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    實戰AI資料導向式學習｜Raspberry Pi x 深度學習 x 視覺辨識

    本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門玩家、學校相關課程與各種maker專題應用，理論結合實務應用，您一定會喜歡。

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    US$8.36
    本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門玩家、學校相關課程與各種maker專題應用，理論結合實務應用，您一定會喜歡。

    本書特色：
    ．以Raspberry Pi單板電腦做為控制核心，帶您從機器人硬體控制與視覺辨識開始入門，一步一步打好基礎
    ．應用熱門的雲端服務，包含Google Assistant與Microsoft認知服務，快速開發各種智能運用：情緒識別、天氣預報還有語音助理都不是問題喔！
    ．使用TensroFlow/Keras等主流AI套件，讓您的機器人「學會」並「看懂」要辨識的主體，還會告訴您各種神經網路的小技巧
    ．結合Intel Movidius神經運算棒來加速您的邊緣運算裝置！

    章節目錄

    1-1封面頁
    1-2書名頁
    1-3序
    1-4目 錄
    1-5Ch01 Raspberry Pi 與 Linux 作業系統基礎
    1-61-1 認識Raspberry Pi Linux 單板電腦
    1-71-2 Pi 可用的作業系統
    1-81-3 Raspberry Pi 開機
    1-91-3-1 開機順序
    1-101-3-2 常用的Linux 系統指令
    1-111-4 基礎Python 應用
    1-121-5 網路設定與遠端存取
    1-131-5-1 取得IP 位址與系統設定
    1-141-5-2 透過IP 連入Pi
    1-151-5-3 Pi 作為http server
    1-161-6 總 結
    1-17Ch02 硬體控制與影像處理
    1-182-1 Raspberry Pi GPIO腳位控制
    1-192-2 輪型機器人控制，軌跡循線
    1-202-3 機械手臂控制
    1-212-4 OpenCV 基礎影像與人臉識別
    1-222-5 總 結
    1-23Ch03 雲端AI 辨識
    1-243-1 情緒識別使用 Microsoft Azure認知服務
    1-253-2 天氣預報使用 Weather API
    1-263-3 使用中介服務製作 LINE 回話機器人
    1-273-4 使用LINE 開發套件來製作回話機器人
    1-283-4-1 註冊LINE Messaging API 帳號
    1-293-4-2 使用第三方軟體生成Webhook
    1-303-5 總 結
    1-31Ch04 神經網路運算
    1-324-1 環境建置
    1-334-1-1 安裝Anaconda
    1-344-1-2 建立工作環境
    1-354-1-3 安裝所需套件
    1-364-1-4 取得本書程式碼
    1-374-1-5 執行MNIST 手寫辨識範例
    1-384-2 什麼是資料集，為什麼要訓練
    1-394-3 使用Pi 來收集影像資料
    1-404-4 資料預先處理與標記
    1-414-5 訓練與輸出AI 模型
    1-424-5-1 使用簡化後的模型來訓練
    1-434-5-2 使用其他模型進行訓練
    1-444-6 評估AI 模型與應用
    1-454-6-1 使用即時影像來測試
    1-464-6-2 實際在場地中測試
    1-474-7 經驗談與提升模型準確度
    1-484-8 總 結
    1-494-9 延伸挑戰
    1-50Ch05 物聯網邊緣運算
    1-515-1 何謂邊緣運算，為何適用於機器小車？
    1-525-2 Intel Movidius神經運算棒
    1-535-3 運用Intel NCS 於Pi 無人小車
    1-545-3-1 在Pi 上安裝NCS 環境
    1-555-3-2 NCS 結合AI 小車！
    1-565-4 總 結
    1-57版權頁
    1-58封底頁

    常見問答

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