初探機器學習－從認識AI到Kaggle競賽(學AI真簡單系列1)

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初探機器學習：從認識AI到Kaggle競賽 系列名：學AI真簡單 ISBN13：9789865035624 出版社：全華圖書 作者：AI4kids 裝訂／頁數：平裝／144頁 規格：26cm*19cm*0.7cm (高/寬/厚) 重量：309克 出版日：2021/02/01 中國圖書分類：中學教學法 內容簡介 本書透過有趣且生活化的AI實作案例，讓初學者一次掌握「機器學習」五大流程。透過圖文並茂的觀念解說與全步驟程式碼解析，讓你越過深奧的數學與方程式阻礙，直接探索AI各種實務應用，包含透過「Quick Draw!」塗鴉資料的AI判讀、監督式學習的線性迴歸模型、KNN、決策樹分類模型、非監督式學習的K-means分群模型，最後引領你勇闖Kaggle國際AI競賽平台，以實作取得排名成績。 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，來啟發他們對好奇心與想像力，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。 目錄 CH1 打開AI人工智慧之門 1-1 WOW！令人驚嘆的人工智慧 1-2 Why？人人都要學會當AI的主人 1-3 What？ AI 快問快答 1-4 為什麼機器可以像人類一樣學習？ 1-5 Quick Draw！畫一畫你就懂了！ 1-6 總結 CH2 我也能打造機器學習 2-1 機器學習的五大流程 2-2 總結 CH3 動手實作監督式學習 3-1 迴歸與分類 3-2 房價秒預測—線性迴歸介紹與應用 3-3 乳癌機率有多高—KNN 分類器介紹與應用 3-4 傑克與蘿絲誰的生存機率高—決策樹分類器介紹與應用 3-5 總結 CH4 動手實作非監督式學習 4-1 K 平均分群演算法（K-means）的基本介紹與應用 4-2 鳶尾花的分群—K-means 應用範例 4-3 手寫數字的分群—K-means 應用範例 4-4 總結 CH5 國際AI競賽走一遭 5-1 Kaggle 網站介紹 5-2 經典賽事介紹 5-3 Kaggle 資料上傳與排名 5-4 總結 附錄A Python基礎語法查詢表 附錄B Google Colab使用簡介

認識人工智慧－第四波工業革命

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商品描述 本書特色 1.本書涵蓋人工智慧的導論與目前已經落地化的應用-人工智慧的發展過程、卷積神經網路結構、對醫療保健的影響等，透過生活上的範例說明並佐以圖片說明，來了解人工智慧帶來的安全性與便利性。 2.本書的範例導入耐能智慧的神經網路運算棒，不需要昂貴的硬體設備，只要使用一般常見的筆電或桌機搭配運算棒即可操作，並透過淺顯例子說明從環境安裝到實際例子的導入應用，手把手的帶領使用者進入人工智慧的殿堂。 3.本書另外有提供進階的範例，讓讀者可以自由發揮、腦力激盪，如何應用在自己想要的場景，導入無人機與自走車。 4.本書獨家提供與耐能智慧的合作方案。讀者可以把自己開發的人工智慧應用模型上傳到耐能智慧的KNEO平台www.kneo.ai，並透過此開放的AI 應用程式商城讓自己的創意被他人採用。 內容簡介 工業革命始於蒸汽機，經過電力及電腦演變，至人工智慧技術-神經網路。人工智慧將神經網路與大數據及物聯網結合，改變我們的日常生活。隨著人工智慧崛起，很多工作職位將會消失，但人工智慧將提供更多就業的機會。 本書第1章介紹人工智慧的發展過程，簡述神經網路如何衍生自人類的神經元，並介紹主要神經網路、卷積網路、回歸神經網路和強化學習；第2章講述卷積神經網路結構，並簡要說明基本的運作；第3章說明人工智慧對醫療保健的影響，包括遠距治療、醫療診斷、智慧設備、醫療機器人等；第4章說明人工智慧如何整合金融經濟，探討詐騙檢測、財務預測、會計行業等的影響；第5章重點介紹未來零售業的變化，例如電子商務、商店管理等；第6章介紹人工智慧對製造業影響，涵蓋缺陷檢測、質量保證、、維修預測、環境保護等，借助人工智慧，提升工廠生產效率；第7章述說農業因人工智慧而引起多方面的變化，如何應用人工智慧來減少勞動力需求，增加農業的產量；第8章介紹智慧城市發展，包含智慧交通、智慧停車埸等。 目錄大綱 CH1 人工智慧介紹 1-1 引言 1-2 發展歷程 1-3 神經網路模型 1-4 流行神經網路 1-5 網路分類 1-6 神經網路操作 1-7 實驗－Yolo 物件偵測 1-8 耐能神經處理器 CH2 神經網路架構 2-1 卷積層 2-2 激活層 2-3 池化層 2-4 批量歸一化層 2-5 丟棄層 2-6 全連接層 2-7 實驗－透過耐能神經加速器完成Yolo 物件檢測 CH3 醫療保健 3-1 遠距治療 3-2 醫療診斷 3-3 放射分析 3-4 智慧設備 3-5 電子病歷 3-6 藥物開發 3-7 醫療機器人 3-8 老年護理 3-9 實驗－硬體物件檢測 CH4 金融經濟 4-1 詐騙檢測 4-2 財務預測 4-3 股票交易 4-4 銀行業務 4-5 會計 4-6 實驗－神經處理器傳輸模式 CH5 零售 5-1 電子商務 5-2 商店管理 5-3 倉庫管理 5-4 庫存管理 5-5 供應鏈 5-6 實驗－模型轉換：MobileNet V2 影像分類器 CH6 製造業 6-1 缺陷檢測 6-2 質量保證 6-3 生產整合 6-4 生成設計 6-5 維修預測 6-6 環境保護 6-7 實驗－模型編譯：影像分類模型MobileNet V2 CH7 農業 7-1 農作物和土壤監測 7-2 農業機器人 7-3 害蟲防治 7-4 精耕細作 7-5 實驗－動態模型引擎( Dynamic Model Engine, DME) CH8 智慧城市 8-1 智慧交通 8-2 智慧停車場 8-3 廢棄物管理 8-4 智慧電網 8-5 環境保護 8-6 實驗－量子化(Quantization) 附錄 A 倉庫管理 B 自駕車

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