物聯網實戰：使用樹莓派/Arduino/ESP8266 NodeMCU/Python/Node-RED打造安全監控系統(修訂版)
本書首先引領你開啟樹莓派的大門，進入充滿神奇、瑰麗、希望的多彩世界。同時，也敞開探索Arduino資源的視窗，指引你善用俯拾皆是的各式珍貴資源。你將一步一步從基本程式設計、簡單電路組裝到測試的紮實演練，最後建立一個實用的物聯網。 本書分成三大部分 ➤ 樹莓派：從開箱設定到GPIO應用 ➤ Arduino：從LED閃爍的控制到Wi-Fi模組的開發 ➤ 樹莓派與Arduino：運用Node-RED融合兩者，輕易開發物聯網 閱讀本書後，你將學到 ✔ 樹莓派GPIO應用 ✔ Python程式設計 ✔ Arduino程式設計 ✔ 樹莓派與Arduino整合應用 ✔ ESP8266 NodeMCU應用 ✔ Node-RED程式設計 本書適用於 ☛ 大專院校「機電整合」、「專題製作」、「網際網路程式設計」等課程 ☛ 高中、高職「微電腦應用實習」相關課程 ☛ 各級學校開辦的正規或短期「物聯網」探索課程 ☛ 創客玩家DIY物聯網 &
瘋ChatGPT：顛覆未來，OpenAI翻轉人工智慧新紀元
ChatGPT 具備了類人的邏輯、思考與溝通的能力 並擁有一定的記憶能力，能夠進行連續對話 用戶量增長速度最快的消費級應用程式 目前，ChatGPT 已經突破了1億月活用戶量，在全球範圍內掀起了一股衝擊波，引發了中國、美國人工智慧產業的爆發，並震盪了資本市場。 ChatGPT 具有成熟乃至驚人的理解和創作能力，不僅可以寫程式、寫劇本、詞曲創作，還能夠與人類對答如流，並充分體現出自己的辯證分析能力。ChatGPT 甚至會主動質疑不正確的前提和假設，承認錯誤以及回答無法回答的問題，拒絕不合理的問題。 ChatGPT 實現了人工智慧從量變到質變的過程，一場新的AI革命已經到來——本書正是立基於此，以 ChatGPT 為主題，介紹了 ChatGPT 的誕生和爆發，以及 ChatGPT 成功背後的技術路線。 ChatGPT 的出現，預示著一個真正的人工智慧時代已經開啟，人機協作的時代正在加速到來。本書文字表達通俗易懂，易於理解，富於趣味，內容上深入淺出，循序漸進，能幫助讀者瞭解突然爆發的 ChatGPT，並在紛繁的資訊中梳理出認識人工智慧行業變革以及即將到來的通用人工智慧時代的線索。 人工智慧不僅是當今時代的科技標籤，它所引導的科技變革更是在雕刻著這個時代，而我們需要有所準備。 本書不僅適合人工智慧領域的研究者、開發者和愛好者閱讀，也適合廣大讀者了解 ChatGPT 所帶來的機遇與挑戰，體驗人工智慧帶來的無限可能。無論你是誰，本書都將為你帶來意想不到的啟示。 &
無痛上手量化合約程式交易：Python × Pandas × TA-Lib從零打造專屬量化合約機器人
懂得利用TA-Lib，股市、期貨、外匯、合約難度低 沒有適不適合的量化腳本，實現想法而打造的工具最適合 量化程式交易實戰攻略，打造最適合自己的投資工具 本書精心設計7個章節，從Python基礎知識的建立，到使用Pandas進行幣安合約大數據處理，結合TA-Lib進行指標計算，便可完成一個簡易實用的合約量化腳本。 合約量化腳本是長期學習的功課，書中使用的技術指標僅是引子，如何把自己覺得對的技術實現，則是本書的重要關鍵。本書內容主要針對沒有程式基礎或是稍有基礎的讀者所設計，書中的範例均以最簡易直觀的方式進行說明，期望讀者能夠無痛學習。 【精彩內容】 ✦Python基礎知識的建立 ✦Pandas的基礎應用 ✦幣安SDK的應用 ✦對K棒和K線的基本了解 ✦如何取得完整的歷史數據 ✦如何結合TA-Lib完成回測系統 ✦了解幣安測試網 ✦實作合約量化腳本 【目標讀者】 ✦想要自行建立合約量化腳本的投資者 ✦想要更理解TA-Lib技術指標應用的開發者 ✦想參與合約量化又沒有程式開發經驗者 ✦覺得自己有實力而想挑戰技術指標的程式交易者 本書特色 ✦讀取歷史資料：以幣安SDK + Pandas完成歷史數據的讀取。 ✦學習合約量化的必備知識：了解Python基礎知識、Pandas數據處理基本功能、TA-Lib技術指標以及幣安SDK的使用方式。 ✦應用技術指標：由單技術指標的實作衍生多技術指標的實作成果。 ✦實作回測及模擬：執行幣安測試網的模擬合約量化腳本。 &
樂高SPIKE機器人創意專題實作-使用LEGO Education SPIKE App與擴充組 - 最新版 - 附MOSME行動
1.透過「螺旋式教學」提供一套具有邏輯先後順序教材，由具體到抽象，由簡單到複雜的創客教材。 2.透過「創客教育」讓學生們創意發想生活運用主題，讓學生可以透過「複製、修改、創造」實驗教材來提高創新思維。 3.親自動手「組裝」，訓練生「觀察力」與「空間轉換」能力。 親自撰寫「程式」，訓練學生「專注力」與「邏輯思考」能力。 親自實際「測試」，訓練學生「驗證力」與「問題解決」能力。 &
機器學習模擬應用|將合成資料運用於AI
「在資料需求很高但可存取資料稀少的時代，建立逼真的模擬環境以產生更強大的研究和ML應用程式將比以往任何時候都更加重要。本書對於機器學習和Unity開發人員來說是進入該領域的最佳途徑。」 —Dominic Monn 機器學習工程師 模擬和合成將是人工智慧和機器學習的未來核心。想像一下，程式設計師、資料科學家和機器學習工程師可以在沒有汽車的情況下建立自動駕駛汽車的大腦。您可以使用模擬來合成人工資料訓練傳統的機器學習模型，而不是使用實際的資訊。這只是開始而已。 透過這本實用的書，您將探索基於模擬和合成的機器學習和AI的可能性，重點是深度強化學習和模仿學習技術。AI和ML是藉由資料來驅動，而模擬是釋放它們全部潛力的強大且引人入勝的方式。 您將學習如何： ‧使用Unity引擎的模擬來設計解決ML和AI問題的方法 ‧使用遊戲引擎合成影像以用作訓練資料 ‧建立用來訓練深度強化學習和模仿學習模型的模擬環境 ‧為基於模擬的ML來使用和應用有效率的通用演算法，例如近端策略優化 ‧使用不同的方法來訓練各種ML模型 ‧使用PyTorch和Unity ML-Agents和Perception Toolkits來讓ML工具能夠與業界標準的遊戲開發工具一起使用
物聯網實戰(ESP32篇)： 使用樹莓派/NodeMCU-32S/Python/MicroPython/Node-RED打造安全監控系統
本書充分運用 樹莓派 與 NodeMCU-32S 的Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)無線通訊功能，以Python、MicroPython程式配合Node-RED建構物聯網，可藉著智慧型手機或筆電無論處在是否有Wi-Fi提供的場所都能來監控它。 & 本書分成三大部分 ◆樹莓派：從開箱設定到GPIO應用 ◆ESP32： 從GPIO腳位讀取溫濕度感測器、12位元類比訊號輸入得知光敏電阻值、到內建觸摸感測器運用 ◆樹莓派與ESP32：運用Node-RED融合兩者，輕易開發物聯網 & 閱讀本書後，你將學到 ◆樹莓派GPIO應用 ◆NodeMCU-32S GPIO應用 ◆Python與MicroPython程式設計 ◆Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)無線通訊模組應用Node-RED程式設計 & 本書適用於 ◆大專院校「機電整合」、「專題製作」、「網際網路程式設計」等課程 ◆高中、高職「微電腦應用實習」相關課程 ◆各級學校開辦「物聯網」探索課程 ◆創客玩家DIY物聯網 & 本書特色 & ◆結合樹莓派與NodeMCU-32S建立實用物聯網 ◆運用Python與MicroPython撰寫感測與控制程式 ◆利用Node-RED以網頁撰寫程式整合硬體、使用者介面 ◆以Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)通訊傳遞訊息 &
用Web：Bit教育版學運算思維與Webduino Blockly程式設計 輕課程 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通
