸出和洩露。因此這項技術不會損害合作企業的利益，還能帶來額外的收益。對使用者而言，能享受個性化服務品質的提升，也不用擔心具體隱私資訊的傳播。 & 從技術層面來看，聯邦學習是密碼學、分散式運算、機器學習三個學科交換的技術，涉及面較廣且部署實施難度大，很多具體問題需要跨領域的綜合知識才能解決。在人才市場中，此類的綜合型人才十分缺乏，許多專案都面臨無人可用的困境。另一方面，越來越多人關注到聯邦學習新興技術，希望能有系統地掌握聯邦學習原理，並在產業應用中解決實際問題。 & 本書詳細說明聯邦學習的相關概念，同時列出許多案例，適合對聯邦學習感興趣的讀者閱讀。書中會在必要之處列出數學公式，閱讀時需具備統計學的基礎知識。 & 全書重點涵蓋： ●第1～3章：聯邦學習的基礎，可以了解聯邦學習的市場背景、技術現狀、基礎的隱私保護技術、機器學習技術和分散式運算技術。建議聯邦學習的初學者、求職者重點閱讀這部分，藉以熟悉聯邦學習的基本問題、基本技術。 & ●第4章：介紹聯邦交集計算的相關理論和具體方法，用於提供聯邦資料之間的對應關係。 & ●第5章：介紹聯邦特徵工程，列出大致流程、聯邦學習對這些流程的處理想法，引出聯邦學習特徵工程中常用的加密方法、資料互動策略及評估監控方法。 & ●第6～8章：分別介紹垂直聯邦學習、水平聯邦學習和聯邦遷移學習，並說明這三種方案的架構、方法和案例。垂直聯邦學習用於解決相同使用者在不同企業場景中，產生資料的聯合建模問題。 & ●第9～12章：聯邦學習的產業應用和展望，可以了解聯邦學習技術的商業應用現狀、挑戰、趨勢、與資料資產和要素市場的連結，據此引發讀者進一步思考。此部分較為巨觀，涉及面廣，適合聯邦學習相關的專案管理者重點閱讀。 & 本書適合： ●對聯邦學習感興趣的學術＆研究人員。 ●聯邦學習的初學者＆求職者＆專案管理者。 ●機器學習、資料探勘、產業智慧化領域的從業者＆求職者。
超越多顯卡多機器：分散式機器學習超速實戰
在Hadoo/Spark/Mahout/Tensorflow上跑多機器多片GPU的機器學習 & 機器學習在神經網路和GPU流行起來之後大放異彩，連販夫走足都CNN/RNN朗朗上口，然而許多企業/研究機關/學校在花了大筆預算購買昂貴的硬體時，卻不知如何採購，更不用說如何應用這些硬體來進行研發或產品開發了。本書作者是知名電商的創辦人，其不止在機器學習上有十足的實務經驗，在面對大量資料的場景下，更能利用前人的智慧，用上了Big Data最流行的Hadoop/Spark平台。尤有甚者，在新一代的AI函數庫面世時，也能充分利用這些函數庫的GPU加速，將多機器，多GPU的資源應用在大型專案上。 & ▌業界獨有 全書以Hadoop/Spark為基礎，加上使用了最流行的TensorFlow on Hadoop，更使用了分散式系統最老牌的Mahout，有別於一般只介紹Python/TensorFlow的坊間書籍，是市場上唯一僅有完整從Hadoop一直延伸到神經網路。 & ▌內容完整豐富 本書以分散式機器學習為主線，以實戰為主要目的。共分為8章，分別介紹網際網路公司巨量資料和人工智慧、巨量資料演算法系統架構、巨量資料基礎、Docker容器、Mahout分散式機器學習平台、Spark分散式機器學習平台、分散式深度學習實戰、完整工業級系統實戰（推薦演算法系統實戰、人臉辨識實戰、對話機器人實戰）等內容。 & 適合讀者 適合分散式機器學習的初學者閱讀，對於有一定經驗的分散式巨量資料方向的從業人員及演算法工程師，也可以從書中獲取很多有價值的知識，並透過實戰專案更佳地理解分散式機器學習的核心內容。
結合Matlab與ROS快速上手無人自走車
結合Matlab與ROS快速上手無人自走車 波士頓顧問公司(BCG)預測2025 年全球自動駕駛車市場銷售上探 420 億美元，而了解自駕車 AI 原理最好方式就是從無人自走車開始。本書以深入淺出方式帶領對自走車技術有興趣的社會人士或是高中職、大專程度學生了解無人自走車原理與實現方式，並透過本書實驗範例與程式可以在家動手實作無人自走車。 ‧本書提出以 MATLAB® 圖形化的元件程式環境與 ROS 整合方式，相較完全以 ROS 的開發方式，本書方法大幅降低無人自走車程式門檻 ‧本書使用 TurtleBot3自走車套件，硬體包括單板電腦、馬達驅動板、雷射測距感測器 ‧本書介紹常用自走車演算法包括快速隨機搜索樹演算法(Rapidly-exploring random tree, RRT)、單純追踪演算法 (Pure Pursuit)、向量直方圖演算法 (Vector Field Histogram, VFH)、佔據柵格地圖 (Occupancy grid map)、同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)。 ‧本書提供無人自走車初階與高階實驗範例與程式，讓讀者可以按部就班的在家操作並經歷實現自走車的成就感。 本書利用 MATLAB® 及 ROS2 的軟體整合，並使用 TurtleBot3 自走車套件來引領讀者輕鬆實現「路徑導航 (Navigation)」、「避障 (Obstacle Avoidance)」、「同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)」。對於需要進行專題實驗的學生或是工作上有需要的社會人士，本書將是不可或缺的一本參考書籍。
Intel大師帶你架設AI底層：持久記憶體架構服務實作
有記憶體的極速，有M.2 SSD的非揮發性， 持久性記憶體打破現有架構，是量子電腦真正出現之前的最偉大發明！ Intel作者群帶你進入持久化記憶體的世界 & 分層記憶體架構是現代電腦的基石，從CPU之內的L1、L2、L3快取以降，一直到DDR4/5的主記憶體，速度從快到慢，但真正阻礙電腦速度的最大瓶頸，就是下一層的非揮發性儲存了。雖然PCIE Gen4的M.2 SSD已達到7000MB/s的驚人讀取速度，但和處理器內的記憶體來說還是有1000倍以上的差距。為了彌補這個鴻溝，Intel推出了全新的記憶體架構，再揮發性記憶體子系統和發揮發性儲存系統之間，新增了一個新的層次，既能滿足高速的記憶體資料傳輸，又能保有可儲存性的優點，這個稱之為3D-XPoint的技術，再度造成了整個電腦系統的世代革命。當電腦的主架構發生了天翻地覆的改變時，應用程式、伺服器、資料庫、大數據、人工智慧當然也出現了必需性的變化。在設計巨量資料的服務系統時，傳統針對記憶體斤斤計較的場景不再出現，取代的是大量運用新的持久性記憶體架構來降低系統I/O的頻寬。這對新一代的雲端運算資料中心的影響更是巨大。包括了虛擬機、容器、進而對於應用程式如軟體開發、資料庫、NoSQL、SAP/Hana，Hadoop/Spark也產生了巨大的影響。 & 本書是國內第一本中文說明這種新型應用的書籍，閱讀本書之後，對大型系統的運維已不再是TB級而達到PB的記憶體等級了，想想一個巨型的系統服務不需要水平擴充(Scale-out)r而是可以垂直擴充(Scale-up)，這完全打破了我們從前的概念，本書將是你在進入量子電腦世代來臨前最迫切需要獲得的知識。 & 本書特色 & 1.在英特爾公司任職的多位專家們齊聚一堂，共同創作了這本持久化記憶體的實戰書籍。 2.仔細講解、深入淺出，搭配圖表輔助說明，好看好讀好吸收。 3.台灣第一本詳細解說持久記憶體的電腦書，讓你迅速精進，保持業界頂峰的地位。 & 名人推薦 & 「借助英特爾傲騰持久記憶體，我們在記憶體--儲存子系統中創建了一個新層次，這使整個產業都會受益。持久記憶體基於革命性的英特爾3D-XPoint 技術，將傳統記憶體的速度與容量和持久性結合在一起。」──阿爾珀·伊爾克巴哈（Alper Ilkbahar），英特爾公司資料平台事業部副總裁、記憶體和儲存產品事業部總經理
