物聯網實作：深度學習應用篇 (附光碟)
陸瑞強、廖裕評
- 出版商: 五南
- 出版日期: 2021-11-11
- 定價: $700
- 售價: 9.5 折 $665
- 貴賓價: 9.0 折 $630
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 564
- ISBN: 6263171553
- ISBN-13: 9786263171558
-
相關分類:
DeepLearning、物聯網 IoT
立即出貨 (庫存 < 3)
買這商品的人也買了...
-
Linux Device Driver Programming 驅動程式設計$690$587 -
揭秘家用路由器 0day 漏洞挖掘技術$490$387 -
Node.js 物聯網裝置開發 (Node.JS for Embedded Systems: Using Web Technologies to Build Connected Devices)$480$379 -
物聯網實作：Node-RED 萬物聯網視覺化 (附光碟)$650$585 -
生成深度學習｜訓練機器繪畫、作曲、寫作與玩遊戲 (Generative Deep Learning)$580$458 -
JavaScript 無所不在 (JavaScript Everywhere: Building Cross-Platform Applications with Graphql, React, React Native, and Electron)$580$458 -
深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning in Action)$1,000$790 -
新時代 丙級電腦硬體裝修學術科研讀範本(含資訊類及技能檢定共同學科)使用 Windows 10 + Ubuntu 18 附術科線上多媒體教學 - 最新版(第十七版) - 附 MOSME 行動學習一點通：學科．影音．診斷$450$405 -
超圖解 ESP32 深度實作$880$695 -
機器學習的統計基礎 : 深度學習背後的核心技術$680$537 -
$2,146Introduction to Algorithms, 4/e (Hardcover) -
ASP.NET Core 工程師不可不知的 10大安全性漏洞與防駭方法$690$538 -
$245智能物流機器人設計與製作 -
$177機器人操作系統(ROS)及仿真應用 -
IT 工程師必需！Linux 快速入門實戰手冊 - 從命令列、系統設定到開發環境建置, 實體機、虛擬機、容器化、WSL、雲端平台全適用$630$498 -
Arduino 自造趣：結合 JavaScript x Vue x Phaser 輕鬆打造個人遊戲機 (iThome鐵人賽系列書)$690$538 -
網路架設丙級技能檢定學術科｜2023版$420$332 -
人手一本的資安健診實作課：不是專家也能自己動手做！（Win10 / Win11適用）$560$437 -
PLC 通信協議及編程$594$564 -
$556大規模語言模型：從理論到實踐 -
跟 NVIDIA 學深度學習！從基本神經網路到 ......、GPT、BERT...，紮穩機器視覺與大型語言模型 (LLM) 的建模基礎$880$695 -
職安一點通｜職業安全衛生管理乙級檢定完勝攻略｜2024版 (套書)$890$703 -
新範式來臨 - 用 PyTorch 了解 LLM 開發微調 ChatGLM 全過程$980$774 -
AI 神助攻！程式設計新境界 – GitHub Copilot 開發 Python 如虎添翼 : 提示工程、問題分解、測試案例、除錯$560$442 -
新一代 Keras 3.x 重磅回歸：跨 TensorFlow 與 PyTorch 建構 Transformer、CNN、RNN、LSTM 深度學習模型$750$593
相關主題
商品描述
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。
作者簡介
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
目錄大綱
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
