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這兩本書分別來自台科大 和深智數位所出版 。
國立彰化師範大學 機電工程學系 吳孟軍所指導 蕭意盛的 卷積神經網路 (CNN) 於不同數量圖形辨別資料之預測能力研究 （2020），提出alphago下載關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、機器學習、卷積神經網路。
而第二篇論文國立清華大學 通訊工程研究所 黃之浩所指導 陳宏育的 基於機器學習之動物飢餓語音偵測方法 （2020），提出因為有 機器學習、飢餓偵測、情緒辨識的重點而找出了 alphago下載的解答。
最後網站柯潔再戰AlphaGo 第155手投降承認人類有弱點 - 鉅亨則補充：人工智能AlphaGo 和圍棋世界排名第一的柯潔昨(25) 日進行第二回合「人機大戰」。柯潔執白子戰至 ... 鉅亨網APP. 精選財經深度觀點盡在鉅亨App. 下載.
人工智慧應用在我家 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通：診斷.評量.影音.擴增.加值
為了解決alphago下載 的問題，作者劉峻誠,陳宇春 這樣論述：
1. 主題學習：循序漸進介紹人工智慧領域中數據處理、數據標記、神經網路、機器學習、物件辨識等重要概念。 2. 輕鬆入門：結合公開、免費與好用的開源工具與網頁，引導讀者輕鬆進入機器學習的領域。 3. 時下最夯：介紹目前人工智慧趨勢 — 邊緣運算，並說明雲與端如何相互依存與協同作業。 4. 生活應用：藉由 AI 加速棒的實作，帶領讀者體驗AI的落實應用。 MOSME行動習一點通： 使用「MOSME行動習一點通」，登入會員與書籍密碼，可線上閱讀、觀看範例影片、下載補充資料與範例程式。 ‧ 診斷：可線上練習本書題目，檢視學習成效。 ‧ 評量：每次實作經創客師核可
，可取得創客學習力認證，累積學習歷程。 ‧ 影音：於學習資源「影音教學」專區，可觀看範例操作影片。 ‧ 擴增：線上提供相關補充資料，供自主學習或教學參考之用。 ‧ 加值：附書中範例程式，方便讀者下載使用。
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主持人：阮慕驊
來賓：酷奇科技hiHedge執行長 顧家祈
主題：AI操盤成投資趨勢？
節目時間：週一至週五 5:00pm-7:00pm
本集播出日期：2020.12.01
#AI操盤 #顧家祈
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卷積神經網路 (CNN) 於不同數量圖形辨別資料之預測能力研究
為了解決alphago下載 的問題，作者蕭意盛 這樣論述：
人工智慧是以電腦科技、生物學、心理學、語言學、數學、工程學為基礎的科技，其目標在將人類的智慧加以電腦化，讓電腦具備有思考、學習和解決問題能力性。相關應用的領域包括專家系統、機器人、自然語言處理、機器翻譯、視覺機器、辨識語音、機器的學習等。近年來由於Internet的興起，在人工智慧裡又多了一個可以讓人發揮的舞台，類神經網路是目前非常火紅的人工智慧相關研究。可想而知中的，未來人工智慧的應用，在機器視覺方面上發展及其如何好好的整合這問題，將是未來人工智慧發展的更好，而機器影像辨識成功率將會是一大考驗。透過本實驗結果顯示，100張以上的貓和狗訓練模型成功辨識率可達99 %以上，70張可達到99 %
成功辨識，以50張訓練模型則無法成功辨識，依此實驗結果訓練模型最低需70張的訓練模型。關鍵字： 人工智慧、機器學習、卷積神經網路。
AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別
為了解決alphago下載 的問題，作者廖源粕 這樣論述：
本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學
★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。
基於機器學習之動物飢餓語音偵測方法
為了解決alphago下載 的問題，作者陳宏育 這樣論述：
在現代社會中，許多家庭都有飼養寵物，使得何時該餵食寵物的問題也成為諸多飼主的一大疑問。不僅是家中寵物的飼主，對於動物園中的飼養員或是動物收容所的養育員皆是一大難題。倘若我們能明確地知道動物叫聲的意義，進而判別動物是否正處於飢餓狀態，便可在適當的時間給予動物餵食。由於人類無法正確明白動物的叫聲，因此我們選擇使用機器學習的方式來判別動物是否處於飢餓狀態。我們使用的資料集取自於取自POND5影音資料庫，此資料庫收錄數以千計的多媒體檔案讓使用者下載，而這些素材最大的特色是不受版權限制，更吸引使用者的特點是，此資料庫內建搜尋與篩選器的功能，讓使用者可以透過篩選每個多媒體檔案上帶有的標籤過濾出想使用的多
媒體檔案。所以我們透過資料庫已貼上的標籤，將資料集分為兩組，分別是飢餓（hungry）組與非飢餓（not hungry）組，且兩組資料中亦帶有此資料庫預先判別之情緒標籤，如飢餓生氣的狼等，再讓機器根據情緒變化判斷各個音訊檔分別屬於何種狀態，最後經由比對機器分類的結果與原始檔案帶有的標籤輸出分類的正確比率。此篇論文的主要貢獻在於我們分析出動物叫聲中的情緒變化，讓分類器經由情緒變化判斷此聲音是否為飢餓狀態，而輸入資料則含有飢餓與非飢餓狀態的標籤。在第一層分類器中，我們讓利用它幫助我們做情緒辨識與記錄情緒變化，進而輸出情緒變化矩陣，因此我們稱其為情緒分類器。此外，我們根據動物相關文獻得知負面的情緒會
成動物的飢餓狀態，因此在最後的分類器中，我們讓分類器依照負面情緒與否判定是否為飢餓狀態，並使用支援向量機（SVM）、決策樹（Decision Tree）與隨機森林（Random Forest）作為分類的方法。