人工智慧：智慧型系統導論 (3版)

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機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則 (4版)

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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

樂高機器人與 Arduino 專題製作 (1版)

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書名：MAKE: 樂高機器人與ARDUINO專題製作 出版社：歐萊禮 出版年月：201403 條碼：9789863470854 內容簡介 結合 Lego Mindstorms NXT 與開源電子的專案製作 運用積木、感測器和微電腦控制器製作機器人 使用當今最酷炫的 DIY 技術製作神奇的機器人與裝置。本書提供詳盡清楚的操作指引，您將學習到用 Lego Mindstorms NXT2.0 和 Arduino 模型平台製作各種電子裝置，讓您以 Mindstorms 就能創作出令人稱羨的神奇裝置；加上 Arduino 的應用能帶給我們一些意想不到的功能，進而開發出嶄新的應用。 製作出飲料販賣機、電子音樂聲成器、無線遙控燈具等等 書中每個有趣且神奇的實驗項目皆有詳盡製作程序及清晰的圖解說明，讓您能夠按部就班的完成各個實驗。您將學習如何設定 Arduino 撰寫程式的環境，下載 sketches 語言和所需要的函式庫，以及協助非程式專業人仕使用 Arduino 程式語言。這本書適用於學生、老師、業餘愛好人仕、製造者、駭客一族以及各個年齡層的孩童。 透過本書您將學習到 ‧利用繪圖機器人(Drawbot)，本實驗帶您製作一個用畫筆來繪製各種圖案的機器人 ‧示範如何使用 Mindstorms 馬達製作一個時鐘裝置，顯示精確的時間 ‧只要按壓一個按鈕，就可以讓巧克力牛奶製造機將牛奶和巧克力糖漿均勻攪拌並放入杯中 ‧利用滑輪與 Arduino 的護腕裝備以及一組無線控制器所組合而成的魔爪機器人(Gripperbot) ‧一個樂高吉他的裝置，安裝各種按鈕和旋鈕可以發出各種電子音樂！ ‧用智慧手機控制的樂高燈具，具備 on/off 開關與明亮度調整的功能 ‧藉由認識歐姆定律以及基本電子元件，進而親身體驗美麗的電子世界 本書範例所引用的作法皆經由經驗豐富的專業製造人仕認證 John Baichtal 是 MAKE 雜誌作者並負責有線(Wired)雜誌 GeekDad 部落格 Matthew Beckler 和 Adam Wolf 是提出開源硬體構想 Wayne and Layne, LLC 的共同創辦人 目錄 chapter 01 實驗項目：Drawbot chapter 02 樂高機器人 - 解剖分析 chapter 03 Arduino 的插曲 chapter 04 實驗項目：時鐘裝置 chapter 05 實驗項目：巧克力牛奶機 chapter 06 基本電子理論 chapter 07 魔爪機器人(Gripperbot) chapter 08 實驗項目：吉他裝置(Keytar) chapter 09 燈具的實驗項目 chapter 10 實驗項目：進階的技術 appendix 零件表 索引

IPOE A1輪型機器人應用與專題製作-邁向IRA Fundamentals Level與Essentials Level智慧型機器人應用認證 - (2版)

