Microsoft Azure AI Services與Azure OpenAI從入門到人工智慧程式開發-使用Python(含MCF AI-900國際認證) (1版)

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【簡介】 　　體貼初學者學習Azure AI服務的流程！ 　　Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作    　　■ 專家與教師共同執筆  　　由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對初學者學習Azure AI領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI與Azure OpenAI進行開發AI應用程式。    　　■ 內容多元且淺顯易懂  　　對Azure AI服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉相關應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明Azure AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對Azure AI有更進一步的認識。    　　■ Azure AI服務開發技能  　　介紹實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。實作包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部偵測與分析、文字分析、問題解答知識庫、翻譯、語音合成以及機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例，並介紹目前最火紅的Azure OpenAI生成式AI開發聊天機器人與AI繪圖程式；詳盡說明實作的程式碼與操作步驟，培養初學者開發AI應用程式的能力。    　　■ Microsoft AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練  　　將認證考試重點融入書中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末彙整MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。  【目錄】 第1章 Microsoft Azure AI 基本概念：使用人工智慧的開始  1.1 人工智慧簡介  1.2 Microsoft Azure AI 簡介  1.3 模擬試題  第2章 負責任的 AI  2.1 AI 造成的道德和社會問題  2.2 了解負責任的AI  2.3 申請Azure 帳戶  2.4 模擬試題  第3章 認識 Colab 程式編輯環境  3.1 Colab 簡介  3.2 安裝 Colab  3.3 Colab 環境簡介  3.4 編輯第一個 Colab 筆記本  3.5 Colab 常用功能  第4章 Gradio 互動式網頁  4.1 簡介認識 Gradio  4.2 Gradio 基本語法介紹  4.3 Gradio 常用的輸出入元件  第5章 探索電腦視覺(一)電腦視覺分析  5.1 Azure AI 視覺簡介  5.2 Azure AI 視覺服務  5.3 Azure AI 服務開發環境與必要條件  5.4 Azure AI 視覺開發實作  5.5 模擬試題  第6章 探索電腦視覺(二)OCR 與文件智慧服務  6.1 光學字元識別 (OCR)  6.2 Azure AI 視覺服務讀取文字  6.3 文件智慧服務和知識採礦  6.4 Azure Al 視覺服務讀取影像文字開發實作  6.5 模擬試題  第7章 探索電腦視覺(三)臉部服務  7.1 臉部辨識服務簡介  7.2 臉部偵測  7.3 臉部分析  7.4 臉部識別  7.5 臉部辨識服務開發實作  7.6 模擬試題  第8章 探索電腦視覺(四)自訂視覺  8.1 自訂視覺簡介  8.2 自訂視覺影像分類  8.3 在 Azure 使用影像分類  8.4 自訂視覺物件偵測  8.5 在 Azure 使用物件偵測  8.6 自訂視覺範例實作  8.7 模擬試題  第9章 探索自然語言處理(一)文字分析  9.1 自然語言處理簡介  9.2 自然語言處理  9.3 使用 Azure AI 語言服務分析文字  9.4 文字分析開發實作  9.5 模擬試題  第10章 探索自然語言處理(二)對話式AI  10.1 對話式AI 簡介  10.2 問題與解答對話系統  10.3 使用交談語言理解建立語言模型  10.4 Azure AI 機器人服務  10.5 自訂問題解答開發實作  10.6 模擬試題  第11章 探索自然語言處理(三)語音與翻譯  11.1 語音辨識與語音合成  11.2 語音服務功能介紹  11.3 文字翻譯  11.4 翻譯服務功能介紹  11.5 文字翻譯開發實作  11.6 語音合成開發實作  11.7 模擬試題  第12章 Azure 機器學習基本原理  12.1 機器學習簡介  12.2 機器學習的工作流程  12.3 機器學習的模型  12.4 分類模型  12.5 迴歸模型  12.6 叢集模型  12.7 模擬試題  第13章 Azure 機器學習實作  13.1 Azure 機器學習服務簡介  13.2 Azure 機器學習設計工具的工作流程  13.3 使用設計工具建立模型  13.4 使用 Azure 機器學習自動化 ML  13.5 使用提示流程建立 AI 應用程式  13.6 模擬試題  第14章 Azure OpenAI  14.1 生成式 AI 簡介  14.2 大型語言模型  14.3 Azure OpenAI 簡介  14.4 Copilots 簡介  14.5 使用提示工程改善生成式 AI 回應  14.6 Azure OpenAI 生成式 AI 應用程式開發實作  14.7 模擬試題  附錄A MCF AI-900 人工智慧基礎國際認證模擬試題  看更多

機器學習─Python程式實作 (1版)

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【簡介】 內容涵蓋機器學習三大主題：監督式學習、無監督式學習與強化式學習。 採用生動活潑的範例，以深入淺出、圖文並茂的方式，建立良好的理論基礎。 搭配 Python 程式實作，實現「做中學」的學習理念。 提供豐富的學習資源，包含：數學背景、練習題等，厚植機器學習技術研發能力。 【目錄】 Chapter 1 介　紹 Chapter 2 端到端機器學習 Chapter 3 迴　歸 Chapter 4 貝氏分類器 Chapter 5 k-最近鄰 Chapter 6 支援向量機 Chapter 7 決策樹 Chapter 8 隨機森林 Chapter 9 提升方法 Chapter 10 類神經網路 Chapter 11 k-Means分群 Chapter 12 DBSCAN Chapter 13 高斯混合模型 Chapter 14 主成分分析 Chapter 15 t-SNE Chapter 16 強化式學習 附錄 數學背景 習題參考解答 參考文獻

看圖學Python人工智慧程式設計 (2版)

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