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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$8.29
    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！

    章节目录

    • 1-1
      封面頁
    • 1-2
      書名頁
    • 1-3
      序
    • 1-4
      目 錄
    • 1-5
      Ch01 Raspberry Pi 與 Linux 作業系統基礎
    • 1-6
      1-1 認識Raspberry Pi Linux 單板電腦
    • 1-7
      1-2 Pi 可用的作業系統
    • 1-8
      1-3 Raspberry Pi 開機
    • 1-9
      1-3-1 開機順序
    • 1-10
      1-3-2 常用的Linux 系統指令
    • 1-11
      1-4 基礎Python 應用
    • 1-12
      1-5 網路設定與遠端存取
    • 1-13
      1-5-1 取得IP 位址與系統設定
    • 1-14
      1-5-2 透過IP 連入Pi
    • 1-15
      1-5-3 Pi 作為http server
    • 1-16
      1-6 總 結
    • 1-17
      Ch02 硬體控制與影像處理
    • 1-18
      2-1 Raspberry Pi GPIO腳位控制
    • 1-19
      2-2 輪型機器人控制，軌跡循線
    • 1-20
      2-3 機械手臂控制
    • 1-21
      2-4 OpenCV 基礎影像與人臉識別
    • 1-22
      2-5 總 結
    • 1-23
      Ch03 雲端AI 辨識
    • 1-24
      3-1 情緒識別使用 Microsoft Azure認知服務
    • 1-25
      3-2 天氣預報使用 Weather API
    • 1-26
      3-3 使用中介服務製作 LINE 回話機器人
    • 1-27
      3-4 使用LINE 開發套件來製作回話機器人
    • 1-28
      3-4-1 註冊LINE Messaging API 帳號
    • 1-29
      3-4-2 使用第三方軟體生成Webhook
    • 1-30
      3-5 總 結
    • 1-31
      Ch04 神經網路運算
    • 1-32
      4-1 環境建置
    • 1-33
      4-1-1 安裝Anaconda
    • 1-34
      4-1-2 建立工作環境
    • 1-35
      4-1-3 安裝所需套件
    • 1-36
      4-1-4 取得本書程式碼
    • 1-37
      4-1-5 執行MNIST 手寫辨識範例
    • 1-38
      4-2 什麼是資料集，為什麼要訓練
    • 1-39
      4-3 使用Pi 來收集影像資料
    • 1-40
      4-4 資料預先處理與標記
    • 1-41
      4-5 訓練與輸出AI 模型
    • 1-42
      4-5-1 使用簡化後的模型來訓練
    • 1-43
      4-5-2 使用其他模型進行訓練
    • 1-44
      4-6 評估AI 模型與應用
    • 1-45
      4-6-1 使用即時影像來測試
    • 1-46
      4-6-2 實際在場地中測試
    • 1-47
      4-7 經驗談與提升模型準確度
    • 1-48
      4-8 總 結
    • 1-49
      4-9 延伸挑戰
    • 1-50
      Ch05 物聯網邊緣運算
    • 1-51
      5-1 何謂邊緣運算，為何適用於機器小車？
    • 1-52
      5-2 Intel Movidius神經運算棒
    • 1-53
      5-3 運用Intel NCS 於Pi 無人小車
    • 1-54
      5-3-1 在Pi 上安裝NCS 環境
    • 1-55
      5-3-2 NCS 結合AI 小車！
    • 1-56
      5-4 總 結
    • 1-57
      版權頁
    • 1-58
      封底頁

    常见问答

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