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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)
作者：
劉峻誠, 陳宇春
分類：
電腦與網路
／
綜論
叢書系列：PN系列
出版社：
台科大(勁園)
出版日期：2022/4/21
ISBN：9789865233419
書籍編號：kk0553867
頁數：176
定價：
400
元
優惠價：
88
折
352
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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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) 內容簡介 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。
劉峻誠, 陳宇春
目錄 chapter 1 打開人工智慧之門 1-1 談談AlphaGo 1-2 人工智慧名詞的由來 1-3 人工智慧所需具備的能力 1-4 人工智慧的趨勢 1-5 人工智慧並非獨立存在 1-6 AI 的學習方法 1-7 實作介紹：Google Colaboratory chapter 2 數據蒐集與處理 2-1 BIG DATA與OPEN DATA 2-2 資料的類別 2-3 資料蒐集與清理 2-4 實際範例說明 2-5 實作介紹：標記（Label）工具 chapter 3 機器學習 3-1 機器學習的種類 3-2 機器學習的演算法 3-3 自動化機器學習 3-4 實作介紹：Kneron AI Dongle運算棒 chapter 4 深度學習 4-1 什麼是神經網路？ 4-2 深度學習的經典 — CNN卷積網路 4-3 ConvNetJS 4-4 實作介紹：Kneron Academy 進階 chapter 5 物件辨識 5-1 工作分類與名詞解釋 5-2 要回答的問題 5-3 如何做物件偵測與分類判定 5-4 其他注意事項 chapter 6 終端裝置的人工智慧 6-1 什麼是終端AI？ 6-2 AI加速棒 6-3 人機介面的互動 6-4 智慧門鎖 6-5 建構人臉辨識的演算法 6-6 隱私權的保護 6-7 神經網路處理器的傳輸 chapter 7 AI專案與加速棒應用 7-1 建構一個AI專案 7-2 多樣化的AI APP應用程式 7-3 人臉辨識實作—智慧門鎖應用的核心 7-4 多物件辨識實作—流量計算應用的核心 7-5 製作自定義分類模型 7-6 總結
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