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　　1.IPOE-A1輪型機器人採用開放原始碼軟硬體平臺的Arduino，學習資源豐富，I/O擴充容易，適合初學試探及進階應用。 　　2.本書專為IPOE-A1打造，由淺而深，從基礎的LED、按鈕開關、蜂鳴器開始，接著進入繪圖型LCD控制、IR感測器、Encoder讀取，以及馬達控制，應用函式庫簡化設計內容，同時也加入智能控制部分，例如簡易循跡、PID循跡、遙控車、追隨車，還有包括IRA初級及中級機器人認證介紹，內容紮實。 　　3.本書加入藍牙模組，並應用在各實驗的參數調校及遙控上，例如PID參數、轉彎數據等，為程式除錯及參數調整提供一個利器。 　　4.範例式的引導操作，專題式的內容導向，輕鬆學習，每個練習均提供延伸推廣，激發讀者思考。 　　5.MOSME行動學習一點通功能： 　　登錄本書MOSME行動學習一點通後可獲得金元寶，金元寶可在IPOE會員中心透過「兌換科幣」，將金元寶兌換成「科幣」。科幣可至「歷屆試題及名師分享」測驗使用。使用「MOSME行動學習一點通」，登入會員與序號後，可我我練習，增加題目熟練度。 　　學科：使用「數位閱讀電子書模式」，可隨時隨地於行動裝置閱讀學習。 　　影音：於學習資源「影音教學」專區，可觀看本書教學影片。 　　評量：結合IRA初級與中級智慧型機器人應用認證，提升考取認證的實力。 　　加值：本書範例程式檔案可於學習資源專區下載使用。 目錄 如何使用本書 壹.理論篇 第1章 微控制器與Arduino簡介 1-1 淺談微控制器（單晶片微電腦） 1-2 類比與數位訊號介面 1-3 Arduino簡介 1-4 Arduino系列控制板介紹 第2章 IPOE-A1簡介與開發環境安裝 2-1 概述 2-2 外觀及元件配置 2-3 腳位配置與電路圖 2-4 安全警告及注意事項 2-5 整合開發環境Arduino IDE 貳.智能小車學習篇 第3章 基本輸出控制 3-1 LED閃滅控制 3-2 透過電腦端的Serial Monitor控制閃爍時間 3-3 紅綠燈的控制 3-4 製作呼吸燈 第4章 輸入控制（開關） 4-1 按鍵值讀取（處理開關彈跳問題） 4-2 使用millis()函式解決彈跳問題 4-3 使用按鈕開關函式庫的LED控制 第5章 蜂鳴器 5-1 透過Serial Monitor發送的音符 5-2 音樂盒 第6章 LCD顯示控制 6-1 繪圖型LCD簡介Say Hello 6-2 顯示電池電壓 6-3 光敏電阻亮度偵測與LCD背光控制 6-4 繪製光敏電阻感測曲線圖 6-5 顯示LOGO圖片&動畫 第7章 紅外線循跡感測器 7-1 紅外線感測器的讀取與顯示 7-2 感測值的正規化 7-3 使用函式庫的感測值正規化與加權平均值計算 7-4 LCD顯示所有車身位置感測值 7-5 儲存IR校正值至EEPROM 第8章 直流馬達 8-1 轉速與正反轉控制 8-2 簡易循跡車 8-3 循跡車＋任務（IRA 初級智慧型機器人應用認證） 第9章 藍牙模組與藍牙適配器（無線傳輸） 9-1 藍牙裝置的選用與設定 9-2 無線串列埠監控Serial Monitor─手機版 9-3 電子琴─手機版 9-4 手機藍牙遙控車 第10章 旋轉編碼器的使用 10-1 旋轉編碼器的RPM 轉速測量─使用外部中斷 10-2 旋轉編碼器輸出波形繪製 10-3 使用計時中斷的轉速測量 參.專題競賽篇 第11章 Visual BASIC與iPOE-A1共舞 11-1 Visual Studio 2012 Express簡介 11-2 牛刀小試─VB控制馬達啟動／停止範例 11-3 VB 捲軸控制馬達速度的範例 11-4 三軸加速度感測器的量測 11-5 距離感測&圖形繪製 第12章 PID 與Follow Me追隨車定位控制 12-1 PID簡介 12-2 Follow Me追隨車定位控制 12-3 PID 函式庫 第13章 PID循跡車與IRA認證 13-1 繞8路徑 13-2 方形路徑 13-3 IRA中級智慧型機器人應用認證 附錄 A.燒錄出廠程式（燒錄HEX 檔的方法） B.本書材料表 初級、中級 IRA 智慧型機器人應用認證學科解析 初級IRA 智慧型機器人應用認證術科測試試題 中級IRA 智慧型機器人應用認證術科測試試題

實戰ROS機器人作業系統與專案實作 (2版) (2版)

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實戰ROS機器人作業系統與專案實作（第二版） 系列名：電腦硬體/創客 ISBN13：9789865028589 出版社：碁峰資訊 作者：Ramkumar Gandhinathan;Lentin Joseph 譯者：曾吉弘 裝訂／頁數：平裝／436頁 規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 版次：2 出版日：2021/06/21 中國圖書分類：自動控制工程 內容簡介 　　廣泛應用於各行各業的開放原始碼機器人框架 　　現今，原本位於工作單元中的重型工業用機器人已被新一代cobot所取代，再也不需要工作單元了。這類機器人已被用在製造、零售、銀行、能源與健康照護等不同產業。這股浪潮已在機器人市場中快速成長起來，原因之一就是ROS（Robot Operating System，機器人作業系統）這個開放原始碼機器人框架。 　　學會如何使用ROS設計各種用途的機器人 　　本書專題適用於ROS Melodic Morenia與Ubuntu Bionic（18.04），從最零開始介紹ROS-2，可以讓您理解它與ROS-1之間的差異。您可以利用ROS中設計出一台工業用移動機器手，並在Gazebo 9中進行模擬，也可以學到如何使用狀態機技術來處理複雜的機器人應用，並同時操作多台機器人。 　　涵蓋Jetson Nano等熱門開發版應用與AI概念 　　另外，也會介紹Nvidia Jetson Nano、Asus Tinker Board與Beaglebone Black這類最新最熱門的板子，以及將其與ROS介接的方法。您可透過各種有趣的ROS專題來學習，像是自駕車、深度學習、強化學習與其他更多重要的AI概念等。 　　看完這本書，您就能具備足夠的信心與技術來完成各種有趣但又複雜的ROS專案了。 　　本書精彩內容： 　　．理解ROS基本觀念與其應用 　　．理解ROS-2與ROS-1的差異 　　．運用狀態機來處理複雜的機器人任務 　　．與多台機器人通訊與協同作業 　　．整合ROS與最新的嵌入式開發板，包含Tinker Board S與Jetson Nano 　　．理解如何把機器學習與深度學習技術應用於ROS 　　．使用ROS作出一台自駕車 　　．使用Leap Motion與VR頭盔來遙控機器人

