物聯網智慧應用及技術特訓教材 (2版)

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物聯網智慧應用及技術特訓教材 ISBN13：9786263243262 出版社：碁峰資訊 作者：張志勇;石貴平;蒯思齊;廖文華 裝訂／頁數：平裝／408頁 規格：26cm*19cm*1.9cm (高/寬/厚) 版次：2 出版日：2022/10/17 中國圖書分類：系統程式設計與程式 內容簡介 本書為「TQC 企業人才技能認證」之「物聯網智慧應用及技術第2版」指定參考用書。    1.遵循TQC 物聯網智慧應用及技術第2版認證之技能規範架構撰寫。    2.實力養成篇涵蓋物聯網重要的感知層技術、網路層技術及應用服務，亦針對嶄新的穿戴裝置、雲計算、大數據、居家健康照護、O2O、工業4.0等前瞻內容，與您分享；實力評量篇則針對認證命題方向進行歸納與整理，供學習與參考用途。    3.練習與討論之設計於每章最後，作為強化對該章內容之認識與思考。  　 4.篇章精彩介紹說明、圖文並茂，易讀易懂，可說是物聯網最佳教材用書。    目錄 推薦序  作者序  基金會序    PART 1 實力養成篇  Chapter 01 物聯網的定義、發展歷程與架構  Chapter 02 物聯網智慧生活整合應用  Chapter 03 穿戴式裝置  Chapter 04 物聯網於健康照護、智慧醫療的應用  Chapter 05 物聯網智慧商業整合應用  Chapter 06 物聯網資訊安全  Chapter 07 物聯網網路層協定與技術  Chapter 08 物聯網感知層協定與技術    PART 2 實力評量篇  Chapter 09 物聯網發展歷程與架構  Chapter 10 物聯網智慧生活整合應用  Chapter 11 物聯網智慧安全、健康、照護整合應用  Chapter 12 物聯網智慧商業整合應用  Chapter 13 物聯網網路層協定與技術  Chapter 14 物聯網服務平台  Chapter 15 物聯網感知層協定與技術

TQC+物聯網開發核心知識與物聯網互動技術認證指南(全彩)

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書名：TQC+物聯網開發核心知識與物聯網互動技術認證指南(全彩) 出版社：碁峰 出版年月：201711 條碼：9789864766611 內容簡介 「TQC+ 物聯網開發核心知識與物聯網互動技術認證」，係為TQC+ 跨域設計領域之物聯網開發能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符合企業需求的新時代專業設計人才。亦為考核「物聯網開發專業人員」必備專業技能之一。 1.本書包含二項認證科目，內附完整的「TQC+ 物聯網開發核心知識」測驗題、「TQC+ 物聯網互動技術」操作題及操作題重點解析，範例題目之設計均以實務應用為導向，品質及認證公信力最具權威！ 2.第二章 「TQC+ 物聯網開發核心知識」測驗題，提供3大類370題，包含「基本電學與開發板」、「程式語法」及「網路通訊與雲端服務」，熟悉物聯網之相關基本知識與指令操作，掌握物聯網開發的核心知識。 3.第三章 「TQC+ 物聯網互動技術」操作題，提供1大類10題，技能內容為「元件應用」，範例題目適用於Arduino、LinkIt Smart 7688 Duo、LinkIt 7697開發板，提供專題實作的試題內容，條理學習相關之基礎學問，方便後續學習更進階內容時能有相當的知識與概念。重點解析以LinkIt Smart 7688 Duo開發板為例，圖文解說詳細，編排方式清晰易讀，讓學習更順利。 4.透過本書所附光碟之認證範例題目練習系統依類別進行自我測驗，提升使用者學習效率。 5.配合中華民國電腦技能基金會(www.csf.org.tw)測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。 ※本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。※ 目錄 第一章 關於TQC+ 專業設計人才認證 1-1 TQC+ 專業設計人才認證介紹 1-2 領域介紹-跨域設計領域說明 1-3 物聯網開發核心知識認證說明 1-4 物聯網互動技術認證說明 第二章 物聯網開發核心知識範例題目 2-1 測驗題技能規範及分類範例題目 2-2 第一類：基本電學與開發板 2-3 第二類：程式語言 2-4 第三類：網路通訊與雲端服務 第三章 物聯網互動技術範例題目及重點解析 3-1 操作題技能規範及範例題目 3-2 元件應用範例題目 3-3 元件應用重點解析 附錄 TQC+ 專業設計人才認證簡章 問題反應表 讀者回函

AI Vision × LLM 電腦視覺應用聖經：OpenCV × YOLO × Ollama 解鎖多模態全攻略 (1版)

