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電腦視覺機器學習實務｜建立端到端的影像機器學習

為了解決google工程師的問題，作者ValliappaLakshmanan,MartinGörner,RyanGillard 這樣論述：

　　「本書全面介紹深度電腦視覺的最先進作法，在Keras中建構端到端生產系統，提供經過實戰檢驗的最佳實務解決方案。」 　　—François Chollet 　　深度學習研究者和Keras創造者 　　這本實用指南向您展示了如何使用機器學習模型從影像中淬取資訊。ML工程師和資料科學家將會學習經過驗證的ML技術來解決各種影像問題，包括分類、物件偵測、自編碼器、影像產生、計數和圖說產生。本書卓越的介紹了端到端深度學習：資料集建立、資料前置處理、模型設計、模型訓練、評估、部署和可解釋性。 　　Google工程師Valliappa Lakshmanan、Martin Görner

和Ryan Gillard向您展示了如何開發準確且可解釋的電腦視覺ML模型，並使用強大的ML架構以靈活且可維護的方式將它們投入大規模生產。您將學習如何使用以TensorFlow和Keras編寫的模型進行設計、訓練、評估和預測。 　　您將學習如何： 　　‧為電腦視覺任務設計機器學習架構 　　‧選擇適合您的任務的模型(例如ResNet、SqueezeNet或EfficientNet) 　　‧建立端到端ML生產線來訓練、評估、部署和解釋您的模型 　　‧前置處理影像以進行資料擴增進行並支援可學習性 　　‧納入可解釋性和負責任的AI的最佳實務 　　‧將影像模型部署為Web服務或在邊緣設備上 　　‧監控

和管理機器學習模型

google工程師進入發燒排行的影片

基礎設施導入分散式儲存系統架構–以電信業為例。

為了解決google工程師的問題，作者張益瑋 這樣論述：

隨著非結構化資料的增長，資料不可避免地變得更加難以管理。例如，移動或複製資料等簡單任務變得越來越具有挑戰性。此外，增加空間、維護和管理儲存它的硬體生命週期可能會發展成巨大的成本負擔和重大風險。分散式檔案系統具備高擴充、高可靠性的優點，為非結構化數據提供一個資料存放的選擇。本研究透過研究分散式檔案系統特性，提出一套優化傳統架構Scale-Out 的檔案系統。此檔案系統提供易擴展架構，只要新增節點，同時會增加效能跟儲存空間，且整合儲存多樣化的非結構化資料，例如：文字文件、電子郵件、影片、手機資料、社交媒體、企業應用資料、衛星圖片、傳感器資料，無法整齊使用列跟欄儲存，皆為非結構化資料。這一優勢意味

著企業可以解決複雜且成本高昂的孤立基礎架構，降低數據孤島造成的影響。使用分散式檔案系統平台實現各種儲存多協定之間的資料存取，且此系統提供高效能和資料管理、資料保護的能力，可以降低營運成本，同時最大限度的降低資料存放及搬移複雜性和風險。本研究亦架設此檔案系統，來評估高可用性、負載平衡、多協定存取、節點空間自動平衡的能力，來驗證此架構符合非結構化巨量資料儲存需求，優化電信業Hadoop儲存架構。關鍵字：分散式儲存系統、高可用性、非結構化資料、多協定存取

最輕巧前端框架首選：Vue.js完整專案開發實作

為了解決google工程師的問題，作者聚慕課教育研發中心 這樣論述：

前端三雄最好學的Vue.js，強大直逼Angular，彈性不輸React，程式碼只有一半！ 　　前端三雄誰強誰弱不重要，最重要的是上手快，工作量少，誰最適合快速簡單但強大的前端開發就用誰。 　　Vue.js是由前Google工程師設計的架構，比Angular易學易懂，彈性調配上也完全不輸React，但在執行效率，程式碼數量上，都遠遠勝過其它兩者。 　　本書可說是市面上最完整的Vue.js書籍，從基本的介紹，安裝、開發環境設定等開始講解，更有完整的元件說明。使用實例清楚講解每個元件及指令。本書最後，更有非常完整且可用的三個大型專案，模擬了市面上最有名的三個食品、圖書及音樂網站的前端製作

，讓你在讀完本書之後，即具備開發大型服務前端的能力。 　　＊本書適合哪些讀者閱讀 　　本書非常適合以下人員閱讀。 　　■ 沒有任何前端 Vue 框架基礎的初學者。 　　■ 有一定的前端 Vue 框架開發基礎，想精通程式設計的人員。 　　■ 有一定的前端 Vue 框架開發基礎，缺乏專案實踐經驗的人員。 　　■ 正在進行軟體專業相關畢業設計的學生。 　　■ 大專院校及教育訓練學校的老師和學生。 本書特色 　　1. 結構科學，自學更易 　　本書在內容組織和範例設計中充分考慮到初中級入門者的需求，由淺入深，循序漸進，無論讀者是否接觸過框架，都能從本書中找到最佳的起點。 　　2. 超多、實用、專

業的範例和實踐專案 　　本書結合實際工作中的應用範例逐一講解Vue 前端框架的各種知識和技術，在專案實踐篇中更以3 個專案實踐來複習前15 章介紹的知識和技能，讓讀者在實踐中掌握知識、輕鬆擁有專案開發經驗。 　　3. 隨時檢測自己的學習成果 　　每章首頁中均提供了「本章概述」和「本章要點」，以指導讀者重點學習及學後檢查；章後的「就業面試技巧與解析」均根據當前最新求職面試（筆試）題精選而成，讀者可以隨時檢測自己的學習成果，做到融會貫通。  

從人工智能重新檢視我國公司治理典章制度—以董事會職權為中心

為了解決google工程師的問題，作者李昱盈 這樣論述：

於所有與經營分離下，為使公司效率經營，並緩和有限理性的代理成本，由董事會成為最高業務執行機關，負責統籌公司各項事務與資源，我國公司法第23條第1項亦引進英美法之忠實義務，要求董事以公司及股東最大利益行事。然公司治理案件仍層出不窮，鑒於第四次工業革命的來臨，人工智能等新興科技於公司治理之運用日與俱增，本文嘗試探討人工智能對於我國公司治理之影響，就是否能有效降低代理成本、對公司董事會之忠實義務造成何種衝擊、我國公司治理法制應如何調適等面向加以觀察與分析，並以人工智能發展的現況與未來分別討論。為了解人工智能對公司治理之影響與衝擊，本文於第二章即就人工智能科技進行概述與說明。因本文研究主軸係聚焦於探

討董事會使用人工能進行公司治理時，其相關忠實義務內涵是否須加以調整等議題，故本文於第三章先就美國法下董事忠實義務之性質與內涵予以概述。嗣後，本文於第四章就人工智能於董事會之功能與挑戰進行介紹，並就董事會使用人工智能時忠實義務應如何調整，及面對人工智能所伴隨之挑戰應如何因應等，相關比較法文獻進行討論，再就未來人工智能取代自然人董事之相關議題與義務、責任歸屬加以介紹與釐清。綜合上述之討論，本文於第五章先行探討忠實義務於我國適用上之性質與爭議，其次就董事使用人工智能進行公司治理時，我國忠實義務及公司法、證交法等公司治理規範應如何調整進行反思，最後就未來人工智能董事問世時，相關義務與責任之建構嘗試提出

本文見解。於第六章則統整本文對董事會使用人工智能之功能與挑戰、忠實義務之調整、因應對策及公司治理法規之調適等研究，期望能在本文之討論下建構出董事會對於人工智能科技應有之態度與對策，進而打造健康的公司治理環境。