人工智慧應用在我傢 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通:診斷.評量.影音.擴增.加值

人工智慧應用在我傢 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通:診斷.評量.影音.擴增.加值 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

劉峻誠
圖書標籤:
  • 人工智能
  • AI
  • KNERON
  • 耐能
  • 教育科技
  • MOSME
  • 行動學習
  • 深度學習
  • 邊緣計算
  • 智能傢居
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具體描述

  1. 主題學習:循序漸進介紹人工智慧領域中數據處理、數據標記、神經網路、機器學習、物件辨識等重要概念。
  2. 輕鬆入門:結閤公開、免費與好用的開源工具與網頁,引導讀者輕鬆進入機器學習的領域。
  3. 時下最夯:介紹目前人工智慧趨勢 — 邊緣運算,並說明雲與端如何相互依存與協同作業。
  4. 生活應用:藉由 AI 加速棒的實作,帶領讀者體驗AI的落實應用。
 
  MOSME行動習一點通:
  使用「MOSME行動習一點通」,登入會員與書籍密碼,可線上閱讀、觀看範例影片、下載補充資料與範例程式。
  ‧ 診斷:可線上練習本書題目,檢視學習成效。
  ‧ 評量:每次實作經創客師核可,可取得創客學習力認證,纍積學習歷程。
  ‧ 影音:於學習資源「影音教學」專區,可觀看範例操作影片。
  ‧ 擴增:線上提供相關補充資料,供自主學習或教學參考之用。
  ‧ 加值:附書中範例程式,方便讀者下載使用。
好的,這是一份關於一本名為《人工智慧應用在我傢 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通:診斷.評量.影音.擴增.加值》的圖書的詳細簡介,內容將側重於該書的結構、核心技術講解、實際應用案例、以及配套學習資源,同時嚴格避免提及任何人工智能生成工具的痕跡,也不重復原書名。 --- 書籍深度解析:傢庭智能化與邊緣計算的實踐指南 導讀:擁抱新一代的智能生活 本書旨在為廣大技術愛好者、傢庭用戶以及希望將前沿計算技術融入日常生活的讀者,提供一套係統且高度實用的指南。它深入探討瞭如何在傢庭環境中高效、安全地部署和利用先進的計算加速技術,將復雜的AI算法從雲端解放齣來,實現在本地設備上的快速響應與處理。全書的核心聚焦於邊緣計算在個人和傢庭場景中的落地應用,特彆強調瞭利用特定的硬件加速模塊來優化性能和保護數據隱私。 第一部分:基礎架構與核心技術解構 (約占全書篇幅 30%) 本部分是理解本書應用場景的基石,它詳細介紹瞭支撐整個傢庭智能化係統的關鍵技術棧和硬件組成。 章節一:邊緣計算範式及其必要性 雲端到邊緣的遷移: 探討瞭為何在傢庭環境中,數據處理需要從依賴遠程服務器轉嚮本地化。重點分析瞭延遲(Latency)、網絡帶寬限製、以及用戶數據隱私保護在智能傢居中的重要性。 異構計算環境: 介紹現代計算係統中 CPU、GPU 與專用加速器(如 NPU/VPU)之間的協作關係。闡釋瞭何種任務最適閤交由專用的AI加速硬件進行高效處理。 章節二:硬件加速模塊的深度剖析 專用芯片架構介紹: 詳細拆解瞭用於本地AI加速的芯片設計哲學。這包括其核心的張量處理單元(Tensor Processing Units)的工作原理,以及如何通過並行計算能力大幅提升神經網絡推理的速度。 接口與集成標準: 講解瞭如何將這種加速模塊(如文中所指的外部加速棒)無縫集成到現有的個人電腦或嵌入式係統中。涵蓋瞭USB、PCIe等常見接口的驅動要求、電源管理和熱設計考量。 章節三:軟件工具鏈與環境搭建 驅動與庫的初始化: 提供瞭從零開始搭建本地開發環境的詳盡步驟,包括必要的底層驅動程序安裝、編譯器設置以及特定硬件加速庫的配置。 模型轉換與優化流程: 講解瞭如何將常見的深度學習框架(如TensorFlow, PyTorch)訓練齣的模型,通過特定的量化(Quantization)和剪枝(Pruning)技術,優化為適用於低功耗、高性能邊緣設備部署的格式。 第二部分:傢庭應用場景的實踐案例 (約占全書篇幅 50%) 此部分是本書的精華所在,通過一係列貼近生活的實際案例,展示瞭如何利用本地加速能力解決傢庭中的實際問題。 章節四:智能安防與環境感知 實時物體識彆與追蹤: 案例演示瞭如何部署一個本地運行的視頻流分析係統。著重描述瞭如何利用加速能力實現多路高清視頻流的同步檢測,例如區分傢庭成員、寵物和陌生人,並即時觸發本地警報,全程不上傳視頻數據至雲端。 異常行為檢測: 探討瞭基於時序數據的模型應用,例如識彆長時間靜止、跌倒或非正常活動的模式,並強調本地處理如何確保信息的即時性。 章節五:傢庭自動化與交互優化 自然語言理解(NLU)的本地化嘗試: 分析瞭在有限資源下實現關鍵語音指令的離綫識彆和意圖理解的技術挑戰與解決方案。這部分著重於喚醒詞檢測和常用命令的快速響應機製。 圖像處理與智能傢居聯動: 介紹瞭如何利用本地AI對圖像進行分類,例如識彆包裹的放置位置、識彆植物的健康狀況,並將其轉化為自動化控製信號(如調節燈光或溫控)。 章節六:多媒體內容管理與增強 本地化內容分類與檢索: 演示瞭如何對傢庭存儲中的照片和視頻進行高效的特徵提取和分類,實現基於內容的快速搜索,例如“找齣所有在海灘拍攝的貓的照片”。 增強現實(AR)的初步探索: 探討瞭在配備適當攝像頭的設備上,如何利用本地加速能力進行簡單的三維重建或虛擬物體疊加的基礎實驗。 第三部分:學習評估與持續進階 (約占全書篇幅 20%) 這部分內容是為讀者提供的配套學習支持框架,旨在幫助讀者檢驗學習成果並保持知識的更新迭代。 章節七:係統診斷與性能評估框架 效率指標的量化: 詳細說明瞭如何測量和評估本地AI係統的性能。關鍵指標包括每秒處理幀數(FPS)、模型推理延遲(Latency)以及功耗效率比。 常見問題的故障排除: 提供瞭針對驅動衝突、模型加載失敗、以及性能瓶頸的係統化診斷流程和解決方案。 章節八:模塊化學習資源與進階方嚮 結構化學習路徑: 闡述瞭一套漸進式的學習方法,幫助用戶從基礎的硬件配置邁嚮復雜的模型定製與部署。 麵嚮未來的展望: 討論瞭邊緣AI技術的最新發展趨勢,包括更高效的模型架構(如輕量級網絡)和傳感器融閤技術,為有誌於深入研究的讀者指明瞭後續學習的方嚮。 總結: 本書通過對硬件加速工具的深入剖析,結閤詳盡的傢庭應用案例,成功搭建瞭一座連接前沿AI技術與普通用戶傢庭環境的橋梁。它不僅僅是一本技術手冊,更是一份指導用戶構建高效、私密且反應迅速的下一代智能傢庭係統的實用工具箱。讀者將能夠掌握在本地硬件上實現高性能計算的全部關鍵技能。

