手機應用程式設計超簡單：App Inventor 2初學特訓班(中文介面第四版)(附影音/範例/架設與上架PDF) (5版)
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手機應用程式設計超簡單：App Inventor 2初學特訓班（中文介面第四版）（附影音/範例/架設與上架PDF）
系列名：程式設計/APP開發
ISBN13：9786263241824
出版社：碁峰資訊
作者：鄧文淵-總監製;文淵閣工作室-編著
裝訂／頁數：平裝／328頁
規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚)
版次：4
出版日：2022/06/13
中國圖書分類：無線電工程
內容簡介
引領App Inventor風潮的經典App創意開發主題書！
榮獲Amazon上架App Inventor中文書最新版
最多讀者與老師指名的App Inventor初學實戰經典
Android/iOS跨平台適用，從基礎到快速具備主流專題開發力
Google實驗室設計，由麻省理工學院(MIT)行動學習中心維護的App Inventor，風靡無數App開發者、一般App玩家，以及學校師生。視覺化介面加上拼塊拖曳的簡單操作方式，輕易就能建構出App的介面與功能，並能控制手機上的相機、GPS 與多種感測器，製作出更具創意的App。App Inventor 2改善開發環境與流程，簡化拼塊使用與設定，功能愈來愈強大。除了可在電腦模擬之外，也能在Android/Apple手機或平板電腦上執行。
快速邁向App之路!超強的App Inventor開發體驗！
結合App主題開發的攻略指引，立即享受Google Play上架的樂趣！
■適用想一次從入門應用跨入專案開發者。
■適用Android/iOS跨平台實戰體驗。
■簡單入門後，即依功能主題提供實例演練，最後再延伸至App專案開發。
範例適度簡化，學習更容易。
■專案範例兼具趣味性與實用性，運用大量媒體音效，增加生動性，也適度結合照相、簡訊、感測器等行動裝置的硬體功能，展現App Inventor 2快速且強大的App開發特色。
■App開發加碼創意，融合10個創新、熱門與經典主題App，內容涵蓋繪圖、動畫、硬體、影音、導覽、娛樂、遊戲、知識、通訊、語音、資料庫、AI人工智慧，以及網路資源…等，貼近生活與實務應用，例如：實名制登錄會用到的QR Code掃瞄，Google與Siri 的AI助理所需的文字語音轉換應用…等。
■納入最新「點餐系統」APP開發、新增「可加圖片與文字的加強版清單顯示」元件，而幾個APP專題也變得更簡單，例如：讓「英文語音測驗」著重在語音辨識與文字語音轉換的聽力測驗、「打雪怪遊戲」改為利用按鈕元件布置遊戲角色，並利用清單觀念管理所有角色物件…等。
■全彩印刷，易看易學易開發！
★超值學習資源：
「綜合演練」影音教學/完整範例/認識新地圖元件PDF
「App Inventor 2單機版與伺服器架設」說明PDF
「Google Play上架全攻略」PDF
★系列書另有《手機應用程式設計超簡單-App Inventor 2零基礎入門班》
本書適用無程式設計經驗，想打好App Inventor基礎者，內容為基礎觀念的建立+實用小範例，可固定時數紮實學習。只學一本，就有開發App的實力，完整學習，功力加倍更升級！
目錄
01 用拼塊拼出你的App
App Inventor 2使用拼圖模式來組合程式，搭配好用的各式元件，即使完全未接觸過的程式設計者，也能開發功能強大的Android App。
02 基本元件與運算
基本元件除了能控管應用程式與使用者互動，並且經過精心安排介面元件，就能設計出賞心悅目的使用者介面。
綜合演練(Android/iOS跨平台適用)
03 程式拼塊與流程控制
判斷式能讓執行程式依情況不同而執行不同程式碼；迴圈能處理程式中重複的工作；陣列，能解決儲存大量同類型資料的問題。
綜合演練(Android/iOS跨平台適用)
04 自訂程序及內建程序
自訂程序及內建程序能將具有特定功能或經常使用的程式拼塊，撰寫成獨立的小單元。
綜合演練(Android/iOS跨平台適用)
05 繪圖與動畫
圖像精靈及球型精靈是App Inventor 2為動畫和遊戲所量身打造的元件，使用時必須配合畫布元件。