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、程式設計與合作分工的體驗。 & 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。 & 4. MOSME 行動學習一點通功能： 使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可線上使用相關資源。 & ‧ 評量：本書搭配MLC 創客學習力認證，以創客指標6 向度：外形（專業）、機構、電控、程式、通訊、AI 難易度變化進行命題，培養學生邏輯思考與動手做的學習能力。 & ‧ 加值：提供本書程式範例檔下載使用。 &
輕課程 Arduino G1積木機器人實作與AI應用-使用mBlock圖形程式 - 附MOSME行動學習一點通：診斷
1.整合三大積木：結構機構採用Gigo智高積木；電控感測採用motoduino U1控制板及互動感測板V3；程式採用Scratch（mBlock5）及專用程式擴充積木，組裝、學習與應用更容易。 & 2.在學習與使用上，IPOE G1積木機器人具有組合與彈性擴充的特性。教材編輯順序依照學習年齡層與進度，逐步從輕鬆入門，漸次加深與加廣。 & 3.Arduino控制器與互動感測板，加上LCD液晶顯示幕，構成一組Arduino實驗平台，可以專注學習基礎程式設計與控制。 & 4.因應AI人工智慧新學習，特別導入選用威盛Pixetto AI高畫質視覺感測器，不僅提供一系列視覺感測器功能，還可以透過適用初學者的Scratch（mBlock5）平台進行程式設計，使其成為學習AI和機器人應用的理想入門捷徑；更可進一步提升初學者的AI視覺和機器人專題作品。 &
理論到實作都一清二楚：機器學習原理深究
◇◆◇ 29 個主題一次涵蓋現代所有機器學習的數學、統計原理！◇◆◇ 人們透過機器學習，試著讓電腦能夠從大量資料中學習成長，不僅可以運用在生活各方面的功能提升，甚至還能透過這些既有的資料，起到鑑往知來的效果，處在當今資訊爆炸的時代，正是你開始學機器學習的最好時機！ 本書收錄了關於機器學習最重要的統計應用及數學原理，全書分成了監督學習和無監督學習，以及深度學習三大區塊。 在監督學習部分，介紹了最基本的三大問題——分類、回歸、標注，並針對這三大問題，介紹各種解決方法。包括了感知機、K近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸、最大熵模型、擬牛頓法、支援向量機(SVM)、各種提升法(Boost)、EM演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場等等，在監督學習也特別獨立出一章來複習整合這些演算法。 而在無監督學習上，則介紹了當代最重要的幾個演算法及模型，包括了聚類方法(如K均值)、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析(包括了最流行的向量空間)、機率潛在語義分析等。在較進階的應用上，也介紹了馬可夫鏈蒙地卡羅法、吉布斯抽樣、潛在狄利克雷分配模型，另外奠定Google基本的PageRank演算法也有詳細的說明。 在深度學習的部分，也有前饋神經網路、卷積神經網路、循環神經網路、序列到序列模型、預訓練語言模型、生成對抗網路等，以及最後的深度學習方法總結，是想要完備機器學習知識的讀者，不容錯過的集大成之作！ 【適合讀者】 ● 機器學習相關學習者。 ● 從事資訊檢索、自然語言處理等領域的學生與研究人員。 ● 從事機器學習的專業研究人員。 &
TinyML經典範例集
結合人工智慧與超低功耗嵌入式裝置，讓這個世界更聰明本書介紹TinyML這項快速發展的技術，結合了機器學習與嵌入式系統，讓微控制器這類超低功耗裝置上得以實現AI。在開頭會先針對這個整合了諸多學科的領域進行了相當實用的介紹，讓您可快速理解要在Arduino Nano 33 BLE Sense與Raspberry Pi Pico上部署智能應用的關鍵點。 本書可以幫助你了解如何處理在製作微處理器原型時所碰到的各種問題，例如透過GPIO腳位來控制LED狀態、讀取按鈕狀態，以及透過電池來對微處理器供電。並且會帶著你實作與溫度、濕度與三V感測器(語音、視覺與振動)有關的專題，並從中理解在不同情境中實作端對端智能應用的必要技術。接著，告訴你如何為記憶體有限的微處理器來建置微型模型的最佳方案。最後會介紹兩項最新的技術：microTVM 與microNPU，讓你在TinyML領域中更上一層樓。 看完本書之後，可以幫助你建立各種最佳實作方案與機器學習框架的基本概念，知道如何輕鬆在各種微控制器上部署機器學習app，並且對於開發階段所要考量的關鍵因素有清楚的理解。 本書精彩內容包括： ．理解微控制器程式設計的重要基礎觀念 ．操作真實感測器，包含麥克風、照相機與加速度計 ．運用TensorFlow Lite for Microcontrollers框架在各種裝置上執行機器學習應用 ．使用Edge Impulse開發可回應人類語音的app ．操作Arduino Nano 33 BLE Sense並搭配遷移學習技術來分類室內環境。 ．使用Raspberry Pi Pico來製作手勢辨識app ．設計可用於記憶體受限之微控制器的CIFAR-10模型 ．在虛擬的Arm Ethos-U55 microNPU上搭配microTVM來執行影像分類器
前進元宇宙！區塊鏈輕旅行：每天5分鐘，學會比特幣×以太坊×NFT概念及應用(iThome鐵人賽系列書)
新手的第一本區塊鏈書籍，搭配影音邊聽邊學NFT！ 一次學會NFT基礎概念到實作應用！ & 本書內容改編自第13屆2021 iThome鐵人賽，影片教學組佳作網路系列文章——《連續30天，每天5 分鐘，一起學習blockchain！》。本書彙整了此系列文章與影片內容，以區塊鏈概念為主軸，延伸至近年最熱門的元宇宙、NFT、醫療、資安。透過簡易實作與經驗分享，滿滿的跨領域重點集結讓你知識滿點。本書提供QR Code教學影音與簡易圖文，帶你來一場輕鬆的區塊鏈旅行。只要每天閱讀五分鐘，就能掌握科技新趨勢，讓自己變得不一樣！ & 四大重點 & ➤ 適合新手入門 從零認識元宇宙、比特幣及NFT & ➤ 提供教學影片 搭配教學影片，一邊實作一邊聽 & ➤ 實作應用教學 提供安裝錢包與虛擬機教學 & ➤ 避開資安危機 認識資安風險類型，聰明管理自己的錢包 & 精彩內容 & ●帶你踏入區塊鏈領域的第一本書籍。一次認識NFT、元宇宙、以太坊、智能合約，全面掌握最新科技的概念。 & ●大量簡易圖解內容，並搭配每章節的影音QR Code，邊聽邊學快速吸收知識，就算是零基礎也能學會。 & ●提供各類實作，從MetaMask錢包安裝、虛擬機安裝到使用Solidity撰寫智能合約。 & ●介紹區塊鏈、智能合約及NFT的風險及資安攻擊。理解這些潛在風險的運作原理，讓你學會分辨及預防風險，跟上新科技潮流！ &
30分鐘就讀懂：機器學習從數學開始(第二版)
◎ 用最淺顯的例子說明最重要的公式 ◎ 以初學者的角度出發，不再被數學擊敗 全書分為「線性代數」、「機率」和「最佳化」等3篇，共21章，涵蓋了人工智慧領域中重要的數學知識點。 本書寫作風格通俗有趣，讀者可在潛移默化中掌握這些數學知識以及相關的程式設計操作，並能從專案的角度深刻理解數學在其中的扮演角色和魅力。 第1篇&& &線性代數 介紹向量、矩陣的概念和運算，並透過向量空間模型、多項式回歸、嶺回歸、Lasso回歸、矩陣分解等實用技術。&&&&&& & 第2篇&& &機率 介紹機率的基本概念，重點介紹頻率學派的最大似然估計和貝氏學派的最大後驗機率這兩種建模，尤其是貝氏定理可說是機器學習最重要的理論。&&&&&&& & 第3篇&& &最佳化 介紹凸最佳化的理論知識，並介紹梯度下降演算法、隨機梯度下降演算法以及邏輯回歸演算法的程式實現。 讀者讀完本書再進一步學習人工智慧時，會發現原來這麼前端的技術，竟然也是來自於你我生活中的數學。 適合讀者群& 希望投身人工智慧領域、對人工智慧領域背後的邏輯感興趣者，或作為大專院校人工智慧課程的參考用書。 本書特色 機器學習都是數學，多項式、矩陣、向量、高維空間、機率、統計，本書幫你複習高中、大學工程數學，打下最紮實的基礎，看懂機器學習到底在做什麼。 作者本身是和電腦完全無關的醫學背景出身，也是無師自通，從頭開始學起，深知學習的完整路徑，用最淺顯的例子來說明最重要的公式。從初學到高手，研究機器學習的過程，完整記錄在本書中。 &
