人工智慧：智慧型系統導論3/e (3版)

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書名：人工智慧：智慧型系統導論(第三版) 作者：李聯旺 出版社：全華 ISBN：9789862800959

AI手機APP、智慧硬體專案實作: 使用TensorFlow Lite(ios/ Android/ RPi適用) (1版)

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內容簡介 　　．針對行動與嵌入式裝置打造整合了TensorFlow的AI應用程式 　　．學會各種最新的AI議題，例如電腦視覺、自然語言處理，還有深度強化學習 　　．取得TensorFlow文件未收錄的實務導引以及超好用的獨家程式碼 　　身為開發者，您得隨時睜亮眼睛，準備好迎接下一波浪潮，同時還要留心現在最夯的是什麼。因此，如果把現在與未來這兩個世界的最佳方案整合起來的話，還有什麼比學會這個更棒的呢？AI人工智慧顯然是行動裝置後的下一件大事，而Google所推出的TensorFlow更是機器學習領域中頂尖的開放原始碼框架。 　　本書收錄了超過10個整合了TensorFlow的完整iOS、Android與Raspberry Pi應用程式，帶您從頭開始做，還能直接在裝置上離線執行各種超酷的TensorFlow模型：電腦視覺、語音語言處理、生成對抗網路與類似AlphaZero的深度強化學習。您將學會如何使用或重新訓練現有的TensorFlow模型、自行建置模型，以及開發可執行這些TensorFlow模型的行動裝置app。藉由本書中的逐步教學，搭配超實務除錯經驗來避開過程中的許多陷阱，您很快就會知道如何快速開發這類app了。 　　本書精彩內容： 　　．運用遷移學習技術來分類各種影像 　　．偵測物體與其位置 　　．將華麗的藝術風格套用在指定圖片上 　　．理解簡易的語音指令 　　．以自然語言來描述各種影像 　　．運用卷積神經網路與長短期記憶神經網路來描述繪畫內容 　　．使用TensorFlow與Keras來執行遞迴神經網路來預測股票價格 　　．使用生成對抗網路來生成與增強影像 　　．使用TensorFlow and Keras打造類似AlphaZero的行動裝置遊戲app 　　．在行動裝置上使用TensorFlow Lite與Core ML 　　．使用Raspberry Pi開發各種TensorFlow app，讓它可以移動、觀看、聆聽、說話，同時還兼具學習能力喔！ 　　本書是為誰所寫 　　如果您是iOS兼（或）Android的開發者，並且有興趣自行建置或重新訓練各種酷炫的TensorFlow模型並把它們運行在您的行動app上，或者如果您是TensorFlow開發者，且想要把新作好的TensorFlow模型運行在行動裝置上的話，本書就是為您而寫。最後，如果您想了解TensorFlow Lite、Core ML或如何在Raspberry Pi運行TensorFlow的話，本書保證讓您收穫滿滿。 目錄 01 認識 Mobile TensorFlow 1.1 設定 TensorFlow 1.2 設定 Xcode 1.3 設定 Android Studio 1.4 TensorFlow Mobile 與 TensorFlow Lite 1.5 執行範例 TensorFlow iOS app 1.6 執行範例 TensorFlow Android app 1.7 總結 02 運用遷移學習來分類影像 2.1 何謂遷移學習，為什麼要使用它 2.2 使用 Inception v3 模型來重新訓練 2.3 使用 MobileNet 模型來重新訓練 2.4 在範例 iOS app 中使用重新訓練後的模型 2.5 在範例 Android app 中使用重新訓練後的模型 2.6 在 iOS app 中加入 TensorFlow 2.7 在 Android app 中加入 TensorFlow 2.8 總結 03 偵測物體與其位置 3.1 認識物件偵測 3.2 設定 TensorFlow 物件偵測 API 3.3 重新訓練 SSD-MobileNet 與 Faster RCNN 模型 3.4 在 iOS 中使用物件偵測模型 3.5 使用 YOLO2 - 另一款物件偵測模型 3.6 總結 04 將圖片轉換為藝術風格 4.1 神經風格遷移簡介 4.2 訓練快速神經風格遷移模型 4.3 在 iOS 中使用快速神經風格遷移模型 4.4 在 Android 中使用快速神經風格遷移模型 4.5 在 iOS 中使用 TensorFlow Magenta 多重風格模型 4.6 在 Android 中使用 TensorFlow Magenta 多重風格模型 4.7 總結 05 理解簡易語音指令 5.1 語音辨識簡介 5.2 訓練簡易的指令辨識模型 5.3 在 Android 中使用簡易的語音辨識模型 5.4 使用 Objective-C 在 iOS 中執行簡易的語音辨識模型 5.5 使用 Swift 在 iOS 中執行簡易的語音辨識模型 5.6 總結 06 用自然語言描述影像 6.1 影像註解的工作原理 6.2 訓練和凍結影像註解模型 6.3 轉換和最佳化影像註解模型 6.4 在 iOS 中使用影像註解模型 6.5 在 Android 中使用影像註解模型 6.6 總結 07 使用 CNN 及 LSTM 做繪圖辨識 7.1 繪圖分類的運作原理 7.2 訓練、預測、以及準備繪圖分類模型 7.3 在 iOS 中使用繪圖分類模型 7.4 在 Android 中使用繪圖分類模型 7.5 總結 08 使用 RNN 預測股票價格 8.1 認識與實作 RNN 及股票價格預測 8.2 使用 TensorFlow RNN API 進行股票價格預測 8.3 使用 Keras RNN LSTM API 進行股票價格預測 8.4 在 iOS 中執行 TensorFlow 及 Keras 模型 8.5 在 Android 中執行 TensorFlow 及 Keras 模型 8.6 總結 09 使用 GAN 生成和強化影像 9.1 何謂 GAN，為什麼要使用它 9.2 使用 TensorFlow 建立和訓練 GAN 模型 9.3 在 iOS 中使用 GAN 模型 9.4 在 Android 中使用 GAN 模型 9.5 總結 10 建立像 AlphaZero 的手機遊戲程式 10.1 AlphaZero 如何運作 10.2 建立和訓練類似於 AlphaZero 的模型來玩四子棋 10.3 在 iOS 中使用模型玩四子棋 10.4 在 Android 中使用模型玩四子棋 10.5 總結 11 在行動裝置上使用 TensorFlow Lite 及 Core ML 11.1 TensorFlow Lite 簡介 11.2 在 iOS 中使用 TensorFlow Lite 11.3 在 Android 中使用 TensorFlow Lite 11.4 適用於 iOS 的 Core ML 簡介 11.5 將 Core ML 與 Scikit-Learn 機器學習結合使用 11.6 將 Core ML 與 Keras 及 TensorFlow 結合使用 11.7 總結 12 在樹莓派上開發 TensorFlow 應用 12.1 設定樹莓派並讓它動起來 12.2 在樹莓派上設定 TensorFlow 12.3 影像辨識及文字轉換成語音 12.4 語音辨識及機器人的動作 12.5 在樹莓派上的強化學習 12.6 總結 12.7 結語

