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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mac無法下載app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。  

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考慮公平性與服務品質於群眾物流之多任務執行指派模式

為了解決mac無法下載app的問題，作者李育名 這樣論述：

隨電子商務持續成長，配送商品至消費者手上之最後一哩服務面臨即時性、運輸成本昂貴之挑戰，因此，越來越多企業開始透過與群眾物流服務平台合作配送其訂單，增加最後一哩之配送效率。實務上專件快遞之配送，指派訂單任務給物流士後，其必須先前往取件點取貨再將貨品送至送件點，而平台也能透由插單之方式，指派其他待指派之訂單任務給服務中之物流士進行配送，使其處於多任務執行之狀態，但目前學術上較缺少此情境之模式。此外，好的服務品質能讓消費者感到滿意進而增加公司的聲譽，若未考慮服務品質而進行指派可能導致指派之物流士無法在時間內完成任務，而導致配送效益降低，影響消費者滿意度，然而，有些文獻僅考慮公平性但未考慮服務品質，

則可能使得物流士績效好與壞之間所獲得之訂單數一樣，而導致不合理的公平性。因此本研究站在群眾物流平台之角度，以數學規劃的方式針對專件快遞任務建立同時考慮公平性與服務品質之群眾物流多任務（插單）指派數學模式，用系統自動化指派之方式來指派任務，目標為極大化收益。　　本研究設計小規模與大規模範例進行求解，以同一時段中相同工作時數，不同服務品質之物流士接收訂單次數變異係數判斷公平性，其中，以群眾物流士之過去平均顧客評分及過去平均完成服務準點率，作為服務品質衡量依據。求解結果顯示，使用插單之多任務執行模式會比未使用插單之模式帶來更多任務收益，能讓更多的訂單任務有機會被執行，而後，在敏感度分析中探討調整物流

士同時執行不同訂單數量對求解結果之影響；在情境分析中，將使用插單與未使用插單之模式根據是否考慮公平性與服務品質，分成了八種情境進行比較，研究結果可作為未來群眾物流平台進行專件任務插單指派之參考。

Flag’s 旗標創客.自造者工作坊 Vision × Voice 影像辨識聲控：雙V AI自駕車

為了解決mac無法下載app的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　自駕車是目前非常火熱的話題，AI 的崛起讓很多之前無法想像的事情成為可能。本套件就使用現在已相當成熟的『影像辨識』、『語音辨識』等 AI 技術, 帶您完成屬於自己的 AI 自駕車。 　　大多數人看到 AI 時，都會以為難懂又難學，不只有程式語言，還有很多複雜的數學，而雙 V 自駕車直接使用網路上便利的 AI 服務，讓大家能快速且簡單的運用 AI。 　　雙 V AI自駕車包含兩大功能：『影像辨識』和『語音辨識』。影像辨識包含能夠自動辨識兩側馬路線的『道路巡軌』、以及辨識箭頭方向決定行駛方向的『路標辨識』；語音辨識為『聽口令改變路徑』，聽到指定口令執行對應動作。 　　

本產品需要搭配手機使用，使用自己設計的 App 作為操作介面。所以除了 AI 應用外，製作 App 也是必學課程。我們會使用 App Inventor 這套積木式的 Android App 開發軟體，讓初學者也能快速上手。 　　硬體控制則使用近幾年非常火熱的程式語言『Python』，它語法簡潔，對初學者來說是一個簡單入門的選擇。 　　想要訓練出自己的 AI 模型嗎？想要自己製作一台自駕車嗎？那雙 V AI 自駕車就是你的最佳選擇。 　　◎ 本產品需搭配 Android8 以上的手機，ios 系統無法使用 　　◎ Android 版本可以從手機的『設定/系統』中查詢 　　◎ 除了確定 An

droid 版本外，也可以直接安裝測試 APP (下載網址 https://www.flag.com.tw/Video/FM627A/99), 如果 APP 中有顯示鏡頭拍攝的畫面就代表可以使用本產品 　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 　　電腦： Windows / Mac 適用 　　手機：限 Android 8 以上適用 本書特色 　　● 自己的手機就是 AI 大腦 　　● 從拍照開始建立真實的資料集 　　● 從自己的資料集訓練影像模型 　　● 用自己訓練好的模型辨識道路 　　

● 用自己訓練好的模型辨識路標 　　● 使用 Google AI 服務辨識語音口令 　　● 自己設計自駕車 App 　　● 雷切木板車體自己動手組   　　組裝產品料件: 　　D1 mini 相容控制板 × 1 片 　　Micro-USB 傳輸線 × 1 條 　　馬達驅動板(相容 D1 mini) × 1 片 　　麵包板（顏色隨機） × 1 片 　　馬達 × 2 個 　　輪子 × 2 個 　　萬向輪 × 1 個 　　電池盒 × 1 個 　　六角銅柱 × 2 個 　　螺絲及螺帽 × 1 組 　　20cm 公對母杜邦線 × 15 條 　　10cm 公對公杜邦線 × 10 條 　　測速模組 × 2

個 　　測速碼盤 × 2 個 　　橡皮筋 × 6 條 　　壓克力鏡 × 1 個 　　絕緣膠帶 × 1 個 　　手機支架 × 1 個 　　手機夾 × 1 個 　　雷切木板 × 1 片

熱影像於室內環境溫度監測與異常通報系統之研究

為了解決mac無法下載app的問題，作者陳泓廷 這樣論述：

現今社會科技發達，家中電器設備及電線插座的使用量日益提高，導致家中用電量變大，且今大多人工作在外，無法掌握家中用電情況及用電異常，隨之危險也藏在其中。本研究模擬家中電器有溫度異常的狀況發生，設置一異常溫度物體，藉由熱影像及全彩像機搭配旋轉雲台進行左右來回的環境偵測，並將偵測的數據傳輸到Apache 做資料存取，藉由App 連上家中Wi-fi 使得手機裝置與Raspberry Pi 裝置同IP 位址，App 即可向Apache 提取資料來做顯示，讓使用者透過App 隨時掌控居家環境狀況，當溫度異常時，App 通過畫面顯示異常訊息回報給使用者，使用者可透過全彩相機得知環境資訊並瞭解溫度異常位置，

即時做處置以降低災害發生。未來經過改善若能安裝在家庭中，可隨時監控家中環境溫度狀況，一有溫度異常的環境變可通知使用者立即處理，對居家環境的安全來說有相當大的幫助。