凡人也能懂的白話人工智慧演算法
來自各界的推薦 「由第一頁到最後一頁，本書都是幫助你學習AI演算法，並回想為何以及如何運用它們的最佳選擇。」 —Linda Ristevski, 加拿大安大略省約克郡教育局 「這本書以清晰與周密的方式，以最廣泛的角度來談論電腦科學，並向從業開發者傳達他們所需要理解的事情。」 —David Jacobs, Advance Local公司 「我所看過關於AI演算法最全面的內容。」 —Karan Nih, Classic Software Solutions公司 「這本書消除了我心中對於踏入AI運作機制中的恐懼。」 —Kyle Peterson, 美國愛荷華大學 人工智慧已觸及我們生活的每一個角落。它不只可以為我們推薦購物商品與電視節目，還能進行醫療診斷。擁抱這個嶄新的世界需要熟悉AI的各種核心演算法。 本書使用了許多插圖、實例以及一般人就能理解的說明來介紹AI的重要基礎概念，您只需要具備高中程度的代數觀念即可。本書將帶您探索多個程式挑戰題，包括偵測銀行詐欺行為、AI創作藝術作品、設計自駕車等。 本書精彩內容包括： ．不同AI演算法的用途 ．進行決策所需的智慧搜尋方法 ．靈感來自生物的演算法 ．機器學習與神經網路 ．可打造更厲害機器人的強化學習 本書目標讀者為軟體開發者，只需要高中代數與微積分基礎就能掌握本書內容。
IPOE A1輪型機器人應用與專題製作 - 邁向IRA Fundamentals Level與Essentials Level智慧型機器人應用認證 - C 語言 使用Arduino Mega - 附MOSME行動學習一點通：學科．影音．評量
1.IPOE-A1輪型機器人採用開放原始碼軟硬體平臺的Arduino，學習資源豐富，I/O擴充容易，適合初學試探及進階應用。 & 2.本書專為IPOE-A1打造，由淺而深，從基礎的LED、按鈕開關、蜂鳴器開始，接著進入繪圖型LCD控制、IR感測器、Encoder讀取，以及馬達控制，應用函式庫簡化設計內容，同時也加入智能控制部分，例如簡易循跡、PID循跡、遙控車、追隨車，還有包括IRA初級及中級機器人認證介紹，內容紮實。 & 3.本書加入藍牙模組，並應用在各實驗的參數調校及遙控上，例如PID參數、轉彎數據等，為程式除錯及參數調整提供一個利器。 & 4.範例式的引導操作，專題式的內容導向，輕鬆學習，每個練習均提供延伸推廣，激發讀者思考。 & 5.MOSME行動學習一點通功能： 登錄本書MOSME行動學習一點通後可獲得金元寶，金元寶可在IPOE會員中心透過「兌換科幣」，將金元寶兌換成「科幣」。科幣可至「歷屆試題及名師分享」測驗使用。使用「MOSME行動學習一點通」，登入會員與序號後，可我我練習，增加題目熟練度。 & 學科：使用「數位閱讀電子書模式」，可隨時隨地於行動裝置閱讀學習。 影音：於學習資源「影音教學」專區，可觀看本書教學影片。 評量：結合IRA初級與中級智慧型機器人應用認證，提升考取認證的實力。 加值：本書範例程式檔案可於學習資源專區下載使用。 &
FLAG，S 創客.自造者工作坊 Python×AI 生醫感測健康大應用
在後疫情時代, 人們越來越注重身體健康, 平常除了去醫院進行健康檢查, 還有哪些方法可以得知自己的健康狀況呢？人類的生理器官雖然沒有嘴巴可以說話, 但是他們會發出不一樣的訊號, 我們可以透過這些訊號來觀察身體的狀況, 然而這些訊號往往需要專業且精密的儀器才能進行分析, 不過若是使用現今最熱門的技術 AI -人工智慧, 就能以簡單的方式來分析人體訊號, 本套件將帶你深入淺出學習人工智慧與生醫的應用, 一步步分析出身體的血氧、血壓、心跳等訊號, 讓 AI 為你的健康做把關！一開始我們會帶著大家獲取基本的訊號, 例如量測人體皮膚電阻值並建立無線網頁, 製作簡易測謊儀, 接著用現成的模組讀取血氧濃度, 一一探索人體訊號的奧秘。在蒐集訊號的同時, 伴隨而來的是 "雜訊", 這些雜訊有的來源於電腦變壓器、手機充電器或是光線干擾, 為了提取有用的訊號, 我們會特別說明可過濾雜訊的濾波器, 並教大家如何使用濾波器來繪製 PPG 訊號, 進一步獲得心率等訊息。在本套件中最重要的屬生醫2.0, 以往獲取生理訊號之後需要複雜的數學運算來獲得公式, 但生醫與人工智慧結合後, 輸入真實資料來訓練神經網路, 就可以訓練出自動找出公式的模型, 之後即可進行即時預測, 在範例中我們會利用神經網路來分析生理訊號所對應的人體體溫, 不僅實現生醫與 AI 的結合, 也較以往的酒精溫度計量測更加快速！本套件每個範例皆附有程式碼檔案, 即使是程式初心者, 也可以依照範例檔來製作屬於自己的 AI 生醫系統。本書特色● 血氧、血壓、呼吸與心跳等各種生理訊號大解密● 以 ESP32 蒐集真實資料, 訓練出分析生理訊號的神經網路● 配合網頁介面一步步搭建無線生醫系統● 現今最夯的 AI 與生醫結合, 讓 AI 貼近生活化, 初學者也能得心應手
去園區當Arm工程師：嵌入式C語言全高度昇華
☆★☆★【為嵌入式讀者打造的C語言進階學習圖書】★☆★☆ C語言可說是近代程式語言的始祖，但也從未被時代的洪流淘汰。 在人工智慧盛行的今天，很多人學程式語言想到的就是Python，找工作要求的是Java，大家都覺得這兩個語言較為流行，是主流語言。然而靜下心來想想，我們現在的生活，其實是用大大小小的硬體堆疊起來的。這些硬體要能正常運作，一定有一個軟體在上面運作，你可能沒想到，這些大大小小硬體的靈魂，大部分都是C語言寫出來的。C語言可說是近代程式語言的始祖，但也沒有被時代的洪流淘汰。在不斷更新標準及改版，C語言與時俱進，不斷以其輕巧快速簡單的特點在一個又一個新出現的硬體上穩定提供服務，從手機、感測器、VR/AR設備、車載系統、家電、衛星、望遠鏡，全部看得到C語言的身影。這些被歸類於「嵌入式」的系統，其資源有限，又有即時反應的要求，時至今日，C語言仍然遙遙領先其它號稱新世代的程式語言。本書雖然歸類於C語言，但充分展現出嵌入式系統設計的精華，在和強調演算法的其它語言相比，更在乎的是資源分配、記憶體管理、小輕快穩的編譯，在最不佔系統資源的情況下，完成控制硬體的工作。是難得嵌入式系統C語言的好書，讓你寫出強大穩健的硬體控制系統。 本書特色 ✪Linux下的基本環境安裝 ✪完整說明電腦架構、CPU工作原理，晶片製作原理 ✪ARM系統結構及組合語言 ✪C程式的編輯、連結、安裝、運行 ✪記憶體堆疊、堆積的管理 ✪GNU C編譯器及擴充語法說明 ✪C的資料結構及最完整的指標說明，範例 ✪C和物件導向、C語言的程式模組化 ✪C語言的多工設計及作業系統設計 &
Makeblock AI人工智慧與STEAM教育程式入門使用Halocode與mBuild造物盒-附MOSME行動學習一點通：診斷
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
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網 -實戰篇
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BERTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer &
Linux網路內功修煉：徹底了解底層原理及高性能架構
一筆TCP的連接會佔掉多少記憶體？ 一台機器支援多少TCP的連線？ 深入TCP/IP的每一個封包結構，使用真槍實戰的程式語言深入核心。 對網路工程師來說，最需要學習不是什麼程式語言技巧，就是Linux TCP/IP網路協議。一直以來，我們都對Linux的核心一知半解，能解決問題就好，但當你想提昇自己的層次，真正要做的反而是基本功，要精不要多。 本書作者作為世界一流網路巨頭的資深專家，以實際案例逐步說解Linux Kernel、TCP/IP、說明核心、封包、使用者處理程序，epoll等基本功，進而討論發送及接收封包、本機的網路原理，引導讀者了解物理網路，思考如何最佳化網路性能，提升效率！ 本書適用對象 ＊想透過提升自己的網路內功而進頂級公司的讀者。 ＊不滿足於只學習網路通訊協定，也想理解它是怎麼實現的讀者。 ＊雖有幾年開發工作經驗，但對網路消耗把握不准的開發人員。 ＊想做網路性能最佳化，但沒有成系統的理論指導的讀者。 ＊維護各種高併發伺服器的運行維護人員。 &
