超圖解 Arduino 互動設計入門 第五版 (5版)

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【簡介】 內容介紹 華文世界銷售第一的 Arduino 經典教材 本書的目標是讓高中以上，沒有電子電路基礎，對微電腦、電子 DIY 有興趣的人士，也能輕鬆閱讀，進而順利使用 Arduino 開發板完成互動應用。具備以下特色： \\手繪超圖解// 唯一手繪圖解的 Arduino 入門教材，從基本的電子元件、工具操作，乃至於電子模組和 Arduino 開發板的電路，都有遠勝照片的圖解說明，協助瞭解學習主題與實作細節。個別實驗除了以手繪實體接線圖讓讀者對照以外，也提供電路圖比對學習，培養未來進階學習的能力。 \\電子電路和程式語法兼顧// Arduino 互動設計必須軟硬體合作，本書同時教授從基礎的電子元件介紹、歐姆定律、到克希荷夫電路定律等電子電路基礎知識，以及變數、迴圈、陣列等程式設計基本語法，即使沒有相關基礎，也能跟著書中內容一步步學習，熟稔兩種技能，無縫整合軟硬體。 • 電阻、電容、二極體、LED、電晶體、運算放大器、齊納二極體等電子元件 • 變數、陣列、條件判斷、迴圈、巨集、字元與字串、指標、自訂函式、自製程式庫等程式設計主題 • 電路圖閱讀、萬用電錶等各式工具使用教學 • 歐姆定律、限流、源流、潛流等觀念說明 • 分壓定律、克希荷夫電流定律、克希荷夫電壓定律等電子電路基礎 • RC 率波電路、高通濾波器應用 \\實作與原理並重// 初學 Arduino 雖然做出結果很重要也很有趣，但是背後原理更是往後 DIY 的基石，本書在特定主題會透過電路圖搭配電子元件特性解開運作原理，像是搭配電晶體要怎麼選用電阻，並透過實例計算，不再是別人用什麼、就只能跟著用什麼，即使情境變化，也能找出對策： • 計算限流電阻 • 利用序列轉並列 IC 串接多個七段顯示器 • 運算放大器放大倍率控制 • 返馳二極體選用 • 電晶體與電阻選用 • 邏輯電位轉換 • 運用數位濾波排除雜訊 • 從加速度計計算角度 \\涵蓋新/舊開發板// 雖然 Arduino UNO R3 已經非常好用，不過本書也包含新一代的 Arduino UNO R4 Minima 以及 Arduino UNO R4 WiFi 開發板，介紹像是 DAC、RTC、電容觸控、USB 人機介面等功能，以及 Wi-Fi 物聯網與內建 LED 點陣。另外，本書也介紹廣受創客愛用，採用 ESP8266 模組的高 C/P 值開發板 D1 mini，可做為無線物聯網應用替代方案。 \\以實驗應用學習主題// 全書超過 70 個以上的動手做實驗，帶領讀者實踐 DIY 創客精神，提供實務應用情境以及未來可能發展方向參考： • 拍手控制開關 • 電子燭光燈 • 電音樂器 • 超音波數位量尺 • 自動避障自走車 • 吃錢幣存錢筒 • 體感控制雲台 • 光電子琴 • 循跡自走車 • 藍牙遙控機器人 • RFID 門禁系統 • 悠遊卡模擬 • 物聯網家電控制 • LED 矩陣中文跑馬燈 • 改造 Wii 手把控制機械手臂 • MIDI 電子鼓 本書自 2013 年問世後歷經多次改版，第 5 版的每一個章節和附錄，都經過不同程度的改寫，第 18 章後半、19 和 20 章則是全新內容，因篇幅有限，之前版本的部分內容移到附錄，以電子書方式提供。 本書特色 • 華文世界銷售第一的 Arduino 經典教材 • 超圖解、人人都能看得懂 • 電子電路、程式設計零基礎也能學 • 涵蓋 Arduino UNO R3/R4 Minima/R4 WiFi • 使用新版本 Arduino IDE 教學 • 藍牙/Wi-Fi 無線傳輸搭建物聯網 • 超過 70 個動手做實驗 【目錄】 第 1 章 認識 Arduino 與微電腦開發板 1-1 認識 Arduino 1-2 安裝 Arduino UNO 開發板的驅動程式 1-3 Arduino 程式開發工具與開發步驟簡介 ||動手做 1-1 執行與設定 Arduino IDE 第 2 章 認識電子零件與工具 2-1 電壓、電流與接地 2-2 開發板的電源供應器 2-3 電阻 2-4 電容 2-5 二極體 2-6 發光二極體（LED） 2-7 看懂電路圖 2-8 電子工作必備的量測工具：萬用電錶 ||動手做 2-1 測量電阻或電容 2-9 麵包板以及其他電子工具 第 3 章 Arduino 開發板、程式設計入門與歐姆定律 3-1 Arduino UNO R3 及 R4 開發板的功能和接腳說明 3-2 MPU, MCU 和 SoC 3-3 認識程式語言 ||動手做 3-1 寫一個 LED 閃爍控制程式 3-4 用變數來管理程式碼 3-5 不變的「常數」 3-6 使用 #define 巨集指令替換資料 3-7 用歐姆定律計算出限流電阻值 第 4 章 開關與分歧指令 4-1 認識開關 4-2 開關電路與上∕下拉電阻 ||動手做 4-1 用麵包板組裝開關電路 4-3 改變程式流程的 if 條件式 ||動手做 4-2 LED 切換開關 ||動手做 4-3 不用 delay() 的延遲方法 4-4 RC 濾波電路 ||動手做 4-4 用 RC 電路消除開關彈跳訊號 ||動手做 4-5 LED 跑馬燈 4-5 迴圈 ||動手做 4-6 跑馬燈範例程式二：使用 for 迴圈 4-6 認識陣列 ||動手做 4-7 使用陣列變數的 LED 來回跑馬燈 第 5 章 序列埠通信 5-1 並列與序列通訊簡介 5-2 認識 UART 序列埠 5-3 處理文字訊息：認識字元與字串資料類型 5-4 認識程式庫：傳遞序列訊息 ||動手做 5-1 從序列埠監控窗觀察變數值 