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類神經網路導論：原理與應用 (2版)
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類神經網路導論：原理與應用(第二版)(CD Inside) +作者：張斐章/張麗秋合著 +年份：2015 年2 版 +ISBN：9789869092029 +書號：EE0418 +規格：16開/平裝/單色 +頁數：520 +出版商：滄海 本書清楚陳述類神經網路的概念、理論與演算方式，透過實例了解類神經網路運作及應用成效; 內含簡例及習題，為類神經網路課程之優良教材及自修材料 。 類神經網路適合於預測、函數模擬、信號處理、影音辨識、分類及診斷等問題。 目錄 1 類神經網路簡述 2 生物神經網路與類神經網路 3 學習演算法 4 倒傳遞類神經網路 5 輻狀基底函數與支持向量機 6 聚類演算法 7 自組性類神經網路 8 回饋式類神經網路 9 模糊集合與模糊邏輯系統 10 反傳遞模糊類神經網路 11 調適性網路模糊推論系統 12 最佳化搜尋法 附錄 MATLAB應用
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FPGA的AI之路：Intel FPGA開發技術昇華實戰 ISBN13：9789860776041 替代書名：Intel FPGA開發技術昇華實戰 出版社：深智數位 作者：張瑞-編 裝訂／頁數：平裝／416頁 規格：23cm*17cm*2.1cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2021/06/20 中國圖書分類：電子工程 內容簡介 Intel依然強大！FPGA設計是現代電子業的奇蹟，用軟體設計的方式來完成硬體核心的佈建，加上人工智慧更是如虎添翼。 本書主要從技術基礎、開發方法和人工智慧應用三個方面介紹FPGA的開發工具與開發技巧，圍繞FPGA的基礎知識，Verilog硬體描述語言，FPGA在Quartus中的開發流程，FPGA的SOPC、HLS、OpenCL設計方法，FPGA在人工智慧領域的應用等方面進行闡述，使開發人員能理解FPGA的核心知識，掌握FPGA的開發方法和開發工具。 以FPGA基礎知識為切入點，透過對開發方法和設計思路的講解，幫助讀者快速掌握FPGA開發技術及FPGA在人工智慧上的應用。 全書包含FPGA技術基礎篇、FPGA開發方法篇和人工智慧應用篇三大篇，內容如下 ■ 第一部分 FPGA的基礎知識及開發流程 首先，介紹了FPGA的基本概念和入門知識，從FPGA的抽象化解釋，到FPGA如何從早期的邏輯門器件演變為當前的現場可程式化邏輯閘陣列的整個發展歷程，讓讀者明白FPGA的概念及特點。其次，介紹了FPGA的內部結構，進一步解讀FPGA的晶片內建資源，包括查閱資料表、可程式化暫存器、自我調整邏輯模組、內部儲存模組和時脈網路等，讓讀者能夠從FPGA的最基本邏輯單元和最底層結構的角度加深對FPGA的瞭解。然後，介紹了FPGA的Verilog HDL語言開發方法，包括基本語法，如if-else敘述、case敘述等和進階開發技巧，如鎖相器和暫存器的區別、阻塞與非阻塞的區別，並且根據編碼器、解碼器、雙向暫存器和上浮排序等實例具體介紹Verilog HDL語言的開發。最後，介紹了FPGA在Quartus Prime軟體中的開發流程，結合FPGA基礎知識、FPGA的內部結構及Verilog硬體描述語言系列內容，形成了一個基本的FPGA開發知識系統。 ■ 第二部分 FPGA開發方法和工具 在對第一部分內容進行深化的同時，進一步介紹了針對軟體工程師的FPGA開發方法。首先，介紹了FPGA傳統開發過程中使用到的分析與偵錯工具，如綜合工具、約束工具、時序分析工具、偵錯工具等，介紹了編譯報告和網路表查看工具。其次，介紹了基於FPGA的可程式化系統單晶片（SOPC）的建構方法及其軟硬體的開發流程，介紹了IP核心與Nios處理器。然後，介紹了使用高層次綜合設計的FPGA設計工具HLS進行FPGA開發的方法，包括基於HLS的開發流程、程式最佳化、Modelsim模擬及HLS多種介面的使用場景分析。最後，介紹了在異質計算場景下，如何使用OpenCL進行FPGA開發的方法，包括主機端和裝置端的程式編寫。 ■ 第三部分 FPGA開發的擴充 主要介紹FPGA在人工智慧領域的應用。首先，介紹了人工智慧的發展歷史和深度學習技術的基礎，包括常用的深度學習網路模型和程式設計框架。其次，介紹了深度學習的概念、基本組成及深度學習的應用挑戰，包括神經網路基本組成、常見的神經網路模型和資料集。最後，以電腦機器視覺為例，介紹了如何使用英特爾OpenVINO工具在英特爾FPGA上部署深度學習推理計算。 目錄 第一部分 FPGA技術基礎篇 第1章 FPGA的特點及其歷史 1.1 無處不在的FPGA 1.2 創造性地解釋FPGA 1.3 FPGA的可訂製性 1.4 早期的邏輯功能實現 1.5 可簡單程式設計邏輯器件（PAL） 1.6 可程式化邏輯器件（PLD） 1.7 複雜可程式化邏輯器件（CPLD） 1.8 現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA） 第2章 FPGA架構 2.1 FPGA全晶片架構 2.2 FPGA邏輯陣列模組 2.3 FPGA嵌入式儲存 2.4 時鐘網路 2.5 DSP模組 2.6 FPGA佈線 2.7 FPGA程式設計資源 2.8 FPGA I/O元件 2.9 英特爾SoC FPGA 第3章 Verilog HDL 3.1 Verilog HDL概述 3.2 Verilog HDL基礎知識 3.3 Verilog HDL的基本語法 3.4 Verilog HDL進階基礎知識 3.5 Verilog HDL開發實例篇 第4章 Quartus Prime基本開發流程 4.1 Quartus Prime軟體介紹 4.2 Quartus Prime開發流程 4.3 實驗指導 第二部分 FPGA開發方法篇 第5章 FPGA設計工具 5.1 編譯報告 5.2 網路表查看工具 5.3 物理約束 5.4 時序分析工具 5.5 耗電分析工具 5.6 晶片內建偵錯工具 第6章 基於英特爾FPGA的SOPC開發 6.1 SOPC技術簡介 6.2 IP核心與Nios處理器 6.3 建構SOPC系統 6.4 SOPC開發實戰 第7章 基於英特爾FPGA的HLS開發 7.1 HLS的基本概念 7.2 HLS的基本開發流程 7.3 HLS的多種介面及其使用場景 7.4 HLS簡單的最佳化技巧 第8章 基於英特爾FPGA的OpenCL異質技術 8.1 OpenCL基本概念 8.2 基於英特爾FPGA的OpenCL開發環境 8.3 主機端Host程式設計 8.4 裝置端Kernel程式設計流程 第三部分 人工智慧應用篇 第9章 人工智慧簡介 9.1 FPGA在人工智慧領域的獨特優勢 9.2 人工智慧的概念 9.3 人工智慧的發展史 9.4 人工智慧的應用 9.5 人工智慧的限制 9.6 人工智慧的分類 9.7 人工智慧的發展及其基礎 第10章 深度學習 10.1 深度學習的優勢 10.2 深度學習的概念 10.3 神經網路的基本組成 10.4 常見的深度學習資料集 10.5 深度學習的應用挑戰 第11章 基於英特爾FPGA進行深度學習推理 11.1 視訊監控 11.2 視覺系統架構 11.3 電腦視覺的常見任務 11.4 電腦視覺的基礎 11.5 使用OpenVINO工具在英特爾
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資料結構：使用C ISBN13：9786263240650 出版社：碁峰資訊 作者：蔡明志 裝訂／頁數：平裝／560頁 規格：26cm*19cm*2.6cm (高/寬/厚) 版次：5 出版日：2022/02/10 中國圖書分類：電腦系統資料相關處理 內容簡介 資料結構(Data Structures)是資訊學科中的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的每一主題，並以圖文並茂的方式表達之，最能達到教學與學習事半功倍的效果。 各章的每一小節幾乎都附有「練習題」，讓讀者能藉由測驗，評量自己對此節的了解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答。各章末再附上「動動腦時間」，這些題目取自歷屆的高考或研究所考試題目，或是筆者根據內文加以設計的題目，每道題目後面皆標示出自的章節數，表示只要詳讀該節即可輕鬆地作答。 最新第五版增加了兩章，分別是紅黑樹和伸展樹，這些是很有效率的二元搜尋樹。 目錄 Chapter1 演算法分析 Chapter2 陣列 Chapter3 堆疊與佇列 Chapter4 鏈結串列 Chapter5 遞迴 Chapter6 樹狀結構 Chapter7 二元搜尋樹 Chapter8 堆積 Chapter9 高度平衡二元樹 Chapter10 2-3 Tree 與 2-3-4 Tree Chapter11 B-tree Chapter12 圖形結構 Chapter13 排序 Chapter14 搜尋 Chapter15 紅黑樹 Chapter16 伸展樹 Appendix A 練習題解答
