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金融人才×機器學習聯手出擊：專為FinTech領域打造的機器學習指南

為了解決python程式碼範例的問題，作者JannesKlaas 這樣論述：

　　一本專為金融專業人士編寫的機器學習指南！對於所有從事金融資料分析的讀者來說，機器學習將是一門如虎添翼的技術。本書介紹許多新穎的、進階的機器學習模型，並示範如何將它們應用於金融產業（包括保險、交易和貸款）。本書亦詳細解說機器學習背後的觀念和演算法，著重於金融應用，提供豐富詳盡的Python程式碼範例。   　　本書展示機器學習在結構化資料、文字、影像及時間序列上的工作方式，並深度探討眾多關鍵的機器學習模型，從簡單迴歸到高階神經網路，還有GAN、強化學習、對抗偏見、貝氏推論和機率規劃等內容。   　　本書範圍廣泛，但方法卻深入且實用。如果你在FinTech領域工作，或想投入FinTech領

域，並希望獲得當今領域最有價值的技術之一，本書就是為你而準備的！   　　在這本書中，你將學到： 　　・將機器學習應用於結構化資料、自然語言、照片和書面文字 　　・機器學習如何偵測詐欺行為、預測金融趨勢、分析客戶情緒等等 　　・使用Python、scikit-learn、Keras和TensorFlow實作啟發式基準線、時間序列、生成模型和強化學習 　　・深入研究神經網路、檢視GAN和强化學習的應用 　　・對機器學習應用程式進行除錯，並為其啟動做好準備 　　・解決機器學習的偏見和隱私問題

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基於 Python 程式語言之 NAO 機器人

為了解決python程式碼範例的問題，作者吳弘譯 這樣論述：

本論文主旨為基於Python程式語言的教材開發，主要使用Choregraphe軟體。Choregraphe軟體可操作於Windows、MacOs和Linux作業系統上使用，並提供圖形化指令盒，操作上簡單易上手。另外，在Choregraphe軟體中，使用者可以自製Python指令盒，藉由Python程式語言完成Nao機器人進行舞蹈、競賽，甚至是足球賽。透過Nao機器人的動作呈現，進而學習到程式概念，亦可建立邏輯觀念思考模式。論文中，不僅講解足球賽、高爾夫球賽動作方面，亦介紹紅球追蹤影像部分，甚至加入循聲追蹤的實驗。由此論文瞭解Nao機器人的應用及實作，以寓教於樂的方式，將應用及實作融入於教育之

中。