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
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
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
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
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。 &
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。
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。
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。
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。 &
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。
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。 &
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。
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。
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 &
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。 &
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
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。
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。
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
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。
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。