5-5 認識 String（字串）程式庫 5-6 從 Arduino 接收序列埠資料 ||動手做 5-2 從序列埠控制 LED 開關 5-7 switch…case 控制結構 5-8 認識數字系統 第 6 章 LED 七段顯示器與序列轉並列輸出 IC 6-1 七段顯示器 ||動手做 6-1 連接 LED 七段顯示器與 Arduino 板 6-2 使用積體電路簡化電路 ||動手做 6-2 序列連接七段顯示器 ||動手做 6-3 一個 74HC595 控制多個七段顯示器 第 7 章 SPI 序列介面與LED 點陣顯示器 7-1 建立自訂函式 ||動手做 7-1 建立自訂函式 7-2 變數的有效範圍：全域、區域和靜態 7-3 LED 點陣簡介 7-4 認識 SPI 序列介面與 MAX7219 ||動手做 7-2 組裝 LED 點陣電路 7-5 顯示單一點陣圖像 ||動手做 7-3 在點陣 LED 上顯示音符圖像 ||動手做 7-4 在序列埠監控窗輸出 矩形排列的星號 7-6 LED 點陣動畫與多維陣列程式設計 ||動手做 7-5 在點陣 LED 上顯示動態圖像 7-7 LED 點陣跑馬燈 ||動手做 7-6 LED 點陣逐字捲動效果程式 7-8 認識指標（Pointer） 7-9 將常數保存在「程式記憶體」裡 第 8 章 類比信號處理與運算放大器（OPA） 8-1 讀取類比值與電阻分壓電路 ||動手做 8-1 從序列埠讀取「類比輸入」值 8-2 認識光敏電阻 ||動手做 8-2 使用光敏電阻製作小夜燈 8-3 壓力感測器與彎曲感測器 8-4 電容式麥克風元件與運算放大器 ||動手做 8-3 自製麥克風聲音放大器（拍手控制開關） ||動手做 8-4 拍手控制開關改良版 8-5 克希荷夫電路定律 8-6 Arduino UNO R4 微控器內建的運算放大器 ||動手做 8-5 使用 UNO R4 內建的運算放大器製作麥克風放大器 第 9 章 I2C 序列通訊介面與 LCD 顯示器 9-1 認識文字型 LCD 顯示模組 ||動手做 9-1 並列連接 LCD 顯示器 9-2 認識 I2C 與 Qwiic 介面 9-3 安裝第三方程式庫 ||動手做 9-2 掃描 I2C 匯流排連接的週邊位址 9-4 LCD 顯示器的特殊字元和自訂字元 ||動手做 9-3 在 LCD 上顯示自訂字元符號 ||動手做 9-4 透過 I2C 介面串連兩個 Arduino 板 ||動手做 9-5 在 I2C 介面上傳送整數資料 9-5 DHT11 數位溫濕度感測器 ||動手做 9-6 製作數位溫濕度顯示器 9-6 Qwiic 介面 第 10 章 變頻控制 LED 燈光和馬達 10-1 調節電壓變化 10-2 類比輸出（PWM）指令和預設頻率 ||動手做 10-1 調光器 ||動手做 10-2 隨機數字與燭光效果 10-3 使用 Serial 物件的 parseInt() 和 parseFloat 方法解析整數和浮點數 ||動手做 10-3 透過序列埠調整燈光亮度 10-4 認識直流馬達 10-5 認識電晶體元件 ||動手做 10-4 電晶體馬達控制與調速器 10-6 調整 PWM 的工作頻率 第 11 章 發音體、數位類比轉換器（DAC） 11-1 發音體和聲音 11-2 使用 tone() 函數發出聲音 ||動手做 11-1 演奏一段瑪莉歐旋律 11-3 UNO R4 的 DAC ||動手做 11-2 電音蝌蚪 第 12 章 超音波距離感測、物件導向程式設計與自製程式庫 12-1 認識超音波 ||動手做12-1 使用超音波感測器製作數位量尺 12-2 物件導向程式設計：自己寫程式庫 第 13 章 馬達控制板、自走車與MOSFET 電晶體應用 13-1 控制馬達正反轉的 H 橋式馬達控制電路 ||動手做13-1 編寫馬達驅動程式模組 ||動手做13-2 自動迴避障礙物的自走車 13-2 認識 MOSFET 第 14 章 伺服馬達、數位濾波、資料排序、EEPROM 與體感控制機械雲台 14-1 認識伺服馬達 ||動手做 14-1 吃錢幣存錢筒 ||動手做 14-2 自製伺服馬達雲台 14-2 簡易數位濾波以及資料排序演算法 14-3 使用陀螺儀和加速度計模組控制伺服馬達雲台 ||動手做 14-3 讀取IMU數據並繪圖顯示 ||動手做 14-4 透過「序列埠繪圖家」呈現訊號波型 ||動手做 14-5 在 EEPROM 儲存陀螺儀偏移值 ||動手做 14-6 使用 IMU 感測器控制伺服馬達 第 15 章 紅外線遙控、施密特觸發器與循跡自走車 15-1 認識紅外線 ||動手做 15-1 使用 IRremote 程式庫解析紅外線遙控值 ||動手做 15-2 使用紅外線遙控器 控制伺服馬達 ||動手做 15-3 從 Arduino 發射紅外線 遙控電器 15-2 認識反射型與遮光型光電開關 ||動手做 15-4 光電子琴製作 15-3 紅外線循跡∕避障模組與施密特觸發器 15-4 認識電壓比較器 15-5 製作循跡自走車 ||動手做 15-5 組裝循跡自走車 第 16 章 手機藍牙遙控機器人製作 16-1 電波、頻段和無線傳輸簡介 16-2 認識藍牙（Bluetooth） 16-3 5V 和 3.3V 電壓準位轉換 ||動手做 16-1 使用軟體序列埠（SoftwareSerial）連接 Arduino 與藍牙模組 ||動手做 16-2 UNO R4 板的 Serial1 物件 16-4 使用 Serial Bluetooth Terminal 連接藍牙 ||動手做 16-3 用 Android 手機 藍牙遙控機器人 16-5 藍牙模組的 AT 命令 ||動手做 