人工智慧：8堂一點就通的基礎活用課【暢銷回饋版】 (2版)

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【簡介】 暢銷回饋中！ 人工智慧是以電腦科學、生物學、心理學、語言學、數學、工程學為基礎的科學，由於記憶儲存容量與高速運算能力的發展，人工智慧未來一定會發展出各種不可思議的能力。現今AI的應用領域也愈來愈廣泛，特別是在電腦硬體技術的高速變革，也因而為這個時代的經濟發展提供了一種全新的能量。本書的寫作思維是以入門者的角度出發，跟著本書所安排的章節架構，來學會許多AI的知識點、原理與應用。 [精彩內容] ✧人工智慧的應用、機器人與工業4.0、人工智慧發展史、人工智慧的種類。 ✧遊戲AI的基本模式、遊戲AI演算法、實戰五子棋AI演算法。 ✧雲端運算、雲端運算服務模式、雲端運算佈署模式、Google的AI雲端服務、邊緣運算與AI、物聯網的未來。 ✧大數據相關技術、從大數據到人工智慧。 ✧機器學習的定義、機器學習的種類、機器學習的步驟、機器學習利器-TensorFlow。 ✧電腦視覺：圖像辨識、人臉辨識、智慧美妝、智慧醫療。 ✧智慧零售、智慧欺詐檢測、智慧理財機器人、P2P網路借貸。 ✧類神經網路架構、手寫數字辨識系統、卷積神經網路(CNN)、遞迴神經網路(RNN)。 ✧語音辨識、自然語言、影像辨識。 人工智慧是以電腦科學、生物學、心理學、語言學、數學、工程學為基礎的科學，由於記憶儲存容量與高速運算能力的發展，人工智慧未來一定會發展出各種不可思議的能力。現今AI的應用領域也愈來愈廣泛，特別是在電腦硬體技術的高速變革，也因而為這個時代的經濟發展提供了一種全新的能量。本書的寫作思維是以入門者的角度出發，跟著本書所安排的章節架構，來學會許多AI的知識點、原理與應用。 【目錄】 |CHAPTER 1|人工智慧的黃金入門課程 1-1 認識人工智慧 1-1-1 人工智慧的應用 1-1-2 機器人與工業4.0 1-2 人工智慧發展史 1-2-1 啟萌期（1950～1965） 1-2-2 發展期（1980～1999） 1-2-3 成長期（2000～2020） 1-3 人工智慧的種類 1-3-1 弱人工智慧（Weak AI） 1-3-2 強人工智慧（Strong AI） |CHAPTER 2|從電玩遊戲設計進入AI的奇幻世界 2-1 遊戲AI的基本模式 2-1-1 以規則為基礎 2-1-2 以目標為基礎 2-1-3 以代理人為基礎 2-1-4 以人工生命為基礎 2-2 遊戲生手必學的AI演算法 2-2-1 基因演算法 2-2-2 模糊邏輯演算法 2-2-3 類神經網路演算法 2-2-4 有限狀態機 2-2-5 決策樹演算法 2-2-6 電腦鼠走迷宮演算法 2-2-7 八皇后演算法 2-2-8 Dijkstra 與A* 演算法 2-2-9 矩陣演算法 2-3 實戰五子棋AI演算法 2-3-1 獲勝組合 2-3-2 獲勝表的建立 2-3-3 計算棋格獲勝分數 |CHAPTER 3|雲端運算與物聯網的AI智慧攻略 3-1 雲端運算簡介 3-1-1 雲端運算與雲端服務 3-2 認識雲端運算技術 3-2-1 分散式運算 3-2-2 虛擬化技術 3-3 雲端運算服務模式 3-3-1 軟體即服務（SaaS） 3-3-2 平台即服務（PaaS） 3-3-3 基礎架構即服務（IaaS） 3-4 雲端運算的部署模式 3-4-1 公有雲 3-4-2 私有雲 3-4-3 社群雲 3-4-4 混合雲 3-5 Google的AI雲端服務 3-5-1 Gmail 與自動過濾垃圾郵件 3-5-2 Google 相簿的智慧編修功能 3-5-3 雲端硬碟的智慧選檔功能 3-5-4 Google 文件的智慧撰寫功能 3-6 邊緣運算與AI的不解情緣 3-6-1 認識邊緣運算 3-6-2 無人機與多人電競遊戲 3-7 智慧物聯網的未來 3-7-1 物聯網（IOT）簡介 3-7-2 物聯網的架構 3-7-3 智慧物聯網（AIoT）與電子商務 |CHAPTER 4|大數據與AI的贏家必勝工作術 4-1 大數據簡介 4-1-1 資料科學與大數據 4-1-2 大數據的特性 4-1-3 資料倉儲 4-1-4 資料探勘 4-2 大數據相關技術─Hadoop與Spark 4-2-1 Hadoop 4-2-2 Spark 4-3 從大數據到人工智慧 4-3-1 智慧叫車服務 4-3-2 智慧精準行銷 4-3-3 英雄聯盟 4-3-4 提升消費者購物體驗 |CHAPTER 5|一次弄懂機器學習的AI私房祕技 5-1 機器學習簡介 5-1-1 機器學習的定義 5-1-2 機器「看」貓 5-2 機器學習的種類 5-2-1 監督式學習 5-2-2 半監督式學習 5-2-3 非監督式學習 5-2-4 增強式學習 5-3 機器學習的步驟 5-3-1 收集資料 5-3-2 清理與準備資料 5-3-3 特徵萃取 5-3-4 模型選取 5-3-5 訓練與評估模型 5-3-6 實施模型 |CHAPTER 6|機器學習的AI創新搶錢商機 6-1 機器學習的超級利器－TensorFlow 6-1-1 YouTube 推薦影片 6-2 電腦視覺 6-2-1 圖像辨識 6-2-2 人臉辨識 6-2-3 智慧美妝 6-2-4 智慧醫療 6-3 智慧零售 6-4 智慧金融科技 6-4-1 智慧欺詐檢測 6-4-2 智慧理財機器人 6-4-3 P2P 網路借貸 |Chapter 7|玩轉深度學習的AI解析祕笈 7-1 認識深度學習 7-1-1 解析大腦結構 7-1-2 類神經網路簡介 7-1-3 類神經網架構 7-1-4 手寫數字辨識系統 7-2 常見神經網路簡介 7-2-1 卷積神經網路（CNN） 7-2-2 遞迴神經網路（RNN） |CHAPTER 8|深度學習的AI創意吸睛應用實務 8-1 語音辨識 8-1-1 語音辨識 8-1-2 智慧語音助理 8-2 自然語言 8-2-1 Google BERT 8-2-2 HTC 的T-BERT 8-2-3 聊天機器人 8-3 影像辨識 8-3-1 自駕車 8-3-2 智慧無人商店

