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工業機器手臂控制實務 ISBN13:9789868868380 出版社:社團法人台灣智慧自動化與機器人協會 作者:陳茂璋;吳煌壬;洪茂松;林麗雲;胡家群 裝訂/頁數:平裝/392頁 規格:26cm*19cm*2cm (高/寬/厚) 重量:728克 版次:1 出版日:2021/08/23 中國圖書分類:自動控制工程 ■ 本書特色 1.本書探討工業用機器手臂之技術並延伸至產業應用,淺顯易懂,帶您走入機器人的世界。 2.本書從認識機器人、機器人操作安全、程式語言、控制設計、周邊搭配、影像辨識到試題講解,內容豐富且實用。 3.適合高中職、科技大學或有興趣學習機器人實務操作的教科書。 4.適合選為機器人入門教材,本書運用豐富的圖表、範例與機器手臂模擬軟體,可節省老師製作教材的時間與成本。 5.附有TAIROA機器人工程師初、中階術科試題簡介,是想取得「機器人工程師」黃金證書必備的工具書。 ■ 內容簡介 1.本書探討工業用機器手臂之技術並延伸至產業應用,淺顯易懂,帶您走入機器人的世界。 2.本書從認識機器人、機器人操作安全、程式語言、控制設計、周邊搭配、影像辨識到試題講解,內容豐富且實用。 3.適合高中職、科技大學或有興趣學習機器人實務操作的教科書。 4.適合選為機器人入門教材,本書運用豐富的圖表、範例與機器手臂模擬軟體,可節省老師製作教材的時間與成本。 5.附有TAIROA機器人工程師初、中階術科試題簡介,是想取得「機器人工程師」黃金證書必備的工具書。 ■ 目錄 單元一 玩機器手臂就該注意的事 1-1 使用環境的安全規範 1-2 機器人操作安全守則 1-3 一般注意事項 1-4 使用液壓及氣壓的注意事項 單元二 機器人是什麼? 2-1 何謂工業4.0 2-2 機器人定義 2-3 機器人分類 2-4 機器人學概論 單元三 六軸機器手臂初體驗 3-1 機器手臂與周邊配置 3-2 教導器介面操作 3-3 工具座標與基座座標 3-4 校正點位與點位設定 3-5 點位間移動與操作觀念 單元四 讓手臂活起來吧! 4-1 程式編輯介面(離線軟體VS 教導器) 4-2 變數與運算子 4-3 運動函式 4-4 條件判斷式 4-5 迴圈 4-6 函式與副程式 單元五 與其他設備互動囉! 5-1 I/O 控制 5-2 常用感測器(Sensor) 5-3 機器視覺 單元六 終端效應器(End Effectors) 6-1 常見終端效應器介紹 6-2 氣動夾爪之組裝與配線 6-3 氣壓吸盤之組裝與配線 6-4 電動夾爪之組裝與配線 單元七 實例操作 7-1 物件移動、置放與堆疊 7-2 工件類別之判斷、分類與轉向置放 7-3 工廠實例操作模擬 7-4 機器視覺實例操作模擬 附 錄 一、HRSS 下載及安裝說明(離線版) 二、機器人工程師(初階)術科試題簡介 三、機器人工程師(中階)術科試題簡介
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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
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【簡介】 內容簡介:★ NVIDIA DLI 深度學習機構白金級認證講師專業講解 ★ ★ 完整解析 NVIDIA Jetson 邊緣運算電腦,最新的 Jetson Orin Nano Super 算力飆升1.7倍!【Jetson Orin Nano Super】NVIDIA 執行長黃仁勳盛讚的1.7倍AI算力提升在這裡!【加速運算】NVIDIA Jetson 系列邊緣運算電腦,搭載 CUDA 與 TensorRT 加速技術,實現掌上高速運算的承諾。【立體機器視覺】整合 Intel RealSense 與 StereoLab ZED 景深攝影機,讓機器人擁有清晰的空間感知能力。【ROS2 作業系統】機器人智慧全面升級,輕鬆實現各種自動化任務。【生成式 AI 應用】在裝置端執行各種大語言、圖像、語音與 Cosmos 等多模態生成模型,讓無限創意在邊緣運算中展翅高飛! 【目錄】 章節說明:第 1 章 單板電腦與邊緣運算1.1 邊緣運算裝置1.2 單板電腦1.3 NVIDIA 線上資源1.4 NVIDIA Jetson 家族1.5 Jetson Orin Nano 開發套件開箱1.6 總結第 2 章 Jetson Orin Nano 初體驗2.1 Jetson Orin Nano 開機!2.2 基礎系統操作2.3 Jetson Orin Nano Super2.4 總結第 3 章 深度學習結合視覺辨識應用3.1 OpenCV 電腦視覺函式庫3.2 NVIDIA 深度學習視覺套件包3.3 總結第 4 章 整合深度視覺4.1 Intel RealSense 景深攝影機4.2 ZED 景深攝影機4.3 總結第 5 章 ROS2 機器人作業系統5.1 ROS / ROS25.2 NVIDIA Issac ROS5.3 安裝 ROS25.4 RK ROS2 移動平台5.5 ROS2 基本節點5.6 AI 節點5.7 進階應用5.8 總結第 6 章 生成式 AI 結合邊緣運算裝置6.1 淺談生成式 AI6.2 NVIDIA Jetson Generative AI lab6.3 總結
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