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《演算法、深度學習、程式設計入門教室》精選套書(演算法圖鑑+深度學習入門教室+Python入門教室)

為了解決ai無法移動物件的問題，作者MoriteruIshida 這樣論述：

 《演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解》 ★日本超人氣演算法學習書 ★逾50萬次下載量，「Apple年度最佳APP」書籍化！ ★隨書附贈獨家贈品「圖形搜尋和排序圖解記憶表」 ★★ 讀再多文字解說都看不懂？沒關係，全部畫給你看，一次弄懂演算法到底是什麼！★★ ●直觀理解，從基礎開始學習，一用就上手的演算法專書！ ●全圖像化step by step，完整拆解制霸AI時代的演算法精髓！ ●詳解演算法的奧妙、執行效率、優缺點，活化思維，做出最佳決斷！ 【專業審訂】 謝孫源  成功大學資訊工程系特聘教授兼研發長   【專

家學者好評推薦】 李忠謀  國立臺灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 黃建庭  高中資訊科技概論教師 趙坤茂  臺灣大學資訊工程學系教授 鄭國威  PanSci泛科學總編輯 【高中資訊社團好評推薦】 北一女中資訊研習社 台中一中第35屆電腦資訊研究社 台南女中資訊研究社 成功高中電子計算機研習社 建國中學資訊社 高雄女中資訊社 新竹高中軟體研究社CSDC 臺南一中資訊社 █ 演算法時代來了！ 現今我們的世界已離不開演算法，從線上搜尋、社群交友、法院判案、醫學診斷、金融運作、大腦決策到人工智慧的未來，越了解演算法，越可能掌控權力，成為時代的贏家。有些演算法對我們有益、有些

有用，有些則可能使我們陷入大麻煩，但我們對這些演算法所知極少。 不管用哪種程式語言編寫程式，演算法都是不可或缺的，不過如果認為只有學電腦的人才要了解演算法，那就太可惜了。演算法其實是一連串解決問題的邏輯步驟，只要熟悉這些步驟和運用方式，每個人都能設計自己的演算法並應用於各種不同領域。學習演算法正是建構嚴謹思維和幫助做出最佳判斷的訓練。 █ 演算法的第一本書，從基礎開始學習！ 演算法是用以執行計算或完成作業的程序，可以想像成料理食譜，如果做出某種料理的步驟是食譜，那麼用電腦解出特定問題的步驟就是演算法了。然而，食譜與演算法的決定性差異，在於演算法非常嚴謹。相較於食譜有很多概略的描述，演算法

的所有步驟都用數學方式表現，沒有模糊地帶。 本書蒐羅介紹26種基本的演算法和7種資料結構，貨真價實完全圖解。每一個步驟都以圖片和文字詳細說明，拆解具體演算過程，逐步建立邏輯概念，輕鬆進入演算法的世界。 書中解說的演算法範疇包括「排序」、「陣列搜尋」、「圖形搜尋」、「安全性演算法」、「分群」，以及「網頁排名」等各種廣泛使用的基礎演算法。不用艱澀的專有名詞，步步口語分解，完全沒有概念的人也能漸進學習。 ―――― 《深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解》 ――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作，機器學習初學

者最佳入門書！――――   人工智慧時代關鍵能力！深度學習深在哪裡？ 強化運算思維，建構邏輯概念，一次弄懂深度學習活用之道！   ★ 精闢剖析深度學習發展史，詳述機器學習的基礎知識！ ★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法！ ★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝，開發AI必學必讀！ ★ 介紹類神經網路的基本思考方式和程式範例，逐步加深理解！ ★ 說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法，進一步強化學習！ ★ 全面了解提升深度學習準確度的演算法，掌握應用的訣竅！   █ 迎接運算時代，紮實學好Deep Learning的要點！   本書以想試著開始使用時下流

行的深度學習之讀者為對象，從理論到實踐進行了統整。書中詳細說明深度學習基礎理論的類神經網路，以及相關的必要數學知識，同時講解程式原始碼，以實際動手操作的方式來幫助理解。   坊間已經有眾多的機器學習與深度學習相關書籍，但類神經網路理論的學習門檻相當高、深度學習應用程式框架入門難度深、不容易掌握進一步應用的要領等等，常令初學者無法看清活用深度學習的探索之路。   本書首先介紹類神經網路的概念，緊接著說明如何使用應用程式框架進行深度學習，讓學習者初步感受這個領域。接下來介紹各種應用，大量運用範例來說明。在此之後，對於想進一步學習理論的讀者，介紹機器學習的學習方式；對於想挑戰進階深度學習應用的讀者，