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書名：深度學習(局彩) 出版社：碁峰 出版年月：201910 條碼：9789865021924 內容簡介 深度學習是一種機器學習，透過概念階層方式，讓電腦從經驗中學習，進而理解世界。由於可利用經驗累積知識，因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念，其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。 本書是以數學與概念為基底，涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法；同時討論概括論述相關應用，如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點，包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。 本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生，以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。 封面圖片：Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建構的作品，以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。 名人推薦 「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》，是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生，提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念，以及足供專家參考的內容。」 ──Elon Musk，OpenAI共同主席；Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。 「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫，清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展，請閱讀本書。」 ──Geoffrey Hinton，英國皇家學會院士(FRS)，Toronto大學榮譽教授；Google傑出研究人員。 「近十年來，深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書，內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍，由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」 ──Yann LeCun，Facebook AI研究主管；New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。 作者介紹 作者簡介 Ian Goodfellow 是Google的研究人員(Research Scientist)。 Yoshua Bengio 是Montréal大學電腦科學(資訊科學)系教授。 Aaron Courville 是Montréal大學電腦科學(資訊科學)系助理教授。 目錄 本書的網站資源 致謝 數學符號 chapter 01 緒論 【PART I 應用數學與機器學習基礎】 chapter 02 線性代數 chapter 03 機率與資訊理論 chapter 04 數值計算 chapter 05 機器學習基礎 【PART II 深度網路：現代實務】 chapter 06 深度前饋網路 chapter 07 深度學習的正則化 chapter 08 深度模型的訓練優化 chapter 09 卷積網路 chapter 10 序列建模：循環網路與遞迴網路 chapter 11 實務方法論 chapter 12 應用 【PART III 深度學習研究】 chapter 13 線性因子模型 chapter 14 自動編碼器 chapter 15 表徵學習 chapter 16 深度學習的結構化機率模型 chapter 17 蒙地卡羅法 chapter 18 面對配分函數 chapter 19 近似推論 chapter 20 深度生成模型 參考文獻 索引
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應用統計分析：SPSS的運用 作 者：陳寬裕 出版社別：五南 書 系：研究&方法 出版日期：2022/03/08(1版4刷) ＩＳＢＮ：978-957-11-9408-0 書 號：1H0N 頁 數：448 開 數：16K 內容簡介 ■ 可做為「統計學」、「應用統計學」等課程之教材。 ■ 適用於專題研究、學術論文寫作之指引。 ■ 每章節皆附範例、習題，方便授課教師驗收學生學習成果。 ■ 所有範例皆附教學影音檔，促進讀者學習效率，減輕授課教師負擔。 鑒於SPSS突出的優越性，作者本著讓更多的讀者熟悉和掌握該軟體的初衷，進而幫助讀者強化分析數據的能力而編寫本書。 本書特別適用於教學單位，在統計學或應用統計學等課程授課時使用。另外，亦非常適合須進行學術論文寫作或個案專題者。其內容涵蓋了一般論文或專題寫作時，所須用到的各種統計方法，諸如：次數分配、現況分析、項目分析、無反應偏差、資料合併檢驗、共同方法變異、重要度—表現分析、相關分析、探索性因素分析、信度分析、收斂與區別效度檢驗、卡方檢定、t檢定、變異數分析、迴歸分析等。書中幾乎所有範例都是實際碩士論文的原始資料與分析結果，期盼讓讀者能身歷其境，融入研究情境中。 書中每一範例的操作過程與報表解說或內文中需額外講解的部分，皆附影音檔；讀者可藉由範例旁的QRcode，直接上網觀看。藉由本書的引導，讀者便能順利完成論文或專題的統計分析部分。 目錄 序 第○章 使用本書前 第一章 簡介與建立資料檔 1-1 SPSS的主畫面 1-2 開啟資料檔 1-3 編輯資料 1-4 建立新檔案 1-5 資料的修改 1-6 資料檔的儲存 1-7 使用其它格式的資料檔 1-8 SPSS的變數屬性 第1章習題 第二章 問卷資料檔的建立 2-1 李克特量表 2-2 範例問卷的結構 2-3 製作問卷的編碼格式表 2-4 將Excel資料檔匯入至SPSS 第2章習題 第三章 資料的編輯和轉換 3-1 資料常態性的檢測 3-2 離群值檢測 3-3 橫向計算 3-4 反向題重新計分 3-5 資料分組 3-6 計算分組平均數 第3章習題 第四章 基本統計分析 4-1 製作基本資料分析表 4-2 描述性統計資料 4-3 標準化值 第4章習題 第五章 重要度—表現分析法 5-1 重要度—表現分析法簡介 5-2 IPA原理與分析步驟 5-3 IPA策略矩陣圖 第5章習題 第六章 信度分析 6-1 信度簡介 6-2 測量信度的方法 6-3 以信度分析刪除不適切題項 6-4 求取構面的信度 第6章習題 第七章 效度與探索性因素分析 7-1 效度的意義與種類 7-2 探索性因素分析的意義 7-3 因素分析的數學模型 7-4 因素分析的相關概念 7-5 因素分析的基本步驟 7-6 以因素分析法進行項目分析 7-7 評估初步的建構效度 7-8 共同方法變異 7-9 有關因素分析的忠告 第7章習題 第八章 相關分析 8-1 相關分析的前提假設 8-2 相關係數的計算 8-3 相關分析的範例 8-4 收斂效度與區別效度的檢測 8-5 偏相關分析 第8章習題 第九章 交叉表與卡方檢定 9-1 認識交叉表 9-2 交叉表欄、列變數之關係分析 9-3 假設檢定的基本概念 9-4 卡方檢定的原理 9-5 交叉表卡方檢定的相關問題 9-6 卡方檢定範例 9-7 無反應偏差 第9章習題 第十章 平均數的差異性比較—t檢定 10-1 推論統計與參數檢定 10-2 參數之假設檢定 10-3 