Knock Knock！ Deep Learning：新手入門深度學習的敲門磚(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽AI Data組冠軍系列文章《Knock Knock！Deep Learning》，是專為深度學習初學者所規劃的內容，旨在以淺顯易懂的文字，帶領深度學習領域的新手度過入門撞牆期。內容從深度學習的基本理論開始，並以PyTorch框架的介紹過渡至應用篇，最後以自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域的經典論文與實作專案收尾，循序漸進且去蕪存菁。本書會帶入許多故事性的敘述和插圖，結合作者自身在史丹佛大學修讀碩士期間的學習心得，以及深度學習發展相關的故事，期使本書讀起來不會如教科書一樣厚重，亦不會像網路上的技術文章一般零散無脈絡，讓讀者對深度學習領域的發展有一定的概念。 【內容重點】 ✪了解深度學習的基礎理論以及必備的實作知識與工具 內容從人類的神經網路開始，介紹深度學習與其相似之處，並理解神經網路的學習步驟，同時也介紹一些必備的實作知識與工具，以具備基本的實作工程技能。 ✪入門深度學習框架PyTorch 內容介紹語法簡潔、好上手且在學術界流行的PyTorch框架，著重實作與應用。 ✪深度學習×自然語言處理×電腦視覺×強化學習 內容會依序談到深度學習在三方面的應用，如自然語言處理（Natural Language Processing，NLP )、電腦視覺（Computer Vision，CV )、強化學習（Reinforcement Learning，RL )。除了基本簡介外，還會介紹一些基本實作和改變世界的技術成果。 【適用讀者】 ✪對深度學習有興趣，但還不知道它是什麼、能做什麼的新手。 ✪零散讀過深度學習相關文章，但仍有知識缺口的入門者。 ✪被教科書中龐大的數學理論嚇到，而對深度學習卻步的讀者。 ✪正在上學校的深度學習課程，但不知道實作從何開始的學生。 本書特色 最貼近新手的深度學習理論及應用全方位入門書！ ✪學習必備理論，打好基礎，新手不怕被過多的數學式嚇跑。 ✪使用PyTorch直覺易懂且強大的深度學習框架，開始應用的第一步。 ✪了解自然語言處理、電腦視覺與強化學習等三大領域經典應用與實作，領略深度學習的強大。 ✪兼顧理論與實作，而非偏頗一方，培養讀者較全面的理解。 ✪包含經典學術論文與知名專案技術講解，幫助讀者掌握此技術所能到達的高度。 ✪每章末提供自我檢驗題目，幫助理解與統整各章概念。
用Google玩人工智慧實驗：Google AI Experiments探索-含ITC資通訊認證Basic Artificial Intelligence AI
‧ 只需開啟瀏覽器即可在手機、平板或電腦操作。 ‧ 圖文說明精彩、操作畫面介紹流暢，實際演練人工智慧的網路應用。 ‧ 從淺到深的人工智慧教學內容，使初學者可以快速上手。
實戰物聯網|運用ESP32製作厲害又有趣的專題
本書可以幫助你運用ESP32晶片來製作並執行各種物聯網專案 ESP32是一款整合了Wi-Fi與藍牙的平價微控制器，市面上可以找到許多以ESP32為基礎的模組與開發板，可以用來快速打造各種物聯網（IoT）應用。本書將告訴你如何運用ESP32開發各種物聯網專案，先從GPIO這類會用到感測器的小程式開始，然後逐漸增加複雜度，藉由製作氣象站、感測器監控器、智慧居家裝置、Wi-Fi照相機以及可攜式Wi-Fi訊號探測器等物聯網專案深入探索ESP32的各種開發應用可能性。最後，還會介紹如何讓ESP32與手機應用程式以及Amazon AWS進行整合應用。 看完本書，你將可以學到： ．了解如何建立一個感測器監測記錄器。 ．使用ESP32建立一個可以記錄溫度和濕度的氣象站 ．讓ESP32透過藍牙與Android裝置連線 ．了解如何打造ESP32與行動app的整合應用 ．了解如何打造ESP32與雲端服務的整合應用
網站最佳化實務|運用機器學習改善網站，提升使用者體驗
從A/B測試、通用啟發法、吃角子老虎機演算法，到貝氏最佳化 「網頁搜尋、社交網路、手機app，它們每天都在最佳化！ 這種概念對許多今後要進行數位化的產業來說不可或缺，也會從根本改變我們在行銷、產品開發和設計的思維。即使不是理工背景，也請從內容感受基於資料的最佳化世界的氛圍。」 -東京大學研究所工學系研究科 人工智慧工程研究中心／技術經營戰略學專攻 教授 松尾豐 只要是網路服務相關開發人員，都無法迴避此課題：提供更好的使用者體驗。本書介紹如何定量評估及改善使用者行為，以達成網路服務的成長。 本書從簡單的A/B測試開始，介紹線性模型、通用啟發法、吃角子老虎機演算法、貝氏最佳化，以及機器學習的各種知識，帶您了解如何用數學方式解決網站最佳化這個現實中的問題。 透過Python範例程式碼與圖表解說的數學模型，仔細解釋機器學習和統計的基礎知識，對於想了解網站最佳化方式與機器學習基礎知識的讀者來說，本書是最適合的選擇。
最新機器學習的教科書
輕鬆簡單的好書，讓你從入門到高手，掌握機器學習及神經網路的數學、理論與實作！ & ▌使用Jupyter Notebook 全書所附的程式碼完整簡單，更棒的是用Jupyter Notebook開發，初學者可以在一個網頁上寫程式、執行、查看結果，還可以作筆記，圖形介面和有條不紊的程式碼管理，比起直接在命令行零零散散地輸入Python程式碼，更能激發學習的動力。 & ▌搭配範例詳細解說 完善可運行的程式碼、豐富詳細的範例、直觀的資料圖型、細緻具體的公式推導、程式碼實作，彷彿一位好的老師在親手教我學習演算法。 & ▌程式結合數學公式，一看就懂 本書繼承了大部分日文技術書的傳統特色，對沒有學過Python和需要複習數學基礎的初學者是非常易懂的，內容安排循序漸進，推導過程完整清楚，圖文並茂，理論與實作相結合。一行行的程式碼與一行行的公式一一對應，讓原本晦澀難懂的公式變得簡明流暢起來。 & 你一定可以運用這些方法看懂了原本看不懂的大學經典教材，再加上TensorFlow和最好用的Keras，快點搭上本書的特快車趕上機器學習人工智慧的新浪潮吧！
