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生活資安五四三!：從生活周遭看風險與資訊安全(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決看 別人 的雲端 硬 碟的問題，作者羅正漢 這樣論述：

［學校沒教過的資安課？］   　　這個時代大家都在談行車用路安全、公共衛生安全、食品安全，那麼資訊安全呢？ 　　●風險觀念人人都有，認識資安風險讓你生活少掉許多麻煩 　　●這是一本大多數人都可閱讀的資安書籍 　　●資安沒你想像中的難懂   　　本書內容改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽，Security組優選系列文章──《生活資安五四三！從生活周遭看風險與資訊安全》──是第一本從生活面向來談資安的書籍，目的就是希望讓一般人都能了解資安的那些事。   　　可別以為資安是資訊人員才需要懂，認識資安，就跟認識行車用路安全一樣，人人都有去瞭解的必要，而現實生活與虛擬網路世界的背後，都有基本的資安觀念需

要認識。面對資安，雖然每個人的程度、經驗與理解不同，但大家要知道的是「所有事都有風險，程度大小而已」，認識資安帶來的風險與背後的關鍵，是現代人需具備的必要本領。   　　■降低「門檻」：為何一般人容易對資安感到熟悉又陌生？那是因為普遍資安書籍都是給專業從業人員閱讀，但資安其實跟大家的日常生活都息息相關，大家也都常在新聞報導看到這些資訊。   　　■角度「多元」：從現實生活場景的ATM操作、實體店家信用卡支付，到手機、電腦使用與上網，以及新聞事件，從多個角度讓大家認識到各方面的資安與風險，同時還從電影、影集、小說、網紅與Podcast等途徑切入，讓大家都可以藉由自己熟悉的興趣或管道來接觸資安。

　　 　　■「一次」掌握：資安領域面向相當廣，但這些給一般人的資安資訊往往散在各處，本書從多個面向與角度切入，讓你一次就能得到不同收穫。   　　■對資安風險先要有「認識」：去ATM領錢，知道要保護提款卡與密碼，你就已經有資安意識，那麼你知道什麼是弱密碼嗎？為何不要在多個雲端帳戶使用相同的帳密？你真的有妥善的備份觀念嗎？手機的安全更新也有年限你知道嗎？   　　■認識資安風險目的是為了「自保」：當企業也都在扭轉資安思維，並且開始重視資安，但你要知道，整個環境並不會一下就改變，因此資安就成為現代個人必須掌握的技能。

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具自動傳訊及追蹤功能之活動報名系統

為了解決看 別人 的雲端 硬 碟的問題，作者彭慧君 這樣論述：

在籌辦活動的過程當中，經常需要連絡可能參與的人員，確認其參加的意願，並統計可能參加的人數，這往往要耗費很多時間，也很容易有所疏漏。本論文提出一個具有自動傳訊及訊息追蹤的活動報名系統，能夠針對可能參與的人員，自動發送相關的邀請訊息，並追蹤人員回覆的內容，做成相關的統計數據，以方便主辦者掌握人員參與的狀況。每個活動可以針對邀請的人員，設定多個待發訊息及發送時間。等到設定的發送時間，系統會根據所設定的電子郵件或簡訊內容，自動針對尚未回覆的人員發送下一波的訊息，並追蹤其回覆的狀況。系統也可以針對個別人員或活動群組，發送即時的通知訊息。回覆的結果會自動傳到Google Drive的雲端試算表，方便主辦

者可以隨時隨地查看活動報名的狀況。本論文所提出的程式系統，能夠大量節省人員連繫確認的時間，並減少處理和統計的錯誤。希望藉由這個研究，能夠幫助更多活動順利成辦，增加人與人之間的互動和關心。

tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊

為了解決看 別人 的雲端 硬 碟的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關...   　　．官方網站資源豐富, 但不知從何查起？一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂？ 　　．跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做？ 　　．用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴？ 　　．神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的？ 　　．損失函數、優化器、評量準則(

metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢？ 　　．文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧？ 　　．聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎？ 　　．…   　　Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當

作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。   　　事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎！千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習！    本書特色   　　台灣人工智慧學校  　　--------------------------------- 　　技術發展處處長

張嘉哲 審閱 　　專案處處長 蔡源鴻 審閱   　　○ 解開黑盒子 – 高效學習 DNN、CNN、RNN 等神經網路模型 　　○ 發揮追根究柢的實驗精神, 測試各種神經網路模型「配方」 　　○ 隨時幫你複習進階的 Python 程式語法及函式用法, 學習不卡關！ 　　○ 完整介紹文字、圖片、時序資料的預處理技巧 　　○ 函數式 API (functional API) 的建模手法與實例印證 　　○ 中文詞向量、遷移式學習、Callback、Tensorboard 　　○ LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet.. 等 CNN 經典模型的進化秘方

　　○ 在雲端高速訓練模型 - 善用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境   　　Keras 是目前深度學習領域中, 最容易使用且功能強大的神經網路開發工具, Tensorflow 已將之收錄到自己的套件中, 並命名為 tf.keras。本書同時適用於最新的 tf.keras 及 Keras。