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【簡介】 ⛧⛦ 一本搞定 LLM 看圖說故事與即時影像分析 ⛦⛧ ⛧⛦ 十款熱門模型實際解決生活中 AI Vision 問題 ⛦⛧ ⛧⛦ 用「自己的」資料集在本地端訓練 YOLO 模型 ⛦⛧ ⛧⛦ 無痛設計 Web 互動介面，輕鬆部署 AI 模型 ⛦⛧ 　　『AI Vision × LLM』劃開多模態應用的新時代 　　從輸入文字生成圖片，到上傳照片讓 LLM 看圖說故事，AI 電腦視覺技術結合 LLM 的多模態應用正席捲全球。但這些令人驚豔的應用背後，其實倚賴多項核心技術——包含物體偵測、人臉辨識、情緒與年齡分析、或是影像文字識別，以及對於文字的理解與生成，這才賦予 AI 真正「看懂」影像內容的能力。 　　實際解決現實生活中的 AI Vision 問題 　　帶領讀者以多款熱門模型如 YOLO、OpenCV DNN、MediaPipe、CVZone 3D、DeepFace、Dlib、LiteRT、EasyOCR，打造刷臉門禁系統、即時口罩偵測、微笑自拍、手勢操控投影片、AI 健身教練、車牌辨識、結帳櫃台人流與高速公路車流分析等多項實用專案，讓讀者親身體驗 AI Vision 在真實場景中的應用價值。 　　不僅會用，還能自行訓練專屬 AI 模型 　　讓你不只會活用現成的模型，還能自己動手標註資料並訓練屬於你的 YOLO 模型。並且透過 Streamlit 設計 Web 互動介面，將訓練成果部署為具備即時偵測與辨識功能的 Web 應用程式，實現從標註資料、模型訓練到應用上線的完整流程。 　　親手打造多模態 AI 應用，收穫滿滿成就感 　　整合前述 AI Vision 技術與大型語言模型（LLM），或運用 Ollama 的多模態工具 Llama-Vision，再搭配 Streamlit，即可實作出讓 LLM 分析影像內容或情境的 Web 智慧應用，例如路況分析或圖片描述，讓 AI 真正具備視覺理解與語意回應的能力。 　　零基礎也能無痛入門 　　本書主打「從做中學」的實作導向，即使沒有深厚的理論基礎，也能快速掌握 Python 的 AI 模型與實用套件。至於不熟悉的語法、函式用法、AI 模型原理，或是特定功能的程式碼編寫與修改，則交由 ChatGPT 給予我們即時協助，讓學習更有效率。 　　無論你是 AI 初學者還是開發者，本書都能帶你輕鬆入門、快速上手，從零開始打造專屬的 AI 專案，成為 AI Vision × LLM 的超酷玩家！🎉 本書特色 　　➢ 精選多款熱門 AI 模型，打造貼近生活情境的 AI Vision 實務應用 　　➢ 提供客製化 WinPython 可攜式套件，快速建立與書中一致的開發環境 　　➢ 支援 CPU / GPU，完整教學從資料標註到訓練與測試你自己的 YOLO 物體辨識模型 　　➢ 使用 LabelImg 工具，以人性化的方式進行影像資料集的標註作業 　　➢ 透過 Streamlit 快速打造 Web 互動介面，無需前端技能即可部署 AI 模型 　　➢ 整合 Llama-Vision，讓 LLM 在 Web 介面中看圖說故事、回答問題或分析影像內容 　　➢ 搭配 OpenCV 電腦視覺套件，實作物體、人臉、文字、車牌等偵測與辨識 　　➢ 探索 Mediapipe × CVZone 3D，實現 3D 視角的手勢辨識與姿態評估  【目錄】 ▍第 1 章 使用 Python 虛擬環境建立開發環境 1-1 建立與管理 Python 虛擬環境 1-2 使用 Python 虛擬環境建立本書的開發環境 1-3 安裝本書客製化的 WinPython 可攜式套件 1-4 使用 Thonny 的 Python IDE 1-5 使用 VS Code 的 Python IDE ▍第 2 章 OpenCV 基本使用與 Numpy 2-1 OpenCV 安裝與基本使用 2-2 OpenCV 影像處理 2-3 OpenCV 視訊處理與 Webcam 2-4 OpenCV 影像資料：NumPy 陣列 2-5 OpenCV 影像處理：負片和馬賽克效果 ▍第 3 章 OpenCV DNN電腦視覺與文字識別 3-1 OpenCV 哈爾特徵層級式分類器 3-2 OpenCV DNN 模組與預訓練模型 3-3 OpenCV DNN 影像分類與人臉偵測 3-4 OpenCV DNN 物體偵測與文字區域偵測 3-5 Tesseract-OCR 文字識別 ▍第 4 章 Mediapipe × CVZone：人臉與臉部網格偵測 4-1 Google MediaPipe 機器學習框架 4-2 CVZone 電腦視覺套件與 MediaPipe 4-3 CVZone 人臉偵測 4-4 CVZone 臉部網格 4-5 CVZone 辨識臉部表情：張嘴/閉嘴與睜眼/閉眼 ▍第 5 章 Mediapipe × CVZone：3D 手勢偵測與 3D 姿態評估 5-1 