實戰資料流架構：用Apache Flink建立永續高性能服務
Big Data + 機器學習，同時滿足儲存及運算，用Flink+Alink打造全智慧大數據平台 & ▌業界唯一 Flink是一個開放原始碼的分散式巨量資料處理引擎與計算框架。專門針對無界資料流程和有界資料流程進行統一處理，是業界唯一開放原始碼的分散式巨量資料處理引擎與計算框架。 & ▌最大特色 Flink最大的特色，就是能進行有狀態或無狀態的計算，對無界資料流程和有界資料流程進行統一處理，並且是一個開放原始碼的分散式巨量資料處理引擎與計算框架。 & ▌功能強大 Flink功能強大，可進行的資料處理包括即時資料處理、特徵工程、歷史資料（有界資料）處理、連續資料管道應用、機器學習、圖表分析、圖型計算、容錯的資料流程處理等。 & 市面上幾乎沒有介紹Flink的中文書籍，更別說Flink的最佳幫手機器學習Alink了。Alink號稱中文社區三大機器學習平台，擁有完整的生態系，本書最後兩章使用了Alink實作了一個推薦系統的實戰，這種只運用在巨型商業網站上的服務，現在也走入你我生活，讓我們也可以一窺高手養成的全貌，讓自己也邁向大師之列。 & 適合讀者 閱讀本書的讀者不需要具備巨量資料理論知識，也不需要懂得Hadoop、Spark、Storm 等巨量資料領域的知識，但是需要具備一定的Java 語言開發基礎（或至少使用過一種開發語言）。
AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別
本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學 ★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。
生成對抗網路最精解：用TensorFlow實作最棒的GAN應用
生成對抗網路終極說明，從圖像處理到自然語言 一本就搞懂GAN！ 自從AI時代大爆發，人必言神經網路，然而除了圖像處理之外，似乎沒什麼書有完整講解生成對抗網路(GAN)了。 人工智慧之父Yann LeCun曾經說過「GAN大概是這10年來深度學習最好玩的一個應用了吧」。 本書從模型與數學的角度來理解GAN 變體，希望透過數學符號表達出不同GAN 變體的核心思維。也是市面上少見針對單一技術，但卻能跨到不同領域上的應用最完整的大全。 首先從Python 基本語法開始討論，逐步介紹必備的數學知識與神經網絡的基本知識，並利用討論的內容編寫一個深度學習框架TensorPy，有了這些知識作為鋪墊後，就開始討論生成對抗網絡(GAN)相關的內容。 本書使用比較簡單的語言來描述GAN 涉及的思維、模型與數學原理，接著就透過TensorFlow實現傳統的GAN，並討論為何一定需要生成器或判別器。接下來，重點介紹GAN 各種常見的變體，包括卷積生成對抗網絡、條件對抗生成網絡、循環一致性、改進生成對抗網絡、漸近增強式生成對抗網絡等內容。 本書特色 ◎容易入門：本書會討論線性代數、微積分、機率論、資訊理論等內容，並從原理角度去講解為後面篇幅做好鋪陳。 ◎內容更深：介紹GAN 的各種變形時，除了介紹架構以外，並從數學層面去推導證實，重視不同類別GAN 架構的底層思維，並從數學上表示它。 ◎涉及面廣：囊括GAN 的各個應用領域等10 多個方向。 ◎實戰性強：提供很多程式，並列出運行結果，講解生成器、判別器、損失定義、具體訓練邏輯等主要內容。
超簡單AIoT物聯網與網站架設必學神器：Node-RED視覺化開發工具
∗目前已知最簡單的IoT物聯網與Web網站架設工具∗ ∗使用視覺化流程建構工業4.0、智慧製造和智慧工廠∗ ∗輕鬆使用Node-RED建構你自己的物聯網平台與MVC網站∗ Node-RED 可以說是目前已知最簡單的 AIoT 物聯網與 Web 網站架設工具，能夠幫助你快速整合相關應用來建構出監控介面的儀表板（Dashboard），和使用各種網路通訊協定進行資料交換。Node-RED 更支援 MVC 架構的 Web 網站，只需幾個節點的視覺化流程，加上少少的 HTML 標籤和 JavaScript 程式碼，就可以輕鬆建構 MVC 架構的 Web網站、REST API、存取 MySQL 資料庫和打造 AIoT 智慧物聯網平台。 內容重點 ✎零基礎免寫程式輕鬆使用 Node-RED 視覺化流程來建立監控介面的儀表板（Dashboard）、執行網路爬蟲和剖析 Open Data 的 JSON 資料。 ✎使用 Node-RED 輕鬆建構 MVC 架構的 Web 網站、實作 REST API 和將資料存入 MySQL 資料庫。更支援 MQTT、 TCP、 UDP 和 Websocket 通訊協定和序列埠通訊，幫助我們整合 Arduino 和 ESP8266 開發板，最後使用 TensorFlow.js 打造你的 AIoT 智慧物聯網平台。 ✎本書提供 Node 套件的綠化版 Node-RED 開發環境，免安裝輕鬆幫助你建構學習 Node-RED 物聯網應用和 Web 網站架設的 Windows 開發環境。
從０到Webpack：學習Modern Web專案的建置方式(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
手把手帶你進入 Webpack 的世界，讓你從不懂到很會！ ☛ 深入解說 webpack 發明的原因 ☛ 完整學習 webpack 的基礎概念 ☛ 多樣的範例展示 webpack 的各種功能 ☛ 利用 webpack 建構出現代 web 專案 本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽，Modern Web組佳作網路系列文章──《尋覓 webpack - 藉由 webpack 學習網頁前端工程的精妙之處》，內容範圍從 webpack 發明的原因開始講起，到如何使用 webpack 建置出理想的專案，是本完整介紹 webpack 的專書。webpack 是 JavaScript 的建置工具，它被許多的專案所使用，因此理解 webpack 就能了解專案的建置方式，藉此可以獲得更多建置專案的想法。本書不僅說明 webpack 的使用方式，也會解析 webpack 發明的原因與內部的原理，以各種面向講解webpack這個專案建置的核心工具。 