具体描述
本书特色
．以Raspberry Pi单板电脑做为控制核心，带您从机器人硬体控制与视觉辨识开始入门，一步一步打好基础
．应用热门的云端服务，包含Google Assistant与Microsoft认知服务，快速开发各种智能运用：情绪识别、天气预报还有语音助理都不是问题喔！
．使用TensroFlow/Keras等主流AI套件，让您的机器人「学会」并「看懂」要辨识的主体，还会告诉您各种神经网路的小技巧
．结合Intel Movidius神经运算棒来加速您的边缘运算装置！
著者信息
曾吉弘
CAVEDU教育团队 技术总监
美国麻省理工学院电脑科学与人工智慧实验室访问学者
新北市政府青年事务委员
徐丰智
CAVEDU教育团队专案工程师
淡江大学机器人研究所计算机智慧暨人机互动实验室硕士
许钰莨
CAVEDU教育团队专业讲师
国立海洋大学机械与机电工程硕士
林祥瑞
CAVEDU教育团队专案工程师
图书目录
图书序言
图书试读
用户评价
說實話，當我看到這本書的標題時，腦中第一個浮現的念頭就是：「這根本就是為我這種想入門 AI，又怕被一堆複雜理論嚇到的人設計的嘛！」「實戰AI資料導向式學習」這幾個字，就像是給我打了一劑強心針，讓我知道這不是一本讓你看了睡著的教科書，而是要讓你親手去「做」的。 我一直對 AI 充滿好奇，但每次打開那些堆砌著公式和演算法的書籍，都會有種被拒之門外的感覺。總覺得 AI 離我太遙遠，需要極高的學術背景才能駕馭。可是，當書名裡出現「Raspberry Pi」時，我的心就安定下來了。Raspberry Pi 就像是一個小巧玲瓏的瑞士軍刀，可以讓你用非常低的門檻，去實現各種奇妙的想法。它不像那些專業的伺服器那樣遙不可及，而是可以放在桌上，隨時拿來實驗。 而「深度學習」和「視覺辨識」這兩個詞，更是精準地擊中了我的興趣點。我常常在新聞上看到各種 AI 辨識的應用，像是自動駕駛汽車、人臉辨識解鎖，都讓我驚嘆不已。但總是不知道，這些背後是如何實現的。如果這本書能夠教我如何利用 Raspberry Pi，去搭建一個能夠「看」懂世界的系統，那絕對是一件非常令人興奮的事情。我設想著，是不是可以讓它辨識我桌上的筆、我的咖啡杯，甚至是我家的小狗？ 「資料導向式學習」這個概念，也讓我覺得非常有共鳴。我知道 AI 的核心是「資料」，但很多時候，我們只是被動地接受別人準備好的資料集。如果這本書能教我如何自己去收集、整理、標記資料，並且利用這些資料來訓練模型，那我就不再是 AI 的「使用者」，而是 AI 的「創造者」了。這就像是從一個只會用別人做好的工具的人，變成一個可以自己製造工具的人。 總之，這本書的標題就像是一張通往 AI 實戰世界的藏寶圖，上面標記了關鍵的座標：Raspberry Pi、深度學習、視覺辨識。對於我這種有熱情、有好奇心，但缺乏明確入門指引的讀者來說，這絕對是一本我迫不及待想入手，並且認真鑽研的寶藏。我相信，它能夠幫助我跨越學習的門檻，真正體驗到 AI 的魅力。
评分看到這本書的標題，我第一個聯想到的就是，終於有人把這麼硬核的題目，用這麼接地氣的方式呈現出來了！「實戰AI資料導向式學習」這幾個字，就已經點明了這本書的核心價值：不是紙上談兵，而是要真的動手做。尤其又是搭配了 Raspberry Pi，這個我心目中的「萬能小電腦」，瞬間就燃起了我的學習慾望。 我平常對 AI 總是聽說很多，什麼深度學習、機器學習，但總覺得離自己很遠，感覺需要很高的門檻。但看到書名裡有「Raspberry Pi╳深度學習╳視覺辨識」，就覺得好像有了一條可以切入的途徑。我一直在想，有沒有什麼方法，可以讓我不需要準備一台昂貴的伺服器，也能在家裡實際操作 AI 模型？Raspberry Pi 剛好就是一個很棒的平台，它體積小、耗電低，而且價格也相對親民，非常適合我們這種業餘愛好者。 