建構機器學習管道|運用TensorFlow實現模型生命週期自動化
「本書是一本出色的參考資料，全面介紹ML產品系統，特別關注TFX。它包含最準確的資訊，並提供清晰、簡潔的解釋案例。」 —Robert Crowe TensorFlow Developer Advocate, Google 公司在機器學習專案上耗費巨資，但如果不能有效地部署模型，無疑是在浪費金錢。在本書中，Hannes Hapke和Catherine Nelson將帶領您瞭解使用TensorFlow生態系統自動化機器學習管道的步驟。您將學習到將部署時間從幾天縮短到幾分鐘的技術和工具，進而更專注新模型的開發，而不是維護舊有的系統。 數據科學家、機器學習工程師和DevOps工程師將發現如何超越模型開發，成功地將他們的數據科學項目產品化，而管理人員將更瞭解他們在加速這些專案項目所扮演的角色。 ‧瞭解構建機器學習管道的步驟 ‧使用TensorFlow Extended中的組件建構您的管道 ‧使用Apache Beam、Apache Airflow和Kubeflow管道來協作您的機器學習管道 ‧使用TensorFlow數據驗證和TensorFlow轉換來處理數據 ‧使用TensorFlow模型驗證對模型進行詳細分析 ‧檢驗模型表現的公平性和偏誤性 ‧使用TensorFlow Serving或TensorFlow Lite為移動設備部署模型 ‧學習隱私保護(privacy-preserving)機器學習技術
PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型
PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch &
輕課程 寓教於樂 AI人工智慧概念含特徵小偵探桌遊包-最新版-附MOSME行動學習一點通：診斷
1.市面上第一本以不插電桌遊之方式，透過遊戲機制，學習人工智慧相關概念。 2.可以學習神經元、突觸、特徵量、機器學習、監督式學習、非監督式學習、強化學習等人工智慧概念。 3.除了人工智慧相關概念，亦可以從遊戲機制與卡牌中，了解人工智慧在生活中的應用。 & ●MOSME行動學習一點通功能 使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可線上使用相關資源。 診斷：本書各章的「遊戲時間」單元可檢視學習成效，以及從卡牌遊戲中，了解人工智慧的應用。 &
AI策略|人與企業的數位轉型
創造更好的體驗和商業成功架構 「對於有興趣了解AI並開啟其優勢的企業領導層和管理者來說，這是一本必讀之書。Alex Castrounis簡化了複雜的主題，以便任何人都可以開始在其組織內運用AI。」 —Dan Park Uber總經理兼執行長 「Alex Castrounis一直站在幫助組織理解AI前景並利用其優勢的最前沿，同時避免了許多可能破壞成功的陷阱。在這本必讀的書中，他向我們分享了他的專業知識。」 —Dean Wampler博士 Fast Data Engineering副總 如果你是高階經理人、管理者或任何對在組織內運用AI感興趣的人，這本書就是你的指南。你將了解AI是什麼、學習如何識別AI機會，並發展和執行成功的AI願景和策略。Alex Castrounis是企業顧問、前IndyCar工程師和競賽策略師，他檢視了AI的價值，並向你展示如何發展出對人和企業都有益的AI願景和策略。 AI是令人興奮、強大且改變遊戲規則的；但太多AI提案以失敗告終。在本書中，你將探索實施AI提案的風險、注意事項、權衡和限制。你將得知透過好的AI解決方案和以人為中心的產品，如何能創造出更好的人類體驗和更成功的企業。 ‧使用本書的AIPB架構，透過AI進行端到端的、目標驅動的創新和價值創造 ‧為利害關係者(包括企業、客戶和使用者)定義出與目標一致的AI願景和策略 ‧透過關注科學創新和AI準備度和成熟度等概念，成功運用AI ‧了解企業領導層對於追求AI提案的重要性
PyTorch深度學習入門與應用：必備實作知識與工具一本就學會
深度學習是人工智慧的一個分支，相較於傳統的機器學習，深度學習在某些領域中更接近人類智慧，而逐漸走進我們的生活中，常見的應用如人臉辨識、語音識別、智慧駕駛等。 PyTorch是一個開源的Python深度學習函式庫，這個軟體主要由Facebook的人工智慧研究團隊開發，而由於PyTorch的語法簡單，且擁有完善的文件說明，目前已成為開發深度學習的主要框架之一。 本書內容由淺入深，不只對PyTorch進行系統化的介紹，也詳細說明了神經網路、CNN網路、RNN網路及強化學習等主題。本書還安排了18個實習，以PyTorch實作深度學習的各種演算法，經由實作的過程，可有效幫助讀者學習，進入深度學習的世界。 【目標讀者】 ☛對深度學習有興趣的初學者，可讓讀者兼顧理論與實作。 ☛適用於大專院校「深度學習」課程的學生，可作為教師授課之用。 ☛已學過TensorFlow且想再學習PyTorch框架者，可對學習、研究及求職有很大的幫助。 ☛專案設計者、AI工程師、數據分析工程師，也很適合閱讀本書。 本書特色 著重PyTorch的實作與應用， 輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ ☛詳細說明深度學習的實作流程，以系統化步驟來處理各式的任務問題。 ☛介紹深度學習原理，實作DNN、CNN、RNN、LSTM、RL各種演算法。 ☛提供完整的程式範例，程式力求淺顯易懂，說明深入淺出。 ☛注重數據集的探索處理，可強化數據分析能力。 &
AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略
AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 【人工智慧在紅什麼？】 ．AI的誕生 1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 ．人機互動的發展歷程 60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是勢如水火的兩大陣營？ 明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 ．機器學習和深度學習 機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。 & 【人工智慧如何影響設計？】 ．從圖片到影像，Adobe Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 ．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 ．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 【AI衝擊！設計師該何去何從？】 既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ ．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ ．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考……六種方法助你永保飯碗！ 【比人還通人性！談AI的實踐】 ．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 ．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 ．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 【未來五年，人工智慧的發展】 ．智慧城市 下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工作！ ．商場 對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 ．家園 在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ ★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃給予相關建議。 &
