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原來AI這麼簡單!：熟練機器學習5大步驟，就算不會寫程式，也能成為AI高手

為了解決機器學習步驟的問題，作者AI4kids,曾衒銘 這樣論述：

培養108課綱科技素養，進入AI的世界，就靠這一本！ 用免費平台和軟體，在家打造AI模型， AI一點也不難！ 王子華博士｜國立清華大學兼竹師教育學院副院長、教育與學習科技學系教授 許兆芳｜親子科學暢銷作家、魅科坊科學原型工坊創辦人 許琳翊（星期天老師）｜三沃創意有限公司暨小創客平台barter.tw創辦人 陳聖昌｜國立陽明交通大學教育研究所助理教授 曾明騰｜SUPER教師全國首獎得主 盧俊良｜宜蘭縣岳明國小老師、FB粉專「阿魯米玩科學」版主 ——好評推薦（依姓氏筆畫序） 2011年，語音助理首度問世，透過語音操控就能設定鬧鐘、新增行事曆，也可以查詢想去的地點，進而安排導航帶我們到目的地

……到了2016年，AlphaGo在圍棋大賽中擊敗了人類冠軍李世乭，霎時間全球瀰漫著「人類終將被AI取代！」的恐慌。 Siri和AlphaGo不都來自「AI（Artificial Intelligence）人工智慧」嗎？為什麼同樣的技術一邊給人帶來了便利與幸福感，一邊卻也對人類造成了威脅？ 本書作者從事AI研究與教學多年，希望帶孩子從日常生活了解人工智慧，不盲信也不懼怕AI，培養迎向未來挑戰的科技素養。此外更實踐108課綱強調的實作精神，手把手帶大家熟練「機器學習的5大步驟」，教你用電腦做垃圾分類、芒果分級、聽聲辨鳥、智慧手勢操控。現在就一起來動動腦，親手設計專屬於你的AI吧！ 好評推薦

： 這是一本相當值得推薦的AI入門書，對於新課綱下的中小學資訊科技教育深具價值。這本書最大特色在於，藉由介紹Lobe與Teachable Machine的實際操作，讓讀者可以動手實作AI，實際體驗AI的運作原理，這對於AI教育而言相當具有意義。 ——國立清華大學兼竹師教育學院副院長、教育與學習科技學系教授 王子華博士 面對人工智慧深入我們的生活，帶來許多的便捷，卻也不免擔心許多工作可能被替代。身為一位科學老師，我想帶給學生的不只是知識，更是思考問題的方法，保持將這樣的思維與工作結合，善用科技帶來的進步，才不至於被科技所取代。談到人工智慧多半與艱深的程式設計聯想在一起，但本書從概念上進行引導，

讓讀者能夠很快與生活經驗連結，並透過機器學習的五大步驟進行剖析，有邏輯的帶領讀者透過專題來思考與練習，相信大家也可以輕鬆的體驗AI帶來的趣味。 ——親子科學暢銷作家、魅科坊科學原型工坊創辦人　許兆芳 「Hi，Siri，請問中正紀念堂怎麼走？」如果你也很習慣這麼說，我想你我所處的時代並不遠。在人們已經很習慣和手機管家對話的現代，若不能駕馭AI，我們將被AI給取代！還好人之所以為人，即是人會透過閱讀來學習；透過這本書，作者無私地分享他豐富的實作經驗，準備帶著我們一起進入AI的世界；你能想像你自己也成為AI設計師嗎？我本來以為我不行，但這本書讓我輕鬆跨越技術門檻，讓我對許多生活科技應用知其然、更知

其所以然，我相信很多人跟我一樣會需要這本書，一起來AI一下吧！ ——三沃創意有限公司暨小創客平台barter.tw創辦人　許琳翊（星期天老師） 本書最棒的地方在於提供兩個機器學習的線上工具——Teachable Machine與Lobe Ai，讓讀者能夠在不用直接撰寫程式碼的情形下，利用此線上工具來執行機器學習的基礎實作……亦教導讀者利用機器學習製作各種生活應用的實作專題。 ——國立陽明交通大學教育研究所助理教授　陳聖昌 工欲善其事必先利其器，一本理論與實務並重的好書將是你入門的最棒投資，《原來AI這麼簡單！》推薦給想一探AI人工智慧究竟的你……書中更有許多不錯的AI專題實際案例手把手的帶

你操作，讓你可以一邊學一邊玩，徜徉在AI的藍海裡，時不時在AI趨勢浪頭上衝一波。 ——SUPER教師全國首獎得主　曾明騰 一聽到AI就覺得那一定是很難的東西，只有大學或電腦資訊研究機構才做的事。翻閱《原來AI這麼簡單！》，發現作者真的把AI變簡單了，每個小專題看似複雜，但是透過定義問題、蒐集資料、處理資料集、訓練模型及推測與預測5大步驟，循序漸進，竟然可以化繁為簡，不得不讓人驚訝作者的教學專業與用心，是本適合大小朋友認識與學習AI的優質入門書。 ——宜蘭縣岳明國小老師、FB粉專「阿魯米玩科學」版主　盧俊良

機器學習步驟進入發燒排行的影片

機器學習技術於製造業產品銷售預測模型之研究

為了解決機器學習步驟的問題，作者陳柏齡 這樣論述：

對於企業而言，銷售預測是營運規劃重要的一環，無論是在業務開發或是商業活動中，能夠針對客戶的企業背景，來做好銷貨金額級別的預測評估，其分析結果是非常重要的參考指標。 銷售預測除了可以讓公司的資源得以充分利用外，透過產品的銷售預測分析，企業能夠根據歷史銷售數據來預測未來的銷售數量，進而擬訂營業銷售、生產排程、採購策略、物流配送等計畫，增加營業績效減少費用損失，提供經營管理階層一個正確的營運方向，實現永續經營的目標。 本研究利用機器學習技術，將銷售相關數據予以歸納整合，以分類及分析模式，建構合適的銷售預測模型，以探討客戶背景與銷貨金額級別間的關聯，並預測產品的銷售數量與趨勢，作

為相關製造業銷售預測的參考依據。 研究結果顯示，在分類預測模式中，利用銷售相關數據來預測銷貨金額級別，以隨機森林演算法表現最優，當模型移除客戶背景相關變數後，預測結果呈現準確度下滑的趨勢，顯示客戶背景與銷貨金額級別之間有顯著關聯。分析預測模式中，以時間序列法來建立銷售數量預測模型，最佳的預測方法為時間序列結合支援向量機迴歸演算法，研究結果顯示當時間序列模型加入疊加資料後，有助於提升預測結果。