想像一下，能夠自己搭建一個能夠辨識物體的系統，或是讓 Raspberry Pi 學習辨識人臉，甚至是你家貓咪的樣子！這聽起來就超級酷炫。而「資料導向式學習」這個概念，也正是我目前最需要的。我常常在網路上看到很多 AI 的教學，但往往都只教你怎麼套用現成的模型，卻沒有講清楚背後的原理，或是資料集該怎麼準備、怎麼訓練。這本書的標題，讓我看到了一線希望，感覺它能帶我從「為什麼」和「怎麼做」的層面去理解 AI，而不是停留在「照著做」的階段。 尤其是我對「視覺辨識」這個部分特別有興趣。現在很多應用，像是智慧安防、自動駕駛，都離不開視覺辨識。如果我能透過這本書，學會如何讓 Raspberry Pi 擁有「看」的能力，並且能夠理解它看到的，那真的會打開一個全新的世界。我曾經嘗試過一些開源的視覺辨識工具，但往往會遇到各種環境配置的問題，或是對模型參數一竅不通。希望這本書能夠提供一個循序漸進、而且有實際操作範例的指引，讓我能夠克服這些困難，真正掌握視覺辨識的技巧。 總之，這本書的標題讓我感到非常興奮，也充滿了期待。它似乎為我這樣的讀者，提供了一條能夠將 AI 的學習，從理論走向實踐的道路。我迫不及待想翻開這本書，看看它到底會帶我進入一個怎樣的 AI 世界。如果它真的能讓我用 Raspberry Pi 玩轉深度學習和視覺辨識，那絕對是我今年最值得的一次學習投資！
评分光看書名，我就知道這本書肯定是一本「硬貨」，而且是那種能讓你從零開始，一路實操到手的「硬貨」。我之前也零星接觸過一些 AI 的概念，但總覺得好像少了點什麼，就是那種「落地」的感覺。看著那些論文和理論，總覺得離我遙遠，像是隔著一層紗。但是「實戰AI資料導向式學習」這幾個字，就瞬間把距離拉近了，讓我感覺 AI 不是什麼高高在上的東西，而是可以透過實際操作，一步步去掌握的技能。 我對 Raspberry Pi 一直有種莫名的喜愛，總覺得它是一個充滿無限可能的「小宇宙」。我曾經用它做過一些簡單的電子專案，但一直很想嘗試更進階的應用，特別是跟 AI 相關的。當我看到書名裡同時出現「Raspberry Pi」、「深度學習」和「視覺辨識」，我腦袋裡就開始構思各種有趣的畫面：讓 Raspberry Pi 幫我偵測室內有沒有人、辨識我的植物需要澆水了，甚至是可以幫我分類我的收藏品。 「資料導向式學習」這個詞，也讓我眼前一亮。我總覺得，很多 AI 的學習，如果只停留在調參和調模型，而不知道資料的來源、處理方式和對模型性能的影響，那就好像永遠只懂皮毛。我更希望能夠理解，每一個數據點背後的故事，以及它是如何影響 AI 的決策的。這本書如果能帶我走過這個過程，讓我學會如何「餵養」AI，讓它變得更聰明，那絕對是極大的收穫。 特別是「視覺辨識」這個主題，我認為是目前 AI 最具體、最直觀的應用之一。我們每天都在用眼睛看世界，如果能讓電腦也擁有類似的能力，並且還能做出判斷，那將是多麼了不起的成就。我期待這本書能提供一些具體的範例，教我如何利用 Raspberry Pi，從零開始搭建一個能夠辨識不同物體的系統。例如，如何收集圖片、如何標記、如何選擇合適的深度學習模型，以及如何將訓練好的模型部署到 Raspberry Pi 上執行。 總結來說，這本書的標題傳達出的訊息是：它不是理論的堆砌，而是實踐的指引。它將一個強大的硬體平台、一個熱門的 AI 技術和一個廣泛的應用領域巧妙地結合在一起，為讀者提供了一個系統性的學習路徑。對於我這種渴望透過實際動手，深入理解 AI 的人來說，這絕對是一本讓人充滿期待的「武功秘籍」。
