物聯網概論(第二版) (2版)

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物聯網概論（第二版） ISBN13：9786263280823 出版社：全華圖書 作者：張博一;張紹勳;張任坊-編 裝訂／頁數：平裝／432頁 規格：26cm*19cm*1.9cm (高/寬/厚) 重量：789克 版次：2 出版日：2022/03/14 中國圖書分類：資訊業；無線電通訊業 內容簡介 　　近年來人工智慧(AI) 應用無所不在，帶動大數據分析、雲端運算服務及物聯網(IoT)的科技升級，快速滲透到金融、零售、醫療、交通、保全、娛樂及製造等各式各樣產業。但是，迎接AI時代來臨，具備完善的大數據分析、雲端服務及資料運算平台，似乎不足以展現在AI領域的最大綜效，另一項融合新科技的創新能量「邊緣運算(edge computing)」已經悄悄在近年來蔓延發燒。隨著硬體功耗的增加及成本下降，物聯網的整合，它創造的大數據及透過AI理解的能力，嶄新時代必將來臨。 本書特色 　　1.本書以循序漸進的方式說明物聯網的起源、原理、技術與應用，讓讀者了解物聯網最新的觀念與應用。 　　2.本書於第2章說明物聯網在十大領域的應用(例如：智能居家、智能城市、穿戴式裝置等) 　　3.本書第4章詳細說明物聯網如何在5G時代與人工智慧、大數據結合應用。 目錄 第1 章 萬物智慧互聯新時代 1-1 認識物聯網(Internet of Things, IoT) 1-2 當人工智慧遇上物聯網迎接AIoT 智慧時代 1-3 物聯網的7 條原理(principle) 1-4 智能設備(smart device) 第2 章 物聯網(IoT) 十大應用領域 2-1 IoT 應用 2-2 IoT 的硬體及軟體的生態 2-3 工業IoT(industrial internet of things, IIoT) 2-4 工業IoT 的應用：迎接工業4.0 2-5 IoT 商業、醫學、運輸的應用 2-6 IoT 應用在醫療保健(healthcare) 中的10 個例子 第3 章 IoT + 大數據分析+ AI = 5G 時代已到來 3-1 大數據，物聯網及人工智慧(AI) 3-2 當IoT 遇到大數據(IoT meet big data)：標準化考慮因素 (standardization considerations) 3-3 IoT 分析( 邊緣運算為IoT 即時分析的關鍵) 3-4 IoT+ 雲瑞運算 3-5 AI+ 邊緣運算(edge computing)，在5G 時代至關重要 210 3-6 5G 時代 3-7 IoT 通訊協定(protocol) 有六種 第4 章 雲物聯網前三大平台(cloud IoT platform) 4-1 為何需物聯網雲平台(IoT cloud platform) ？ 4-2 什麼是平台(platform) 4-3 著名的物聯網平台(platform) 4-4 雲端IoT 平台(cloud IoT platform) 第5 章 IoT 感測器( 感應器, sensor) 5-1 智能設備如何工作：感測器、物聯網、大數據及AI 5-3 工業物聯網的感測器，常用有7種 5-3 IoT 最常用感測器有15 類型 第6 章 如何成功當個IoT 創客 6-1 著名的「Arduino 單晶片IoT」教學網站 6-2 IoT 軟體設計 6-3 IoT 創客DIY

AI + ESP32-CAM + AWS：物聯網與雲端運算的專題實作應用 (1版)