踏上生成式AI自學之路: 從底層技術、程式實作到企業應用 (1版)

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【簡介】 　　「人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 」 一詞，最早可追溯至20世紀中英國數學家艾倫．圖靈發表的論文Computing Machinery and Intelligence。隨著時間推移，硬體與軟體技術的迅速進步讓電腦運算速度大幅提升、成本顯著下降，並且配合演算法領域的卓越研究成果，人工智慧領域不再是遙不可及的夢想。21世紀初，AlphaGo達到可以對決頂尖圍棋高手的程度，到了2022年，OpenAI正式推出ChatGPT，更讓人工智慧真正普及到大眾生活。   　　生成式AI在各行各業專業領域中帶來重大變革，本書能幫助您突破生成式AI的工具性操作，深入了解其背後的技術、應用與影響力。全書共有七個章節，內容涵蓋生成式AI的底層邏輯、實務操作、企業管理策略等三個面向。   　　第一到三章聚焦於生成式AI的底層邏輯，會依序介紹AI先備知識、經典模型以及生成式AI 核心架構：Transformer，即便您沒有資訊背景也能夠讀懂。第四到六章聚焦於生成式AI的實務操作，介紹提示工程(Prompt Engineering)，教您如何讓生成式AI產出高品質的回應，並手把手地帶您使用ChatGPT API 實作兩個小專案：檢索增強生成(RAG)以及網站智能客服。第七章聚焦於生成式AI的企業管理策略，針對企業最迫切關注的議題：如何導入生成式AI，提出淺見與看法。 【目錄】 序言 1從AI 到生成式AI 1-1 生成式AI 的演進 1-2 生成式AI 的應用 1-3 生成式AI 的挑戰 2生成式AI 先備知識 2-1 機器學習 2-2 深度學習 2-3 自然語言處理與理解 2-4 文字轉向量 2-5 大型語言模型 2-6 RNN 遞迴神經網路 2-7 LSTM 長短期記憶模型 2-8 GAN 生成對抗網路 3 Transformer 深入淺出 3-1 Transformer 簡介 3-2 Transformer 輸入 3-3 Transformer 編碼器 3-4 Transformer 解碼器 3-5 Transformer 輸出 3-6 Google Titans 模型 3-7 DeepSeek R1 模型 4提示工程 4-1 提示工程簡介 4-2 指令微調(Prompt-Tuning) 4-3 上下文學習(In-Context Learning) 4-4 大模型微調(Fine-Tuning) 4-5 思維鏈(Chain of Thought) 4-6 客製化指令 5實作檢索增強生成 5-1 前置作業 5-2 準備目標檔案 5-3 切割目標檔案 5-4 建立向量資料庫 5-5 檢索合適的回答 5-6 問答 5-7 聊天 6實作網站智能客服 6-1 工具準備 6-2 建立主機空間 6-3 建立網站 6-4 編輯網頁 6-5 網站上網 6-6 建立系統後端 6-7 建立系統前端 7企業導入生成式AI 7-1 人工智慧原則 7-2 企業面臨的挑戰 7-3 生成式AI 的導入流程 7-4 未來趨勢—AI 代理 結語 看更多

