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【簡介】 「彼岸」是哀悼,是致敬過去與不可言喻的明天。十年的精選圖錄。 此圖錄收錄高雄市立美術館「彼岸 Paramita」展覽作品,呈現陳威廷近十年間的創作歷程,涵蓋從台灣到日本的藝術探索。作品以詩文敘事為導,引入虛構角色,融合東方哲思與當代視覺風格,深刻探討原生家庭與人際關係的根源。 此精裝圖錄,採用水膜加工內頁,提升色彩表現,並具防潮與耐用特性。 每本附贈隨機藏書票卡。 【目錄】 自序 | 序文 | 1. 林羿妏 2. 「詩を描いている。」荒井良二 3. 「ウェイティンくんについて」藤原信幸 4. 「裝E 的I 人:談陳威廷的繪畫2014—2024」陳晞 5. 「我們從何處來?我們是誰?往何處去?」曾學彥 此地 Here | 生相 Portrait | 彼岸 There | 書寫 Writing | 雕塑 Sculpture | 作品清單 | 陳威廷略歷 |
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【簡介】 📌 涵蓋Certiport ITS AI 人工智慧核心能力國際認證範圍,並收錄相關模擬試題。 .本書適合想要學習人工智慧知識與技能的讀者,章節安排由淺入深,以循序漸進的方式介紹人工智慧的核心概念。 .特別強調實踐中學習的重要性,除了介紹AI理論之外,還提供相對應的程式實作,有效提升學習樂趣並降低學習障礙,適合教師進行教學或讀者自主學習。 .介紹了人工智慧的數學基礎,以簡潔扼要的方式解釋在人工智慧理論中,所需應用的數學概念。 .為了兼顧不同Python程式設計能力的讀者,設計了機器學習的Python基礎章節,幫助較不熟悉Python語法的讀者能夠上手。 .本書特別納入符合產業趨勢的「Certiport ITS 資訊科技專家」系列認證考科-ITS Artificial Intelligence 人工智慧核心能力國際認證考試重點,並於書末納入認證模擬試題,讓您掌握考試關鍵,順利考取證照。 【目錄】 第一章 人工智慧簡介 1.1 人工智慧簡介 1.2 人工智慧的數學基礎 1.3 建置開發環境 1.4 習題 補充:libiomp5md.dll相關問題 第二章 機器學習的Python基礎 2.1 Python語法練習 2.2 習題 第三章 知識發現 3.1 知識發現 3.2 關聯規則探勘 3.3 序列樣式探勘 3.4 聚類 3.5 習題 第四章 分類問題 4.1 分類問題的形式和目標 4.2 決策樹 4.3 支持向量機 4.4 KNN 4.5 神經網路 4.6 習題 第五章 強化學習 5.1 心理學與強化學習 5.2 Q-Learning與貝爾曼方程式 5.3 運用OpenAI遊戲模組實作Q-Learning 演算法 5.4 習題 補充:AlphaGo Movie 第六章 深度神經網路理論 6.1 全連接神經網路 6.2 模型的量化、修正與優化 6.3 習題 補充:損失函數、梯度優化 第七章 深度神經網路實作 7.1 運用torch.nn類別實作MNIST手寫數字辨識 7.2 運用Dropout函數減緩過擬合問題 7.3 習題 第八章 卷積神經網路理論 8.1 卷積運算 8.2 卷積與影像處理練習 8.3 卷積神經網路 8.4 習題 補充:卷積核與池化核的常用參數 第九章 卷積神經網路實作 9.1 運用CIFAR-10資料集實作CNN 9.2 神經網路的優化實作 9.3 習題 第十章 物件偵測理論 10.1 ResNet 10.2 RCNN 10.3 YOLO 10.4 習題 第十一章 物件偵測實作 11.1 YOLOv7自定義資料集物件偵測 11.2 習題 補充:使用labelImg軟體建構YOLO自定義資料集 第十二章 自然語言處理 12.1 自然語言與機器學習 12.2 斷詞和關鍵字查找 12.3 詞向量 12.4 習題 第十三章 循環神經網路 13.1 RNN 13.2 LSTM 13.3 Transformer與ChatGPT 13.4 習題 第十四章 生成對抗網路 14.1 生成對抗網路 14.2 各類生成對抗網路 14.3 運用DCGAN實現字型風格創作 14.4 習題 附錄A ITS AI國際認證模擬試題
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