知識的終點是無知？揭開知識論的神祕面紗，突破思維的束縛 (1版)

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簡介 我們可以知道些什麼？知識的極限在哪裡？ 真理是否有可能存在？ 《莊子》裡記載著一棵樹，這棵樹無法作為好的木材，沒有樵夫想去砍它，於是得享天年。意即「無用」也可能成為大用。然而，「無知」會不會也能成為一種了不起的知識呢？ 　　如果你問哲學系學生：「最喜歡哪一個科目？」 　　最不可能聽到的答案大概是──知識論。主要原因有二： 　　一、很難懂 　　二、感覺跟日常生活沒什麼關連，似乎不太實用。 　　一個很難懂又不實用的科目，當然不受歡迎。 　　但「知識論」是哲學系的「必修課」之一，這表示它很重要、很有價值、很實用，只是不容易發現它的價值與實用性。 　　那麼，怎麼辦呢？ 　　能不能把「高冷」的知識論變得「親民」一點，又能讓人感受到它的實用性，以及它的重要性？ 　　如果你有這個期待，不要猶豫，翻開這本書吧！ 　　本書將滿足你的願望，讓你了解知識的本質、釐清知識各種類別而不再用錯學習方法、從懷疑論中跳脫獨斷與框架，並在驚奇中呼吸融貫理論的自由氣息。 　　本書幫你輕鬆駕馭哲學系最難必修課，解析知識、轉識成智！ 目錄 第一篇　求知之路 一、知之樂 二、我們可以知道些什麼？知識的極限在哪裡？ 三、求知之路的盡頭：「最終知識」 四、潛藏在認知裡的「錯誤知識」 第二篇　知識的種類 一、知識區分成「知道什麼」與「知道如何」 二、另一種實踐型知識：「道德之知」 三、只有自己知道的「自我知識」 四、哲學智慧裡的「無知之知」 五、佛學智慧裡的「空性之知」 六、人工智能難以駕馭的「背景知識」 第三篇　知識的意義 一、知識就是「合理的真信念」 二、葛第爾問題：合理的真信念不是知識的充分條件 三、尋找「真」的意義 第四篇　知識的懷疑 一、真金不怕火煉，真知不怕懷疑論 二、對「自我」的懷疑 三、對「因果」的懷疑 四、對「外在世界」的懷疑 五、對「他人心靈」的懷疑 六、對「科學方法」的懷疑 第五篇　知識的結構 一、知識像大廈的「基礎論」 二、知識像圓盤的「融貫論」 三、理由在哪裡？「外在論」與「內在論」之爭 後記　知識的反思

動手做深度學習－揭開神經網路的面紗(學AI真簡單系列2)

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內容簡介 本書是為16~18歲青少年提供最新的人工智慧探索實作內容。書中講述人工智慧的「視覺辨識」相關的實作主題，啟發下一世代AI工作者或創造者。 這本為初學者寫的深度學習專書，打破艱澀的理論與難以理解的程式語言，介紹Teachable Machine、Tensorflow Playground等web工具，以深入淺出的方式帶領讀者進入深度學習與類神經網路的知識領域，再以詳細實作步驟，讓您也一步一步學會如何打造貓狗辨識、人臉辨識門禁的AI視覺辨識應用。 本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們的好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 產品目錄 第一章 10 分鐘讓電腦學會辨識剪刀、石頭、布 1-1 Teachable Machine 簡介 1-2 如何輸入影像 1-3 如何訓練模型 1-4 如何驗證準確率 1-5 小結 第二章 看得見的神經網路：TensorFlow playground 2-1 類神經網路簡介 2-2 看見類神經網路的運行 2-3 動手訓練神經網路 2-4 小結 第三章 為什麼電腦可以辨識影像 3-1 電腦如何看 3-2 電腦視覺常見應用 3-3 深度學習 3-4 卷積神經網路 3-5 小結 第四章 是貓還是狗？ CNN 網路AI秒辨識 4-1 準備資料集（Dataset） 4-2 載入套件 4-3 資料預處理 4-4 合併貓狗資料集 4-5 創建CNN 類神經網路模型 4-6 如何測試與驗證準確率 4-7 小結 第五章 延伸創作──人臉辨識門禁管理 5-1 門禁系統介紹 5-2 設備說明 5-3 Tensorflow Lite 模型建置 5-4 為樹莓派安裝作業系統 5-5 在樹莓派上使用我們訓練的模型 5-6 完成人臉辨識門禁系統 5-7 小結 附錄A Python 基礎語法查詢表 附錄B Google Colab 使用簡介