綜合演練(Android/iOS跨平台適用)
06 APP專案：電子羅盤
「電子羅盤」即是善用方向感測器元件的功能來製作一個真實可用的電子羅盤。
(Android/iOS跨平台適用)
07 APP專案：手機搖搖樂
「手機搖搖樂」是利用手機搖動時觸發加速度感測器的晃動事件，進行計次的動作。
(Android平台適用)
08 APP專案：QR Code二維條碼
「QR Code二維條碼」已經普及到日常生活中，在App Inventor 2的專案中可以很輕鬆加入或是讀取QR Code的功能。
(Android/iOS跨平台適用)
09 APP專案：哈囉！熊讚
「哈囉！熊讚」是利用網路瀏覽器及Activity啟動器元件將網頁資料顯示於瀏覽器中，相關的基本資料、相片、影片及導航一應俱全。
(Android平台適用)
10 APP專案：心情塗鴉
「心情塗鴉」可以在拍攝的相片上進行塗鴉，或是加上心情圖示，是相當有趣實用的範例。
(Android/iOS跨平台適用)
11 APP專案：英文語音測驗
「英文語音測驗」 專案使用語音辨識元件及文字語音轉換器元件，設計選擇題式英文聽力測驗。
(Android/iOS跨平台適用)
12 APP專案：點餐系統
「點餐系統」專案利用下拉式清單元件及清單顯示器元件佈置點餐畫面，使用者可以選擇想要的餐點及數量，程式能自動計算最後的價格。
(Android平台適用)
13 APP專案：打磚塊
「打磚塊」是利用基本的碰撞原理製作，若熟悉遊戲運作原理，要製作較複雜的打磚塊關卡也非難事。
(Android/iOS跨平台適用)
14 APP專案：滾球遊戲
「滾球遊戲」專案結合了加速度感測器的加速度變化事件來控制球的滾動，增添遊戲的精彩度。
(Android/iOS跨平台適用)
15 APP專題：打雪怪遊戲
「打雪怪遊戲」利用按鈕元件佈置遊戲角色，並且利用清單的觀念管理所有角色物件，讓複雜的遊戲瞬間簡單了。
(Android/iOS跨平台適用)
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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)
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ISBN：9789862800959
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Python 機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰 (附100分鐘影像處理入門影音教學/範例程式) (1版)
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出版社：碁峰資訊
作者：鄧文淵-總監製;文淵閣工作室-編
裝訂／頁數：平裝／248頁
規格：23cm*17cm*1.5cm (高/寬/厚)
版次：1
出版日：2020/09/22
中國圖書分類：電腦程式語言
內容簡介
轟動程式圈3大AI影像辨識利器
從收集資料、圖片擷取、建立標籤、訓練模型
到智慧影像辨識的全面進化實戰！
人工智慧(Artificial Intelligence)應用基本上可分五大層面：時間序列、圖像處理、音訊處理、自然語言處理以及動態影像處理，其中與「智慧影像」相關者就佔了兩大領域。智慧影像是透過電腦視覺技術，從中學習人類的視覺辨識能力，並自動判讀影像中的關鍵資訊，目前被大量使用在圖像辨識、人臉識別、物體動作捕捉、光學文字識別...等，是人工智慧最為廣泛的應用之一。
在這個領域的研究中有許多功能強大的工具，如OpenCV、Yolo與dlib，但許多使用者卻不知如何收集資料、建立標籤，更不知道如何訓練模型，進而達成智慧影像辨識的結果！本書將引領讀者運用自己的資料，透過本機與雲端的資源，以目前主流技術進行自有模型的訓練來完成實際可用的智慧影像應用。
挑戰智慧影像最佳學習地圖，
結合本機與雲端應用，
真正深入AI影像辨識核心！
■掌握智慧影像的技術特性與主流的應用模組，涵蓋OpenCV、Pillow、Yolo與dlib。
