FLAG'S 創客‧自造者工作坊 用創客玩 ChatGPT x Python AI 語音大應用

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【簡介】 激發你的創客魂！手把手建立完整的語音助理裝置, 並加入 RGB LED 燈模擬家用設備, 讓 ChatGPT 不再只是文字對 談對象, 更可以成為我們的生活小幫手。 電影裡的智慧語音助理令許多人十分嚮往, 不僅對話方式與人類相像, 還擅長控制各種硬體設備, 而這類電影情節即 將成真, 如今有強大的大型語言模型可以作為 AI 語音的核心, 聊天對話已是基本, AI 語音連接真實世界的硬體設備 更是未來趨勢。 本套件將會帶各位把 GPT 連結到 ESP32 中, 透過語音設備跟語言模型對話；並為語言模型建立各式各樣的擴充功能： ● 聲控燈：由 AI 根據語意判斷使用者想要的 RGB 燈色, 不管是金鳳凰色、暖色等形容詞, AI 都可以幫我們調出該顏色。 ● 高鐵/台鐵車次查詢：AI 自動串接 API , 取得所需的車次資料後告訴你最合適的車次。 ● 即時口譯機：利用語言模型強大的理解能力, 將你想翻譯的詞句轉換成別的語言, 並口述給你聽。 ● 天氣預報員：有了連網功能的 AI 如虎添翼, 任何資訊只要能 Google 到就可以餵給 AI , 讓他成為小小萬事通。 ● YouTube 音樂點播助理： AI 判斷你想聽的歌曲下載並播放 YouTube 音樂。 如果你有更多想法與創意, 都可以自行擴增功能給 AI 使用, 例如：取得電影時刻、股價查詢、新聞快訊等等, 讓他成為你個人的最強助理。 【目錄】 ● CH01 AI語音的核心- ChatGPT 簡介 1-1 ChatGPT 的聰明之處 1-2 AI 語音助理的架構 ● CH02 微控制器- ESP32 與 Thonny 簡介 2-1 本套件的架構 2-2 ESP32 控制板簡介 2-3 安裝 Python 開發環境 2-4 安裝與設定 ESP32 控制板 2-5 認識硬體 2-6 ESP32 的 IO 腳位以及數位訊號輸出 ● LAB01 閃爍LED燈 ● CH03 錄放音機 3-1 按鈕開關 ● LAB02 按鈕控制LED燈 3-2 麥克風原理 ● LAB03 實作錄音機 3-3 用喇叭播放聲音 ● LAB04 實作回聲機 3-4 音訊插座模組 ● LAB05 實作音樂播放器 ● CH04 在本機建立伺服器 4-1 建立伺服器 - Server 端 ● LAB06 在本機端建立 Server 4-2 下載 Server 上的語音檔 ● LAB07 下載音檔 4-3 上傳語音檔至 Server ● LAB08 上傳音檔 ● CH05 使用 OpenAI API 實作語音辨識 5-1 語音辨識原理 5-2 認識 OpenAI API ● LAB09 實作語音辨識 5-3 認識 RGB LED 燈 ● LAB10 控制 RGB LED 燈 5-4 語音聲控燈 ● LAB11 語音口令聲控燈 ● CH06 建立 GPT 助理 6-1 AI 聊天模式 ● LAB12 和 GPT 聊天 6-2 文字轉語音 ● LAB13 實作 AI 念稿機 ● LAB14 GPT 語音對話 ● CH07 外文好夥伴-口譯機 7-1 認識 Function Calling ● LAB15 實作口譯機 ● CH08 語言模型萬事通-連網取得更多資料 8-1 讓語言模型取得即時資訊 ● LAB16 取得網路搜尋結果 ● LAB17 即時氣象預報員 ● CH09 高鐵/台鐵時刻播報 9-1 TDX 服務 ● LAB18 取得時刻表 9-2 AI 分析時刻表 ● LAB19 車次規劃助手 ● CH10 YouTube 點歌助理 10-1 下載 YouTube 音樂 ● LAB20 結合 pytube 下載音樂 10-2 個人點歌助理 ● LAB21 點歌小幫手 ● CH11 客製化語音助理-擴增功能 11-1 整合功能 ● LAB22 AI 配色聲控燈 11-2 突破電腦連接限制- ngrok ● LAB23 隨身 AI 助理

ChatGPT X Keras X PyTorch全方位應用實踐指南：從零開始的AI程式設計養成之路 (1版)

