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書名：機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則(第四版) 作者：蘇木春、張孝德 出版社：全華 出版日期：2016/05/00 ISBN：9789864632060 內容簡介 ■ 本書優點特色 1.將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。 2.以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能發揮想像力。 3.每一種理論都儘可能配合書中範例及圖表加以說明。 ■ 內容簡介 本書將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。此外，作者以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能發揮想像力。 目錄 第1章 類神經網路之簡介 第2章 感知機 第3章 多層感知機 第4章 非監督式類神經網路 第5章 聯想記憶 第6章 增強式學習 第7章 模糊集合 第8章 模糊關係及推論 第9章 模糊系統 第10章 基因演算法則

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【簡介】 ⛧⛦ 樹莓派 5 / 樹莓派 4 皆適用 ⛦⛧ ⛧⛦ 一本帶你玩翻人工智慧與物聯網 ⛦⛧ 『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，深受全球創客的喜愛。 本書將引領你踏上創客之路，利用樹莓派建立 IoT 物聯網與 AIoT 智慧物聯網，以及親手打造遙控串流視訊車、自動避障車、物體追蹤車與 AI 自駕車。甚至讓你在樹莓派上運行 LLM 大型語言模型，並透過 Python 與 LLM 技術，以自然語言進行硬體控制。 是不是已經迫不及待、躍躍欲試了呢？ 或許還有點擔心沒有基礎，會難以上手？ 請放心。本書將從樹莓派的購買、安裝與設定開始，逐步帶領你使用 Windows 電腦遠端操作樹莓派，並介紹 Linux 系統指令與伺服器架設，讓你不再畏懼終端機黑畫面的文字模式。 接下來，我們將探索樹莓派的 GPIO 腳位，並透過 Python，甚至結合 ChatGPT API 和 LLM 等生成式 AI 來控制硬體。同時，本書也涵蓋如何在樹莓派上使用 Pico 開發板或 Arduino 開發板進行軟硬體整合，為你提供更多面向的選擇。 更精彩的是，運用 Pi 相機模組或 Webcam 攝影機，並結合 OpenCV 電腦視覺套件與多種知名的深度學習模型，實作人臉偵測、手勢追蹤、人體姿態估計、即時物體偵測、文字偵測與車牌辨識等 AI 應用。 至此，你便能輕鬆跟著我們的腳步，透過 Node-RED 物聯網開發工具和 Teachable Machine 來建立 AIoT。此外，也能透過整合超音波感測器、OpenCV 和 TensorFlow Lite，打造出自動避障車、物體追蹤車以及 AI 自駕車。 無論你是創客新手或進階愛好者，本書將幫助你全面掌握樹莓派，發揮你的創意，輕鬆進行各種 AI 軟硬體整合專案！ ➢ 無需額外設備，從 Windows 電腦遠端操作樹莓派 ➢ 從零開始學習 Linux 系統與伺服器架設 ➢ 透過 Python 結合 GPIO 腳位與 ChatGPT API 或 LLM，以文字控制硬體 ➢ 同場加映樹莓派 Pico W 與 Arduino Uno 開發板的應用 ➢ 建立 Pi 相機模組或 Webcam 攝影機的網頁串流視訊 ➢ 搭配 OpenCV 電腦視覺套件，實作人臉、手勢、姿勢、物體、文字、車牌等偵測與辨識 ➢ 活用 YOLO、MediaPipe、CVZone 和 TensorFlow Lite 等熱門 AI 套件 ➢ 透過 Node-RED 建立 IoT 儀表板，並連結 TensorFlow.js 手勢辨識打造 AIoT 應用 ➢ 藉由自駕車智慧系統，體驗深度學習模型的道路、號誌與行人偵測 ➢ 親手打造你的遙控串流視訊車、自動避障車、物體追蹤車以及 AI 自駕車 【目錄】 ▍第 