■根據不同模組特性介紹其資料來源的收集方式，除了一般土法煉鋼的徒手拍攝影像，也能利用Kaggle資料庫進行下載，或是利用動態影片進行大量圖片的擷取，再運用自動批次的方式進行圖片整理與特徵標記。
■當本機在訓練模型時發生記憶體不足、效能不夠等問題時，使用Google專為機器學習而生的Colab雲端服務來訓練自己的模型。
■集結最具代表性的實務應用主題，包括人臉辨識、口罩人臉辨識、車牌辨識、車流統計…等專題，在真實的情況中體驗智慧影像的應用，並擁有開發能力。
■針對OpenCV與Pillow影像處理特別提供入門影音輔助教學，加速學習效率。
書附超值學習資源：範例程式檔／100分鐘OpenCV與Pillow影像處理入門影音教學
目錄
CH01 認識智慧影像辨識
1.1 人工智慧
1.1.1 人工智慧是什麼？
1.1.2 人工智慧基本應用
1.1.3 人工智慧實際應用
1.2 智慧影像辨識應用
1.2.1 影像處理
1.2.2 智慧影像辨識
1.2.3 突破智慧影像辨識學習的困境
CH02 OpenCV和Pillow影像處理
2.1 OpenCV
2.1.1 以OpenCV讀取及顯示圖形
2.1.2 儲存影像檔
2.1.3 OpenCV基本繪圖
2.1.4 使用OpenCV進行臉部偵測
2.1.5 擷取臉部圖形及存檔
2.2 圖片特效處理
2.2.1 認識圖片的維度
2.2.2 圖片灰階和黑白處理
2.3 建立新畫布與圖形合併
2.3.1 建立新畫布
2.3.2 圖形合併
2.4 擷取攝影機影像
2.5 Pillow
2.5.1 Pillow圖片基本操作
2.5.2 Pillow圖片編輯
2.5.3 圖片灰階處理
2.5.4 Pillow繪製圖形
2.6 OpenCV與Pillow圖像格式互轉
2.6.1 OpenCV轉Pillow
2.6.2 Pillow轉OpenCV
2.6.3 OpenCV和Pillow黑白圖片處理比較
CH03 OpenCV模型訓練
3.1 專題方向
3.2 準備訓練Haar特徵分類器資料
3.2.1 認識Haar特徵分類器
3.2.2 處理正樣本及實測圖片
3.2.3 處理負樣本圖片
3.3 建立車牌號碼Haar特徵分類器模型
3.3.1 處理Haar特徵分類器模型的檔案結構
3.3.2 加入正樣本
3.3.3 加入負樣本
3.3.4 正樣本標記資料
3.3.5 顯示及修改框選區域
3.3.6 調整框選區域寬高比
3.3.7 增加車牌數量
3.3.8 訓練Haar特徵分類器
3.4 使用Haar特徵分類器模型
3.4.1 Haar特徵分類器模型語法
3.4.2 車牌號碼偵測
CH04 OpenCV影像辨識-車牌
4.1 專題方向
4.2 車牌號碼擷取
4.2.1 原始圖片轉換尺寸
4.2.2 擷取車牌號碼圖形
4.2.3 以輪廓偵測分割車牌號碼文字
4.2.4 組合擷取車牌號碼文字圖形
4.2.5 去除畸零地
4.3 車牌辨識
4.3.1 文字辨識
4.3.2 單一車牌辨識
4.3.3 整批車牌辨識
CH05 火箭級智慧影像辨識-Yolo
5.1 Yolo是什麼？
5.1.1 Yolo發展歷程
5.1.2 Yolo偵測物體原理概述
5.1.3 Yolo偵測物體種類
5.2 建立Yolo系統
5.2.1 安裝軟體與模組
5.2.2 編譯Yolo
5.2.3 在命令提示字元視窗執行Yolo
5.2.4 以Python程式執行Yolov3
5.3 訓練自訂Yolo偵測模型
5.3.1 標記工具
5.3.2 下載Kaggle口罩資料
5.3.3 轉換PascalVOC為Yolo格式
5.3.4 建立訓練組態資料結構
5.3.5 訓練模型
CH06 使用Colab訓練Yolo模型
6.1 Colab：功能強大的虛擬機器
6.1.1 Colab介紹
6.1.2 Colab建立記事本
6.1.3 Jupyter Notebook基本操作
6.1.4 Colab連接Google Drive雲端硬碟
6.1.5 執行Linux命令
6.2 Colab中訓練Yolo模型
6.2.1 整理口罩資料
6.2.2 進行Yolov3模型訓練
6.2.3 訓練Yolo模型注意事項
6.2.4 訓練其他Yolo模型
6.3 使用自行訓練的Yolo模型
6.3.1 在Colab中使用自行訓練Yolo模型