內容重點 ◆深入解析 Webpack 熱門的理由 讓我們回到 webpack 還未出現時的時空，說明當時的網頁專案發生的變化以及促使 webpaack 誕生的原因，從源頭探明 webpack 為何會受到如此多人的喜愛。 ◆從基礎概念了解 Webpack 許多人對於 webpack 的了解都僅限於各種配置選項，並沒有全盤地理解，本書以基礎概念說起，讓讀者可以理解 webpack 的設計理念，使得未來在做配置時可以有個全面的觀念，避免錯誤的產生。 ◆大量的範例說明解析 Webpack 的各種配置 webpack 學習曲線陡峭，除了其自成一套的概念外，另一個原因就是因為功能豐富而擁有多樣的配置選項，本書使用大量的範例說明各種重要的配置，讓讀者對於各選項有更具體的了解。 ◆以真實的需求說明 Webpack 的各項配置 學習配置後，利用各種情境模擬，說明 webpack 配置的方式，讓讀者可以深入理解各個配置的使用方式以及運用時機。 ◆探索 Webpack 內部構造 解構 webpack 的內部原理，藉以通盤了解 webpack 這項技術的運作方式。
AIoT人工智慧在物聯網的應用與商機(第三版)
專業推薦!!（依推薦人姓名筆畫順序排序）數位智慧服務推動聯盟會長 王定愷 新北市工業會前理事長 白文亮 宏將廣告前副總經理 李良頤 INSIDE硬塞的網路趨勢觀察主編 李柏峰 第九屆立法委員 余宛如 中華民國老人福祉協會理事 林玲如 瀚師科技創辦人 孫憶明 東森得易購大數據前副總經理 任家齊 臺灣科技大學企業管理系教授 張順教 遠傳電信關企數聯資安總經理 郭憲誌 人工智慧學校前執行長 陳昇瑋 中華跨境電子商務發展協會前理事長 解建新 臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 盧希鵬 中山大學機械與機電工程學系自動控制組教授 嚴成文 臺灣科技大學企業管理系專任教授 欒斌 科技始終來自於人性。當IoT、Big data、雲端運算、5G、自動駕駛、智能機械人、智能製造、智慧家庭、AI人工智慧...等，正方興未艾之際，如何讓如上述高新產業，能為人類社會帶來積極正面的貢獻。兹推薦 有恆 兄的第三本精闢巨作給熱愛人工智慧的您；讀好書！交高人！會眾友！ 人工智慧革命，代表著即將到來的未來。 --中國砂輪企業股份有限公司副董事長/新北市工業會前理事長 白文亮 不僅深入淺出地帶出AIoT技術發展脈絡、還融合大量實例，將商機應用場景、商模分析及技術關聯層次，有結構地說了好故事，協助讀者了解多數人似懂非懂，卻逐漸翻轉生活的重要科技AIoT；同時善用工具引導關注：AIoT技術唯有在結合商業的同時，照應客戶價值主張與體驗，才能有長遠利基…是難得既科普又實用、夠新穎的好書！ --中華民國老人福祉協會理事 林玲如 人工智慧(AI)與物聯網(IOT)的熱潮，近年幾乎席捲每一個產業。很高興看到本書能全面性地將技術應用、商業模式、及用戶體驗融合介紹，為大家整理此二領域國內外最新發展，呈現較為完整的風貌，相信讀者能從中獲得許多啟發。 --瀚師科技創辦人 孫憶明 過去企業要的是資訊化(IT)，未來更需要數據化(DT)，有了數據，才有AI。數據化需要創意，這本書有很多，我推薦。 --臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 盧希鵬 人工智慧與物聯網的整合(AIoT)是今年最熱門的話題，本書介紹AIoT的應用與商機，以物聯網產業為切入點來說明實際應用案例，是現代人必看的一本好書，強力推薦給大家。 --臺灣科技大學企業管理系專任教授 欒斌
LEGO Technic 不插電創意集|簡易機器
樂高大師帶您玩樂高 本書精選了141個無須馬達的可愛小裝置，讓您可以親自製作與把玩。每個專題都有不同角度的彩色照片，並標示了所需的樂高科技系列零件幫助您順利完成。各個作品都包含了某種簡易機構，從齒輪的動力與轉動，一直到能自行移動的小車來呈現各種線性、擺動、旋轉與往復式的動作。 不插電也能做出精巧的機械裝置 本書所收錄的作品不必使用任何電子元件或感測器。而是透過曲柄、鍊條、凸輪、齒條、橡皮筋、重塊與飛輪來運作。您會在製作這些專題的過程中慢慢累積各種技術，靈機一閃做出獨一無二的奇幻機械。 本書是樂高大師五十川芳仁老師的心血結晶。每本書都是五十川老師的精彩作品，想必可以點燃所有年齡層樂高玩家的想像力。 想像、創作、發明。現在，歡迎您一起來玩！
LEGO Technic不插電創意集|聰明酷玩意
樂高大師帶您玩樂高 本書精選了106個無須馬達的可愛小裝置，讓您可以親自製作與把玩。每個專題都有不同角度的彩色照片，並標示了所需的樂高科技系列零件幫助您順利完成。各個作品從簡單的舉起、抓取、涉及與量測等實用工具，直到各種用於呈現機械工程原理的小裝置。 不插電也能做出精巧的精巧裝置 本書所收錄的作品不需要任何電子元件或感測器。反之，您會透過曲柄、絞盤、門片與轉子來操作渦輪、陀螺、夾取工具與呼吸紀錄器等裝置。這些精巧的動作會讓您在玩樂的過程中靈機一閃，做出獨一無二的奇幻機械。 本書是樂高大師五十川芳仁老師的心血結晶。每本書都是五十川老師的精彩作品，想必可以點燃所有年齡層樂高玩家的想像力。 想像、創作、發明。現在，歡迎您一起來玩！
mBot機器人& mBlock 武功祕笈
學程式，就從能引發孩子興趣的遊戲開始！現在就全面領略mBlock的極緻表現！★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。★透過「自主式學習」來推廣「創客教育」。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。
深度學習最佳入門邁向AI專題實戰
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。
深度學習實務應用|雲端、行動與邊緣裝置
使用Python、Keras與TensorFlow於人工智慧與電腦視覺專案 「標題中包含了實用是很有根據的。現今產業中的機器學習實務有兩個優先事項：員工需要提升技能以及模型需要微調。本書是朝向兩者的捷徑。」 -Paco Nathan，Derwen AI創辦人 不論您是一位渴望進入人工智慧世界的軟體工程師，還是經驗老到的資料科學家，或是夢想著要建立下一個廣受歡迎的人工智慧應用程式的愛好者，您可能都會想要知道要如何開始進行。本書一步步的教導您如何為雲端、行動裝置、瀏覽器與邊緣裝置建立實用的深度學習應用。 藉由多年來將深度學習研究轉換為獲獎應用程式的產業經驗，本書的三位作者會指導您如何將想法創意轉換為人們可以使用的事物。 ‧以Keras、TensorFlow、Core ML與TensorFlow Lite訓練、調校及部署電腦視覺模型 ‧為各式裝置開發人工智慧應用，包括Raspberry Pi、Jetson Nano及Google Coral ‧探索有趣的專案，從矽谷的Not Hotdog應用程式到Google等級的影像搜尋，還有超過40個案例探討與產業範例 ‧在電腦遊戲環境中模擬自動駕駛汽車，並使用增強式學習來建立微型版本 ‧使用遷移學習在幾分鐘內訓練模型 ‧發掘用來最大化模型準確度與時間、除錯、以及調整至數百萬使用者規模的實用指示