1 章 認識樹莓派 1-1 認識樹莓派 1-2 樹莓派的型號 1-3 樹莓派的硬體規格 1-4 樹莓派的硬體配件 1-5 你需要知道的背景知識 ▍第 2 章 購買、 安裝與使用樹莓派 2-1 購買樹莓派與周邊裝置 2-2 安裝 Raspberry Pi OS 至 Micro-SD 卡 2-3 在 Windows 用 VNC 遠端連線使用樹莓派 2-4 設定 Raspberry Pi OS 2-5 在瀏覽器用 Raspberry Pi Connect 遠端連線使用樹莓派 ▍第 3 章 Raspberry Pi OS 基本使用 3-1 認識 Linux、終端機和桌面環境 3-2 使用 Raspberry Pi OS 桌面環境 3-3 Raspberry Pi OS 應用程式介紹 3-4 Raspberry Pi OS 偏好設定 3-5 在 Raspberry Pi OS 執行命令 3-6 在 Windows 和樹莓派之間交換檔案 ▍第 4 章 Linux 系統管理 4-1 啟動終端機使用命令列的 Linux 指令 4-2 Linux 的常用指令 4-3 Linux 的使用者與檔案權限指令 4-4 Linux 作業系統的目錄結構 4-5 使用命令列安裝和解除安裝應用程式 4-6 安裝中文輸入法 ▍第 5 章 使用樹莓派架設伺服器 5-1 架設 Web 伺服器 5-2 安裝 PHP 開發環境 5-3 安裝設定 MySQL 資料庫系統 5-4 架設 FTP 伺服器 ▍第 6 章 建立 Linux 的 Python 開發環境 6-1 在樹莓派安裝 Python 虛擬環境工具 6-2 建立與管理 Python 虛擬環境 6-3 安裝與使用 Visual Studio Code 6-4 使用 Jupyter Notebook + Gradio 建立 AI 互動介面 6-5 Python 應用範例：存取 MySQL 資料庫 6-6 Python 應用範例：使用 ChatGPT API ▍第 7 章 GPIO 硬體介面 7-1 認識樹莓派的 GPIO 接腳 7-2 使用 Python 的 GPIO Zero 模組 7-3 數位輸出與數位輸入 7-4 類比輸出 7-5 類比輸入 7-6 GPIO 應用範例：使用生成式 AI 控制 LED 燈 ▍第 8 章 Pico W 開發板與 MicroPython 語言 8-1 認識 Raspberry Pi Pico 開發板 8-2 MicroPython 語言的基礎 8-3 使用 Thonny 建立 MicroPython 程式 8-4 使用 MicroPython 控制 Raspberry Pi Pico 開發板 8-5 Pico W 的 WiFi 連線 8-6 MicroPython 應用範例：用 Python 建立序列埠通訊 ▍第 9 章 相機模組與串流視訊 9-1 認識樹莓派的相機模組 9-2 安裝與設定樹莓派的相機模組 9-3 在終端機使用相機模組 9-4 使用 Python 程式操作相機模組 9-5 在樹莓派建立串流視訊 9-6 使用外接 USB 網路攝影機 ▍第 10 章 AI 實驗範例（一）：OpenCV + YOLO 10-1 在樹莓派安裝 OpenCV 10-2 OpenCV 的基本使用 10-3 AI 實驗範例：OpenCV 人臉偵測 10-4 AI 實驗範例：OpenCV + YOLO 物體偵測 10-5 AI 實驗範例：Ultralytics 的 YOLO11 ▍第 11 章 AI 實驗範例（二）：MediaPipe + CVZone 3D 11-1 Google MediaPipe 機器學習框架 11-2 CVZone 電腦視覺套件 11-3 手勢與人體姿態的 3D 角度與距離 11-4 AI 實驗範例：辨識剪刀、石頭和布的手勢 ▍第 12 章 AI 實驗範例（三）：TensorFlow Lite + OpenCV DNN + LLM 12-1 TensorFlow Lite 影像分類 12-2 OpenCV DNN 影像分類與文字偵測 12-3 使用 LLM 大型語言模型 12-4 AI 實驗範例：TensorFlow Lite 即時物體偵測 12-5 AI 實驗範例：EasyOCR 的 AI 車牌辨識 12-6 AI + GPIO 