16-4 透過 AT 命令更改藍牙模組的名稱 第 17 章 RFID 無線識別裝置 17-1 認識條碼與 RFID ||動手做 17-1 讀取 Mifare RFID 卡 的 UID 碼 ||動手做 17-2 Mifare RFID 的門禁系統實驗 17-2 Mifare Classic 1KB 的記憶體結構 ||動手做 17-3 讀寫 RFID 卡片資料（扣款與充值）實驗 第 18 章 網路與 HTML 網頁基礎 ＋嵌入式網站伺服器製作 18-1 認識網路與 IP 位址 18-2 網域名稱、URL 網址和傳輸協定 ||動手做 18-1 認識網頁與 HTML 18-3 網路的連線標準與封包 18-4 認識 HTTP 通訊協定 18-5 認識 Wi-Fi 無線網路 18-6 建立 Wi-Fi 網路連線 ||動手做 18-2 連線到 Wi-Fi 網路並顯示 IP 位址和電波訊號強度 18-7 建立 Arduino 微型網站伺服器 ||動手做 18-3 建立微型網站伺服器 18-8 靜態 IP 以及 DHCP 動態 IP 分配 ||動手做 18-4 網路控制開關 18-9 認識繼電器 ||動手做 18-5 使用繼電器控制家電開關 第 19 章 操控 Arduino UNO R4 WiFi的 LED 點陣 19-1 認識 UNO R4 WiFi 板的三態多工 LED 電路 ||動手做 19-1 操控三態多工 LED 19-2 製作 Wi-Fi 連線動畫 ||動手做 19-2 使用雲端 LED 點陣畫面編輯器 ||動手做 19-3 在 UNO R4 WiFi 板的 LED 點陣顯示動畫 19-3 開發環境內建的靜態和動態 LED 點陣畫面 19-4 在 UNO R4 WiFi 的 LED 點陣呈現捲動文字 ||動手做 19-4 在 LED 點陣捲動顯示本機 IP 位址 19-5 繪製點陣圖像 19-6 在 LED 矩陣顯示捲動的中文字 19-7 捲動中文字的 Arduino 程式 第 20 章 USB 人機介面、觸控介面、RTC 即時鐘以及中斷處理 20-1 USB 人機介面：模擬鍵盤與滑鼠 ||動手做 20-1 模擬 USB 鍵盤和滑鼠 20-2 電容式觸控開關 ||動手做 20-2 使用觸控開關模組製作 LED 開關 20-3 UNO R4 的內建電容式觸控介面 ||動手做 20-3 校準觸控腳 ||動手做 20-4 觸控功能鍵 20-4 RA4M1 微控器內建的月曆和時鐘：即時鐘（RTC） ||動手做 20-5 連線 NTP 伺服器顯示正確日期時間 20-5 輪詢 VS 中斷 20-6 UNO R4 的 RA4M1 微控器的輸出入埠 附錄 A 微型乙太網路伺服器 A-1 連接乙太（Ethernet）網路卡建立 Arduino 微型網站伺服器 ||動手做 A-1 建立微型網站伺服器 A-2 使用 Webduino 程式庫建立微型網站 ||動手做 A-2 監控遠端的溫濕度值 A-3 傳遞資料給網站伺服器 ||動手做 A-3 建立網頁表單 A-4 認識傳遞資料的 GET 方法和查詢字串 ||動手做 A-4 建立接收 POST 表單資料的自訂命令 附錄 B ESP8266 開發板 Wi-Fi 物聯網應用實作 B-1 Wemos D1 mini 板的接腳 B-2 使用 Arduino IDE 開發 ESP8266 開發板程式 B-3 使用 ESP8266 的 WiFi 程式庫連接無線網路 ||動手做 B-1 使用 ESP8266WebServer 程式庫建立 HTTP 伺服器 ||動手做 B-2 處理 GET 或 POST 請求 B-4 PIR人 體感應器 ||動手做 B-3 偵測人體移動 B-5 HTTPS 加密通訊簡介 ||動手做 B-4 從 D1 板（ESP8266）連結網站伺服器 B-6 在 ESP8266 的快閃記憶體中儲存網頁檔案 ||動手做 B-5 建立非同步網站伺服器讀取並傳送網頁檔案 ||動手做 B-6 動態網頁調光器 附錄 C 交流電調光器製作 C-1 調整交流電的輸出功率 C-2 定時觸發執行的 TimerOne 程式庫 ||動手做 C-1 交流電調光器電路 附錄 D 燒錄 ATmega 微處理器的開機啟動程式 (bootloader) ||動手做 D-1 用麵包板組裝 Arduino 微電腦實驗板 ||動手做 D-2 使用 Arduino Uno 控制板燒錄 bootloader ||動手做 D-3 連接電腦的 USB 介面並上傳程式檔 附錄 E 改造 3C 小玩意的控制鈕 E-1 認識光電耦合元件 附錄 F 認識焊接工具：焊錫、電烙鐵及焊接助手 F-1 焊接工具 ||動手做 F-1 基礎焊接練習 ||動手做 F-2 焊接鱷魚夾 F-2 印刷電路板及萬用板 ||動手做 F-3 焊接電路板 ||動手做 F-4 活用 USB 電源供應器 附錄 G 使用 App Inventor 開發 Android App G-1 認識 App Inventer 2.0 G-2 建立第一個 App Inventor 專案：聲音播放程式 G-3 藍牙遙控機器人 App 的程式碼說明 附錄 H 使用 Wii 搖桿控制機械手臂 H-1 認識 Wii 左手把的通訊介面：I2C ||動手做 H-1 讀取 Wii 左手把的搖桿、按鈕與加速度計值 ||動手做 H-2 使用 Wii 左手把控制機械手臂 附錄 I 製作 MIDI 電子鼓 I-1 認識 MIDI I-2 MIDI 訊息格式 ||動手做 I-1 透過 Arduino 演奏 MIDI 音樂 ||動手做 I-2 透過「虛擬 MIDI」介面演奏音樂 ||動手做 I-3 製作 MIDI 電子鼓 索引