兩個樣本之平均值比較—t檢定 10-4 單一樣本t檢定 10-5 獨立樣本t檢定 10-6 成對（相依）樣本t檢定 10-7 資料合併決定分析 第10章習題 第十一章 變異數分析 11-1 變異數分析簡介 11-2 變異數分析的基本原理 11-3 單因子變異數分析的基本概念 11-4 單因子變異數分析的基本步驟 11-5 單因子變異數分析範例 11-6 一般線性模型簡介 11-7 關聯強度（strength of association）分析 11-8 單因子相依樣本變異數分析 第11章習題 第十二章 迴歸分析 12-1 簡單線性迴歸 12-2 多元迴歸分析 12-3 SPSS中建立迴歸模型的方法 12-4 殘差分析 12-5 共線性問題和異常值問題 12-6 迴歸建模範例一 12-7 迴歸建模範例二 第12章習題 附錄 一 品牌形象、知覺價值對品牌忠誠度關係之研究 二 遊客體驗、旅遊意象與重遊意願關係之研究 三 景觀咖啡廳商店意象、知覺價值、忠誠度與轉換成本的關係 四 電信業服務品質問卷 五 澎湖休閒漁業觀光意象原始問卷 六 醫院服務品質問卷 參考文獻
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簡介 商業智慧 (Business Intelligence, BI) 在現代企業中扮演著關鍵的角色，能夠揭示數據中隱藏的價值，協助企業做出明智的決策。本書以淺顯易懂的例子和敘事方式，引導讀者從基礎到進階，全面了解商業智慧的概念、工具和應用。 為了提供讀者商業智慧整體認知的內容，本書內含商業智慧的本質和價值、資料倉儲與資料超市、資料分析的基礎觀念、ETL 流程、資料建模、維度模型、OLAP（線上分析處理）及資料視覺化等，並以具體案例的介紹，帶領讀者深入了解商業智慧在實際場景中的應用。因此，本書特別適用於國內高等教育課程，作為商業智慧教育的通識教材。 本書不僅避免了艱澀的理論，更透過商業智慧與產業案例相結合，由淺入深，讓讀者能夠輕鬆理解商業智慧的概念、技術和應用，並帶領讀者踏上商業智慧之旅，讓讀者學習其核心概念和實際應用，並運用商業智慧的力量提升企業營運效率。無論您是初學者還是對資通訊 (ICT) 已有一定基礎的人士，本書都能為您提供實用的知識和價值。 目錄 PART 1 商業智慧導論 1 甚麼是商業智慧 2 資料倉儲與資料超市 PART 2 商業智慧應用入門 3 商業智慧軟體簡介與資料來源 4 資料分析的基礎觀念 5 ETL：資料擷取、轉換、載入 6 資料建模 7 維度模型 8 OLAP：線上分析處理 9 資料視覺化與機器學習 10 商業智慧建構流程與資訊安全 PART 3 商業智慧分析案例 11 RFM分析：零售CRM 12 人物誌分析：運動Web Analytics數據視覺化 13 產品數據化經營：產品∕服務研究 14 定價分析與商業智慧時間維度 PART 4 總 結 15 商業智慧的領域應用
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【簡介】 本書特色 1.全書搭配全彩圖形及重點色標記整理，輕鬆抓住各章重點。 2.統整課前銜接教材，輕鬆入門微積分世界。 3.例題算式超詳盡，搭配解題之鑰輔助說明，自學也輕鬆無負擔。 4.全書習題去蕪存菁，保留重點題型，題題經典。 5.本書適合大學、科大及技術學院必修之「微積分」課程使用。 內容簡介 本書架構參考原文書編寫，內容力求簡明扼要，移除許多不必要且繁雜之證明，第一章針對微積分之學前知識做統整，後續章節針對微分、積分之重點觀念及理論著墨，並循序漸進推廣到應用層面，接著再介紹較深入之偏微分、重積分的概念；全書例題特別經過篩選，屏除較難之題目且無過多重複之題型，並將各節後習題精選在10題以內，大幅降低書本之厚度；在圖片之繪製上力求精準，即便搭配圖文自學也能夠輕鬆上手；另外，部分延伸教材移至節後習題作補充，供老師依授課進度斟酌使用。 本書適用於大學、科大、技術學院之理工科系『微積分』課程學生使用。 【目錄】 第一章 實數與函數 第二章 極限與連續 第三章 微分 第四章 微分的應用 第五章 積分 第六章 積分的應用 第七章 積分的技巧 第八章 無窮級數與泰勒級數 第九章 偏導數 第十章 重積分 附錄 中英對照表
