TQC+ 行動裝置應用程式設計認證指南 Android 9

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內容簡介 　　「TQC+ 行動裝置應用程式設計認證Android 9」，係為TQC+ 軟體設計領域之行動裝置應用程式設計認證能力鑑定，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「Android行動裝置程式設計專業人員」必備專業技能之一。 　　1.內附完整的測驗題及操作題，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.範例題目含「Android開發環境與核心觀念」、「Android專案概念」、「頁面及應用程式框架運作」、「軟硬體服務應用」、「UI設計及語法應用」、「資料儲存、解析與交換」等多項議題，學習多元的設計方法，並強化資料繫結及各項服務應用。 　　3.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。 　　4.配合中華民國電腦技能基金會(https://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 如何使用本書 軟硬體需求 商標及智慧財產權聲明 光碟片使用說明 序 第一章 TQC+ 專業設計人才認證說明 1-1 TQC+ 專業設計人才認證介紹 1-2 TQC+ 專業設計人才認證內容 1-3 TQC+ 專業設計人才認證優勢 1-4 企業採用TQC+ 證照的三大利益 1-5 如何參加TQC+ 考試 第二章 領域及科目說明 2-1 領域介紹-軟體設計領域說明 2-2 行動裝置應用程式設計認證說明 第三章 範例題目練習系統安裝及操作說明 3-1 範例題目練習系統安裝流程 3-2 範例題目練習系統操作程序 第四章 行動裝置應用程式設計範例題目 4-1 測驗題技能規範及分類範例題目 4-1-1 第一類：Android開發環境與核心觀念 4-1-2 第二類：Android專案概念 4-1-3 第三類：頁面及應用程式框架運作 4-1-4 第四類：資料儲存與解析 4-1-5 第五類：軟體服務應用 4-1-6 第六類：硬體服務應用 4-2 操作題技能規範及分類範例題目 4-2-1 第一類：UI設計及語法應用 101 點餐系統 102 計算BMI值 103 動態密碼顯示 104 顯示圖片 105 全螢幕對話方塊 106 驗證Activity 107 跑馬燈 108 電影租片清單 109 訊息通知 110 自動收合的廣告版位 4-2-2 第二類：資料儲存、解析與交換 201 匯率換算 202 猜數字遊戲 203 多執行緒處理 204 解析XML資料格式 205 資料庫讀取 206 姓名清單 207 展演資訊 208 檔案下載管理員 209 餐廳管理 210 臺北捷運列車到站站名 4-2-3 第三類：服務應用 301 MP3播放器 302 畫布程式 303 程式背景音樂 304 手機網路流量統計 305 影片播放器 306 接收SMS 307 PIP子母畫面模式 308 經緯度查/反查地址 309 GPS地標權限 310 台北市運動中心網路連線API解析 第五章 測驗系統操作說明 5-1 TQC+ 認證測驗系統-Client端程式安裝流程 5-2 程式權限及使用者帳戶設定 5-3 測驗操作程序範例 第六章 範例試卷 試卷編號：GD9-0001 試卷編號：GD9-0002 試卷編號：GD9-0003 範例試卷標準答案 附錄 TQC+ 專業設計人才認證簡章 雲端練功坊APP 問題反應表

行動裝置上的AI: 使用TensorFlow on iOS/ Android/ 樹莓派

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行動裝置上的AI：使用TensorFlow on iOS Android及樹莓派 ISBN13：9789865501310 出版社：深智數位 作者：王眾磊;陳海波 裝訂／頁數：平裝／336頁 規格：23cm*17cm*1.7cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2020/05/20 中國圖書分類：特殊電腦方法 內容簡介 　　◎ 用電腦玩AI不稀奇，在行動裝置上執行才夠力 　　◎ 最新行動端的AI架構，包括NNAPI、CoreML 　　◎ 在Android、 iOS及樹莓派上開發視覺及語音AI應用程式 　　◎ 使用TensorFlow Serving+TPU訓練及最佳化模型 　　◎ TensorFlow Mobile執行影像分類、物體偵測、時尚、聲音識別 　　◎ TensorFlow Lite+GPU的使用，還有ML Kit 　　作為TensorFlow的開發者和使用者，作者完整地講解使用TensorFlow進行端到端開發的實例和開發技巧，同時分享如何使用開源工具進行軟體發展的工程實作和經驗。本書提供全方位的視角説明為讀者開啟不同的思路，即使作為一本軟體發展和工程開發的書籍閱讀，也會使讀者受益匪淺。 　　全書大綱如下 　　►機器學習和TensorFlow 簡述 　　►建置開發環境 　　►以行動端為基礎的機器學習的開發方式和流程 　　►建置TensorFlow Mobile 　　►用TensorFlow Mobile 建置機器學習應用 　　► TensorFlow Lite 的架構 　　►用TensorFlow Lite 建置機器學習應用 　　►行動端的機器學習開發 　　►TensorFlow 的硬體加速 　　►機器學習應用架構 　　►以行動裝置為基礎的機器學習的未來 　　 　　適合讀者群：機器學習初學者、對機器學習感興趣者，或大專院校相關科系學生。 本書特色 　　◎ TensorFlow開發者之一的傾力著作，最佳工程實作 　　◎ 全面、深入、實例多，一本掌握Google 深度學習框架 　　◎ TensorFlow行動端開發及端到端應用開發的實戰寶典 目錄 前言 01 機器學習和TensorFlow 簡述 1.1 機器學習和TensorFlow 的歷史及發展現狀 1.2 在行動裝置上執行機器學習的應用 1.3 機器學習架構 02 建置開發環境 2.1 開發主機和裝置的選擇 2.2 在網路代理環境下開發 2.3 整合式開發環境IDE 2.4 建置工具Bazel 2.5 載入TensorFlow 2.6 文件 03 以行動端為基礎的機器學習的開發方式和流程 3.1 開發方式和流程簡介 3.2 使用TPU 進行訓練 3.3 裝置端進行機器學習訓練 3.4 使用TensorFlow Serving 最佳化TensorFlow 模型 3.5 TensorFlow 擴充（Extended） 04 建置TensorFlow Mobile 4.1 TensorFlow Mobile 的歷史 4.2 TensorFlow 程式結構 4.3 建置及執行 05 用TensorFlow Mobile 建置機器學習應用 5.1 準備工作 5.2 影像分類（Image Classification） 5.3 物體檢測（Object Detection） 5.4 時尚繪製（Stylization） 5.5 聲音識別（Speech Recognization） 06 TensorFlow Lite 的架構 6.1 模型格式 6.2 底層結構和設計 6.3 工具 07 用TensorFlow Lite 建置機器學習應用 7.1 模型設計 7.2 開發應用 7.3 TensorFlow Lite 的應用 7.4 TensorFlow Lite 使用GPU 7.5 訓練模型 08 行動端的機器學習開發 8.1 其他裝置的支援 8.2 設計和最佳化模型 8.3 設計機器學習應用程式要點 09 TensorFlow 的硬體加速 9.1 神經網路介面 9.2 硬體加速 10 機器學習應用架構 10.1 ML Kit 10.2 聯合學習（Federated Learning） 11 以行動裝置為基礎的機器學習的未來 11.1 TensorFlow 2.0 和路線圖 11.2 人工智慧的發展方向