AIoT數位轉型在中小製造企業的實踐
以世界級智慧工業作法和企業數位轉型案例，讓讀者秒懂製造業的數位科技化。 聯合推薦 王定愷 亞馬遜網路服務有限公司香港暨台灣總經理／行政院數位國家創新經濟推動小組民諮會委員／數位智慧服務推動聯盟會長 李紹唐 二代大學校長／中華亞太智慧物聯發展協會榮譽顧問 林茂昌 中華亞太智慧物聯發展協會智慧製造首席顧問／新漢股份有限公司 董事長 林敬寶 震旦行雲端事業部及金儀股份有限公司總經理 張善政 財團法人善科教育基金會董事長／前行政院院長／中華亞太智慧物聯發展協會榮譽顧問 陳來助 台灣數位企業總會理事長 陳尚仲 宏正科技董事長 陳忠仁 台大工商管理學系暨商學研究所特聘教授/台大科技政策與產業發展研究中心主任 陳美伶 中信金融管理學院講座教授/前國發會主任委員/中華亞太智慧物聯發展協會榮譽顧問 彭亭玉 憶聲電子董事長 詹文男 臺灣大學商學研究所兼任教授／前資策會產業情報研究所所長 蔡明順 台灣人工智慧學校校務長 好評推薦 很欽佩裴有恆理事長等人的用心，相信這本書會是協助台灣產業數位進階的重要指引。各界都說台積電是台灣的護國神山，或是努力在找第二個護國神山。但是要創造全國多數人可以共享的財富，不能只靠台積電等少數公司，只有普遍的中小企業都能數位化、智慧化，台灣才有機會成為真正享受數位利益的地方。期盼這本書變成許多微型護國小神山的孕育之母！－－前行政院院長／財團法人善科教育基金會董事長& 張善政 台灣企業現在正面臨二代傳承接班，外部商業世界變化比以往更加快速，加上疫情攪和，實屬不容易，過往類比世代連續性、相較緩慢和容易失真已經跟不上時代，如果要永續經營，數位轉型是企業必要之項。－－二代大學校長& 李紹唐 在這個關鍵時刻出版的《AIoT數位轉型在中小製造企業的實踐》，作者分別在指標國家的智慧製造作法、中小製造企業的數位轉型實際案例、如何成就數位轉型的未來以及可考慮的合作夥伴包括亞馬遜AWS在內等的各個面向，提出翔實且深入的分析。快速變動、網路當令以及未來不確定性逐漸增高，已經是一種新的常態；有恆兄針對因疫情而加速的數位轉型，提供了相關實例與世界級作法，宛如一盞暗夜明燈，足為各界人士在數位轉型的渾沌迷霧中指引出正確的方向。－－亞馬遜網路服務有限公司香港暨台灣總經理& 王定愷 我常常說轉型的三大關鍵就是【組織、流程、系統】，書中這些案例我覺得都是符合台灣的產業特性，很實際的【數位轉型里程】。有些公司在推動轉型過程中成立新組織或者是像新漢一樣成立新的公司。利用組織力來推動變革。很多公司在轉型只強調工具，最後推動如逆水行舟，事倍功半。本書中有很多實際的案例，可以讓讀者好好思考。－－台灣數位企業總會理事長& 陳來助 本書的出版，不只為台灣中小企業帶來數位轉型的趨勢、觀念、與通用架構，更提供案例、解方、與實施夥伴！感謝裴理事長對台灣中小企業的又一貢獻！－－新漢股份有限公司董事長& 林茂昌 成就數位轉型的未來，裴老師將帶著大家，從客戶的需求和痛點，去洞察那些未被提供的體驗和滿足客戶，讓你看到、找到、提早到未來的利基市場，讓您成為市場的成長駭客。－－震旦行雲端事業部及金儀股份有限公司總經理& 林敬寶 政策、聯盟、典範及人才是智慧工廠推動的關鍵。而讀者手上這本書，即由兩位積極以在地方推動智慧工廠的「聯盟」領袖，透過他們的經驗，介紹各國的推動「政策」，並提供可資學習的「典範」，希望透過這本書來提升人才的素質。相信讀者能夠從這本書裡找到自己走向智慧工廠的藍圖！－－臺灣大學商學研究所兼任教授/前資策會產業情報研究所所長& 詹文男
圖解AI與深度學習的運作機制
近年來最熱門的科技關鍵字「AI人工智慧」，到底是如何做出判斷的呢？ 目前人工智慧領域中最熱門的「深度學習」，又是怎麼一回事？ 在科技快速進步的現代，了解AI的機制與原理，已經成了必備的知識。 AI相關的科技雖然看似複雜，但若只是想了解原理，而不深究數學上的細節的話，其實並沒有想像中那麼困難。 「深度學習」是機器學習方式的一種，與過往由人類教導機器學習的方式不同，是由機器自己從大量的資料中學習，並做出判斷。 本書即是一本從頭解說「深度學習」運作機制的入門書。 書中搭配了豐富的圖表，文字淺白且說明深入淺出，只要有高中程度的數學知識，就可以充分理解本書所講解的內容，讓你在閱讀本書時，實際體會到「原來AI是這樣思考、這樣做出判斷的！」。 Step 1→說明深度學習的活躍情況 深度學習的登場，讓現代的AI有了飛躍性地發展。一開始會先從「現在的AI」是什麼樣子，以及AI與深度學習之間的關係開始講起。 Step 2→用許多插圖及例子說明深度學習的機制 在進行數學性的說明之前，先讓我們用插圖來看看深度學習是什麼樣的東西吧。雖然這樣的說明並不嚴謹，但可以幫助各位了解深度學習的概念。 Step 3→用數學式仔細說明神經網路的機制 在藉由許多插圖解釋深度學習與神經網路的機制之後，接著會用數學式更進一步深入解說神經網路是如何運作的。 ●大量插圖與圖表，幫助理解 ●說明輕鬆好懂，適合初次想深入了解AI的入門者 ●提供書中所用的訓練資料與範例檔案下載
AI人工智慧導論
隨著人工智慧的發展，AI 已不再只是個新穎或遥遠的名詞、而已成為現代人不可或缺的知識及能力，不只在大專校院，就連中小學及社會人士也對此領域充滿遠景的期待與求知的熱忱。本書作為人工智慧入門讀物，具以下特色： 1. 現代性：具有新一代人工智慧的特色。 2. 應用性：將理論與實際融合，能應用於眾多領域與行業。 3. 引導性：是引領讀者進入人工智慧學科的基礎性讀物。 4. 全面性：從理論、技術、應用、開發，完整地介紹人工智慧發展各面向，全方位涵蓋AI領域中所有需要知道的主題。 5. 延伸性：在本書的導論基礎上，可再配合相關叢書，進行融入程式設計的進階課程；亦可進行不同領域或主題式開發的專題課程、
智慧農業：智慧時代的農業生產方式變革