從穿戴運動健康到元宇宙，個人化的AIoT數位轉型
專業推薦!! （依推薦人姓名筆畫順序排序） 亞馬遜網路服務有限公司香港暨台灣總經理 王定愷 INSIDE硬塞的網路趨勢觀察主編 李柏鋒 二代大學校長 李紹唐 紡織產業綜合研究所 所長 李貴琪 聚陽實業董事長 周理平 台灣智慧型紡織品協會理事長 林瑞岳 台灣區塊鏈大聯盟總召集人 陳美伶 台灣人工智慧學校校務長 蔡明順 中央大學資工系教授 蔡宗翰 從本書中的內容，可以看到作者想要幫助大眾了解在數位轉型的浪潮下，人人都會被影響，無論是在穿戴運動健康，或是現代數位科技發展在未來整合的元宇宙上，這樣的用心讓這本書非常值得推荐給大家。 ---台灣區塊鏈大聯盟總召集人陳美伶 想要掌握時代的紅利，你就不能不去理解未來的模樣，這本書未必能帶給你正確的標準答案，但是作者資深的經驗與深入的觀察，所整理出來的案例與專業論述，一定可以帶給你現在沒有的啟發。然後，拿起鏟子，開始挖自己的金礦吧！只要你是一位未來創造者，這本書就是你的賺錢秘笈。 ---Inside主編 李柏鋒 從智慧互聯網到元宇宙新科技，智慧科技將帶給人們新的生活型態與產業新的樣貌，本書有系統的介紹全球各種嶄新的穿戴運動裝置到智慧醫療應用，透過生動的企業訪談的方式介紹台灣智慧紡織的企業能量，同時由個人健身串接到元宇宙的應用，讓我們有一個完整的概念與構想，值得一看。 ---紡織產業綜合研究所 所長 李貴琪 由於現有智慧科技訊息層出不窮，急需有人可以透過系統式整理，引領跨域新鮮人快速掌握智慧科技發展趨勢。 非常高興促成本專書的出版，除了詳細介紹全球各種嶄新的運動科技與智慧醫療相關可穿戴裝置、VR/AR裝置、 智慧衣產品與技術，透過各種專題的介紹讓我們可以一窺時下最流行的元宇宙與宅經濟的發展趨勢，值得推薦一看。 ---台灣智慧型紡織品協會理事長 林瑞岳 非常高興看到這本專書的出版，除了詳細介紹全球各種嶄新的科技健身、智慧醫療等產品與技術，也介紹了台灣智慧紡織的能量，而元宇宙的專題更讓我們可以一窺虛擬經濟的世界，值得一看。 ---聚陽實業董事長 周理平 正如科幻小說家威廉‧吉布森的名言：「未來已來，只是分佈不均。」穿戴運動健康是個人化數位轉型的現在進行式，而元宇宙是所有現有數位科技進展整合後的未來發展，這兩個都跟AIoT數位轉型有非常大的關係，透過兩位作者的用心整理，讓我們可以在未來普及前，先能了解其可能樣貌，並加以思考應用，甚至可能掌握所因應的新商機。 ---二代大學校長 李紹唐
AI大圖鑑：伽利略科學大圖鑑12
★伽利略科學大圖鑑系列第12冊★★以生活實例培養未來競爭力「AI素養」★★推薦人★國立台灣大學人工智慧與機器人研究中心 林守德教授在日常生活中，我們習以為常的使用自動翻譯、手機裡的語音智慧助理、智慧家電等功能，還有現在備受矚目的自動駕駛汽車，常常可以聽到關於AI的討論，不過AI看不到摸不著，到底是什麼呢？本書以大量的實例讓讀者瞭解AI在生活中扮演了什麼角色，因此即使不懂程式設計，或是國高中的學生，只要你對AI的未來發展有興趣，即可輕鬆翻開本書一探究竟！AI進入醫療領域，透過拿手的圖像辨識分析大量報告，能減緩醫療人力的負擔；在自動翻譯上也有長足進步，能即時辨識語音，翻譯成所需的語言；而雖然自動駕駛汽車上路目前還有安全的疑慮，但在偏遠地方等固定路線上，已經開始投入試驗行駛，支援偏鄉人力不足的問題。另外同時也可見AI運用在商業面試、預測股價、遊戲模組、藥物合成等廣泛領域，可見AI已經與我們的未來密不可分。在科技發展的同時也會擔心AI受到有心人士利用，成為犯罪的新手法，例如利用深偽技術製造假影片曾引起社會軒然大波，或是資安、隱私權方面的考量疑慮等等。本書同時也點出AI的弱點及隱憂，讀者在享受AI帶來便利的同時，也能一併去思考探討這些問題，AI已經成為人人必備的科學素養了！系列特色1. 日本牛頓出版社獨家授權。2. 主題明確，解釋清晰。3. 以關鍵字整合知識，含括範圍廣，拓展學習視野。
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 & 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 & 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 & 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ & 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 & 本書特色 & ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律 &
Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發
☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度學習技術帶來的福利。 本書特色 ✪語音前端處理，語音辨識 ✪語者自動分段標記演算法原理 ✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 ✪前端演算法完整介紹 ✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 ✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 ✪形成語音演算法SDK ✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK &
開發聊天機器人，比你想的還簡單！
開發聊天機器人，比你想的還簡單！ 選對入門書籍，事半功倍，自信心也加倍～ & 筆者本身非IT人，基於工作關係，才開始學聊天機器人，最能體會新手在學習時的痛苦。如果您曾經有想入坑的念頭，卻被密密麻麻的程式碼給嚇到，想放棄卻又不甘心，在徹底打消念頭之前，請先翻翻這本書吧～ & 本書有別於多數的專業書籍，不只大量縮減程式教學的篇幅，盡可能的利用現有的線上工具，讓初學者只需動動滑鼠打打字，就能輕鬆做出專屬於自己的聊天機器人。 & 本書看點 ✪以「No Code / Low Code」的方式學習：降低入門障礙，輕鬆進入聊天機器人的領域。 ✪彈性學習：依照自己的需求選擇適合的工具，無須照單全收。 ✪分段學習：依照自己的能力設定學習進度，擺脫趕鴨子上架，囫圇吞棗的惡性循環。 ✪自主學習：依照自己的狀況規劃，自行設計對話流程，不再侷限於千篇一律的樣板。 ✪採用2022年5月更新的最新功能：走在時代尖端，學習不落人後！& & 本書適合讀者群/適用領域 ✪零基礎新手想找一本「無痛起步」的工具書。 ✪部落客、Youtuber、個人工作室、設計師…等等，想要加入自己的想法，又擔心看不懂程式請教工程師會被翻白眼。 ✪中小企業想自行開發商用智能客服，又擔心專業度太高，人員無法勝任。 ✪創業初期想先試水溫，正在猶豫要自己來，還是要花錢請專業人士。 ✪滿腦子天馬行空的創意，無法接受坊間制式的Chatbot範本。 ✪想提升自己的競爭力。 ✪想學習第二專長卻不知從何下手。 ✪學生想找本一舉數得的工具書，寫完讀書心得報告，順便增加知識，還可以習得一技之長。 &
FLAG`S 創客.自造者工作坊 10＋ 實驗(「Arduino 超入門： 創客.自造者的原力」書＋實驗套件)