Deep Learning(2) : 用Python進行自然語言處理的基礎理論實作

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書名：DEEP LEARNING 2｜用PYTHON進行自然語言處理的基礎理論實作 出版社：歐萊禮 出版年月：201903 條碼：9789865020675 內容簡介 本書是《Deep Learning : 用Python進行深度學習的基礎理論實作》的續篇，將延續上一本書，繼續介紹與深度學習有關的技術。本書尤其偏重在自然語言處理及時間序列資料處理上，使用深度學習，挑戰各式各樣的問題。和上一本著作一樣，以「從零開始建構」為概念，詳盡介紹與深度學習有關的先進技術。 簡單來說，自然語言處理是指，讓電腦瞭解我們平常說話內容的技術。事實上，這種自然語言處理技術已經大大改變了我們的生活。在網頁搜尋、機械翻譯、語音助理等深深影響世界的技術根基中，已經使用了自然語言處理技術。本書把重點放在自然語言處理及時間序列資料處理上，學習在深度學習中，十分重要的技術。具體而言是指，word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attention等技術。本書盡量使用淺顯易懂的說明，解說這些技術，並透過實際操作，確認你是否理解。此外，本書希望藉由實驗，讓你實際感受到這些技術的可能性。 目錄 第一章 複習類神經網路 第二章 自然語言與字詞的分散式表示 第三章 word2vec 第四章 word2vec的高速化 第五章 遞歸神經網路（RNN） 第六章 含閘門的RNN 第七章 使用RNN產生文章 第八章 Attention 附錄A sigmoid函數與tanh函數的微分 附錄B 啟用WordNet 附錄C GRU

Deep Learning: 用Python進行深度學習的基礎理論實作 (1版)

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書名：DEEP LEARNING｜用PYTHON進行深度學習的基礎理論實作 出版社：歐萊禮 出版年月：201708 條碼：9789864764846 內容簡介 不走捷徑，幫助您真正搞懂「深度學習」的真義 這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明，一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解：深度學習究竟是什麼？有何特色？根據何種原理來運作？ 從零開始，由實做中學習 本書的目標是，盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」，以基礎的知識為起點，以容易上手的Python撰寫程式，從動手實作的過程中，一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話，這本書並不屬於汽車駕訓教材，而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理，而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構，必須試著打開車子的引擎蓋，將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀，篩選出車子的核心部分，就像組合迷你模型般，製作出這台車子。本書的目標，就是透過製作車子的過程，讓你感受到自己實際可以製作出車子，進而熟悉與車子的相關技術。 本書特色： ．利用最少的外部函式庫，使用Python，從零開始實際執行深度學習的程式。 ．說明Python 的用法，讓Python 的初學者也能理解。 ．實際執行Python 的原始碼，同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。 ．從簡單的機器學習問題開始，到最後執行精密辨識影像的系統。 ．以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。 ．針對看似複雜的技術，如誤差反向傳播與卷積運算等，利用實際操作方式說明，幫助理解。 ．介紹在執行深度學習時，有幫助且實用的技巧，包括決定學習率的方法、權重的預設值等。 ．說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。 ．為什麼深度學習很優秀，為什麼加深層數，就能提高辨識準確度，為什麼隱藏層很重要，仔細說明這些「為什麼」。 ．介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。 作者介紹 作者簡介 斎藤康毅 1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。 目錄 第一章 Python入門 第二章 感知器 第三章 神經網路 第四章 神經網路的學習 第五章 誤差反向傳播法 第六章 與學習有關的技巧 第七章 卷積神經網路 第八章 深度學習 附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖 參考文獻

