定價: | ||||
售價: | 238元 | |||
庫存: | 已售完 | |||
LINE US! | 詢問這本書 團購優惠、書籍資訊 等 | |||
此書籍已售完,調書籍需2-5工作日。建議與有庫存書籍分開下單 | ||||
付款方式: | 超商取貨付款 |
![]() |
|
信用卡 |
![]() |
||
線上轉帳 |
![]() |
||
物流方式: | 超商取貨 | ||
宅配 | |||
門市自取 |
為您推薦
類似書籍推薦給您
【簡介】 混血神靈,赫赫神威! 懾服漢人的信仰,也牽成了原住民族人的復振之路。 二○一○年,北投發生一起拆廟/抗爭事件!事件主角保德宮因土地產權的移轉,新地主訴諸公權力要求廟方遷廟還地,甚至與護廟信眾爆發衝突。最終,經過雙方協調保存廟中歷史文物,以及在二次擲筊得到主祀池府王爺的應允下,才得以移駕神尊,進行拆廟。特別的是,保德宮的主祀神尊池府王爺被稱作「番仔王爺」。不過,王爺信仰本該為漢人民間信仰中的一環,何以這尊王爺被稱作「番仔」? 保德宮的所在地,被地方漢人耆老世稱為「番仔厝」,是昔日原住民部落北投社下社的範圍,彼時多為潘姓族人聚居。十九世紀初,據傳族人在貴子坑溪撿到一尊池府王爺,當時族人並不知道該尊神像為何物?帶回部落後卻有人感應「起乩」,因而受到族人供奉崇拜。後來,這尊僅為原住民族人所祭祀、隨著族人遷徙流離的神祇,由於昭昭神威,雄雄赫赫,逐漸擴及漢人信仰,於是乎漢人將神靈冠以「番仔」名號,不但隱喻著「神靈越界」——不同族群靈力信仰的交互流動,也顯現著原漢族群在淡北地帶數百年來的歷史衝撞與遺緒。 當地的原住民族群在不斷湧入的移墾漢人與歷代不同的政權,透過奇巧詐騙、暴力脅迫、國家政策的侵墾掠地過程中,失去了土地、失去了身分,也失去了部落與傳統的生存方式。他們隱身於過去的漢人聚落,被吞沒在今日的大臺北都會區之中。然而,安座於新土地上的「番仔王爺」,依舊護佑著北投地區的原漢人群。祂的存在暗示著,隱形的族人從未於淡北地帶消失,他們透過自己的宇宙觀與文化觀,再次理解、詮釋看似原本該屬於漢人的信仰,並以獨一無二的番仔獅陣與漢人陣頭技藝互動交陪,不但證明了己身的存有,也維繫了潘姓族人的身分認同與文化傳承。 如今,淡北地帶的原住民族人,以「凱達格蘭」之名作為族群認同的依歸,並指認七星山作為凱達格蘭族人的聖山與祖靈之地。族人藉由祭祀祖靈、復返神聖空間,重新凝聚散落、隱沒於都市叢林的族人,連結已然與過往斷裂的文化觀與宇宙觀,努力復振自己的文化,找回遺落的身分,喚起失去的族名。 或許,實質地理空間的部落早已不復存焉,甚至終歸無可復返;然而,透過聖山與祖靈地的重建,以及傳統祖靈信仰的形構與再現,平埔族群「漢化殆盡」的歷史弔辭終將也會成為歷史。一種嶄新的人地關係與「回部落」的想像,正在凱達格蘭族人的打拚下,儼然浮現。 ★本書由「113年度新北市政府文化局地方文史工作出版計畫」補助 【目錄】 序 尋靈的書寫 本書的用詞及考量 前言 重訪平埔族 平埔族群的正名、復權之路 凱達格蘭:淡北地帶的原住民族 壹 番仔王爺:流亡的神靈 二○一○年,一樁拆廟事件 原住民與漢人神靈的遭逢 超自然的神靈傳聞 貳 越界之靈:接觸地帶的信仰 原住民與荷西傳教士 通事、原住民與關渡宮 公廨、地基主與土地神祠 參 邊界考:部落與漢庄的消長 原住民與外來者的遭逢 社域界線推移下的原漢關係 界線的消弭與部落的瓦解 肆 遷徙與流變中的神靈 族人與保德宮的迫遷之路 廟境交陪下的原漢合作 「番仔獅」的傳承 伍 復振:祖靈的歸返 凱達格蘭族裔的奮起 聖山與祖靈之地 後記 人、地與靈的流轉
類似書籍推薦給您