Mediapipe × CVZone 3D 多手勢追蹤 5-2 MediaPipe × CVZone 3D 辨識手勢：剪刀、石頭與布 5-3 MediaPipe × CVZone 3D 辨識手勢：OK 手勢 5-4 MediaPipe × CVZone 3D 人體姿態評估 5-5 MediaPipe × CVZone 3D 辨識人體姿勢：仰臥起坐 5-6 MediaPipe × CVZone 3D 辨識人體姿勢：伏地挺身 ▍第 6 章 LiteRT × Dlib × Deepface 電腦視覺應用 6-1 認識與安裝 LiteRT（TensorFlow Lite） 6-2 LiteRT 影像分類與物體偵測 6-3 Dlib 人臉偵測、臉部網格與特徵提取 6-4 face-recognition 人臉識別 6-5 Deepface 情緒辨識與年齡偵測 6-6 OpenCV DNN 預訓練模型：情緒辨識 ▍第 7 章 YOLO 電腦視覺應用：物體偵測與追蹤 7-1 認識 YOLO 7-2 YOLO 物體偵測 7-3 YOLO 物體追蹤 7-4 YOLO 電腦視覺應用：即時計算視訊的人數和車輛數 7-5 YOLO 電腦視覺應用：繪出視訊的車輛追蹤線 ▍第 8 章 YOLO 電腦視覺應用：影像分類 / 分割與姿態評估 8-1 YOLO 影像分類 8-2 YOLO 影像分割 8-3 YOLO 姿態評估 8-4 YOLO 電腦視覺應用：影像分割的背景替換 8-5 YOLO 電腦視覺應用：辨識人體姿勢 ▍第 9 章 訓練你自己的 YOLO 物體偵測模型 9-1 安裝 GPU 版的 YOLO 9-2 取得訓練 YOLO 模型所需的圖檔資料 9-3 使用 LabelImg 標註影像建立資料集 9-4 整理與瀏覽 Roboflow 取得的資料集 9-5 建立 YAML 檔訓練與驗證你的 YOLO 模型 ▍第 10 章 Streamlit 的 AI 互動介面設計 10-1 認識與安裝 Streamlit 10-2 建立你的 Streamlit 應用程式 10-3 輸出網頁內容 10-4 繪製圖表與地圖 10-5 建立表單介面的互動元件 10-6 佈局、狀態與聊天元件 10-7 使用快取機制與網頁配置設定 10-8 Streamlit 互動介面設計：建立 YOLO 的 AI 互動介面 ▍第 11 章 AI 電腦視覺實戰：刷臉門禁管理、微笑拍照與變臉化妝 11-1 AI 電腦視覺實戰：刷臉門禁管理 11-2 AI 電腦視覺實戰：YOLO 臉部情緒偵測 11-3 AI 電腦視覺實戰：微笑拍照 11-4 AI 電腦視覺實戰：變臉與化妝 ▍第 12 章 AI 電腦視覺實戰：手勢操控與 AI 健身教練 12-1 pywin32 套件：Office 軟體自動化 12-2 AI 電腦視覺實戰：手勢操控 PowerPoint 簡報播放 12-3 AI 電腦視覺實戰：AI 健身教練 ▍第 13 章 AI 電腦視覺實戰：EasyOCR 車牌辨識與車道偵測系統 13-1 AI 電腦視覺實戰：Tesseract-OCR 車牌辨識 13-2 EasyOCR 的安裝與使用 13-3 AI 電腦視覺實戰：EasyOCR 車牌辨識 13-4 AI 電腦視覺實戰：YOLO 車牌偵測 13-5 AI 電腦視覺實戰：OpenCV 車道偵測系統 ▍第 14 章 AI 電腦視覺實戰：YOLO 人流與車流控制 14-1 找出熱區域座標 14-2 判斷目標物體是否進入熱區域 14-3 結帳櫃台的人數控制 14-4 道路的車流控制 14-5 AI 電腦視覺實戰：多個結帳櫃台的人數控制 14-6 AI 電腦視覺實戰：南下 / 北上高速公路的車流控制 ▍第 15 章 AI 電腦視覺實戰：打造自己的 AI 模型與整合應用 15-1 使用 Teachable Machine 訓練機器學習模型 15-2 AI 電腦視覺實戰：LiteRT 識別剪刀、石頭或布 15-3 AI 電腦視覺實戰：建立 YOLO 即時口罩偵測 ▍第 16 章 AI 電腦視覺實戰：本機 LLM Vision 整合應用 16-1 認識生成式 AI 與 LLM 16-2 LLM API 服務：Groq API 16-3 使用 Ollama 打造本機 LLM 16-4 AI 電腦視覺實戰：Llama-Vision 視覺分析助手 16-5 AI 電腦視覺實戰：Llama-Vision 車牌辨識 16-6 AI 電腦視覺實戰：Llama-Vision 路況分析 ▍附錄 A 電子書 Anaconda 開發環境與 Python 程式設計 A-1 建立 Anaconda 的 Python 開發環境 A-2 變數、資料型態與運算子 A-3 流程控制 A-4 函式、模組與套件 A-5 容器型態 A-6 類別與物件  

科技大對決：量子電腦&傳統電腦的競賽(精) (1版)

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