6.3.2 在Python中使用自行訓練Yolo模型
CH07 最強智慧影像辨識-dlib
7.1 dlib人臉偵測
7.1.1 安裝dlib
7.1.2 簡單人臉偵測
7.1.3 5點特徵人臉偵測
7.1.4 CNN訓練模型人臉偵測
7.1.5 68點特徵人臉偵測
7.1.6 攝影機圖像中畫出點輪廓
7.2 dlib人臉辨識
7.2.1 人臉辨識
7.2.2 dlib人臉登入系統
7.3 dlib其他應用
7.3.1 偵測嘴巴是否張開
7.3.2 偵測打瞌睡
7.3.3 物體追蹤
CH08 dlib自行訓練模型
8.1 dlib訓練自己模型
8.1.1 擷取影片畫面蒐集資料
8.1.2 標記圖片
8.1.3 訓練模型
8.1.4 使用模型
8.1.5 自行訓
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Visual C#程式設計經典-邁向Azure雲端、AI影像辨識與OpenAI API服務開發 (2版)
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【簡介】
由微軟MVP、MCSD認證專家與大學教師共同編著，是一本適合大專院校教學，以及MTA、MCSD認證課程的先修教材。內容豐富從基礎到進階，從地端到雲端，進而邁向AI影像辨識與OpenAI API開發，範例解說詳細，讓初學者學習完全無障礙。
■ C#物件導向程式設計篇
以深入淺出方式讓初學者具有物件導向的觀念，並以主控台專案介紹C#資料型別、流程控制、陣列與方法(函式)、類別與物件、繼承、多型、介面、檔案存取、例外處理…等，進而領會出物件導向程式設計的要領。
■ 視窗應用程式設計篇
介紹視窗程式開發，例如清單與容器、對話方塊、鍵盤與滑鼠事件、功能表與工具列、多表單與MDI 多表單的應用，使初學者具備建構豐富的視窗應用程式。
■ 資料庫程式設計篇
介紹ADO.NET資料庫存取、交易處理、預存程序等議題。同時介紹 LINQ 和 Entity Framework存取陣列、集合物件、DataSet、SQL 資料庫等資料來源。
■ 網路應用程式與跨平台行動裝置網站設計篇
介紹 ASP.NET MVC Web應用程式開發，讓初學者理解MVC的開發方式，並透過jQuery Mobile整合ASP.NET MVC建置跨平台書籍管理系統與書籍查詢行動網站。
■ Azure雲端服務、影像辨識與OpenAI API應用篇
介紹Microsoft Azure雲端運算平台、OpenAI API與C#整合，透過App Services部署雲端網站、建置Azure SQL Database雲端資料庫，使用Azure認知服務分析影像資訊與臉部偵測，以及利用OpenAI API開發ChatGPT聊天機器人與AI繪圖程式，進而建置智慧化的商用應用程程式。
【目錄】
ch01 Visual Studio環境建置與C#程式架構
1.1 Visual Studio簡介
1.2 安裝Visual Studio
1.3 C#程式架構
ch02 資料型別與主控台應用程式
2.1 C#資料型別
2.2 C# 運算子
2.3 主控台應用程式
2.4 主控台應用程式格式化輸出入
2.5 資料型別轉換
2.6 列舉資料型別
2.7 結構資料型別
ch03 流程控制
3.1 選擇結構
3.2 重複結構
ch04 陣列與方法
4.1 陣列
4.2 規則與不規則陣列
4.3 結構與結構陣列
4.4 方法
4.5 方法的使用
4.6 引數的傳遞方式
4.7 如何在方法間傳遞陣列
4.8 方法多載
4.9 區塊變數、區域變數、靜態變數與類別欄位
ch05 視窗應用程式
5.1 Windows Forms App視窗應用程式專案
5.2 物件導向程式設計觀念
5.3 第一個Windows Forms App視窗應用程式
5.4 表單檔的組成
5.5 認識整合開發環境
5.6 控制項的操作
ch06 物件與類別
6.1 前言
6.2 物件與類別
6.3 物件導向程式設計的特性
6.4 物件與類別的建立
6.5 實例 - 堆疊
ch07 繼承、多型、介面
7.1 繼承
7.2 靜態成員
7.3 多型
7.4 介面與實作
7.5 delegate委派型別
7.6 結構與類別的關係
