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Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

為了解決即時匯率的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例  Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、  文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練，  從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！    　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識

解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。    　　在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。    　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖  　　由類神經網路基礎到AI應用實戰  　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證  　　全面深入機器學習與深度學習技術核心    　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。  　　　 　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CN

N)與循環神經網路(RNN)。    　　■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。  　 　　■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。    　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。    　　■全面深入不同應用面向：  　　印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人

臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…    　　■網羅國內外最具代表性案例：  　　手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。    　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：  　　TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cogni

tive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…    　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。    　　超值學習資源：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫：Algorithmia教學PDF    感謝讀者好評   　　“很棒的書，我完全

沒有深度學習和機器學習的任何知識，只有Python的基礎知識，也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul    　　“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現，可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念，讓學習門檻降低許多，而且還提供了很多實用的實作範例，是一本入門深度學習的好書…” --Victor

即時匯率進入發燒排行的影片

生醫啟發之量子運算

為了解決即時匯率的問題，作者林東暘 這樣論述：

中文摘要 iAbstract ii致謝 iii目錄 iv圖目錄 vi表目錄 viii第一章、緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 論文架構 2第二章、相關文獻探討 42.1 人臉偵測方法 42.1.1 方向梯度直方圖 42.1.2 支持向量機 52.2 循環共振理論 82.2.1 共振與器官 102.2.2 諧波分析 112.3 時間序列波動率預測模型 132.3.1 準最大概似估計法 142.4 網路爬蟲策略 152.4.1 深

度優先搜尋法 162.4.2 廣度優先搜尋法 162.5 量子機器學習 172.5.1 量子計算概念介紹 172.5.2 量子支持向量機 18第三章、內容與方法 203.1 系統架構 203.2 網路爬蟲概述與擷取目標 203.2.1 中央銀行全球資訊網 213.2.2 即時外幣匯率 223.2.3 領導人公開影像 233.3 領導人公開影像分析 243.3.1 原始訊號 253.3.2 偽影消除 273.3.3 諧頻分析 283.3.4 心率 303.4 GARCH模

型於匯率市場之預測 323.4.1 原始匯率資料 333.4.2 原始每日報酬率 343.4.3 模型訓練 343.4.4 模型回溯測試 363.4.5 模型預測 363.5 H-GARCH模型與領導人生理數據連動匯率市場 383.5.1 輸入資料 393.5.2 模型訓練 403.5.3 模型回溯測試 413.5.4 模型預測 423.6 量子機器學習方法 433.6.1 資料處理 443.6.2 量子支持向量機 443.6.3 變分量子電路實現 46第四章、實驗結果

484.1 訓練模型之資料集 484.1.1 歷史匯率資料 484.1.2 即時匯率資料 494.1.3 領導人公開影像數據 504.2 分類器預測生理狀況 504.3 GARCH模型於美金-新台幣匯率市場報酬率 514.4 H-GARCH模型於美金-新台幣匯率市場報酬率 53第五章、結論與未來展望 555.1 結論 555.2 未來展望 56參考文獻 57附錄 62

Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術

為了解決即時匯率的問題，作者陳會安 這樣論述：

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序   　　☛  資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。   　　☛  網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園

後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。   　　☛  本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。   　　適用讀者 　　✎  已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎  適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛  fChart

從電子支付與純網路銀行探討我國金融科技法規

為了解決即時匯率的問題，作者林哲玄 這樣論述：

　　近年來我國金融科技發展越來越變化快速，金融監督管理委員會（下稱金管會）於2016年時，宣示將要推動電子支付5年倍增計畫，目標將國內非現金支付比率要從 2015 年的26%，到2020年結束時要提升至52%，為了達到目標，2017年通過了金融監理沙盒制度；2019年核准了3家純網路銀行（下稱純網銀）執照申請；2020年推動「電子票證」及「電子支付」兩個法規修正合併；到2021年純網銀陸續開始上線營業及「電子支付機構管理條例新法」也將於同年7月1日正式實施上路，這些政策皆有促進提升電子支付的目的。　　本論文首先會先就金融科技常見的名詞：電子商務、行動支付、第三方支付、電子票證及電子支付的定義

、運作模式、特色及我國常見支付實務現況先作一一解釋及分析整理。　　次來，對立法院於2020年12月25日三讀通過的「電子支付機構管理條例修正新法」，本論文將會一一整理檢視修法重點，並與相關學說見解相互比較，並對目前尚在研議訂定或需一併修正之相關子法，觀察整理金管會對於新法上路前所提出的配套措施。　　而針對與「電子支付機構管理條例修正草案」公布日同天被金管會核准設立的3家純網銀：樂天國際商業銀行、連線商業銀行及將來商業銀行，本論文將對各業者開業初期或籌備中的狀況作觀察整理。　　前面整理了我國實務運作與將上路的最新法規後，本論文將再以一個章節補充外國法中美國的統一資金服務法、日本的資金結算法、中國

的非金融機構支付管理辦法與非銀行機構網絡支付業務管理辦法和歐盟的支付服務指令及第二號支付服務指令等所有外國法規內容，參考國外機構運作實務如美國的PayPal及中國的螞蟻金服所處現在和未來展望，來對比我國本次修法適用或之後再修法與他國相較有無可借鏡之處。　　最後針對上開金融科技的國內、外法規與實務運作等整理資訊，本論文將會依個人觀察作出結論並提出一些實務上的心得想法。