有些事，40歲前不做，這輩子就不會做了！(附防水書衣)

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想做就去做， 不去做，怎麼知道自己能夠做到多少。 　　有些事，現在不做， 　　這輩子就不會做了！ 　　人生只有一次， 　　請把握40歲前的黃金時期， 　　創造生命的無限可能！ 　　你有沒有想過，現在的生活，真的是你所選擇的嗎？ 　　從讀什麼學校？做什麼工作？投資或儲蓄？結婚或單身？ 　　直到有了孩子，又開始替孩子煩惱同樣的事情。 　　人生每一個階段，都是一個選擇，也代表我們必須有所取捨。 　　你曾經想要追求的夢想， 　　是否在不斷選擇中，被遺忘了呢？ 　　夢想有多遠，你就能走多遠！ 　　勇敢放手一搏，未來由你決定！ 　　現在不做，將來就會後悔！ 　　■ 夢想不等人，想做就去做。 　　不去做，怎麼知道自己能夠做到多少。 　　有人說，人生是一連串的選擇所組成，我們現在所做的任何一個選擇，都將影響未來。既然是選擇，那麼必定有所取捨。在取捨之間，曾經閃耀的夢想是否就此被犧牲了？ 　　《有些事，40歲前不做，這輩子就不會做了！》讓我們正視自己的人生，勇敢做出選擇，遺忘的夢想也能美夢成真，人生閃閃發亮！ 　　■ 沒有事情是一開始就不可能達成的。 　　不去試，永遠不知道自己的極限在哪裡！ 　　許多人要去做一件事情之前，往往容易因為未知的恐懼、過多的阻礙，便妄自菲薄地說：「這件事不可能達成的。」或是：「我一定做不到的。」 　　如果我們連嘗試的勇氣都沒有，更不能看到夢想實現的那一天。 　　夢想之所以珍貴，不是因為遙不可及，也不是因為難以達成，而是因為我們勇敢地去追求。只要努力嘗試過，就算失敗，就算跌倒，果實的滋味依然甜美，令人難以忘懷。 　　■ 平淡或瘋狂，消極或積極，怯懦或勇敢，想要怎樣的人生，由你決定！ 　　「我是個勇於嘗試的人嗎？」 　　「面對事情我總是積極主動嗎？」 　　「遇到問題我總能勇敢克服嗎？」 　　每個人都有權利選擇自己想要的人生？沒有人可以阻止你追求自己的夢想。或許因為某些現實的因素，我們必須有所犧牲，但這樣的犧牲並不代表我們再也無法追求自己的夢想。 　　有夢，就該勇敢去追，給自己交出一張完美的成績單，為自己的人生留下一輩子難以忘懷的美麗回憶。 作者簡介 晴天娃娃 　　心理勵志類暢銷作家。 　　畢業於南加州大學英語教學研究所。曾以不同筆名發表文章於國內外報章、雜誌及網路。目前身兼數職，除了從事幼兒英語教學，也協助出版社叢書企劃及海外版權洽談。 　　個性活潑，喜歡學習各國語言、喜歡寫作，更喜歡嘗試新事物，勇於接受各種挑戰，對任何事情都要求高效率，並抱持著全力以赴的態度。不服輸的個性總認為別人做得到的事情，自己一定能做得更好。 　　作品有：《改變命運，先從改變自己開始》、《人生不是不美好，只是你不夠堅持！》、《寫40個願望給未來》、《愈愛，愈快樂》（意識文化出版）。《35歲前要有的33個夢想》、《35歲前要懂的33個法則》（易富文化出版）等著作。

Python 機器學習與深度學習特訓班：看得懂也會做的AI人工智慧實戰 (附120分鐘影音教學/範例程式) (2版)

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內容簡介 國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例 Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、 文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練， 從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！ 　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。 　　在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。 　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖 　　由類神經網路基礎到AI應用實戰 　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證 　　全面深入機器學習與深度學習技術核心 　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。 　　　 　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 　　■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。 　 　　■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。 　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。 　　■全面深入不同應用面向： 　　印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測… 　　■網羅國內外最具代表性案例： 　　手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。 　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題： 　　TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cognitive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar… 　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。 　　超值學習資源：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫：Algorithmia教學PDF 感謝讀者好評 　　“很棒的書，我完全沒有深度學習和機器學習的任何知識，只有Python的基礎知識，也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul 　　“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現，可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念，讓學習門檻降低許多，而且還提供了很多實用的實作範例，是一本入門深度學習的好書…” --Victor 目錄 01 打造開發環境： TensorFlow和Keras 1.1 人工智慧、機器學習和深度學習的關係 1.2 什麼是機器學習？ 1.3 什麼是深度學習？ 1.4 TensorFlow與Keras 1.5 建置Anaconda開發環境 1.6 TensorFlow及Keras安裝 1.7 設定TensorFlow的GPU支援 02 機器學習起點：多層感知器(MLP) 2.1 認識多層感知器(MLP) 2.2 認識Mnist資料集 2.3 多層感知器模型資料預處理 2.4 多層感知器實戰：Mnist手寫數字圖片辨識 2.5 模型儲存和載入 2.6 模型權重的儲存和載入 2.7 建立多個隱藏層 03 影像識別神器：卷積神經網路(CNN) 3.1 卷積神經網路(CNN)基本結構 3.2 認識Kaggle Cats and Dogs Dataset資料集 3.3 卷積神經網路實戰：圖片辨識 3.4 模型權重的儲存和載入 04 自然語言處理利器：循環神經網路(RNN) 4.1 循環神經網路(RNN)基本結構 4.2 認識外幣匯率查詢資料集 4.3 循環神經網路外幣匯率預測 4.4 模型權重的儲存和載入 4.5 長短期記憶(LSTM) 05 機器學習雲端開發工具：Google Colab 5.1 Colab：功能強大的虛擬機器 5.2 在Colab中進行機器學習 06 體驗機器學習雲端平台：Microsoft Azure 6.1 專題方向 6.2 電腦視覺資源 6.3 臉部辨識資源 6.4 文字語言翻譯資源 07 臉部辨識登入系統：Azure臉部辨識應用 7.1 專題方向 7.2 Azure臉部客戶端程式庫 7.3 刷臉登入系統 08 自然語言處理：文字雲與文章自動摘要 8.1 專題方向 8.2 Jieba模組 8.3 文字雲 8.4 文章自動摘要 09 語音辨識應用：YouTube影片加上字幕 9.1 專題方向 9.2 語音辨識 9.3 影片字幕製作 10 投資預測實證：股票走勢分析 10.1 專題方向 10.2 台灣股市資訊模組 10.3 股票分析 10.4 股票預測 11 自動標示物件：用Haar特徵分類器擷取車牌 11.1 專題方向 11.2 準備訓練Haar特徵分類器資料 11.3 建立車牌號碼Haar特徵分類器模型 11.4 使用Haar特徵分類器模型 12 無所遁形術：即時車牌影像辨識 12.1 專題方向 12.2 車牌號碼機器學習訓練資料 12.3 建立車牌辨識系統