7.7 List泛型類別
7.8 視窗應用程式
ch08 列舉器與集合
8.1 使用列舉器瀏覽陣列內容
8.2 集合類別
8.3 泛型與非泛型集合類別實作
ch09 例外與檔案處理
9.1 try{...}catch{...}finally{...}語法
9.2 例外類別
9.3 自訂例外處理 - 使用throw敘述
9.4 例外類別繼
9.5 System.IO命名空間常用類別介紹
9.6 DirectoryInfo類別
9.7 FileInfo類別
9.8 檔案讀寫
9.9 Path類別
9.10 Drivelnfo類別
ch10 表單與基礎控制項
10.1 Form表單介紹
10.2 Label標籤控制項
10.3 LinkLabel連結標籤控制項
10.4 ToolTip提示控制項
10.5 Button按鈕控制項
10.6 TextBox文字方塊控制項
10.7 MessageBox.Show顯示對話方塊方法
ch11 常用控制項(一)
11.1 RadioButton選項按鈕控制項
11.2 CheckBox核取方塊控制項
11.3 容器控制項
11.4 清單控制項
ch12 常用控制項(二)
12.1 圖片控制項
12.2 上下按鈕控制項
12.3 捲軸控制項
12.4 計時器與日期時間控制項
ch13 豐富文字方塊與工具列
13.1 RichTextBox豐富文字方塊控制項
13.2 ToolStrip工具列控制項
13.3 ToolStripContainer工具列容器控制項
13.4 StatusStrip狀態列控制項
13.5 MenuStrip功能表控制項
13.6 ContextMenuStrip快顯功能表控制項
ch14 滑鼠鍵盤與共用事件
14.1 鍵盤事件
14.2 滑鼠事件
14.3 控制項共用事件
ch15 對話方塊與多表單應用
15.1 FontDialog字型對話方塊控制項
15.2 ColorDialog色彩對話方塊控制項
15.3 檔案對話方塊
15.4 多表單開發
15.5 MDI多表單開發
ch16 ADO.NET簡介與SQL Express資料庫設計
16.1 資料庫概念
16.2 SQL Server Express LocalDB資料庫介紹
16.3 SQL語法
16.4 ADO.NET簡介
16.5 .NET Framework Data Provider
ch17 ADO.NET資料庫存取(一)
17.1 如何引用ADO.NET命名空間
17.2 如何使用Connection物件
17.3 如何使用DataReader物件
17.4 使用SQL語法的注意事項
cH18 ADO.NET 資料庫存取(二)
18.1 如何使用DataSet物件
18.2 如何使用Command物件
18.3 ADO .NET交易處理
ch19 資料繫結與預存程序的使用
19.1 資料繫結
19.2 如何將DataTable進行關聯
19.3 使用BindingManagerBase巡覽資料表記錄
19.4 如何使用預存程序
ch20 LINQ資料查詢技術
20.1 LINQ簡介
20.2 如何撰寫LINQ查詢
20.3 LINQ to Objects
20.4 LINQ to XML
20.5 LINQ方法
20.6 LINQ to DataSet
20.7 ADO .NET Entity Framework
ch21 ASP.NET MVC應用程式
21.1 ASP.NET MVC應用程式簡介
21.2 ASP.NET MVC專案架構
21.3 ASP.NET MVC書籍管理網站實作
ch22 jQuery Mobile跨平台行動裝置應用程式開發 【PDF電子書,請線上下載】
22.1 Query Mobile簡介
22.2 jQuery Mobile開發
22.3 jQuery Mobile與ASP.NET MVC整合
ch23 Azure雲端服務 - 雲端網站與雲端資料庫
23.1 Azure雲端平台簡介與服務申請
23.2 App Service建立雲端網站
23.3 SQL Database建立雲端資料庫
23.4 Azure雲端圖書管理網站
ch24 Azure認知服務 - Computer Vision與Face API
24.1 認知服務簡介
