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    物聯網實作─深度學習應用篇[附CD/1版/2021年11月...
    編/著者: 陸瑞強/廖裕評
    出版社:五南
    出版日期:2021-11-11
    ISBN:9786263171558
    參考分類(CAT):電機資訊類
    參考分類(CIP): 電腦科學
    優惠期限:2022-05-31

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      | 內容簡介 |
    內容簡介
    隨著深度學習的快速發展以及單晶片的運算強化,人工智慧(AI)與物聯網(IoT)已融合產生出新型態的應用AIoT(人工智慧物聯網)。本書為物聯網實作系列書籍之一,選用人們最常使用的網路介面――瀏覽器,使用Google開發的TensorFlow.js來撰寫AI程式,打造新世代網頁應用。
    作者以多年的教學經驗及競賽成果,開發一系列物聯網實作之教材。本書內容從體驗TensorFlow.js預訓練模型開始,再介紹如何使用TensorFlow.js進行線性回歸,並以遊戲分別實作AI玩乒乓球遊戲、與AI對打乒乓球遊戲、乒乓球遊戲分數記錄至雲端資料庫,以及使用頭部姿態控制乒乓球等,然後學習時間序列預測、Quandl的金融資料預測股市趨勢的金融資料預測股市趨勢,最後則是遷移學習、聲音辨識與TensorFlow模型轉換進行影像辨識與SSD測試等。提供多種的應用方式方便讀者將AI運用到自己的網頁中。
    本書循序漸進,由淺入深,相信對有心自學深度學習的讀者會有所助益,也能讓想知道物聯網如何結合人工智慧的讀者初探門道。
    作者介紹
    陸瑞強
    現職:
    國立宜蘭大學助理教授
    學歷:
    國立臺灣大學電機工程學研究所博士
    經歷:
    電子工程技師
    經濟部智慧財產局專利審查委員
    清雲技術學院助理教授

    廖裕評
    現職:
    中原大學電機系教授
    中原大學研究發展處人本人工智慧中
    心主任
    學歷:
    國立臺灣大學電機工程學研究所博士
    經歷:
    健行科技大學電子系教授
    健行科技大學電子系副教授
    健行科技大學電子系系主任
    目次
    第一堂課 導論
    第二堂課 體驗TensorFlow.js預訓練模型
    第三堂課 使用TensorFlow.js進行線性回歸
    第四堂課 AI玩乒乓球遊戲─設計乒乓球遊戲
    第五堂課 AI玩乒乓球遊戲─記錄乒乓球遊戲資料
    第六堂課 AI玩乒乓球遊戲─訓練神經網路模型
    第七堂課 AI玩乒乓球遊戲─載入模型
    第八堂課 與AI對打乒乓球遊戲
    第九堂課 乒乓球遊戲分數記錄至雲端資料庫
    第十堂課 使用頭部姿態控制乒乓球
    第十一堂課 時間序列預測
    第十二堂課 從Nasdaq Data Link的金融資料預測趨勢
    第十三堂課 遷移學習
    第十四堂課 聲音辨識
    第十五堂課 TensorFlow模型轉換與SSD測試

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