說明演算法等等。   █ 豐富圖解一目瞭然，「文字辨識」、「影像辨識」、「自然語言處理」實際演練！   本書的目標是幫助讀者了解什麼是深度學習、什麼是AI之後，能夠實際動手實作，期使讀者不致一知半解，不會只是執行範例卻不知接下來能做什麼，而能學會確實地判斷為了何種目的該使用何種應用程式框架，以及實際進行的步驟。   想挑戰AI開發的理工科學生、想更上一層樓的工程師、想了解深度學習基礎理論的人、使用TensorFlow和Keras嘗試實際安裝的人、想弄懂機器學習所需的數學的人，都能從本書平易的解說中學習到必要的知識。   【本書的架構】   ▌第1章：論及深度學習以及其背景的機器學習相關話題，解

析人工智慧（AI）的概念。   ▌第2章：說明Python的環境建構與深度學習所需函式庫的安裝方法，包括在Windows與Mac兩種環境上的說明，解說必需的基礎Python文法。   ▌第3章：藉由能以簡潔的敘述來使用多個函式庫的Keras實作深度學習，同時製作影像辨識的程式來體驗深度學習。進行導入Keras並公開發佈的熱門函式庫TensorFlow、數值運算函式庫與資料繪製函式庫等等的準備。   ▌第4章：解說類神經網路的理論，同時實際試著使用名為MNIST的文字辨識範例程式來加深理解。   ▌第5章：說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法。   ▌第6章：介紹提升深度學習準確度的演算法、自然

語言處理等，用於影像辨識以外的範例程式。 ―――― 《Python入門教室：8堂基礎課程+程式範例練習，一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用》 ――――――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》、《深度學習入門教室》系列作――――――――   熱門程式語言第1名，日本暢銷Python學習入門書！ 邊做邊學，實際操作練習，享受程式設計的樂趣！   ★ 全彩圖文解說，給程式設計新手的最佳指南！ ★ 遊戲製作•GUI設計•模組活用，可從網頁下載範例！ ★ 解說書寫格式，詳述顯示文字、數值、空白、縮排的基本規則！ ★ 剖析組成程式的6大元素，逐步建構基本語法並善用函式！ ★ 學習使用

Python顯示視窗的方法，建立圖形介面設計遊戲的外觀！   █  AI時代必學的基礎工具，第一次設計程式就上手！   以往的程式設計，只是輕鬆當成興趣即可開始，但這十年間逐漸變得複雜。「程式設計真有趣！如果能讓更多人開始接觸程式設計就好了！」要感受程式設計的有趣之處，最重要的是能夠立刻動手試試，而且能立即看到結果。   最符合這項要件的，就是近年來熱門程式語言第一名「Python」。   使用Python，只需要輸入指令就能立刻執行。可用來擴充Python、稱為「模組」的功能非常豐富，對於視窗的顯示和製作PDF等，也能以很簡短的程式實現。   本書活用Python這樣的優點，簡單易懂地說明它

的基本語法之後，檢視「製作猜數字遊戲」、「在視窗中移動圓形、矩形和三角形」、「使用PDF製作橫布條」等實際範例，逐步學習。   █  豐富圖解一目瞭然，「匯入方式」、「書寫格式」、「運作處理機制」實際演練！   閱讀本書時，可下載取得範例程式，一邊動手練習，一邊看著實際運作的畫面來學習。   此外，書中利用各式各樣的範例激發好奇心，鼓勵讀者發揮想像力，嘗試改良程式，進一步加深理解。舉例來說，對於影像辨識和人工智慧等等，也能以Python進行程式設計。   本書的目標是希望成為學習者開始進行程式設計的契機，感受程式設計的樂趣，打好紮實的基礎，開啟美好充實的程式設計生活。   █  本書的架構  