Keras大神歸位：深度學習全面進化！

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Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer ISBN13：9789863127017 替代書名：Deep Learning with Python, Second Edition 出版社：旗標出版社 作者：François Cholle 譯者：黃逸華;林采薇 裝訂／頁數：平裝／656頁 規格：23.5cm*18.3cm*3.1cm (高/寬/厚) 出版日：2022/06/22 中國圖書分類：電腦科學 內容簡介 正宗Keras大神著作再次降臨！   近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。   本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。   本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。   由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。   本書特色   ☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 ☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 ☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 ☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 ■卷積神經網路 ■殘差連接 ■變分自編碼器(VAE) ■self-attention機制 ■Transformer架構 ■KerasTuner超參數調校 ■模型集成 ■混合精度訓練 等等 ☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容   重磅推薦   「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 　 「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲   「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶   「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華   目錄 ★第1章：何謂深度學習？ 1-1 人工智慧、機器學習與深度學習 1-2 機器學習的基礎技術 1-3 為什麼是深度學習？為什麼是現在？   ★第2章：神經網路的數學概念 2-1 初探神經網路：第一隻神經網路 2-2 神經網路的資料表示法：張量Tensor 2-3 神經網路的工具：張量運算 2-4 神經網路的引擎：以梯度為基礎的最佳化 2-5 重新檢視我們的第一個例子   ★第3章：Keras和TensorFlow簡介 3-1 TensorFlow是什麼？ 3-2 Keras是什麼？ 3-3 Keras與TensorFlow的戀愛史 3-4 設定深度學習工作站 3-5 使用TensorFlow的第一步 3-6 剖析神經網路：了解Keras API的核心   ★第4章：開始使用神經網路：分類與迴歸問題 4-1 二元分類範例：將電影評論分類為正評或負評 4-2 多類別分類範例：分類數位新聞專欄 4-3 迴歸範例：預測房價   ★第5章：機器學習的基礎 5-1 普適化：機器學習的終極目標 5-2 評估機器學習模型 5-3 提升模型的擬合表現 5-4 提高普適化能力   ★第6章：機器學習的工作流程 6-1 定義任務 6-2 開發模型 6-3 部署模型   ★第7章：深入探討Keras 7-1 Keras的工作流程 7-2 建構Keras模型的不同方法 7-3 使用內建的訓練與評估迴圈 7-4 設計自己的訓練及評估迴圈   ★第8章：電腦視覺的深度學習簡介 8-1 卷積神經網路(CNN) 8-2 以少量資料集從頭訓練一個卷積神經網路 8-3 利用預先訓練好的模型   ★第9章：電腦視覺的進階技巧 9-1 電腦視覺的三種基本任務 9-2 影像分割案例 9-3 現代卷積神經網路的架構模式 9-4 卷積神經網路學到了什麼？   ★第10章：時間序列的深度學習 10-1 各種時間序列任務 10-2 溫度預測任務 10-3 認識循環神經網路(recurrent neural networks) 10-4 循環神經網路的進階運用   ★第11章：文字資料的深度學習 11-1 概述自然語言處理(natural language processing, NLP) 11-2 準備文字資料 11-3 表示單字組的兩種方法：集合(set)及序列(sequence) 11-4 Transformer架構 11-5 文字分類之外的任務-以Seq2seq模型為例   ★第12章：生成式深度學習 12-1 使用LSTM來生成文字資料 12-2 DeepDream 12-3 神經風格轉換 12-4 使用變分自編碼器(Variational AutoEncoder)生成影像 12-5 對抗式生成網路(GAN)簡介   ★第13章：實務上的最佳實踐 13-1 讓模型發揮最大效用 13-2 擴大模型的訓練規模   ★第14章：結語 14-1 回顧關鍵概念 14-2 深度學習的倨限性 14-3 為提高AI普適性設定方向 14-4 實踐智慧：缺少的成分 14-5 深度學習的未來 14-6 在快速發展的領域保持最新狀態

數值分析 精華版 (10版)

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數值分析（精華版） ISBN13：9789579282871 出版社：新加坡商聖智學習亞洲私人有限公 作者：Richard L. Burden;J. Douglas Faires;Annette M. Burden 譯者：姚為成;江大成 裝訂／頁數：平裝／615頁 規格：26cm*19cm*2.5cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2021/03/01 中國圖書分類：數值分析 簡介 本書介紹現代的數值近似方法，解釋這些方法如何、為何，以及何時有用，以作為進一步研讀數值分析與科學計算的基礎。修習本書，學生將學會辨別須使用數值方法求解之問題的種類，及使用這些方法時，誤差傳遞的實例；對無法求得確解的問題，應能求得精確的近似解，並學會估計此近似解誤差界限的方法。書中介紹的數值方法，由數學分析、計算法則到實例，皆有系統的說明。本書對於任何要使用數值方法的學系，均可作為良好的基礎教材，同時也是一本內容完備的參考書籍。

數位訊號處理－Python程式實作 (3版)