每個人都有『如果我可以自己做出...來！』的夢想, 但是這已經不再是夢想, 全世界有許多人都已經使用 Arduino 製造出心中的夢幻裝置, 不論是語音遙控電燈、自動寵物餵食器、跳舞機器人、四軸飛行器, 或是電子鋼琴音樂盒, 創意奔放無上限, 他們就是時下最潮的創客●自造者 (Maker)。現在, 你也可以變創客, 我們幫您準備好了入門第一步與 Arduino 相容的電子 DIY 套件, 不用奔波電子材料行採買元件, 不必擔心上網買錯零件, 不需啃完大部頭的電子電路教科書, 一盒搞定, 立刻激發你的創意原力。 & 本套件內含 UNO R3 Arduino 相容板, 以及實驗教學手冊, 開箱後立即可以動手照著操作, 實驗中所需要使用到的各式電子元件也都隨附在套件中, 讓學習過程不中斷, 一路照著說明組裝電路, 撰寫程式, 完成十多個精心設計的範例, 不但能夠學會 Arduino 基礎技術, 還能製作出像是光感應自動燈、沖咖啡水溫自動通知, 以及尿布尿濕警報器等等好玩又實用的裝置。 本產品特別設計使用兩種開發環境, 對於有程式設計經驗者可以採用 Arduino 官方的開發環境以 C++ 撰寫程式, 如果是完全的初學者, 則可以使用旗標科技特別設計的 Flag's Block 圖形化積木開發環境, 操作方式和 Scratch 一樣, 只要拖拉組合積木, 用滑鼠就可以寫程式。教學手冊也配合兩種開發環境, 採雙手冊合訂本, 不管使用哪種開發環境都可以照著手冊學習, 降低學習門檻。 本書特色 ※※※ 範例程式免費下載網址: www.flag.com.tw/maker/download.asp ※※※ □ UNO R3 Arduino 相容板 + 電子元件 + 教學實驗手冊一盒搞定 □ 十多個實驗範例, 一一學會 Arduino 基礎技術 □ 涵蓋光感應自動燈、沖咖啡水溫自動通知, 以及尿布尿濕警報器等實用範例 □ 每個實驗都有電路圖與實體接線圖, 確保接線無障礙, 又能學會閱讀電路圖 □ 電子元件基本原理說明, 既能做出實驗, 又能瞭解為什麼 □ 程式設計概念說明, 不是程式設計高手也能懂 □ Arduino C++ 與 Flag's Block 圖形化積木雙開發環境, 初學入門最快速 創客●自造者存在於每個人的內心, 在 21 世紀已蔚為潮流。在此創意無限的年代, 我們一起來激發創新的原力吧！
Microsoft Azure AI 認知服務基礎必修課-使用C#(含MCF AI-900國際認證模擬試題)
體貼初學者學習Azure AI認知服務的流程! AI認知服務功能介紹 ->認知服務申請 ->語法解說 ->AI範例實作■ 內容涵蓋MCF AI-900人工智慧基礎國際認證知識與開發實作 人工智慧工作負載與負責任AI、Azure電腦視覺功能、Azure自然語言處理功能、Azure交談式AI功能、Azure機器學習原理。 ■ 專家與教師共同執筆 由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對目前初學者學習Azure人工智慧領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI認知服務進行開發AI應用程式。 ■ 內容多元且淺顯易懂 對AI認知服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉AI認知服務的應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對AI更進一步的認識。 ■ AI認知服務開發技能 規劃了實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部分析與辨識、語言偵測、文字情感分析、LUIS語言理解、翻譯工具、機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例；且對Azure AI認知服務開發實作的程式碼有詳盡的說明，培養初學者開發AI應用程式的能力。 ■ MFC AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練 認證考試重點融入教材中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末整理MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，進而順利通過認證考試，本書亦是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。
輕課程 畫出璀璨、列印夢想 - 從3D列印輕鬆動手玩創意 - 使用Tinkercad、123D Design、Paint.NET繪圖軟體 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：評量‧加值
1.本書深具實用性，教學與生活互相結合，充分享受「玩中做與學」的樂趣。 2.本書之單元設計，由簡入繁、循序漸進，導入3D課程與教學，激發讀者學習動機與培養創造力！ 3.從2D繪圖工具開始，個性化的小物繪製，到形成3D圖形，再做3D列印，即可擁有獨一無二的作品，輕鬆上手。 & 使用「MOSME行動學習一點通」,登入會員與書籍序號, & 可使用以下功能。 & 評量:本書搭配MLC創客學習力認證，以創客指標6向度:外形(專業)、機構、電控、程式、通訊、AI難易度變化進行命題，培養學生邏輯思考與動手做的學習能力。 & 加值:附書上的程式範例檔,方便讀者下載使用。 &
下一站，元宇宙：穿越遊戲×客串電影×模擬戰鬥，秀才不出門，也能體驗天下事！
不光是視覺、聽覺，甚至連嗅覺、味覺也能一併掌握？ 當進入元宇宙的那一刻起，你便踏入了穿越的世界！ 看電影時老是有小屁孩在後面踹椅背，觀賞體驗極差？ 有了VR，你可以自在和人語音連線，再也不受干擾／干擾旁人！ 打仗不再是紙上談兵，逼真的模擬訓練彷彿置身於戰場； 3D數位化設計縮短軍武研發週期，更節省了研發費用！ 本書透過全方位的解讀向讀者展示VR的當前發展和未來趨勢， 提前讓讀者感受新興科技帶來的震撼體驗！ 【VR概念】 ．什麼是虛擬實境（VR）？ 1980年代初，美國VPL公司的創建人杰倫·拉尼爾（Jaron Lanier）提出相關概念，VR是一門綜合利用電腦圖形系統和各種實景及控制等介面設備，在電腦上生成的、可互動的、在3D環境中提供沉浸感覺的技術。 ．虛擬實境三大特點 ▎沉浸感：VR透過接近人類視角的頭戴式螢幕設備、頭部及動作追蹤技術，讓使用者真正感受到虛擬環境的氛圍。 ▎互動性：在VR的世界裡，你可以直接用手去觸摸你所感興趣的物體，包括場景中物體的觸感、重量等，你甚至可以讓它隨著你的手移動、擺放它的位置。 ▎想像性：人們可以在VR的世界裡盡情研究，結合想像主動地探索和接收資訊，不必擔心出現實驗資源匱乏和經費等問題。 【VR發展史】 ．虛擬實境發展四大階段 第一階段：模糊幻想階段（1963年以前） 第二階段：技術的萌芽（1963～1972年） 第三階段：概念和理論的初步形成（1973～1989年） 第四階段：理論的完善和全面應用（1990年至今） ．擴增實境（AR）：無縫整合真實世界和虛擬世界的資訊 ．中介真實（MR）：數位化現實＋虛擬數位畫面 ．影像實境（CR）：讓虛擬實境效果呈現出宛如電影特效的逼真效果 【VR技術】 ．三類建模技術原理：多邊形建模、NURBS建模、細分曲面技術 ．六種常見建模軟體：3ds Max、Softimage XSI、Autodesk Maya、Blender、Virtools、Vega 如何建模才能確保場景運行流暢？如何簡化參數又不使畫面失真？ 本書將針對三類技術原理、六種建模軟體為您做詳細解說！ 【VR應用】 ．遊戲：射擊遊戲《Bullet Train》、沙盒遊戲《當個創世神》、各種手遊等等，同時跨足電競領域。 ．電影：「互動式電影」讓你不再只是看電影，而是「演」電影！ ．教學：改變傳統的單向資訊傳遞方式，使師生產生雙向交流，激發學生的學習興趣。 ．軍事：除了實戰模擬以外，還能進行軍醫訓練、徵兵活動，提升年輕人的從軍意願。 其他還有醫療、旅遊、社交、購物等等，幾乎囊括生活各方面，請隨同本書來一場VR模擬器體驗！ 【VR市場】 想開一間VR體驗館，該注意哪些事情？ 從選址、設備、定位到整體營運，本書手把手帶你成立屬於自己的VR體驗館！ 本書特色 本書主要介紹時下非常熱門的虛擬實境行業。從近年虛擬實境的技術發展來看，可以預見虛擬實境在未來3～5年將成為像手機一樣的熱門領域。本書以概念普及為主，透過介紹虛擬實境的歷史背景、當前現狀、熱門應用、未來趨勢等，向對此行業感興趣的讀者綜述虛擬實境的發展，揭開虛擬實境的面紗。 &