▌ 第1章：說明程式的作用，製作程式需要什麼、該學些什麼，精闢列舉正確操作的祕訣。   ▌ 第2章：說明執行Python程式的軟體安裝方法，了解執行指令和避免出現錯誤的基本知識。   ▌ 第3章：說明使用Python撰寫程式須遵守的規定，學習文字、數值、空白的用法等基本規則。   ▌ 第4章：學習程式語言裡的基本功能，整理說明實際應用的部分，藉由將這些功能組合起來，逐步製作出程式。   ▌ 第5章：製作「Hit & Blow」猜數字遊戲，從簡單的地方開始打好基礎，掌握應用的訣竅。   ▌ 第6章：藉由以視窗呈現「Hit & Blow」猜數字遊戲，讓它成為圖形化的成品，更像個遊

戲。   ▌ 第7章：一邊撰寫於畫面上移動圓形的程式，漸進學習「類別」與「物件」的基本知識。   ▌ 第8章：學習使用PDF製作「橫布條」的方法，總複習學習成果，使用擴充模組挑戰實用的程式設計。  

藝術松No.2：AI

為了解決ai無法移動物件的問題，作者王奕然,王柏偉,吳柏瑤,林怡君,林欣怡,林映彤,邱誌勇,施登騰,胡育榕,張嘉淵,許夢芸,黃文浩,劉育成,蔡遵弘,蘇黎,林子荃,L 這樣論述：

　　《藝術松》是財團法人數位藝術基金會《數位藝述》系列（2011年～2015年）精神的延續，作為台灣數位藝術相關知識生產的新園地。藉由台灣數位藝術中心的民間機構力量，創辦藝術松學校影音導讀、Podcast與期刊出版，引薦更多數位藝術的當代思潮。我們強調，數位藝術（或科技藝術、新媒體藝術）不單是科技創新，更不僅是科技展示，更重要的是藝術實踐與人文思潮的齊肩並進，讓實踐與理論、研究平衡發展，共築論述與實踐的共構平台。 　　秉持著以「解析創新科技對藝文創作之影響」為命題，承繼創刊號聚焦在討論「虛擬實境」（VR）對藝文創作的影響之後，藝術松第二期以「人工智慧」為核心主題，邀請國內

外各方學者、專家與藝術家，針對「AI＋」的諸多現實應用情境深入的探究。本期內容廣泛地從哲學美學、理論論述、創作實踐、產業應用、關鍵字詞、藝術家訪談，以及國際趨勢切入，深入淺出地介紹AI與藝術創製展演之間的多重關係。 本書特色 　　藝術松第二期以「人工智慧」為核心主題，邀請國內外各方學者、專家與藝術家，針對「AI＋」的諸多現實應用情境深入的探究。本期內容廣泛地從哲學美學、理論論述、創作實踐、產業應用、關鍵字詞、藝術家訪談，以及國際趨勢切入，深入淺出地介紹AI與藝術創製展演之間的多重關係。

基於VoTT之高效能半自動人物標註

為了解決ai無法移動物件的問題，作者余俊賢 這樣論述：

近年來Artificial Intelligence (AI) 技術日新月異，雖然有些成就早已遠勝於人類；但在用於AI模型所需之訓練資料的物件標註工作，目前主流尚以人工標註為主。例如本論文研究的無人機拍攝影片之人物動作標註，在無人機多角度與高低空拍攝的情況下，人工標註還是會優於AI 模型產生之標註。例如在高空拍攝的情況下，標註人員往往一眼就能辨識出渺小的人物，但AI模型尚不能完全辨識；或是廣告刊板的人物照片會導致AI模型誤判；又或是人物重疊則造成無法辨識等情況。但人工標也有其缺點，如重複性的工作還是會大大的降低人工標註的精確度，例如一秒30幀的影片，其標註人員必須重複性的一幀一幀的標註畫面上

出現的眾多人物，標註久了導致注意力降低因而增加標註錯誤率。有鑑於此，本論文在合適的標註工具基礎下，如VoTT [1] 下，再將開發出的半自動標註工具嵌入在VoTT內，以提升人員標註之效率。本論文使用OpenCV提供的CSRT tracker演算法再搭配本論文撰寫之多核心處理架構下之物件追蹤，用以執行在多角度與高低空拍攝之影片情境下進行物件追蹤，讓標註人員只需在標註一幀的情況下，即能將剩下的幀數之追蹤目標人物自動標註完成。經實驗驗證後，本研究之結果的確可大幅提升標註人員之工作的便利性與精確度。