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Python機器學習與深度學習特訓班：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

為了解決python編輯器的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

國內外最具代表性案例 兩大雲端應用、15項分類實例、9大專題實戰 　　自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、 　　物件自動標示、影像辦識真正實練！ 　　從資料收集整理、模型訓練調整， 　　檢測修正到產出全面解秘！ 　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。 　　在資料科

學領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。 　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖 　　由類神經網路基礎到AI應用實戰 　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證 　　全面深入機器學習與深度學習領域技術核心 　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境，加碼體驗機器學習雲端平台Microsoft Azure與演算法平台Algorithmia。 　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神

經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。 　　■全面深入不同應用面向：印刷文字辨識、手寫文字識別、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部偵測、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號與年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測… 　　■網羅國內外最具代表性案例：文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等

，進行有系統而扎實的真正演練。 　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、face++、SQLit

e、SQLite Database Browser、Haar 　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。 　　書附超值DVD：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔

python編輯器進入發燒排行的影片

智能化睡姿辨識之系統研究

為了解決python編輯器的問題，作者陳孝武 這樣論述：

目錄指導教授推薦書 i口試委員會審定書 ii誌謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 viii表目錄 x第一章 緒論 11.1 研究動機與目的 1第二章 研究方法 32.1 研究規劃概述 32.2 壓傷介紹 42.3 人工智慧介紹 62.3.1 機器學習介紹 72.3.2 深度學習介紹 102.3.3 人工神經網路介紹 102.3.4 卷積神經網路介紹 11第三章 實驗設計與設備 173.1 實驗系統概觀 173.2 實驗流程 183.3 實驗設備與工具 193.3.1 應用軟體 193.3.2 實驗裝置 233.4 實驗設計 243.4.1 模型建構流程 243.4.2

躺臥資訊收集 253.4.3 標籤壓力數據 263.4.4 睡姿辨識模型內部架構 273.4.5 深度學習模型訓練 28第四章 實驗結果 344.1 架構A之睡姿辨識模型 344.2 架構B之睡姿辨識模型 364.3 架構C之睡姿辨識模型 394.4 架構D之睡姿辨識模型 42第五章 結論與未來發展 46參考文獻 48圖目錄圖2-1 研究規劃之流程圖 3圖2-2 壓傷好發位置示意圖 5圖2-3 機器學習概念圖 8圖2-4 監督式學習訓練流程 8圖2-5 單層神經元網路示意圖 11圖2-6 LeNet-5的架構圖 12圖2-7 貓咪原圖(左)與180度翻轉圖(右) 13圖2-8 卷積運算的運算

方式 14圖2-9 Pooling Layer概念圖 16圖2-10 全連接層示意圖 16圖3-1防壓傷系統之架構圖 17圖3-2 實驗流程圖 18圖3-3 Anaconda Prompt命令提示字元 20圖3-4 Anaconda Navigator 20圖3-5 Spider IDE 21圖3-6 Jupyter Notebook 21圖3-7 PycCharm IDE 介面 22圖3-8 Tensorflow logo 22圖3-9 醫博科技開發之智能床 23圖3-10 模型建構流程圖 24圖3-11收集受試者躺臥資訊示意圖 25圖3-12躺臥及標籤數據示意圖 26圖3-13模型預測流程

圖 28圖4-1架構A之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 34圖4-2架構A之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 35圖4-3架構B之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 37圖4-4架構B之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 38圖4-5架構C之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 40圖4-6架構C之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 41圖4-7架構D之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 43圖4-8架構D之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 44 表目錄表1 訓練模型之硬體環境 23表2 睡姿辨識模型之模型架構 27表3 架構A之睡姿辨識模型準確率 36表

4 架構B之睡姿辨識模型準確率 39表5 架構C之睡姿辨識模型準確率 42表6 架構D之睡姿辨識模型準確率 45表7 各架構之睡姿辨識模型準確率 45

看見micro:bit新世界－學邏輯、寫程式、玩創意 - 最新版

為了解決python編輯器的問題，作者陳致中乾龍工作室 這樣論述：

　　本書為初學者規劃了深入淺出、豐匐有趣的程式學習之旅，透過micro:bit的積木式開發工具認識程式邏輯觀念，再利用積木與程式碼的對照方式，逐步學會Python語法與micro:bit開發版的操控方式，最後再融入micro:bit的GPIO、擴充板與擴充模組的應用，進而順利使用micro:bit自造完成各式各樣的創意作品。                    CH1-進入microbit的世界 1-1認識micro:bit 初體驗 1-2認識micro:bit 工作環境 1-3使用線上JavaScript Blocks 編輯器開始玩程式 1-4利用手機或平板使用JavaScript B

locks 寫程式 1-5手機「micro:bit Blue」APP 應用與介紹 CH2-Python程式語言好好玩 2-1線上使用Python 編輯器開始寫程式 2-2利用Mu 編輯器離線使用Python 開始寫程式 2-3從各式好玩之範例學習Python 程式撰寫 CH3-學習 GPIO 的控制 3-1 Micro:bit 的GPIO 介紹 3-2認識常用基本電子元件（需另購） 3-3利用Python 與積木控制GPIO CH4-積木程式碼 4-1 Micro:bit 各式擴充板介紹 (需另購) 4-2介紹Grove Inventor Kit for the BBC micro:bi

t (需另購) 4-3介紹 BitBot 自走車套件 (需另購) 附件A Blocky 積木式常用指令 附件B Python 常用指令(依照字母排列)  

應用影像辨識分析挖土機之行為模式及其產值

為了解決python編輯器的問題，作者吳勻棠 這樣論述：

營造產業占我國GDP 2.5%，為台灣經濟上不可或缺的一部分，各項工程都必須在工期內完成，控管營造產業的施工進度還有效率成為是否能在工期內完工的因素之一。然而，目前的工程控管嚴重依賴人工管理，這不僅會消耗人力更會造成更多不必要支出。 其中，挖土機為工地現場最常見的土方設備，挖土機在工地現場的使用時機多屬於工程早期-營建工程之基礎開挖，也常用於道路工程、老舊房屋之拆除等等。近年來，人工智慧普遍用在各個產業，營造業也不例外，此項科技不僅能減少人力成本，也能準確幫助營造業控管工程進度。其中，影像辨識技術即為此類工具之一，工程現場的監視器可取代現場人力。本研究透過影像辨識技術對於挖土機進行行為

模式偵測，利用網路上提供的現場工地照片作為訓練資料，框選出挖土機的上部結構以及挖斗進行訓練。之後便進一步利用影片中框選出來的定界框之座標以及幀數差加以判斷挖土機的行為模式，分別為:右轉、左轉、挖掘、前進、後退、閒置六項行為模式，爾後更可以利用上述已判斷的行為模式計算出挖土機的產量，此模型對於行為模式的準確度中閒置達96%、移動90%、工作30%，產能則達85%的準確率，以此研究幫助營造業控管挖土機之產能。