運用GPT-4與ChatGPT開發App: 智慧聊天機器人與內容生成工具開發指南 (1版)

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【簡介】 　　AI正在改變開發世界，準備好加入這場革新了嗎？ 　　本書帶你掌握ChatGPT與LLM的強大功能，從文字生成、智慧問答到提示工程、模型微調。 　　用Python就能讓AI成為你最棒的開發夥伴！ 　　本書提供： 　　從零開始：快速理解 LLM 原理，掌握 ChatGPT 應用開發核心技術 　　實戰導向：使用 OpenAI API，打造各種 AI 功能，包括智能助理與問答系統 　　進階技巧：提示工程、RAG、LangChain、LlamaIndex，優化AI效能 　　完整範例：GitHub 程式碼+逐步指引，動手實作 AI 應用 　　不論你是開發者、數據工程師，還是 AI 愛好者，本書都是你進入AI應用開發領域的最佳幫手！ 　　這本書是Python開發者的理想指南，可為學習如何使用大型語言模型來開發應用程式提供協助。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete詳細介紹了GPT-4和GPT-3.5模型的主要功能與優勢，並深入解釋這些模型的運作原理。此外，書中還提供了使用OpenAI的Python函式庫進行應用程式開發的步驟指南，包括文本生成、問答系統和智慧助裡等應用。 　　本書以清晰易懂的敘述方式撰寫，搭配簡單易學的範例，幫助讀者理解概念並將其應用於實際專案。書中提供的Python程式碼範例皆可在GitHub上取得，並附有關鍵術語的詞彙表。準備好在應用程式中釋放大型語言模型的威力了嗎？這本書是您的必備之選！ 　　您將於本書中學習到： 　　．GPT-4與GPT-3.5模型的基本概念、核心特性與運作方式。 　　．如何將這些模型整合至基於Python的應用程式中，並充分發揮自然語言處理能力，解決LLM相關的挑戰。 　　．在Python中使用OpenAI API進行文本生成、問答、內容摘要、分類等實作應用。 　　．進階的LLM主題，如提示工程、特定任務的模型微調、檢索強化生成（RAG）、插件、LangChain、LlamaIndex、GPTs和智慧助理。 好評推薦 　　來自Amazon讀者的好評 　　「這本書是LLM新手的理想入門書，簡單易懂的 Python範例，幫助我輕鬆學會在應用程式中運用GPT技術。」 　　「書中提供很多實用的OpenAI API使用建議，並包含清晰的範例和經驗分享。讓我節省了大量搜尋和試錯的時間，是學習GPT開發的絕佳資源。」 　　來自業界專家的推薦 　　「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」 ——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者 　　「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」 ——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師  【目錄】 第一章 GPT-4 與 ChatGPT 的基礎知識 LLM（大語言模型）簡介 簡史：從 GPT-1 到 GPT-4 LLM 的使用情境和產品範例 謹防 AI 幻覺：限制和考量 透過進階功能釋放 GPT 潛力 第二章 深入探討 OpenAI API 基本概念 用 OpenAI Playground 來試玩 GPT 模型 入門：OpenAI Python 函式庫 使用聊天補全模型 使用其他文字補全模型 各方面的考量 其他的 OpenAI API 和功能 第三章 可支援 LLM 的應用程式：能力和挑戰 App 開發概要說明 軟體架構設計原則 把 LLM 的各種能力整合到你的專案中 範例專案 成本管理 支援 LLM 的 App 各種可能的漏洞 使用外部 API 第四章 OpenAI 的進階 LLM 整合策略 提示工程 微調 RAG（檢索增強生成） 在不同策略之間進行選擇 從標準的應用程式，到支援 LLM 的解決方案 第五章 利用框架、外掛等方式來提升 LLM 的能力 LangChain 框架 LlamaIndex 框架 GPT-4 外掛 GPT Assistant API 第六章 全部整合起來 重點回顧 全部整合起來：AI 助理的使用情境 所學習到的經驗教訓 關鍵術語詞彙表 附錄A 工具、函式庫與框架 索引