目錄 & 第1章 智慧農業生產系統概述 1-1 智慧農業生產系統的基本概念 1-2 智慧農業生產的發展動態 1-3 智慧農業生產的技術應用 第2章 智慧農業生產系統的技術基礎概論 2-1 資料、資訊與知識 2-2 智慧農業生產系統中的知識 2-3 智慧農業生產系統的技術特徵 2-4 無所不在的感知 2-5 無所不在的數據 2-6 無所不在的運算 2-7 智慧化的分析和決策 第3章 知識表示與處理 3-1 知識表示 3-2 農業知識推理 第4章 機器學習 4-1 概述 4-2 領域的機器學習演算法 4-3 機器學習在農業領域中的應用 第5章 智慧影像識別處理技術 5-1 影像處理 5-2 影像分割技術 5-3 影像特徵提取與分析 5-4 智慧影像識別 5-5 農業影像處理案例分析 第6章 物聯網技術 6-1 物聯網技術的基本概念 6-2 物聯網體系的基本框架 6-3 物聯網關鍵技術 6-4 物聯網系統設計 6-5 農業物聯網的應用 第7章 3S 技術 7-1 對地觀測系統與農業生產數位化 7-2 地理資訊技術 7-3 遙測技術 7-4 全球定位系統 第8章 農業大數據與智慧決策技術 8-1 農業生產與大數據 8-2 大數據關鍵技術 8-3 基於大數據的農業智慧決策支援 8-4 大數據的農業應用 第9章 農業專家系統 9-1 農業專家系統概述 9-2 農業專家系統的分類 9-3 農業專家系統的基本結構 9-4 農業專家系統的設計 第10章 農業機器人 10-1 農業機器人概述 10-2 農業機器人的結構 10-3 農業機器人系統設計 10-4 農業機器人在農業生產領域中的應用 第11章 農業物聯網智慧資訊服務平臺 11-1 工作基礎 11-2 總體設計 11-3 基於行動裝置的農業環境資料感知與傳輸技術 11-4 基於行動裝置的農業多媒體資料獲取與即時通訊技術 第12章 智慧農業生產系統展望 12-1 未來智慧農業生產系統的組成和特徵 12-2 智慧農業生產系統的重點領域 12-3 農業機器人在智慧農業生產系統中的應用 12-4 智慧農業生產系統發展的建議
智慧客戶服務技術與應用
本書從客戶服務以及人工智慧的過去、現在和未來為軸線，透過智慧客服的應用、管理、案例和相關技術這四個層面深入淺出地介紹了在現今互聯網和人工智慧大浪潮的推動下，各種人工智慧技術與客服相結合將產生全新的智慧化客服體系，並且在這種趨勢下不僅僅傳統對外客戶化服務的方式將成為過去，整個企業內部的服務和辦公模式都將產生重大的變革。 & 1. 引領性：業內第一本講述人工智慧技術和客戶服務領域融合的書籍 2. 實用性：從實踐和應用角度系統性講解人工智慧技術，非純技術類書籍 3. 前膽性：探討人工智慧技術和客戶服務領域的未來發展 &
智慧城市建設與實踐
本書系統介紹智慧城市建設的內容，將智慧城市的理論與實際建設成果相結合，帶領讀者深度體驗當前智慧城市建設的現狀，全面瞭解智慧城市建設專案的功能體系、技術框架等內涵，準確把握智慧城市建設發展趨勢。書中內容對城市建設規劃者制定城市相關發展戰略與規劃、對相關研究人員瞭解智慧城市建設現狀和掌握發展趨勢具有參考價值，能夠為新型智慧城市建設貢獻一份力量。 1.系統性：從基本理論、支撐體系到建設應用，準確把握智慧城市建設發展趨勢。 2.應用性：結合大量當前國際間典型之案例，以利讀者了解智慧城市的具體內涵。 3.引導性：點出將智慧城市付諸實踐時所面臨的問題，引導思考。
金融AI|人工智慧的金融應用
運用Python的學習指南 「全面且直觀的作法，本書必定是金融從業人員與學者的重要參考。」 —Abdullah Karasan 資料科學家兼顧問 「針對期望解決各種計量金融問題的機器學習從業人員，這是一本出色的指南」 —Tim Nugent Refinitiv資深研究科學家 AI與機器學習的廣泛運用，讓許多行業發生突破性變革。一旦將程式取得的歷史和即時金融資料，與這些新技術相結合，金融業也產生巨大變化。有了這本金融實務書籍，您將學會使用AI與機器學習，察覺出金融市場統計無效率的情況，進而透過演算法交易以運用獲利。 作者Yves Hilpisch針對從業人員、學生與學者，就金融與資料科學實務面，說明機器學習與深度學習演算法於金融業的應用。書中提供豐富的Python示例，讓您能夠複製書中呈現的所有結果。 本書分為五個部分，協助您： ‧學習AI主要概念與演算法，包括「通用人工智慧」(AGI)與「超級智慧」(SI)方面取得的最新突破 ‧了解「資料驅動金融」、「AI」與「機器學習」對金融理論與實務產生長遠影響的原因 ‧運用「類神經網路」與「增強式學習」，察覺金融市場統計無效率的情況 ‧以「回測」與「演算法交易」辨別經濟無效率的情況並利用機會，自動執行交易策略 ‧理解AI影響金融業未來競爭動態的程度，以及預想金融奇點到來時可能產生的情境
初學Jetson Nano不說No：CAVEDU教你一次懂
本書前2章將依序介紹實現AI神經網路推論於邊緣運算裝置為何是目前最熱門的趨勢，並選定NVIDIA Jetson Nano 4GB開發套件作為本書主要開發環境。 第3章介紹多種深度學習視覺推論應用。到了第4章，說明如何存取Jetson& Nano之GPIO腳位來結合常見的周邊電子裝置，意即您可在現存的簡易家電裝置上自行整合更豐富的AI功能。 第5章與第6章將介紹如何使用JetBot機器人平台來實現自動駕駛車常見的功能，包含障礙物閃避與道路跟隨等。讀者將自行收集資料來建立訓練資料集來建立專屬的神經網路模型。最後於第七章，將整合Intel RealSense景深攝影機讓Jetson Nano整合具備深度資訊的影像處理功能。 本書特色 本書將帶領讀者進入熱門的邊緣AI(Edge AI)領域，並直接在NVIDIA Jetson Nano 單板電腦實作各種深度學習神經網路結合機器視覺的實務性範例，並以JetBot移動式輪型機器人平台來實現障礙物閃避與道路跟隨等自動駕駛車常見的功能。 本書也會介紹如何透過 Intel RealSense 景深攝影機讓您的邊緣專案具備深度視覺功能。 &AI 不難，現在就開始吧！& 本書作者群為NVIDIA原廠認證之Jetson AI大使與Jetson AI專家。
台積電為何這麼強：半導體的計算光刻及佈局優化
護國神山台積電，如何建立超高技術城牆 台灣半導體遙遙領先全球的主要原因 從原理了解晶圓產業的極重要知識 光刻是積體電路製造的核心技術，光刻製程成本已經超出積體電路製造總成本的三分之一。全書內容充滿先進技術積體電路製造的實際情況，涵蓋計算光刻與佈局優化的發展狀態和未來趨勢，系統性地介紹計算光刻與蝕刻的理論，佈局設計與製造製程的關係，以及佈線設計對製造良率的影響，講述和討論佈局設計與製造製程聯合優化的概念和方法論，並結合具體實施案例介紹業界的具體做法。 全書共7章，內容簡介如下： ■ 第 1 章是概述，對積體電路設計與製造的流程做簡介。為了給後續章節做鋪陳，還特別說明設計與製造之間是如何對接的。 ■ 第 2 章介紹積體電路物理設計，詳細介紹積體電路佈局設計的全流程。 ■ 第 3 章和第 4 章分別介紹光刻模型和解析度增強技術。佈局是依靠光刻實現在晶圓基體上的，所有的佈局可製造性檢查都是基於光刻模擬來實現的。這兩章是後續章節的理論基礎。 ■ 第 5 章介紹蝕刻效應修正。蝕刻負責把光刻膠上的圖形轉移到基體上，在較大的技術節點中，這種轉移的偏差是可以忽略不計的；在較小的技術節點中，這種偏差必須考慮，而且新型介電材料和硬光罩（hard mask）的引入又使得這種偏差與圖形形狀緊密連結。光罩上的圖形必須對這種偏差做重新定向（retargeting）。 ■ 第 6 章介紹可製造性設計，聚焦於與佈局相關的製造製程，即如何使佈局設計得更適合光刻、化學機械研磨（chemical mechanical polishing，CMP）等製程。 ■ 第 7 章介紹設計與製程協作最佳化，介紹如何把協作最佳化的思維貫徹到設計與製造的流程中。 本書不僅適合積體電路設計與製造領域的從業者閱讀，而且適合大專院校微電子相關專業的師生閱讀和參考。不但有深入的介紹，更有數學物理公式的推導，是極少見直接討論半導體製造的高深度參考用書。