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書名：機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則(第四版) 作者：蘇木春、張孝德 出版社：全華 出版日期：2016/05/00 ISBN：9789864632060 內容簡介 ■ 本書優點特色 1.將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。 2.以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能發揮想像力。 3.每一種理論都儘可能配合書中範例及圖表加以說明。 ■ 內容簡介 本書將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。此外，作者以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能發揮想像力。 目錄 第1章 類神經網路之簡介 第2章 感知機 第3章 多層感知機 第4章 非監督式類神經網路 第5章 聯想記憶 第6章 增強式學習 第7章 模糊集合 第8章 模糊關係及推論 第9章 模糊系統 第10章 基因演算法則
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數位影像處理：Python程式實作 ISBN13：9786263281363 出版社：全華圖書 作者：張元翔 裝訂／頁數：平裝／512頁 附件：光碟 規格：26cm*19cm*2.2cm (高/寬/厚) 重量：962克 版次：3 出版日：2022/04/22 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 本書為因應現代發展趨勢，針對數位影像處理技術，採取主題介紹方式，除了理論基礎之外，採用Python程式與OpenCV進行實作，強調理論與實務的緊密結合，藉以培養紮實的技術研發能力，內容豐富，同時包含深度學習、人工智慧等相關技術。 本書特色 1.本書因應現代發展趨勢，針對數位影像處理技術，採取主題介紹方式，循序漸進且深入淺出。 2.本書除了含有基礎理論之外，同時採用Python程式與OpenCV進行實作，強調理論與實務的緊密結合，展現「做中學」的學習理念。 3.各章節均附上習題，除了觀念複習外，並提供專案實作，藉以達到有效的學習效果。 目錄 第1 章 介紹 1-1 引言 1-2 相關領域知識 1-3 基本定義與專業術語 1-4 數位影像檔案格式 1-5 數位影像處理軟體 1-6 數位影像處理技術應用 第2 章 Python 程式設計 2-1 Python 程式語言 2-2 Python 程式設計 2-3 OpenCV 介紹 2-4 數位影像處理初體驗 2-5 OpenCV 繪圖 第3 章 數位影像基礎 3-1 電磁波概念 3-2 人類視覺系統 3-3 影像擷取 3-4 影像形成模型 3-5 數位影像的取樣與量化 第4 章 幾何轉換 4-1 基本概念 4-2 空間轉換 4-3 影像內插 4-4 仿射轉換 4-5 透視轉換 4-6 相機幾何失真 第5 章 影像增強 5-1 基本概念 5-2 強度轉換 5-3 直方圖處理 5-4 影像濾波 第6 章 頻率域影像處理 6-1 基本概念 6-2 離散傅立葉轉換 6-3 頻率域濾波 第7 章 影像還原 7-1 基本概念 7-2 影像雜訊 7-3 週期性雜訊 7-4 影像雜訊分析 7-5 影像還原 7-6 反濾波 7-7 維納濾波 7-8 影像補繪 第8 章 色彩影像處理 8-1 色彩理論 8-2 色彩模型 8-3 灰階與色彩轉換 8-4 色彩影像增強 8-5 HSI 色彩影像處理 8-6 HSV 色彩分割 第9 章 影像分割 9-1 基本概念 9-2 邊緣偵測 9-3 直線偵測 9-4 圓形偵測 9-5 影像閥值化 9-6 適應性閥值化 9-7 分水嶺影像分割 9-8 GrabCut 影像分割 第10 章 二值影像處理 10-1 基本概念 10-2 基本定義與術語 10-3 形態學影像處理 10-4 補洞演算法 10-5 骨架化演算法 10-6 距離轉換 第11 章 小波與正交轉換 11-1 基本概念 11-2 簡易的小波轉換 11-3 小波轉換 11-4 離散小波轉換(1D) 11-5 離散小波轉換(2D) 11-6 小波轉換的數位影像處理應用 11-7 基於矩陣的轉換 第12 章 