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【簡介】 本書特色 1.由淺入深介紹數位訊號處理(Digital Signal Processing, DSP)的理論基礎、相關技術與實際應用等課題，其中包含豐富的範例、習題與解答。 2.以主題式的章節安排，內容涵蓋DSP基礎理論與關鍵技術，包含：類比與數位訊號、訊號生成、雜訊、DSP系統、卷積與相關、傅立葉級數與轉換、z轉換、FIR/IIR濾波器、頻譜分析、頻率響應等，強調理論與技術的緊密結合。 3.使用Python程式設計，在每個章節中均根據主題進行DSP技術的實作，藉此培養DSP技術的實務研發能力，實現「做中學」的學習理念。 4.本書適合作為電機、電子、資工等相關科系的教科書，同時也適合作為自我進修的參考書籍。 內容簡介 本書詳細介紹DSP技術、理論與應用，且有豐富的範例、習題以及解答，強調理論與技術是不可或缺的，並用Python程式設計，進行DSP技術實作，藉此培養實務研發能力。 【目錄】 第一章 介紹 1.1 訊號 1.2 系統 1.3 訊號處理 1.4 DSP技術應用 1.5 音訊檔案格式 1.6 音訊處理軟體 1.7 Python程式語言 習題 第二章 類比訊號 2.1 基本概念 2.2 弦波 2.3 複數 2.4 複數指數訊號 2.5 相量與相量加法 習題 第三章 數位訊號 3.1 基本概念 3.2 取樣與量化 3.3 數學表示法 3.4 基本的數位訊號 3.5 數位音訊檔 3.6 即時可視化 習題 第四章 訊號生成 4.1 基本概念 4.2 週期性訊號 4.3 非週期性訊號 習題 第五章 雜訊 5.1 基本概念 5.2 均勻雜訊 5.3 高斯雜訊 5.4 布朗尼雜訊 5.5 脈衝雜訊 5.6 訊號雜訊比 習題 第六章 DSP系統 6.1 基本概念 6.2 基本運算 6.3 取樣率轉換 6.4 音訊檔DSP 習題 第七章 卷積 7.1 卷積 7.2 卷積與濾波 7.3 音訊檔濾波 習題 第八章 相關 8.1 交互相關 8.2 自相關 8.3 自相關應用 習題 第九章 傅立葉級數與轉換 9.1 傅立葉級數 9.2 傅立葉轉換 9.3 離散時間傅立葉轉換 9.4 離散傅立葉轉換 習題 第十章 z轉換 10.1 z轉換 10.2 z轉換範例 10.3 z轉換性質 10.4 轉換函式 10.5 零點與極點 10.6 反z轉換 習題 第十一章 FIR濾波器 11.1 基本概念 11.2 FIR濾波器 11.3 FIR濾波器應用 習題 第十二章 IIR濾波器 12.1 基本概念 12.2 脈衝響應 12.3 步階響應 12.4 IIR濾波器應用 習題 第十三章 頻譜分析 13.1 基本概念 13.2 傅立葉頻譜 13.3 功率頻密度 習題 第十四章 頻率響應 14.1 基本概念 14.2 濾波器分類 14.3 頻率響應範例 習題 第十五章 頻率域DSP 15.1 基本概念 15.2 理想濾波器 15.3 頻譜平移 15.4 音訊檔的頻率域DSP 習題 第十六章 濾波器設計 16.1 基本概念 16.2 窗函數 16.3 FIR濾波器設計 16.4 IIR濾波器設計 習題 第十七章 時頻分析 17.1 基本概念 17.2 短時間傅立葉轉換 17.3 時頻圖 17.4 音訊檔的時頻分析 習題 第十八章 小波轉換 18.1 基本概念 18.2 簡易的小波轉換 18.3 小波轉換 18.4 離散小波轉換 18.5 音訊檔的小波轉換DSP 習題 第十九章 DSP技術應用 19.1 數位音樂合成 19.2 數位語音合成 19.3 數位語音辨識 習題 附錄 基本數學公式 積分表 傅立葉級數與轉換 z轉換 參考文獻

管理資訊系統 (16版)

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管理資訊系統 (第十六版)(Laudon) +作者：董和昇譯(Laudon) +年份：2022 年16 版 +ISBN：9789867696397 +書號：CS0433C +規格：16開/平裝/雙色 +頁數：616 +出版商：培生 內容簡介 1.透過各章之開章案例，引出所欲探索的主題。並從企業挑戰、企業解決方案、資訊系統、管理、科技，以及組織等六大元素，以兼具微觀與巨觀的角度，透過架構分析圖，點出貫穿整章的重點。 2.整合組織、科技，以及管理的觀點，描繪互動式案例，剖析資訊管理領域在實務上所面臨的問題與挑戰，並說明真實世界的解決方案。 3.介紹最新的資訊科技發展趨勢與組織應用的實例，包括：機器學習、自然語言處理、電腦視覺系統、機器人學、深度學習、監督式學習、非監督式學習、邊緣運算、5G網路、一般資料保護規範（GDPR）、行動設備管理（MDM）、區塊鏈、資料湖泊，以及金融科技。 4.完整討論資訊管理的本質、架構與系統應用機制。透過組織、管理與連網企業、資訊科技基礎建設、數位時代的關鍵系統應用，以及建立與維護系統等四大單元，描繪資訊系統在企業中所扮演的關鍵角色與相關的理論基礎。 5.各章章末之MIS專案實務演練，結合真實世界的公司治理問題，讓學生思考如何運用資訊科技來協助公司解決問題、強化營運效率，並創造組織的競爭優勢。 目錄 PART ONE　組織、管理與連網企業 第 1 章 現今全球企業的資訊系統 第 2 章 全球電子化企業與協同合作 第 3 章 資訊系統、組織與策略 第 4 章 資訊系統的道德與社會議題 PART TWO　資訊科技基礎建設 第 5 章 資訊科技基礎建設與新興科技 第 6 章 企業智慧的基礎：資料庫與資訊管理 第 7 章 電傳通訊、網際網路以及無線科技 第 8 章 資訊系統安全 PART THREE　數位時代的關鍵系統應用 第 9 章 達成營運卓越與貼近顧客：企業系統應用 第10章 電子商務：數位市場與數位商品 第11章 知識管理與人工智慧 第12章 強化決策制定 PART FOUR　建立與維護系統 第13章 建立資訊系統 第14章 管理專案 第15章 管理全球系統