FPGA的AI之路：Intel FPGA開發技術昇華實戰
Intel依然強大！FPGA設計是現代電子業的奇蹟，用軟體設計的方式來完成硬體核心的佈建，加上人工智慧更是如虎添翼。 本書主要從技術基礎、開發方法和人工智慧應用三個方面介紹FPGA的開發工具與開發技巧，圍繞FPGA的基礎知識，Verilog硬體描述語言，FPGA在Quartus中的開發流程，FPGA的SOPC、HLS、OpenCL設計方法，FPGA在人工智慧領域的應用等方面進行闡述，使開發人員能理解FPGA的核心知識，掌握FPGA的開發方法和開發工具。 以FPGA基礎知識為切入點，透過對開發方法和設計思路的講解，幫助讀者快速掌握FPGA開發技術及FPGA在人工智慧上的應用。 全書包含FPGA技術基礎篇、FPGA開發方法篇和人工智慧應用篇三大篇，內容如下 ■ 第一部分 FPGA的基礎知識及開發流程 首先，介紹了FPGA的基本概念和入門知識，從FPGA的抽象化解釋，到FPGA如何從早期的邏輯門器件演變為當前的現場可程式化邏輯閘陣列的整個發展歷程，讓讀者明白FPGA的概念及特點。其次，介紹了FPGA的內部結構，進一步解讀FPGA的晶片內建資源，包括查閱資料表、可程式化暫存器、自我調整邏輯模組、內部儲存模組和時脈網路等，讓讀者能夠從FPGA的最基本邏輯單元和最底層結構的角度加深對FPGA的瞭解。然後，介紹了FPGA的Verilog HDL語言開發方法，包括基本語法，如if-else敘述、case敘述等和進階開發技巧，如鎖相器和暫存器的區別、阻塞與非阻塞的區別，並且根據編碼器、解碼器、雙向暫存器和上浮排序等實例具體介紹Verilog HDL語言的開發。最後，介紹了FPGA在Quartus Prime軟體中的開發流程，結合FPGA基礎知識、FPGA的內部結構及Verilog硬體描述語言系列內容，形成了一個基本的FPGA開發知識系統。 ■ 第二部分 FPGA開發方法和工具 在對第一部分內容進行深化的同時，進一步介紹了針對軟體工程師的FPGA開發方法。首先，介紹了FPGA傳統開發過程中使用到的分析與偵錯工具，如綜合工具、約束工具、時序分析工具、偵錯工具等，介紹了編譯報告和網路表查看工具。其次，介紹了基於FPGA的可程式化系統單晶片（SOPC）的建構方法及其軟硬體的開發流程，介紹了IP核心與Nios處理器。然後，介紹了使用高層次綜合設計的FPGA設計工具HLS進行FPGA開發的方法，包括基於HLS的開發流程、程式最佳化、Modelsim模擬及HLS多種介面的使用場景分析。最後，介紹了在異質計算場景下，如何使用OpenCL進行FPGA開發的方法，包括主機端和裝置端的程式編寫。 ■ 第三部分 FPGA開發的擴充 主要介紹FPGA在人工智慧領域的應用。首先，介紹了人工智慧的發展歷史和深度學習技術的基礎，包括常用的深度學習網路模型和程式設計框架。其次，介紹了深度學習的概念、基本組成及深度學習的應用挑戰，包括神經網路基本組成、常見的神經網路模型和資料集。最後，以電腦機器視覺為例，介紹了如何使用英特爾OpenVINO工具在英特爾FPGA上部署深度學習推理計算。
撲翼飛行機器人系統設計
本書第1章介紹了仿生撲翼飛行機器人的研究現狀與應用情况；第2章集中介紹了在進行仿生撲翼飛行機器人系統建模和穩定性分析時所用到的基礎理論；第3 章至第5 章分别針對單柔性翼系統、雙柔性翼系統和剛柔混合撲翼系統進行建模分析，並對不同結構的仿生撲翼飛行機器人柔性翼進行動力學分析、邊界控制器設計以及系統穩定性證明；第6 章針對仿生撲翼飛行機器人系統中存在的輸出約束問題進行研究，設計能够解决輸出約束限制的主動邊界控制器；第7章通過ADAMS設計和搭建3D半實物仿真平臺，并聯合SIMULINK對邊界擾動情况下柔性樑PD控制和邊界控制進行仿真模擬驗证；第8章設計神經網路控制算法來對仿生撲翼飛行機器人的位姿進行自主控制分析；第9章詳細介紹一款舵機驅動仿生撲翼飛行機器人的機械結構設計以及硬體系統搭建；第10章設計了仿生撲翼飛行機器人的飛行實驗。 本書適合機器人設計相關專業的人員閲讀參考。
人工智慧：素養及未來趨勢
人工智慧相關的議題歷史悠久，本書將詳盡敘述人工智慧過往的發展和遇到的瓶頸，並說明近年來為何又開始一波新的熱潮，在這波熱潮中，本書內容貼近產業應用，說明AI如何應用在各大產業、服務以及新商品與革新。此外，本書亦透過AI技術的發展與創新，引導讀者瞭解，隨著人工智慧持續發展，AI對人們的未來生活可能帶來衝擊與影響。本書巧妙的運用範例、圖例講解人工智慧的理論，使架構變得淺顯易懂，不再因為艱澀難懂的數學公式抹滅了學習的興趣及成就。
人工智慧大現場實用篇：35天從入門到完成專案
♔循序漸進的從系統環境、資料爬蟲分析，到熟悉Python/Django/Tensor Flow/Keras基本應用。 ♔活用深度學習及實用案例，讓您在最短時間可以開始參與AI專案。 AI（人工智慧）的技術來自軟體工程的演進，一個優秀的AI工程師要經由程式設計、資料採礦、系統分析、數理演算等紥實的科學訓練；甚至還有企業管理、流程改善、財務金融及消費行為等商務思考的訓練。AI如果不能預測及主動除錯，就只是較高端的程式設計而已。 本書的特色是用實務來帶出技術、減少系統端的干擾、不浪費時間探討程式來源及系統演進。希望協助讀者能縮短學習時間，並快速跟上國際上AI的發展的節奏。 本書讓你正確理解人工智慧的力量，不用做重複的事或錯誤的事；加上可以立即執行的實例。不只強調高速且大量運算的舊觀念，在不抵觸CPU／GPU的硬體邏輯運算下，讓本書的實例在你的專案中，能輕鬆的應用自如。
Arduino最佳入門與應用：打造互動設計輕鬆學(第三版)