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

寫給小學生看的AI課：看故事，輕鬆搞懂AI人工智慧 (1版)

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【簡介】 人工智慧科學家為孩子寫的故事 圖解 ╳ 漫畫 ╳ 故事，融入108課綱科技素養議題 輕鬆理解AI概念及原理，零基礎也能懂！    　　你是否曾經用過Siri或Google等語音助理進行對話？ 　　或者跟朋友玩有趣又可愛的變臉濾鏡呢？ 　　你知道ChatGPT、生成式AI、深偽技術究竟是什麼嗎？ 　　以上這些都是AI人工智慧的應用！ 　　AI人工智慧是現代科技中非常重要的領域， 　　幫助我們解決很多問題，讓生活更方便、智慧。   　　本書是中央大學資工系蔡宗翰教授為小學生量身打造的圖文知識讀本， 　　收錄九篇生活中的AI故事，搭配活潑生動的漫畫及生活化的插圖解說； 　　故事最後更有延伸AI知識、相關思考提問及問答挑戰， 　　幫助孩子輕鬆理解豐富又有趣的AI技術與應用， 　　進而激發孩子對科技的興趣與熱愛！   　　★ AI入門書首選 　　★ 專家學者好評推薦 　　★ AI新世代必備的核心素養 　　  　　小學生阿智與小慧是一對古靈精怪的兄妹檔， 　　他們某天巧遇了大學教授「AI界李白老師」及AI機器人「小羅」， 　　沒想到兄妹卻也因此闖進一連串的AI大冒險！ 　　從看醫生、線上遊戲到棒球賽，原來生活處處有AI， 　　兄妹倆大感驚奇的同時，也對AI產生許多大哉問…… 　　他們可否在冒險中順利和AI一起升級進化呢？   　　學習重點 　　◆ 認識AI人工智慧概念與原理 　　◆ 銜接108課綱提升科技素養 　　◆ 理解相關重點名詞及生活應用    　　書籍資訊 　　◆ 適讀年齡：有注音，適合9～12歲閱讀 　　◆ 教育議題分類：科技教育、資訊教育 　　◆ 學習領域分類：科技 　　  本書特色   　　◆ 專為小學生撰寫，探究生活中無所不在的人工智慧議題。 　　◆ 透過小學生與師長的對話，呈現不同觀點與角度，舉一反三。 　　◆ 圖文並茂、淺顯易懂，孩子能自行閱讀，輕鬆理解AI概念和原理。 　　◆ 章後豐富的專欄補充及思考引導，深化學習，提升AI素養。   好讀推薦   　　臺灣大學電機工程學系副教授｜李宏毅 　　教育部－師大附中「中小學校人工智慧計畫」AI 計畫主持人｜李柏翰 　　教育部閱讀推手獎得主／國立公共資訊圖書館館員｜洪敦明 　　國立臺灣科技大學數位學習與教育研究所暨師資培育中心教授｜高宜敏 　　新北市國小資訊教育輔導團研究員｜張原禎 　　臺灣大學電機工程學系教授／無界塾創辦人｜葉丙成 　　Coding魔法學院創辦人｜蔡淑玲 　　成大資工系教授／PTWA發起人｜蘇文鈺 　　（按姓名筆畫排序） 【目錄】 作者的話 主要角色   日常休閒篇 第1章 AI幫你看病 深度AI之旅 AI學習方式大解析 AI觀察思考 你也可以訓練AI！ AI問答挑戰   第2章 AI遊戲王 深度AI之旅 打造最強AI！ AI觀察思考 與AI共存的未來 AI問答挑戰   第3章 AI幫你修修臉 深度AI之旅 擁有超強創造力的「GAN」 AI觀察思考 實際體驗深偽AI AI問答挑戰   生活科技篇 第4章 最佳AI友伴 深度AI之旅 聊天機器人不只會聊天 AI觀察思考 扮演聊天機器人 AI問答挑戰   第5章 AI是個全能運動員 深度AI之旅 堪比人類雙眼的電腦視覺技術 AI觀察思考 你想打造何種運動AI AI問答挑戰   第6章 AI自動駕駛 AI觀察思考 自駕車的道德困境 AI問答挑戰   人文藝術篇 第7章 譜出未完的AI樂曲 深度AI之旅 試著和AI共同作曲吧！ AI觀察思考 AI生成音樂 AI問答挑戰   第8章 大藝術家名叫AI 深度AI之旅 AI畫圖三部曲 AI觀察思考 當AI成為文物修復大師、和爸媽創作AI圖畫 AI問答挑戰   終章 AI統治世界？ AI觀察思考 聰明使用ChatGPT AI問答挑戰 看更多

寫給中學生看的AI課：AI生態系需要文理兼具的未來人才（增訂版） (1版)

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