影像壓縮 12-1 基本概念 12-2 資訊理論 12-3 熵編碼 12-4 影像壓縮系統 12-5 區塊轉換編碼 12-6 JPEG 影像壓縮 第13 章 特徵擷取 13-1 基本概念 13-2 連通元標記 13-3 輪廓搜尋 13-4 形狀特徵 13-5 輪廓特徵 13-6 角點偵測 13-7 關鍵點偵測 13-8 膚色偵測 13-9 臉部偵測 第14 章 影像特效 14-1 基本概念 14-2 幾何特效 14-3 像素特效 14-4 非真實感繪製 第15 章 深度學習 15-1 基本概念 15-2 人工神經網路 15-3 卷積神經網路 15-4 典型的卷積神經網路 附 錄 數學背景 基本數學公式 參考文獻 習題
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內容簡介 機器學習是AI人工智慧的基礎，但機器學習本身是門較高深的課程，而本書為了讓讀者能夠快速理解，從入門者的角度做編寫。書中先講述AI及Python語言，複習Python基礎語法到進階語法，讓讀者先掌握Python語言，接著學習機器學習的各種實作項目，如資料分析、線性回歸模型及模型評估等，藉此對於機器學習有更進一步的認識。 產品目錄 第一章 AI、AI技術與AI應用 1-1 人工智慧 1-2 AI技術 1-3 AI應用 1-4 AI與數學 1-5 AI與編程 1-6 何謂深度學習？ 第二章 Python基礎編程語法 2-1 何謂變數？ 2-2 編程的操作型定義～以變數為例 2-3 運算與資料 2-4 決策(if)語法 2-5 while 迴圈 2-6 for 迴圈 2-7 功能呼叫 (function call) 2-8 全域變數與區域變數 2-9 List 資料結構 2-10 物件的基本觀念 2-11 numpy模組的多維陣列 第三章 Python進階編程語法 3-1 向量運算模式與泛化函式 3-2 matplotlib繪圖模組的運用 3-3 檔案的輸入輸出 3-4 物件導向程式設計基本概念 3-5 其他 第四章 資料分析的基本觀念 4-1 隨機取樣 4-2 摘要統計(summary statistics) 4-3 共變異數與相關係數 4-4 資料分群演算法 4-5 Python的K-means 分群演算法的應用 第五章 線性迴歸模型 5-1 線性迴歸的數學原理 5-2 Python的線性迴歸模組 5-3 線性回歸模型的應用 5-4 羅吉斯迴歸 第六章 線性分類器 6-1 線性迴歸分類器 6-2 支持向量機分類器 6-3 SVM原理推導 6-4 核函數 6-5 SVM的多元分類應用 第七章 非線性分類器 7-1 類神經網路分類器概論 7-2 類神經網路應用 7-3 Python的類神經網路機器學習模組 7-4 決策樹實務應用 第八章 模型評估 8-1 分類器效能指標 8-2 ROC 曲線 8-3 殘差分析 第九章 其他AI相關主題 9-1 k最近鄰分類演算法 9-2 單純貝氏分類器 9-3 主要成分分析 9-4 資料前處理 9-5 集成學習 附錄A Python安裝與使用
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【中文書】 書名：類神經網路與模糊控制理論 作者：王進德 出版社：全華 出版日期：2007/01/17 ISBN：9789572155943 內容簡介 「類神經網路」及「模糊控制」在近幾年迅速的發展下，已成為時下的新寵，在教育界與業界相配合的需求下，瞭解此門知識實為當務之急。本書詳述各類型的類神經網路及應用，並探討模糊理論及其邏輯，本書中介紹的實例Neural Fuzzy應用的典型範例，讀者可經由此書得到完整的新知。其內容包括；類神經網路簡介、多感知機與倒傳遞類神經網路、霍普菲爾網路、類神經網路的應用、集合理論─傳統與模糊集合、模糊邏輯與模糊理論、模糊控制、模糊溫度控制器、ANFIS自適應網路模糊推論系統、自組性類神經網路、RBF類神經網路、基因演算法等。本書適合私立大學、科大電子、電機、資工系「類神經網路」課程。 本書特色 1 . 本書強調理論與實務並重，摒棄推導複雜數學公式的寫作方式。 2 . 內容著重以實例來說明理論，期使讀者在閱讀本書後，可將書中介紹的方法來解決實際的應用問題。
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