本書如同Arduino一樣的容易上手，完全以從未學習過電子、資訊相關知識的初學者角度切入，設計出多元的實作內容，成為入門與專題應用的最佳指引。專題實作單元皆包含【相關原理知識】、【函式說明】、【實作練習】三大部份，在【相關原理知識】中先說明完成專題實作所需的基本知識，【函式說明】則詳細解說使用到的Arduino函式功能及用法，最後的【實作練習】則融入互動設計作品常用的周邊元件、通訊模組，以及各類型的感測器等超過200個實用範例及練習，學習者只需結合本書部份範例，再加上自己的創意巧思，就能設計出有趣又好玩的互動作品。 從入門、應用到專題實作，現在，就開始輕鬆的玩好Arduino! ˙學習最容易：使用Arduino公司所提供的免費Arduino IDE軟體，操作簡單、輕鬆上手。本書強調在玩創意，而不是在設計Arduino 程式，全彩實圖說明，實作練習皆有詳細說明，生動有趣、輕鬆易學，絕對是一本最佳的入門書。 ˙學習花費少：本書所使用的Arduino Uno R3原廠開發板價格不到500元，軟體可在官網https://www.arduino.cc/免費下載，全書所須周邊元件及模組價格便宜無負擔。 ˙學習資源多：Arduino 採開放源碼（open-source）理念，不但在官網上可以找到技術支援資料，而且網路上也提供相當豐富的共享資源。 ˙學習模組化：全書程式模組化且前後連貫一致，讀者發揮巧思創意結合部分範例程式，即能輕鬆設計完成互動作品。 ˙內容多樣化：使用常用元件及模組，包含發光二極體、矩陣型LED模組、七段顯示器模組、液晶顯示器模組、蜂鳴器、指撥開關、按鍵開關、矩陣鍵盤、直流馬達、伺服馬達、步進馬達、RFID模組、紅外線模組、藍牙模組、RF 無線模組等，以及各類型感測器如光敏電阻、超音波感測器、溫度感測器、溼度感測器、三軸加速度計、三軸數位陀螺儀感測器等，精心設計超過260個豐富多樣化的實用範例。 ˙應用生活化：生活化的單元教學設計，除了提高學生學習興趣之外、也能培養學生創意設計的素養能力。內容包含調光燈、霹靂燈、雨滴燈、呼吸燈、計數器、數位時鐘、數位電壓表、光線偵測應用、移動偵測應用、距離測量應用、倒車警示器、數位溫度計、數位溼度計、傾斜角度測量、旋轉角度測量、字幕機、電子琴、音樂盒、自走車、無線遙控車、自動追光系統、大樓門禁管理、紅外線家電控制、手機藍牙家電控制、藍牙家電控制、RF 無線家電控制等。 ˙教材多元化：如果初學者有興趣深入學習，可參考作者進階教材「Arduino自走車最佳入門與應用」及「Arduino物聯網最佳入門與應用」兩本書。相信可以更加充實。
機器人與專題製作(附範例光碟)
本書以專題的方式呈現，整合機構、控制、驅動、感測、通訊的技術，完成三款機器人設計與製作。第一章介紹機器人的發展，第二章介紹機器人的設計，第三～五章分別介紹掃地機器人、機械手臂、人型機器人之專題製作，並皆以設計思考邏輯來探討使用者的需求，再依據功能所需進行設計圖的繪製及機構的原型實作，最後則以程式運算思維來撰寫程式，完成機器人的控制。
用micro：bit V2.0學運算思維與程式設計使用MakeCode：Blocks(第二版)
市場上NO.1>第一本整合運算思維的micro:bit程式設計書籍 & 1.多元範例 設計LED圖像、演奏音階、智能風扇、指南針、骰子、光譜圖、地震警報、摩斯密碼戰連線遊戲與剪刀石頭布連線遊戲等專題範例，應用micro:bit多元功能於日常生活中問題解決。 & 2.小試身手 全書共50個小試身手實作範例，以點、線、面方式，全面理解micro:bit運作原理。 & 3.多元方式連接micro:bit設計程式 使用藍牙連接手機以無線方式設計程式或利用USB連接電腦。 & 4.運算思維程式設計 從發現問題、解析問題、理解積木隱含的抽象概念、應用積木設計程式模擬解題、micro:bit實作解題，的「問→做→思→創」學習流程中，培養應用科技解決問題的運算思維能力。 &
善用UX來提升UU：打造滿足新手和專家的UI(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
全華人市場第一本中文通用使用性（Universal Usability）專書 ◆以淺顯易懂文字介紹通用使用性理論 ◆以生活常見案例剖析新手與專家需求 ◆以實務作法解說通用使用性的設計重點 本書內容改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽Modern Web組佳作網路系列文章──《介面設計如何讓新手與專家都容易使用？》。本書探討生活中經常出現的各式介面，包含購物網站、手機應用程式、家電產品的按鍵面板、停車場的繳費機、車站的自助購票機、銀行的自動櫃員機、餐飲店的自助點餐系統。但任何人都會操作這些介面嗎？初次使用者是否都能自行理解？現代人生活忙碌，能否快速完成任務也很重要，應避免讓經常操作的使用者感到繁瑣。本書將分享如何打造滿足新手和專家需求的介面設計，開始為您的介面設計進行「超前部署」吧！ 三大重點 ★認識介面設計新趨勢：通用使用性 介紹通用使用性理論、三項挑戰與未來趨勢，以及達到通用使用性的多種設計方法。 ★了解不同使用者對介面操作的需求 帶領讀者掌握新手與專家的需求，以及面對不同使用情境、不同使用者能力應注意的事項。 ★複雜介面也能簡單操作的設計重點 提出善用使用者紀錄進行分類、設置捷徑與推薦選項等方法來降低操作門檻、提升操作效率。 專業推薦 「一本通用易用的通用易用書」 ── 銘傳大學資訊管理學系 助理教授 陳書儀 「設計，讓每個人都能被更友善的對待」 ── 致遠體驗設計 創辦人 卓致遠 「通用設計讓智慧城市更有溫度」 ── 桃園市政府資訊科技局 局長 余宛如
機器學習設計模式
資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案 「本書提供了豐富的範例，如果你是資料科學家或ML工程師，而且想要了解如何使用行之有效的解決方案來處理複雜的ML問題，你一定要看這本書。」 —David Kanter ML Commons執行長 「如果你想在建構ML解決方案的過程中減少傷害、碰撞和磨擦，Lak、Sara和Michael可以在背後支持你。」 —Will Grannis Google Cloud CTO Office常務董事 本書的設計模式介紹常見的機器學習最佳實踐法和解決方案。作者是三位Google工程師，他們整理了一些經過驗證的方法，協助資料科學家匯整ML程序中常見的問題，用這些設計模式來將數百位專家的經驗整理成直觀、平易近人的建議。 這本書詳細地解釋30種模式，介紹資料和問題的表示法、作業化、可重複性、再現性、靈活性、可解釋性和公平性，每一種模式都包含問題描述、各種可能的解決方案，以及視情況選擇最佳技術的建議。 你將學會： ‧在訓練、評估和部署ML模型時，認出常見的挑戰並處理它們 ‧表示各種ML模型的資料，包括embedding、feature cross(特徵交叉)等 ‧為具體的問題選擇適合的模型 ‧使用檢查點、發布策略和超參數調整來建立穩健的訓練循環 ‧部署可擴展的ML系統，以便用新資料來進行重新訓練和更新 ‧向關係人解釋模型為何做出那些預測，以確保模型公平地對待用戶 ‧提高模型的準確性、再現性和復原力