【簡介】 ▍專業推薦 (依姓名筆劃排列) 王道維|國立清華大學物理系教授 / 人文社會 AI 應用與發展研究中心副主任 林筱玫|台灣人工智慧協會執行長 劉育維|人工智慧解決方案專家暨網路作家 ▍獨角獸新創公司 Preferred Networks 創辦人 ▍2022 年日本「現代の名工」獲獎者 ▍閱讀千篇論文的深厚學識精華 ✧✦AI 神人親自講解深度學習的技術奧秘!✦✧ 千變萬化的 AI 應用,核心都是「深度學習」。 掌握深度學習,才能迎接 AI 世代的新挑戰! 【基礎概念:深度學習的特色、與機器學習的不同】 認識機器學習的不同類型,詳細瞭解神經網路、特徵學習、反向傳播,如何使深度學習脫穎而出。 【發展進化:正規化層、跳躍連接、注意力單元】 深入解說這三項核心技術的數學原理,認識深度學習克服各種困難、大幅進化的歷程。 【實際應用:影像辨識、語音辨識、自然語言處理】 綜合以上基礎,說明深度學習從輸入到輸出完整執行實際任務的過程,以及各種基礎技術在不同應用領域所擔任的重要角色。 【技術回顧:AI 發展的坎坷與突破】 早在 1956 年提出的 AI,為何數十年間乏人問津?深度學習又是如何重燃 AI 的火種?回顧 AI 發展,更能洞察未來方向。 ★特別收錄:精選基礎數學★ 把學校的數學課忘光了也不用怕!附錄彙整深度學習的必要數學知識,有疑問隨時翻閱,回頭立刻跟上大師講解。 本書不含: ✗走馬看花的簡略介紹 ✗只用大量文字描述數學概念 ✗只挑知名的技術做單元介紹 本書注重: ✓各技術運作方式的詳盡解說與參考文獻 ✓大量圖片表達技術要旨、實際數學式演示過程 ✓各技術發展背景與傳承脈絡,描繪深度學習的改革史 ✧✦探索 AI 奧祕絕不該錯過的精采好書!✦✧ 本書特色: ◆難度由淺入深,從基礎數學開始紮穩根基 書中數學式從符號開始一一解說,各種計算及推導都仔細說明,書末更附上基礎數學補充,數學課忘光也不怕 ◆核心關鍵技術一網打盡,完整掌握深度學習 學習模型 / 損失函數 / 梯度下降法 / 反向傳播 / 卷積層 / 循環層 / 閘控機制 / 激活函數 / 正規化 / 跳躍連接 / 注意力單元……核心技術全面涵蓋 ◆插圖、文字、數學式,三管齊下詳盡講解 - 以圖示勾勒整體概念 - 以文字解構問題並說明思路 - 以數學式演示技術流程 3 方向完整拆解、充分理解,讀懂原理不必再囫圇吞棗 ◆從背景到傳承,清楚描繪技術發展脈絡 偉大的技術,即是解決過去的問題,並提出未來的問題;本書清楚描繪核心技術環環相扣的進化史,更能展望 AI 未來的新發展 【目錄】 第 1 章 深度學習與人工智慧 為何深度學習能夠成功 1.1 何謂深度學習?什麼是人工「智慧」? 1.2 深度學習迅速發展的背景 1.3 深度學習的計算資源 1.4 人工智慧的歷史 1.5 未來將如何應用深度學習? 1.6 本章小結 第 2 章 機器學習入門 何謂電腦的「學習」? 2.1 機器學習的背景知識 2.2 模型、參數與資料 2.3 普適能力 — 能否處理未知資料? 2.4 學習的方法 — 監督式學習、非監督式學習與強化式學習 2.5 問題設定的分類學 2.6 機器學習的基本 — 了解機器學習的各種概念 2.7 以機率模型理解機器學習 2.8 本章小結 第 3 章 深度學習的技術基礎 組合資料轉換的「層」實現特徵學習的效果 3.1 特徵學習 — 「標示特徵」的重要性及挑戰 3.2 深度學習的基礎知識 3.3 神經網路是什麼樣的模型? 3.4 神經網路的學習 3.5 反向傳播 — 有效率地計算梯度 3.6 神經網路的主要組成元素 3.7 本章小結 第 4 章 深度學習的發展 改善學習與預測的正規化層╱跳躍連接╱注意力單元 4.1 將「學習」由理論化為現實的基礎技術 — 類似ReLU的激活函數 4.2 正規化層 4.3 跳躍連接 4.4 注意力單元 — 根據輸入,動態改變資料傳遞方式 4.5 本章小結 第 5 章 深度學習的應用技術 大幅進化的影像辨識、語音辨識、自然語言處理 5.1 影像辨識 5.2 語音辨識 5.3 自然語言處理 5.4 本章小結 附錄 精選基礎 深度學習所需的數學概念 A.1 線性代數 A.2 微分 A.3 機率