物聯網資訊安全實務入門
＼IoT 資訊安全最強入門指南！／ 物聯網 (IoT) 核心觀念是偵測場域的狀態，然後將數據傳送到後端資料中心進行分析，最後再根據分析結果做決策或進行回饋控制。智能農業、智慧城市、智能工廠、智慧建築、智能交通、智慧照護等應用皆可以看到物聯網的身影。然而，企業在導入物聯網應用時，最大的疑慮莫過於「資訊安全」的議題。 ● 建構 IoT 同時，為了兼具資訊層級上的防護，你需要一本涵蓋兩者的指南！ 本書根據作者多年教授「物聯網」與「資訊安全」相關課程的經驗編著而成，從【入門物聯網架構】、【解析資安協定】、【到實際操作 case】，完全包辦。帶領你完全攻略 IoT 資訊安全！ 本書特色 ● 由淺入深、架構清楚、有助入門讀者建立核心觀念、具備建構 IoT 與資安學習路徑的關鍵能力 ● 提出 IoT 系統參考架構，基於此架構可以繪製出特定場域的 IoT 應用系統組成元件 ● 著重解析物與物之網路協定與溝通介面的資安脆弱點 ● 使用改良式資料流程圖分析資安威脅與防護 ● 藉由操作最實用簡易實例銜接對應觀念 &
ESP32 微處理機實習與物聯網應用含AMA Fundamentals Level 先進微控制器應用認證 - 最新版(第三版) - 附MOSME行動學習一點通：學科．診斷．評量．加值
1.全書共74個範例，清楚解說各種用法。 2.單晶片實習之硬體、邏輯及演算法。 3.利用聲、光、螢幕、動力輸出。 4.應用各種感測器感知現實世界。 5.涵蓋常見網路規格：藍牙、Wi-Fi、LoRa。 6.組合上述形成IoT（物聯網）專案。 【使用「MOSME行動學習一點通」】 登入會員與書籍序號後，搭配學科題庫線上測驗，可自我練習增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。 ◆學科：以「數位線上閱讀電子書模式」提供AMA Fundamentals 先進微控制器應用認證學科試題，讓您隨時隨地可使用行動裝置閱讀學習。 ◆診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 ◆評量：結合AMA Fundamentals 先進微控制器應用認證，提升考取認證的實力。 ◆加值：提供本書程式範例檔下載使用。 &
輕課程 玩轉創意雷雕與實作 - 使用激光寶盒LaserBox - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：評量．加值
1.對於剛入門的創客新手，透過本書得以了解雷射雕刻機如何與實作結合應用，向量檔案的調整與材料的搭配，一連串的流程，經由書裡介紹增加熟悉程度。 2.提供DIY 實務操作，實際演練的方式加深對機器的使用印象，可在趣味中學習，並教導如何使用基礎模板但額外創造出個人的特色與風格。 3.由Makeblock開發的LaserBox激光寶盒無需專業作圖軟體，只需用官方材料繪製出圖案，LaserBox將自動識別出圖案並進行切割/雕刻，所畫即所得，適合各種年齡教育層。 &
輕課程 趣學Construct 2 設計2D遊戲-使用HTML5-最新版(第二版)-附MOSME行動學習一點通：診斷 ‧ 加值
•Construct 2使用接近人類語言的視覺化指令，不需要任何程式設計基礎，且操作簡單方便使用，非常適合初學者用來學習遊戲設計。 •Construct 2引擎使用HTML5語言，擁有非常大的跨平台相容性，所開發的遊戲可直接輸出為HTML5網頁，亦可快速轉成各式APP。 •本書以經典有趣的懷舊遊戲設計主題，帶領讀者熟悉Construct 2的操作功能及撰寫事件表，並從中學習邏輯思考及編程概念。 &
從機器學習到人工智慧|寫給Android/iOS程式師的ML/AI開發指南
幫助Android/iOS開發者了解如何應用AI/機器學習技術開發app如果無處可用，AI什麼都不是。在人手一機的時代裡，如何應用AI已經成為行動裝置App開發人員的必修課程。本書是你在主流行動裝置平台（iOS與Android）上應用機器學習技術開發相關app的最佳指南。 本書介紹機器學習的相關技術與工具，並引導你應用ML Kit、TensorFlow Lite與Core ML等工具，開發電腦視覺與文字辨識等應用機器學習技術的Android/iOS應用程式。 ．介紹可以應用在行動裝置上的AI/ML相關技術 ．建立為iOS和Android的機器學習模型 ．應用ML Kit與TensorFlow Lite開發Android/iOS應用程式 ．如何依據需求選擇技術與工具，如雲端或裝置端的取捨，以及API的選擇 ．了解機器學習技術應用的上的隱私與道德考量
AI開發的機器學習系統設計模式
幫助您更了解如何實務開發中應用機器學習技術 本書是機器學習系統設計模式的集合，範例使用的平台是Docker和Kubernetes，以確保程式碼的可重複執行。本書描述機器學習從訓練、評估和QA，到發布和運行推理器的順序，以及架構和代碼。藉由本書的指引，能夠幫助您更有效地使用機器學習的技術，將其應用在實際的系統開發中。 本書可以幫助您： ．了解如何MLOps這種機器學習付諸實用的開發維護方法 ．了解建置機器學習系統的方法，包括專為機器學習設計的系統（機器學習管線或實驗管理）與專為使用機器學習設計的系統（發佈或推論器），以實現MLOps ．了解改善機器學習系統品質的方法，以及如何透過後續的維護改善模型 來自讀者的讚譽 ＂蘊含了MLOps的精華＂ ＂詳細介紹了如何開發在商業環境中應用機器學習的系統＂ ＂資訊豐富，是開發大型系統極佳的參考資料＂
AIoT智慧物聯網應用實習-使用Arduino C程式語言結合ESP32-CAM開發板：附MOSME行動學習一點通：診斷.加值
1.利用ESP32-CAM開發板拍照並進行人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作。附完整範例，不需要事先訓練，也不需要了解辨識演算法，就能完成辨識。 & 2.搭配不需使用信用卡註冊的物聯網網站，並使用手機門號、LINE帳戶與Google帳號，即可免費取得本書操作所需的物聯網金鑰。 & 3.搭配LINE Bot，即可用蘋果或安卓手機進行遠端拍照、控制接點、人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作，辨識結果可直接傳回手機。 &
機器學習聖經：最完整的統計學習方法
第一版熱賣加印十幾萬冊！第二版內容更完整！ ☆☆統計學習方法全書☆☆ 統計學習方法即為機器學習方法，是電腦及其應用領域的重要學科之一。 本書分為監督學習、無監督學習兩篇，全面系統地介紹了統計學習的主要方法。 將監督學習和無監督學習中最常用、最重要的各類方法以系統性的方式論述，每章講解一種方法，各章內容相對獨立且完整，也有相關習題、參考文獻，並於最後加以總結。讀者可以將全書詳讀，也可以選擇單章細讀。期望讓讀者可以順利掌握完整又清晰的相關知識，進而打下穩固的基礎，並能準確地使用。 本書涵蓋感知機、k近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸及最大熵模型、支持向量機、提升方法、EM演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場、聚類法、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析、機率潛在語義分析、馬可夫鏈蒙地卡羅法、潛在狄利克雷分配(LDA)、PageRank演算法等。 【適合讀者群】 ．具高等數學、線性代數和機率統計的基礎知識 ．從事資訊檢索、自然語言處理、文字資料探勘等領域的學生與研究人員 ．從事電腦應用相關專業的研究人員