演算法 (4版)

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演算法(第四版) +作者：戴顯權編著 +年份：2022 年4 版 +ISBN：9786269505043 +書號：CS0443 +規格：16開/平裝/單色 +頁數：368 +出版商：滄海 簡介 1.是一本以方法為導向的演算法教科書。 2.採用簡單範例，介紹演算法的基本設計方法，讓讀者易學易懂。 3.內容完整，包含所有大學生應該具備的演算法常識。 4.提供許多難易不等的習題，可供讀者依程度不同來做練習。 目錄 1 介紹 2 演算法與問題之分析 3 貪婪演算法 4 淘汰與搜尋法 5 分而治之法 6 動態規劃 7 NP-完備理論 8 處理 NP-完備問題 附錄一 中英對照表 附錄二 部分習題解答

線性代數習題詳解 (4版)

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【書籍印製時偶有輕微墨點,不介意再下單】 【中文翻譯書】 書名 : 線性代數習題詳解 第四版 原文書名 : Linear Algebras 4/E 原著 : Stephen H. Friedberg 作者 : 劉勇 ISBN： 9789571206356 目錄 第一章 向題空間 第二章 線性變換與矩陣 第三章 基本矩陣運算與線性方程組 第四章 行列式 第五章 對角化 第六章 內積空間 第七章 正準形式

數位審計-總帳智能資料分析與文字探勘應用實例演練(附試用教育版軟體90天使用權＋教學演練資料) (1版)

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【簡介】 以資料分析為主題，運用JCAATs實務案例上機演練，讓審計更完整。 　　數位化時代，審計從業人員必須掌握最前沿的AI智能稽核技術，以便與國際標準接軌，降低偵查風險。國際審計準則（ISA）已明確提高會計師責任，要求更高的審計品質，隨著查核風險受重大不實表達風險及偵查風險的影響，智能資料分析技術成為不可或缺的工具。美國會計師公會 (AICPA) 發表《審計資料分析標準》 ( Audit Data Standards) 提供了一套透過資料分析技術來執行各種審計程序的有效指引。 　　本講義參考以上標準，以「總帳智能資料分析與文字探勘」為主題，提供完整的實例上機演練資料，經國際電腦稽核教育協會（ICAEA）認證，由國際專業稽核實務顧問群精心編寫，透過實務案例上機演練，指導學員學習最新的AI人工智慧審計軟體，內容總帳交易紀錄完整性分析、勾稽比對、Round Dollar化整為零、離群(Outlier)及文字探勘等進階技巧，幫助快速找出高風險總帳紀錄，協助會計師與審計人員熟悉數位化審計程序，提升審計品質與查核效率。學員可透過申請獲得JCAATs AI審計軟體試用教育版90天使用權，無論是會計師、審計人員、內部稽核還是大專院校的師生，本書皆是提升審計品質的必備工具，期待您的參與與交流。 【目錄】 1. 總帳作假事件回顧與案例分析 2. 國際審計準則公報加重會計師、內部稽核的財報舞弊查核責任 3. 會計總帳查核重點 4. 美國AICPA公會稽核資料標準- 總帳篇 5. 總帳查核各資料來源表關聯與審計資料倉儲建立實例 6. 數位審計好幫手-JCAATs AI審計軟體簡介 7. JCAATs指令實習:缺漏(GAP)、重複(DUPLICATE)、比對(JOIN)、離群(Outlier)、.mod()、日期函式等指令與函式應用 8. 文字探勘技術架構與實務應用 9. 總帳查核演練基礎篇：總帳交易紀錄完整性分析 實務案例上機演練一: 總帳資料缺漏測試 實務案例上機演練二: 總帳資料重複測試 10. 舞弊者常用的異常金額數值樣態 11. 總帳查核演練實務篇: 總帳記錄準確性、正確性和合規性查核 實務案例上機演練三：總帳金額Round Dollar(化整為零)分析 12. 實務案例上機演練四：離群分析於總帳金額查核應用 13. 實務案例上機演練五：總帳過帳異常日期或時間查核 14. 實務案例上機演練六：總帳科目異常查核(幽靈分錄) 15. 實務案例上機演練七：文字探勘於總帳查核應用 16. 總帳數位審計機器人(Audit Robotics)實例應用

AI智能稽核-文字探勘於合約查核實例演練(附試用教育版軟體+教學演練資料)