评分這本書的標題「實戰AI資料導向式學習｜Raspberry Pi╳深度學習╳視覺辨識」，光是看到就讓人覺得，這絕對是為我們這種「動手派」量身打造的。我一直覺得，學習 AI 最怕的就是只停留在理論層面，看著那些複雜的數學公式和演算法，腦袋就開始打結。但「實戰」兩個字，瞬間就讓人感到親切，好像真的可以把這些抽象的概念，在現實世界中「玩」出來。 我對 Raspberry Pi 的愛，已經不是一天兩天了。這個小小的開發板，真的就像是一個實驗室，讓我可以在上面嘗試各種有趣的專案。從簡單的 LED 燈閃爍，到控制馬達、感測器，它都表現得游刃有餘。而當我看到它能和「深度學習」結合，並且聚焦在「視覺辨識」上時，我的眼睛都亮了。這就像是給 Raspberry Pi 裝上了一對智慧的眼睛，可以讓它具備「看」懂世界的能力。 而且，「資料導向式學習」這個詞，正是我一直以來學習 AI 時感到困惑的地方。很多時候，我們都知道要用資料來訓練模型，但到底要準備什麼樣的資料？怎麼處理這些資料？資料的品質對結果又有什麼影響？這些問題，往往是阻礙我們進一步學習的關鍵。如果這本書能夠提供明確的指引，教我們如何系統性地準備和利用資料來驅動 AI 的學習，那絕對是無價之寶。 我特別期待書中關於「視覺辨識」的實際案例。想像一下，能夠用 Raspberry Pi 做出一個辨識不同水果的系統，或者是一個能夠偵測特定物體出現的警報器。這些應用聽起來不僅有趣，而且實用性也很高。我希望這本書能教我如何從頭開始，建立一個屬於自己的視覺辨識模型，而不是僅僅套用現成的工具。從資料的收集、前處理，到模型的選擇、訓練，再到最後的部署，如果能有這樣一個完整的實操流程，那我真的就離「AI 玩家」更近一步了。 總體來說，這本書的標題傳達出的訊息非常清晰：它提供了一個結合了硬體平台 (Raspberry Pi)、核心技術 (深度學習) 和應用領域 (視覺辨識) 的實戰學習路徑。對於我這種喜歡動手嘗試，並且想深入理解 AI 工作原理的讀者來說，這絕對是一本值得期待的入門級甚至進階級的參考書。我已經準備好，要用這本書來開啟我的 AI 實戰之旅了！
评分看到這本書的標題，我的第一反應就是：「太好了！終於有針對我們這種實際操作者推出的書籍了！」「實戰AI資料導向式學習」這幾個字，直接就戳中了我的痛點。我常常覺得，很多 AI 的學習內容，雖然聽起來很厲害，但就是少了那麼一點「手感」，不知道該怎麼從零開始。這本書的標題，讓我覺得它能帶我真正「進入狀況」。 我一直覺得 Raspberry Pi 是一個非常迷人的裝置，它小巧、省電，而且用途廣泛，根本就是學習新技術的絕佳平台。我之前也用它做過一些小專案，但總覺得可以做得更多、更酷。而當我把「Raspberry Pi」和「深度學習」、「視覺辨識」放在一起看的時候，我腦海裡瞬間就浮現了無數個可能性。想像一下，讓它能夠辨識我每天早上喝的咖啡種類，或者是在家裡建立一個能辨識特定寵物的安全系統。 「資料導向式學習」這個概念，也讓我感到非常重要。我明白，AI 的核心就是資料，但很多時候，我們只是被動地使用別人提供的資料集。這本書如果能教我如何有系統地去收集、整理、標記資料，並且理解這些資料如何影響模型的訓練和最終的表現，那將是我邁向 AI 學習的關鍵一步。我希望能夠真正理解「數據說話」的原理，而不是僅僅套用現成的模型。 特別是「視覺辨識」這個部分，我一直覺得它是 AI 最貼近我們生活，也最容易產生實際應用的領域。從智慧手機的拍照優化，到各種安防監控系統，視覺辨識的應用無處不在。我非常期待這本書能夠提供清晰的步驟，引導我如何利用 Raspberry Pi，從收集圖像資料開始，到訓練一個能夠辨識特定物體的模型。我想要的不僅僅是「會用」，而是「能自己做」。 總之，這本書的標題就像是一張地圖，清楚地指出了通往 AI 實戰的路線，並且提供了必要的工具（Raspberry Pi）和關鍵技術（深度學習、視覺辨識）。對於我這種渴望將 AI 知識轉化為實際操作能力，並且希望能夠真正理解 AI 工作原理的讀者來說，這絕對是一本值得我去深入探索、並且期待能為我打開新世界大門的寶藏。
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