實驗範例：使用 LLM 語意分析控制 GPIO ▍第 13 章 IoT 實驗範例：溫溼度監控與 Node-RED 13-1 認識 IoT 物聯網 13-2 DHT11 溫溼度感測器 13-3 Node-RED 物聯網平台 13-4 MQTT 通訊協定 13-5 Node-RED 儀表板 13-6 IoT 實驗範例：溫溼度監控的 Node-RED 儀表板 ▍第 14 章 AIoT 實驗範例：Node-RED + TensorFlow.js 14-1 認識 TensorFlow.js 14-2 安裝與使用相關的 Node-RED 節點 14-3 AIoT 實驗範例：Node-RED 與 COCO-SSD 14-4 AIoT 實驗範例：Node-RED 與 Teachable Machine ▍第 15 章 硬體介面實驗範例（一）：樹莓派 WiFi 遙控視訊車 15-1 認識樹莓派智慧車 15-2 樹莓派的直流馬達控制 15-3 再談 Python 的 Flask 框架 15-4 打造樹莓派 WiFi 遙控視訊車 ▍第 16 章 硬體介面實驗範例（二）：樹莓派 AI 自駕車 16-1 OpenCV 色彩偵測與追蹤 16-2 打造自動避障和物體追蹤車 16-3 車道自動偵測系統 16-4 打造樹莓派 AI 自駕車 ▍附錄 A Python 程式設計基礎 A-1 認識 Python 語言 A-2 在樹莓派開發 Python 程式 A-3 Python 變數與運算子 A-4 Python 流程控制 A-5 Python 函式與模組 A-6 Python 串列與字串 ▍附錄 B 當樹莓派遇到 Arduino 開發板 B-1 認識 Arduino Uno 開發板 B-2 在樹莓派建立 Arduino 開發環境 B-3 使用 Arduino IDE 建立 Arduino 程式 B-4 在樹莓派開發 Arduino 程式 B-5 使用 Python 建立 Arduino 序列埠通訊 ▍附錄 C Raspberry Pi 樹莓派零件購買清單

Node-RED+YOLO+ESP32-CAM：AIoT智慧物聯網與邊緣AI專題實戰 (1版)

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【簡介】 零基礎也能打造AI物聯網， 用Node-RED整合YOLO與LLM， 全方位建構你的AIoT與邊緣AI應用！ 　　當人工智慧結合物聯網成為未來主流，本書提供一條簡單易學的路徑，帶你從視覺化流程工具Node-RED入門，逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型，打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解＋範例方式呈現，並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件，簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者，都能從中找到有用且完整的解決方案。 　　內容重點 　　➤ 使用Node-RED視覺化流程建立監控儀表板（Dashboard）、MVC網站、REST API和使用MySQL資料庫儲存感測器數據。 　　➤ 詳細說明MQTT通訊協定、取得網路OpenData與JSON資料剖析、寄送Email電子郵件與Telegram通知。 　　➤ 使用Teachable Machine與YOLO訓練自己的AI模型，並且串接LLM來輕鬆使用Node-RED整合生成式AI，建立你的AIoT智慧物聯網應用。 　　➤ 完整YOLO模型訓練步驟，只需執行各步驟的Python工具程式，就可以使用LabelImg標註圖片建立資料集，訓練出你自己的YOLO物體偵測模型。 　　➤ 提供綠化版Node-RED+Python整合套件fChartEasy，免安裝輕鬆幫助你建構學習本書內容所需的Windows開發環境。 　　