一點就通的服裝行筆記 (1版)

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一點就通的服裝版型筆記 ISBN13：9789865224448 出版社：五南圖書出版 作者：夏士敏 裝訂／頁數：平裝／360頁 規格：26cm*19cm (高/寬) 出版日：2021/02/25 中國圖書分類：衣服之選購；服裝設計 內容簡介 　　服裝裁剪製作技術自古為工匠之事，僅為師徒相傳，沒有典籍記載。現今服裝版型的學術研究著重於人體的尺寸計測、著裝狀態的補正，市面上的服裝版型書籍則多為提供各種設計款式服裝版型的圖例。對於沒有實務經驗的初學者來說，如果能有一本從零開始，了解衣服版型是如何從平面素材轉化成立體服裝，版型結構線條又該如何產生與應用的參考書籍，在學習服裝設計的過程中更能一點就通! 　　本書彙整服裝版型設計立體化基礎方法，以教學資料系統完備的日本文化學園大學之「文化原型」學理基礎，並參照作者多年的實務經驗，嘗試將裁剪版型技術以圖例說明轉化為可供版型研究參考的資料。 目錄 自序 精進，再接再厲！ 2 單元一 服裝版型基本概念 15 一、打版製圖工具 17 二、量身要點 21 三、量身部位基準點的縮寫代號 22 四、量身方法 24 五、專業用詞 34 六、製圖符號 39 單元二 上衣原型結構 43 一、關於原型 44 二、新文化式原型（成人女子用原型） 51 三、舊文化式原型（婦人原型） 59 四、新文化式男子原型 62 五、新文化式兒童原型（身高90㎝） 65 單元三 原型的褶子轉移 69 一、關於褶子轉移 70 二、胸褶 71 三、肩褶 78 四、腰褶 86 五、褶子轉移的運用 90 單元四 衣身版型結構 93 一、簡易製圖法 94 二、原型製圖法：直筒基本型 105 三、衣長變化 107 四、上袖袖襱鬆份 109 五、袖襱尺寸變化 111 六、胸圍尺寸變化 112 七、輪廓線條變化 113 八、收腰輪廓 114 九、寬襬輪廓 116 十、剪接線條變化 122 十一、切腰線 124 十二、胸襠 134 十三、肩襠 135 十四、派內爾線panel line 137 十五、公主線princess line 138 單元五 袖子版型結構 143 一、袖型結構分類 144 二、無袖型 148 三、接袖的構成與製圖法 152 四、接袖版型的結構變化 158 五、蓋袖 168 六、袖山澎袖 169 七、袖口澎袖 170 八、波浪袖 171 九、泡泡袖 172 十、燈籠袖 174 十一、寬袖 175 十二、窄袖 177 十三、兩片袖 180 十四、連身袖 184 十五、袖下襠 189 十六、卡肩袖 192 十七、連袖的構成與製圖法 193 十八、連袖的結構變化 199 十九、連身澎袖設計 201 二十、拉克蘭袖 202 二十一、肩章袖 204 二十二、肩襠袖 206 單元六 領子版型結構 209 一、領型結構分類 210 二、無領型領圍線 212 三、立領 218 四、帶領 221 五、翻領 223 六、襯衫領 228 七、平領 231 八、波浪領 235 九、水兵領 236 十、國民領 237 十一、長方領 241 十二、西裝領 242 十三、劍領 246 十四、絲瓜領 248 十五、連帽 250 單元七 版型款式設計 255 一、版型款式應用 256 二、翻領襯衫 259 三、連袖罩衫 265 四、平領襯衫 274 五、襯衫領襯衫 283 六、背心 291 七、背心裙 297 八、騎士夾克 305 九、西裝 312 十、雙排釦外套 333 十一、連袖外套 339 十二、連袖剪接短外套 344 十三、斗篷 346 十四、連帽外套 347 十五、高領外套版型 351 十六、版型設計變化 354 參考書目 357