打造元宇宙中的另一個你：虛擬偶像AI實作
★輕鬆打造專屬於你的虛擬偶像★ 從虛擬偶像的發展歷程開始解說，帶領讀者逐步體驗虛擬偶像的完整製作過程。 本書介紹了2D/3D建模工具和深度學習框架PyTorch、TensorFlow在虛擬偶像製作中的應用。 原理結合實踐，大量實際範例講解如何建模、AI表情動作遷移等流程，從擬真人物建模到表情動作的即時捕捉，再到傳輸至動作引擎中驅動人物動作，向讀者展現了人工智慧技術的強大與魅力。 本書實作性和系統性強，適合有一定IT背景並對虛擬產業關注的廣大讀者閱讀。 【本書特點】 ．基於TensorFlow的人臉檢測演算法 ．基於PyTorch的動作同步演算法 ．Live2D建模流程、Blender 3D建模流程全解析 ．機器學習驅動的3D模型 ．動作捕捉技術 ．Live2D模型接入 ．Cubism SDK+ARKit實現 ．Live2D+FaceRig方案實現 【適合讀者群】 ．具IT背景、對虛擬產業感興趣的讀者
FB、IG互動濾鏡超級玩家：Spark AR擴增實境玩創意
自己的濾鏡特效自己做， 24個AR實例，只要拖、拉、放， 零程式上手超Easy 無論是在Facebook還是Instagram平台上， 藉由手機鏡頭搭配主題創造出各種有趣的畫面與特效， 已成為年輕世代熱衷的娛樂項目。 近年來，有許多商業活動也會將AR融入其中， 為消費者創造帶有故事的體驗情境，達成宣傳行銷目的。 使用FB與IG濾鏡進行行銷的案例也越來越多， 無疑替社群行銷與內容行銷的市場帶來一場轉型的浪潮。 Spark AR是由Facebook(Meta公司)推出的AR擴增實境創作工具， 也是發展元宇宙商機的一環，藉此培養創作者生態。 特色是完全免費，且資源多；開發時間短，不用寫程式，上手容易； 具有臉部辨識、圖像辨識、平面辨識與手部辨識； 具有後台介面，可查閱數據…等。 創作者可自由創造AR濾鏡並且分享至Facebook與Instagram平台上， 讓朋友或他人體驗到AR濾鏡的魅力。 如何藉由各種多元範例的引導而學會製作FB與IG濾鏡， 就是本書的主軸。 本書適合： 1.AR初學者：想學習AR技術卻不知道如何開始。 2.平面/插畫設計師：想增加AR創作技能與思維。 3.行銷人員：想提升活動內容的創意與互動性。 4.產品設計師：想開發具AR技術的創意產品。 5.所有創作者：有想法卻不會寫程式的所有創作者。 附：範例素材/專案檔/附錄PDF電子書(超值163頁)
AI無所不在的未來：當人工智慧成為電力般的存在，人類如何控管風險、發展應用與保住工作？
金融時報／麥肯錫最佳商業書《被科技威脅的未來》作者重磅力作 當任何人都能輕易使用AI，生活究竟會有什麼不同？ 擺脫炒作與誇大，重新認識AI的第一本書！ ★亞馬遜4.5星好評．Goodreads 4.2星好評★ & 不用等到2030年，AI早已在顛覆各大產業。AI也許無法取代人類，但將變成不可或缺的通用技術。面對這一波浪潮，你一定要知道AI到底有多重要。 & AI已存在數十年，為什麼現在必須更認真看待？ & 只要有智慧型手機，我們口袋裡就有AI，臉部辨識解鎖、召喚語音助理幫忙、觀看平台推薦影音，人類生活早已與它密不可分。但是，真正的革命才要展開。 & 現在，無論是製作漢堡、開發新藥、診斷疾病，AI都能辦到。很快地，它將和電力一樣無所不在，也不可或缺，所有人、甚至所有產業都能輕鬆活用這項技術。為此，各國巨頭企業與政府正紛紛投入研發以搶占優勢與商機。 & 再度成為關注焦點的AI，這次會帶來不同的熱潮嗎？透過多年來的研究、觀察、與眾多專家對話，作者帶我們用更全面的角度去看待這項技術，並且解答最重要的問題： & ● 影響力將和電力有得比？為什麼？ ● 究竟會不會擁有人類心智？ ● 實際的發展程度與應用範圍？ ● 帶來的好處與風險？如何超前部署與克服？ ● 真的會顛覆所有產業，讓大多數人沒工作嗎？
超入門實作 Python R2多功能智能車-使用Raspberry Pi 4B (IPOE R2)-最新版-附MOSME行動學習一點
使用AI時代最火紅的Python語言 深入剖析麥克納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控制 使用OpenCV配合攝影機達成顏色、人臉的AI辨識 活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法 打造多功能自駕車智能系統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型 &
圖解機器學習與資料科學的數學基礎|使用Python
搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之外，也能立即運用在工作上。 透過機率統計的學習，了解如何改善業務流程本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇，第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況，篩選出必要資訊的流程，以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務，也能進一步觀察未來的變化。 了解最佳化的步驟，學會職場所需的最佳化流程第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程，以及解決業務問題的方法。要最佳化業務，就必須先了解哪些部分需要改善效率，換言之，最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類，就能學會工作職場所需的最佳化流程。 透過預測病毒的傳播模式，了解相關的數學理論 第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題，學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分，就能了解病毒的傳播模式，也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理，再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。 來自讀者的讚譽 「這是我買過最實用的書」 「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」 「這本書拯救了文科出身，在工作上又不得不面對數學的我」
電腦視覺機器學習實務|建立端到端的影像機器學習
「本書全面介紹深度電腦視覺的最先進作法，在Keras中建構端到端生產系統，提供經過實戰檢驗的最佳實務解決方案。」 —François Chollet 深度學習研究者和Keras創造者 這本實用指南向您展示了如何使用機器學習模型從影像中淬取資訊。ML工程師和資料科學家將會學習經過驗證的ML技術來解決各種影像問題，包括分類、物件偵測、自編碼器、影像產生、計數和圖說產生。本書卓越的介紹了端到端深度學習：資料集建立、資料前置處理、模型設計、模型訓練、評估、部署和可解釋性。 Google工程師Valliappa Lakshmanan、Martin Görner和Ryan Gillard向您展示了如何開發準確且可解釋的電腦視覺ML模型，並使用強大的ML架構以靈活且可維護的方式將它們投入大規模生產。您將學習如何使用以TensorFlow和Keras編寫的模型進行設計、訓練、評估和預測。 您將學習如何： ‧為電腦視覺任務設計機器學習架構 ‧選擇適合您的任務的模型(例如ResNet、SqueezeNet或EfficientNet) ‧建立端到端ML生產線來訓練、評估、部署和解釋您的模型 ‧前置處理影像以進行資料擴增進行並支援可學習性 ‧納入可解釋性和負責任的AI的最佳實務 ‧將影像模型部署為Web服務或在邊緣設備上 ‧監控和管理機器學習模型