你將學會以下實作專案： 　　✔ 建立溫溼度監控儀表板、繪製Node-RED圖表、送出天氣通知 　　✔ 使用Teachable Machine 模型、標註圖檔、YOLO客製化模型 　　✔ 打造透過MQTT控制的ESP32-CAM相機與IP Camera，輕鬆建立你的AI之眼 　　✔ 建立AI猜拳遊戲、OCR車牌辨識、物體偵測、即時串流偵測、路況分析 本書特色 　　✓ 視覺化開發×無痛入門 　　掌握Node-RED建置儀表板、網站與REST API，不需寫程式輕鬆上手AIoT 　　✓ 整合主流AI技術與實作 　　從Teachable Machine、YOLO到LLM，搞懂生成式AI在物聯網的實戰應用 　　✓ 完成AIoT跨領域整合專案 　　打造ESP32-CAM影像感測與車牌辨識的智慧邊緣裝置，實現完整AIoT應用場景  【目錄】 第一篇 Node-RED視覺化流程打造監控儀表板和REST API 第01章 Node-RED基礎與視覺化流程 1-1 物聯網與Node-RED基礎 1-2 啟動Node-RED建立第一個流程 1-3 匯出、匯入和編輯Node-RED流程 1-4 Node-RED常用節點和msg訊息結構 第02章 建立監控的Node-RED儀表板 2-1 認識Node-RED儀表板 2-2 儀表板的功能執行元件 2-3 儀表板的資料輸入元件 2-4 儀表板的資料輸出元件 2-5 客製化儀表板的版面配置 第03章 初始Node-RED流程與資料分享 3-1 Node-RED流程的資料分享 3-2 初始Node-RED流程 3-3 認識JSON 3-4 使用檔案初始Node-RED流程 第04章 建立Node-RED MVC網站和REST API 4-1 認識Web網站、Web應用程式和MVC 4-2 建立MVC的Web網站 4-3 使用其他資料來源建立Web網站 4-4 使用檔案建立REST API 第05章 Node-RED與MySQL資料庫 5-1 認識與使用MySQL資料庫 5-2 SQL結構化查詢語言 5-3 Node-RED的資料庫查詢 5-4 Node-RED的資料庫操作 5-5 使用MySQL資料庫查詢結果建立REST API 第二篇 Node-RED網路資料交換：MQTT+OpenData+訊息通知 第06章 物聯網資料交換：MQTT通訊協定 6-1 認識MQTT通訊協定 6-2 MQTT代理人和客戶端 6-3 使用Node-RED建立MQTT客戶端 6-4 整合應用：使用MQTT建立溫溼度監控儀表板 第07章 取得網路資料：OpenData與JSON資料剖析 7-1 認識HTTP通訊協定 7-2 使用Node-RED取得網路資料 7-3 認識Open Data與Web API 7-4 Node-RED的JSON資料剖析 7-5 整合應用：取得網路資料繪製Node-RED圖表 7-6 整合應用：剖析JSON資料繪製Node-RED圖表 第08章 訊息通知：寄送Email電郵與Telegram通知 8-1 自動化寄送Email電子郵件通知 8-2 申請與使用Telegram Notification通知 8-3 取得OpenWeatherMap天氣的JSON資料 8-4 整合應用：使用Telegram Notification送出天氣通知 第三篇 訓練你自己的TensorFlow和YOLO模型+LLM的AI應用 第09章 Teachable Machine訓練TensorFlow影像分類模型 9-1 認識TensorFlow與TensorFlow.js 9-2 相關Node-RED節點的安裝與使用 9-3 使用Teachable Machine訓練機器學習模型 9-4 整合應用：在Node-RED使用Teachable Machine模型 第10章 取得與標註YOLO訓練資料：LabelImg 10-1 認識Ultralytics的YOLO 10-2 Thonny Python IDE的基本使用 10-3 取得訓練YOLO模型的圖檔資料 10-4 使用LabelImg標註圖檔建立訓練資料 10-5 整合應用：在Node-RED顯示標註圖檔 第11章 訓練你自己的YOLO物體偵測模型 11-1 整理與瀏覽Roboflow Universal取得的資料集 11-2 建立YAML檔訓練與驗證你的YOLO模型 11-3 在Node-RED使用YOLO預訓練模型 11-4 整合應用：在Node-RED使用YOLO客製化模型 第12章 Node-RED+LLM生成式AI應用 