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【簡介】 整合最熱門的 AI、物聯網與雲端運算 以 AWS 整合 ESP32-CAM 為例，進行車牌辨識實作！ 本書的內容主要結合了三大元素：人工智慧、物聯網設備與雲端運算。隨著人工智慧的爆發式成長，人工智慧的應用已經遍及影像、影片、聲音、對話、文章等領域，而公有雲已經將人工智慧的開發或是應用封裝成完善的服務，對於人工智慧的模型開發者或是應用開發者而言，只需要去熟悉、了解開發框架，就可以快速應用人工智慧的技術；不需要再花時間在購買GPU，安裝驅動、安裝開發框架等基礎環境搭建的無關事務上。 本書以 Python 為主要開發語言，ESP32-CAM 作為物聯網設備，接著介紹 AWS 雲端基礎建設與機器學習的相關服務，最後將 AWS 文字∕人臉辨識與 ESP32-CAM 進行整合，完成一個結合物聯網設備、雲端運算與人工智慧的應用系統。 本書可以學到哪些知識 。Python 基礎概念 。介紹單晶片 ESP32-CAM 。使用 MicroPython 開發 ESP32-CAM 。AWS 基礎設施服務 。Amazon API Gateway 。AWS Lambda 。Amazon DynamoDB 。Amazon S3 。Amazon Rekognition 。網際網路基礎 。HTTP Request/Response 本書適合的「讀者族群」 a.【自學者】適合用於自學 Python 程式語言。 b.【自學者】適合用於自學 AWS 雲端運算。 c.【自學者】適合用於自學 ESP32-CAM。 d.【自學者】適合用於在 AWS 雲端中探索職業生涯的人。 e.【自學者】適合用於在公司內部部署 IT 或雲端，但對 AWS 雲端不熟悉的人。 f.【自造者】適合想體驗自造精神或雲地與軟硬體結合。 g.【教育者】可以作為大專院校畢業專題的教學教材。 h.【教育者】可以作為大專院校雲端運算、物聯網與人工智慧實作的教學教材。 本書結合AI人工智慧、物聯網設備與雲端運算，以AWS整合ESP32-CAM為例，進行車牌辨識的應用實作。 【目錄】 CHAPTER 01　Python 基礎 1.1　Python 說明與開發環境 1.2　Python 基礎語法 1.3　Python 基本資料類型 CHAPTER 02　Python 流程控制 2.1　Python 分支控制 2.2　Python 函數與模組 CHAPTER 03　網路程式開發概念與實作 3.1　網際網路模型 3.2　HTTP 請求∕回應格式 3.3　HTTP 範例–使用 flask 與 telnet CHAPTER 04　ESP32-CAM 開發 4.1　ESP32-CAM 簡介 4.2　使用 MicroPython 開發 ESP32-CAM–使用圖形化工具 Thonny（Windows） CHAPTER 05　ESP32-CAM 基礎應用 5.1　使用 MicroPython 檔案存取–io 5.2　使用 MicroPython 控制燈號、撰寫 ISR–machine CHAPTER 06　ESP32-CAM 進階應用 6.1　使用 MicroPython 連接 Wi-Fi、同步 NTP 6.2　使用 MicroPython 安裝新模組與使用 6.3　使用 MicroPython 拍照 CHAPTER 07　AWS 基礎概念 7.1　AWS 雲端基礎 7.2　AWS 雲端安全 7.3　申請 AWS 帳戶 CHAPTER 08　雲端儲存–Amazon S3 8.1　Amazon S3 8.2　實驗：使用 Amazon S3 建立靜態網站 CHAPTER 09　雲端接口–Amazon API Gateway 9.1　Amazon API Gateway 9.2　實驗：建立 API Gateway–using mock CHAPTER 10　雲端運算–AWS Lambda 10.1　AWS Lambda 10.2　實驗：使用 GET 方法查詢資料–Lambda 10.3　實驗：使用 POST 方法上傳圖片–Lambda CHAPTER 11　雲端資料庫–Amazon DynamoDB 11.1　Amazon DynamoDB 11.2　實驗：讀取 EXCEL 檔並存入資料庫中 11.3　實驗：查詢資料庫中的資料 CHAPTER 12　雲端視覺辨識AI–Amazon Rekognition 12.1　Amazon Rekognition 12.2　人臉辨識從 Amazon S3 讀取 12.3　實驗：文字辨識從 Amazon S3 讀取 CHAPTER 13　整合實驗：車牌辨識從定義規格開始 13.1　整合實驗：車牌辨識–定義功能 13.2　實驗：後端–API Gateway 上傳圖片並使用 POSTMAN 檢驗結果 CHAPTER 14　後端實作–整合API + 資料庫 + AI 14.1　實驗：後端–API Gateway 設定車牌辨識選項 14.2　實驗：後端–觸動 S3 事件進行文字辨識 14.3　實驗：後端–API Gateway 查詢辨識記錄 CHAPTER 15　前端實作–ESP32-CAM + 網頁 15.1　實驗：前端–使用 ESP32-CAM 呼叫上傳圖片的 REST API 15.2　實驗：前端–使用 Web 用戶端 呼叫 REST API 附錄 A　參考資料