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內容簡介 文理組都能成功自學 AI 程式 理論與實作並用，打造穩固的深度學習基礎 　　本書內容改編自第 14 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組的佳作系列文章《新手也能懂得 AI - 深入淺出的 AI 課程》。本書將以 AI 人工智慧的圖像與文字兩大領域應用為主軸，並對目前熱門的技術進行深度解析，內容範圍廣闊，涵蓋了辨識、生成和預測等技術。在閱讀本書的過程中，讀者不但會學習到基礎理論，同時也會進行程式撰寫訓練，並從實作練習加深對理論的理解與記憶。 　　本書提供了一條 6 階段的人工智慧學習之路，從基本 Python 程式、爬蟲技術打好基礎，接著正式引領你進入 AI 人工智慧，了解深度學習模型的運作原理，並且跟著實作範例從無到有寫出 AI 程式，最後還能學會將 ChatGPT 串接到 LINE Bot，打造智慧個人小幫手。 　　在這本書中，你將認識到各種常見的深度學習模型，包括 DNN、RNN、CNN，搭配適合初學者的 Keras、PyTorch、NumPy 等強大函式庫，讓你可以輕鬆打造阿拉伯數字辨識模型、股票趨勢預測圖，建立文章摘要，以及使用預訓練模型來強化模型的辨識能力。 　　四大重點 　　＊內容由簡入深 　　從簡易入門，逐步理解人工智慧 　　＊打通 AI 技能 　　學習不同 AI 專案，將程式應用於生活 　　＊全方面教學 　　不需要程式基礎，從零開始寫程式 　　＊理論結合實作 　　理論與程式並重，會寫也會玩 AI 　　目標讀者 　　● 對於人工智慧懷抱熱情，但是毫無程式經驗的新手 　　● 希望能夠快速習得並累積人工智慧程式專案經驗的工程師 　　● 剛踏入人工智慧領域的學生和研究者 　　● 需要結合人工智慧，用於特定應用領域的專業人士 專業推薦 　　「如果您正在尋找一本全面且深入的人工智慧學習資源，這本書絕對值得一讀。它提供了結構良好的學習路徑，使您能夠從基礎到高階的技術水平不斷進步。此外它以自學為導向，使您能夠更好地理解和應用所學知識，這對於成功應用人工智慧技術至關重要。無論您的學習目標如何，這本書都是一個出色的起點。」──── 李俊宏 │ 國立高雄科技大學 電機工程系 資通組教授 目錄 第 1 章 Python 入門 1.1 Python 發展歷史 1.2 安裝 Python 與函式庫 安裝 Python 安裝函式庫 開啟教材 1.3 資料型態 數值型態（Numeric Type） 字串型態（String Type） 容器型態（Container Type） 1.4 變數與運算 指派變數 全域變數與區域變數 垃圾回收機制 1.5 運算式、運算子及運算元 算術運算子 邏輯運算子 比較運算子 1.6 判斷式與迴圈 if⋯elif⋯else for 迴圈 while 迴圈 1.7 函數與類別 函數（Function） 類別（Class） 第 2 章 網路爬蟲 2.1 Selenium 介紹與安裝 安裝方式 2.2 定位網站的元素 使用瀏覽器定位 HTML 元素 2.3 Selenium 實作 第 3 章 理解何謂人工智慧 3.1 何謂人工智慧？ 3.2 人工智慧的發展歷史 3.3 人工智慧、機器學習、深度學習的差別 人工智慧 機器學習 深度學習 3.4 機器學習中不同的學習方式 監督式學習 非監督式學習 強化式學習 遷移式學習 第 4 章 DNN 原理介紹與 Keras 實作 4.1 何謂深度神經網路（DNN）？ 輸入層（Input Layer） 隱藏層（Hidden Layer） 輸出層（Output Layer） 4.2 前向傳播與反向傳播 前向傳播（Forward Propagation） 反向傳播（Back Propagation） 4.3 學習率、梯度與優化器是什麼？ 4.4 程式碼實作與解析：MNIST 手寫辨識 第 5 章 LSTM 原理介紹與 Keras 實作 5.1 循環神經網路（RNN） 5.2 LSTM（Long Short-Term Memory） 遺忘門層（Forget Gate Layer） 狀態保存層（Cell State） 輸出層（Output Layer） 5.3 程式碼實作與解析：繪製股票趨勢預測圖 第 6 章 CNN 原理介紹與 PyTorch 實作 6.1 卷積神經網路（CNN） 卷積層（Convolution Layer） 池化層（Pooling Layer） 全連接層（Fully Connected Layer） 6.2 PyTorch 介紹與安裝 安裝方式 6.3 程式碼實作與解析：CIFAR10 影像辨識 第 7 章 DCGAN 原理介紹與 PyTorch 實作 7.1 深度卷積生成式對抗網路（Deep Convolutional GAN） 7.2 鑑別器與生成器 生成器 7.3 程式碼實作與解析：生成假的 MNIST 手寫辨識 第 8 章 VGG16 原理介紹與 PyTorch 實作 8.1 預訓練模型 VGG16（Visual Geometry Group 16） 8.2 預訓練模型與遷移式學習 8.3 程式碼實作與解析：真假 MNIST 手寫辨識 第 9 章 LSTM 自然語言處理與 PyTorch 實作 9.1 電腦該如何讀懂文字？ 9.2 Encoder、Decoder、Attention 9.3 TorchText 安裝與介紹 安裝方式 9.4 程式碼實作與解析：IMDB 影評情緒分析 第 10 章 BERT 原理介紹與 PyTorch 實作 10.1 萬物皆可 Transformer 10.2 BERT 10.3 認識 Hugging Face 安裝方式 10.4 程式碼實作與解析：真假新聞辨識 第 11 章 T5 原理介紹與 PyTorch 實作 11.1 T5 介紹 模型架構選擇 11.2 T5 的文本遮蔽方式 自監督預訓練策略（High-Level Approaches） 替換方式（Corruption Strategies） 替換率（Corruption Rate） 替換長度（Corruption Span Length） 11.3 程式碼實作與解析：生成新聞摘要 第 12 章 ChatGPT Prompt 設計與應用 12.1 GPT GPT-2 GPT-3 ChatGPT 12.2 ChatGPT 能做什麼？ 解釋程式碼 撰寫程式碼 修正程式碼 12.3 指令的設計方式 12.4 ChatGPT 的 API 申請方式 OpenAI API 申請方式 Azure API 申請方式 12.5 程式碼實作與解析：建立個人智慧 ChatGPT 小幫手

Excel VBA x ChatGPT x Bing Chat基礎到爬蟲應用：詠唱神技快速生成公式與VBA (1版)

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