12-1 認識生成式AI與LLM 12-2 使用OpenAI的ChatGPT API 12-3 LLM API服務：Groq API 12-4 使用Ollama打造本機LLM 12-5 整合應用：在Node-RED儀表板使用LLM 第四篇 AIoT物聯網與邊緣AI專題實戰 第13章 AI之眼：ESP32-CAM開發板+MQTT 13-1 認識ESP32-CAM開發板 13-2 安裝和設定Arduino IDE 13-3 建立AI之眼：燒錄ESP32-CAM程式 13-4 在Node-RED流程使用MQTT操控AI之眼 13-5 整合應用：本機MQTT代理人連線AI之眼 第14章 AIoT與邊緣AI專題：Node-RED+Teachable Machine 14-1 在Node-RED儀表板顯示影像與上傳圖檔節點 14-2 在Node-RED儀表板即時分類Webcam影像 14-3 AIoT與邊緣AI專題：上傳圖檔建立AI猜拳遊戲 14-4 AIoT與邊緣AI專題：建立AI之眼＋MQTT的猜拳遊戲 第15章 AIoT與邊緣AI專題：Node-RED+YOLO 15-1 Node-RED影像工具箱與條碼生成節點 15-2 使用Tesseract-OCR文字識別 15-3 訓練YOLO車牌偵測模型 15-4 AIoT與邊緣AI專題：YOLO + Tesseract -OCR車牌辨識 15-5 AIoT與邊緣AI專題：上傳圖檔的YOLO蘋果物體偵測 15-6 AIoT與邊緣AI專題：YOLO+Streamlit即時串流偵測 第16章 AIoT與邊緣AI專題：Node-RED+LLM 16-1 Node-RED的螢幕擷圖節點 16-2 使用Llama Vision多模態模型 16-3 AIoT與邊緣AI專題：Llama Vision模型的車牌辨識 16-4 AIoT與邊緣AI專題：Llama Vision的路況分析 16-5 AIoT與邊緣AI專題：IP Camera+MQTT的AI之眼 附錄A 在Windows安裝本書Node-RED+YOLO fChartEasy A-1 安裝Node-RED+YOLO開發環境：fChartEasy A-2 在Node-RED刪除沒有使用的配置節點

FLAG’S 創客‧自造者工作坊 跟 AI 一起用 Python 設計 AIoT 物聯網美好日常 (1版)

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【簡介】 ⛧⛦ 跟著「三大場景 × 23 個實驗」動手做 ⛦⛧ ⛧⛦ 新手也能輕鬆打造 LLM 智慧聯網便利生活！ ⛦⛧ 　　你是否曾對家中智慧家電的運作原理感到好奇？ 　　常聽到「物聯網」這個詞，卻不太清楚它的真正含義？ 　　AI 聊天機器人這麼厲害，又該如何整合進智慧家電中？ 　　本套件將帶你從零開始，使用 ESP32 家族的 S2 mini 開發板連接感測器與電子元件，再透過 Python 撰寫程式，實作出各種有趣的物聯網應用。除此之外，還會進一步帶你認識 Web 與 MQTT 等網路技術，動手設計網路資料抓取、網頁遙控器、遠端鬧鐘、遠端留言板等實用功能。 　　更好玩的是，我們把當前最夯的 LLM 技術也整合進來了！只要讓 S2 mini 透過 API 呼叫 LLM，就能用自然語言調整燈光顏色、生成音樂和弦，甚至自動摘要股市新聞。讓 AIoT 裡的「AI」不再侷限於傳統機器學習或基礎人工智慧，而是升級成真正懂你的智慧好夥伴！ 　　組裝產品料件： 　　ESP-32 S2 mini 開發板 × 1 片 　　Type-C 傳輸線 × 1 條 　　麵包板 × 1 片 　　RGB LED 模組 × 1 個 　　光線感測模組 × 1 個 　　紅外線人體移動偵測模組 × 1 個 　　小喇叭 × 1 個 　　0.96 吋 OLED 螢幕模組 × 1 個 　　溫濕度感測模組 × 1 個 　　RFID IC 卡感應模組 × 1 個 　　按壓開關 × 2 個 　　公-公杜邦線 × 1 排 　　公-母杜邦線 × 1 排 　　排針 × 1 排 　　Windows / macOS 均適用 本書特色 　　從書桌、床頭到大門，打造 LLM 時代的智慧居家物聯網生活 　　▸ 從電子電路 → 程式設計 → 物聯網技術 → 整合 LLM，一套搞定 　　▸ 獨門傳授免費串接 LLM API 的密技，讓 GPT 幫你作曲、控燈、做新聞摘要 　　▸ 與 LLM 合作編寫程式，無論網頁前端或後端程式開發，不會寫的就問 Grok 　　▸ 獨家教學 OLED 螢幕的中文顯示、小喇叭響起音樂和弦，完美貼近你我生活 　　讓 AI 成為你的得力助手，全力支援你將書中實驗延伸出無限可能！  