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　　文字探勘技術（Text Mining）與自然語言處理（NLP）被美國麻省理工學院（MIT）評選為未來十大最重要的技術之一，傳統合約查核對法務或稽核人員來說是一項耗時且耗人力的工作。然而，隨著AI人工智慧技術的快速發展，AI合約審查機器人能夠提供智能審查，提升審查效率和效果，避免合約控制失效所帶來的停工或違約損失裁罰等重大營運風險。 　　本講義經國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證，由具備國際專業稽核實務顧問群精心編寫，檢附完整實例演練資料，並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版，讓學員以實務案例上機操作，充分學習如何結合AI人工智慧文字探勘技術快速辨識PDF 文字、PDF 上表格資料或透過OCR(光學字元辨識)對PNG 等圖檔格式進行文字辨識相關的合約文字。 JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，具有更多的AI人工智慧功能包含機器學習、文字探勘及OEPN DATA連結器等，讓稽核工具的使用從傳統的大數據資料分析，升級到AI人工智慧新稽核。歡迎法遵、會計師、內稽、各階管理人員、大專院校師生等有興趣的專業人士，加入智能稽核(Smart Audit)行列共同交流與學習。 ◎代理經銷 白象文化

公職考試2026試題大補帖【資料結構(含資料結構與資料庫及資料探勘)】(106~114年試題)(申論題型) (1版)

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【簡介】 1. 此書為提供報考就業考試考生使用的歷屆試題書： 此書適用於公職考試(關務、高考、地特)，想要成為資訊處理相關領域的公職人員，大多會選擇報考此類國家考試，作為進入國家機關工作的首要門檻。 公職考試試題大補帖系列提供報考這類考試的考生，精選多年度公職考試歷屆試題演練書，考生只需購買一本書，即可抓住各公職考試科目的重點題型。 2. 收錄多年度完整試題（今年度收錄106~114年度試題）。 3. 建議搭配新試界線上測驗平台，登入並註冊會員，即可享有隨時隨地備考的考試利器！線上線下皆可學習 4. 題題附有解析，讓考生一邊刷題，同時精準汲取解題脈絡與思維，助考生增進備考實力。 5. 補班名師解題，不用三顧茅廬立即獲得考題解析。 內容簡介 1. 內文特色： 公職考試的考科組合多元，書籍依不同類科囊括報考重點科目並按照年度排列，分申論題型與測驗題型出版成書，本書收錄考試包含： 關務人員考試、高等考試三級、技師考試、地方政府公務人員考試 本書收錄科目包含：資料結構、資料結構與資料庫及資料探勘 不需費力上網爬文找歷屆試題，只要一本試題大補帖在手，便能立即實戰演練，並有效了解該考試考科重點，為考前模擬與衝刺複習。 2. 適用族群： 公職工作內容會依據類科不同有不同專業性，有資訊考科相關背景的考生，或是對於資訊處理領域相關的工作有興趣的就業族群，可透過演練歷屆試題，快速瞭解出題方向。 3. 題題有解析，最有效的複習：在實戰演練的同時，在瞭解解題脈絡與方法的基礎上，活用該科常考重點，達到考前最有效率的複習狀態。 【目錄】 三等 【資料結構】 ◎關務三等 114年 113年 112年 111年 110年 109年 108年 106年 ◎高考三級 114年 113年 112年 111年 110年 109年 108年 107年 106年 ◎技師考試 111年（資料結構與資料庫及資料探勘） 110年（資料結構與資料庫及資料探勘） 109年（資料結構與資料庫及資料探勘） 108年（資料結構與資料庫及資料探勘） 107年（資料結構與資料庫及資料探勘） 106年（資料結構與資料庫及資料探勘） ◎地方三等 113年 112年 111年 110年 109年 108年 107年 106年

公職考試2025試題大補帖【資料結構(含資料結構與資料庫及資料探勘)】(104~113年試題)(申論題型)[適用三等/高考、關務、地方特考、技師考試] (1版)

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【簡介】 【試題大補帖系列熱賣中！】 不容錯過的上榜必備好書在這裡！ 精選多年度公職考試歷屆試題，讓你省去到處尋找考古題的煩惱！ 試題按照年度排列，迅速掌握出題方向 每道題目提供完整解析，測驗、複習一把罩 　　本書收錄公職考試【資料結構(含資料結構與資料庫及資料探勘)】104~113年的申論試題詳解，幫助您一次準備全面應戰、熟悉題型順利上榜。 　 本書收錄科目包含：資料結構、資料結構與資料庫及資料探勘 　　本書收錄考試包含：高考三級、關務三等、地方特考、技師考試 　　本書特色： 　　1.補班名師解題，不用三顧茅廬立即獲得大師精準考題解析。 　　2.多年度試題一次收錄，輕鬆練習歷屆試題。 　　3.一題搭配一詳解，演練有錯立即修正，加深印象。 【目錄】 三等 【資料結構】 ◎關務三等 113年 112年 111年 110年 109年 108年 106年 105年 104年 ◎高考三級 113年 112年 111年 110年 109年 108年 107年 106年 105年 104年 ◎技師考試 111年（資料結構與資料庫及資料探勘） 110年（資料結構與資料庫及資料探勘） 109年（資料結構與資料庫及資料探勘） 108年（資料結構與資料庫及資料探勘） 107年（資料結構與資料庫及資料探勘） 106年（資料結構與資料庫及資料探勘） 105年（資料結構與資料庫及資料探勘） 104年（資料結構與資料庫及資料探勘） ◎地方三等 112年 111年 110年 109年 108年 107年 106年 105年 104年

公職考試2024試題大補帖【資料結構(含資料結構與資料庫及資料探勘)】(103~112年試題)(申論題型)[適用三等/高考、地方特考、關務、技師

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