24.2 Computer Vision電腦視覺服務
24.3 Face API臉部服務
ch25 OpenAI API開發 - 聊天機器人與AI 繪圖程式【NEW!!】
25.1 認識ChatGPT
25.2 OpenAI API申請付費帳戶
25.3 OpenAI API服務金鑰申請
25.4 使用Open AI製作聊天機器人
25.5 OpenAI繪圖
附錄A：C#常用類別 【PDF電子書,請線上下載】
附錄B：DataView物件的使用 【PDF電子書,請線上下載】
附錄C：讀寫XML文件 【PDF電子書,請線上下載】
附錄D：ASP.NET Web Form應用程式 【PDF電子書,請線上下載】
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作者：施威銘研究室
裝訂／頁數：盒裝／64頁
規格：28.5cm*21cm*6cm (高/寬/厚)
出版日：2021/01/05
中國圖書分類：電腦科學
內容簡介
自駕車是目前非常火熱的話題，AI 的崛起讓很多之前無法想像的事情成為可能。本套件就使用現在已相當成熟的『影像辨識』、『語音辨識』等 AI 技術, 帶您完成屬於自己的 AI 自駕車。
大多數人看到 AI 時，都會以為難懂又難學，不只有程式語言，還有很多複雜的數學，而雙 V 自駕車直接使用網路上便利的 AI 服務，讓大家能快速且簡單的運用 AI。
雙 V AI自駕車包含兩大功能：『影像辨識』和『語音辨識』。影像辨識包含能夠自動辨識兩側馬路線的『道路巡軌』、以及辨識箭頭方向決定行駛方向的『路標辨識』；語音辨識為『聽口令改變路徑』，聽到指定口令執行對應動作。
本產品需要搭配手機使用，使用自己設計的 App 作為操作介面。所以除了 AI 應用外，製作 App 也是必學課程。我們會使用 App Inventor 這套積木式的 Android App 開發軟體，讓初學者也能快速上手。
硬體控制則使用近幾年非常火熱的程式語言『Python』，它語法簡潔，對初學者來說是一個簡單入門的選擇。
想要訓練出自己的 AI 模型嗎？想要自己製作一台自駕車嗎？那雙 V AI 自駕車就是你的最佳選擇。
◎ 本產品需搭配 Android8 以上的手機，ios 系統無法使用
◎ Android 版本可以從手機的『設定/系統』中查詢
◎ 除了確定 Android 版本外，也可以直接安裝測試 APP (下載網址 https://www.flag.com.tw/Video/FM627A/99), 如果 APP 中有顯示鏡頭拍攝的畫面就代表可以使用本產品
本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。
電腦： Windows / Mac 適用
手機：限 Android 8 以上適用
本書特色
● 自己的手機就是 AI 大腦
● 從拍照開始建立真實的資料集
● 從自己的資料集訓練影像模型
● 用自己訓練好的模型辨識道路
● 用自己訓練好的模型辨識路標
● 使用 Google AI 服務辨識語音口令
● 自己設計自駕車 App
● 雷切木板車體自己動手組
目錄
ch01 AI 自駕車
ch02 組裝 AI 自駕車
ch03 自駕車的中樞 - 微控制器
Lab01 點亮/熄滅 LED
Lab02 閃爍 LED
ch04 車體控制
Lab03 控制車輪
Lab04 控制車子轉向
Lab05 定速系統
ch05 用網頁控制行車方向
Lab06 網頁遙控車
Lab07 建立遙控網站
ch06 用 App 控制行車方向
Lab08 App 控制行進方向
ch07 AI 聲音辨識
Lab09 語音辨識
Lab10 簡易聲控車
Lab11 Voice-連續聲控車
ch08 AI 影像辨識
Lab12 訓練模型
Lab13 影像辨識
Lab14 影像辨識車
ch09 Vision-AI 自駕車
Lab15 Vision-箭頭辨識
Lab16 Vision-車道辨識
原價:
1699
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1529
現省:
170元
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