【目錄】 ▍第 1 章 LLM 時代的物聯網與 Python 開發環境 1-1 生成式 AI 與物聯網 1-2 S2 mini 控制板簡介 1-3 安裝 Python 開發環境 1-4 連接與設定 S2 mini 1-5 給力的 GenAI 好朋友 – Grok ▸ LAB01 閃爍內建 LED 1-6 認識硬體與數位世界 ▸ LAB02 閃爍彩色 LED ▍第 2 章 光線感應炫彩桌燈 ― 同步顯示狀態的網頁遙控器 2-1 光線感測與類比訊號輸入 ▸ LAB03 光線感應 LED 2-2 讓 S2 mini 變身成網站 ▸ LAB04 最陽春的 Wi-Fi 遙控器 2-3 用 HTML 網頁簡化操作 ▸ LAB05 手機遙控白光 LED 2-4 讓 AI 程式助理協助新增功能 ▍第 3 章 懂人話的人體感應小夜燈 ― LLM 文字調色盤 3-1 紅外線人體移動偵測與數位訊號輸入 ▸ LAB06 光線與人體移動感應 LED 3-2 透過 API 免費存取 LLM ▸ LAB07 先試著與 LLM 開槓 3-3 讓 LLM 根據描述控制燈色與亮度 ▸ LAB08 LLM 燈光調色盤 ▍第 4 章 會顯示天氣預報的溫濕度電子鐘 ― 網路資料抓取 4-1 NTP 網路自動對時 ▸ LAB09 設定 S2 mini 系統時間 4-2 在 OLED 螢幕模組顯示中文 ▸ LAB10 OLED 溫濕度電子鐘 4-3 氣象資料抓取 ▸ LAB11 同步顯示今日天氣預報 ▍第 5 章 LLM 一句話摘要股市新聞 ― 網路爬蟲 5-1 股市新聞網路爬蟲 ▸ LAB12 取得股市新聞標題與部分內文 5-2 請 LLM 總結每則股市新聞 ▸ LAB13 在 OLED 顯示股市新聞摘要 5-3 再加裝顆按鈕吧 ▸ LAB14 一鍵顯示下一則股市新聞摘要 ▍第 6 章 不怕你貪睡的遠端鬧鐘 ― MQTT 的發佈與訂閱 6-1 設計定時響起的鬧鐘 ▸ LAB15 時間到了就響起鬧鈴 6-2 MQTT 通訊協定簡介 ▸ LAB16 先試著在 S2 mini 接收訊息 6-3 MQTT 家人遠端響鈴 ▸ LAB17 家人怕你賴床神器 6-4 MQTT Dashboards 圖形化操作介面 ▍第 7 章 大門磁扣嗶卡紀錄 ― 雲端資料庫 7-1 認識智慧門禁管理功能 ▸ LAB18 讀取悠遊卡與 RFID 卡號 7-2 MQTT 發佈刷卡資料與資料匯出 ▸ LAB19 刷卡資料自動上傳雲端 7-3 MQTT 遠端留言板 ▸ LAB20 家人貼心提醒留言板 ▍第 8 章 量身打造你的專屬嗶卡音效 ― LLM 作曲神器 8-1 揚聲器播放音樂和弦 ▸ LAB21 先試著響起卡農和弦 8-2 讓 LLM 根據需求編寫和弦 ▸ LAB22 LLM 作曲神器 8-3 用聽的也知道是誰回來了 ▸ LAB23 嗶卡即響的回家音樂 組裝產品料件:   ESP-32 S2 mini 開發板 × 1 片 Type-C 傳輸線 × 1 條 麵包板 × 1 片 RGB LED 模組 × 1 個 光線感測模組 × 1 個 紅外線人體移動偵測模組 × 1 個 小喇叭 × 1 個 0.96 吋 OLED 螢幕模組 × 1 個 溫濕度感測模組 × 1 個 RFID IC 卡感應模組 × 1 個 按壓開關 × 2 個 公-公杜邦線 × 1 排 公-母杜邦線 × 1 排 排針 × 1 排

實戰智慧物聯網AIoT程式設計學邊緣運算 - 使用Pomas4 AI開發板與Arduino電控模組 - 附MOSME行動學習一點通：評量．加值

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玩轉AIoT智慧物聯網－智慧居家動手做(學AI真簡單系列5)

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