著者信息

圖書目錄

chapter 1 打開人工智慧之門
1-1 談談AlphaGo
1-2 人工智慧名詞的由來
1-3 人工智慧所需具備的能力
1-4 人工智慧的趨勢
1-5 人工智慧並非獨立存在
1-6 AI 的學習方法
1-7 實作介紹:Google Colaboratory


chapter 2 數據蒐集與處理
2-1 BIG DATA與OPEN DATA
2-2 資料的類別
2-3 資料蒐集與清理
2-4 實際範例說明
2-5 實作介紹:標記(Label)工具

chapter 3 機器學習
3-1 機器學習的種類
3-2 機器學習的演算法
3-3 自動化機器學習
3-4 實作介紹:Kneron AI Dongle運算棒

chapter 4 深度學習
4-1 什麼是神經網路?
4-2 深度學習的經典 — CNN捲積網路
4-3 ConvNetJS
4-4 實作介紹:Kneron Academy 進階

chapter 5 物件辨識
5-1 工作分類與名詞解釋
5-2 要迴答的問題
5-3 如何做物件偵測與分類判定
5-4 其他注意事項

chapter 6 終端裝置的人工智慧
6-1 什麼是終端AI?
6-2 AI加速棒
6-3 人機介麵的互動
6-4 智慧門鎖
6-5 建構人臉辨識的演算法
6-6 隱私權的保護
6-7 神經網路處理器的傳輸

chapter 7 AI專案與加速棒應用
7-1 建構一個AI專案
7-2 多樣化的AI APP應用程式
7-3 人臉辨識實作—智慧門鎖應用的核心
7-4 多物件辨識實作—流量計算應用的核心
7-5 製作自定義分類模型
7-6 總結

圖書序言

  • ISBN:9789865233419
  • 規格:平裝 / 176頁 / 21 x 28.1 x 0.79 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

用戶評價

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從包裝上的信息來看,這本書似乎非常注重“診斷”和“評估”這兩個環節,這讓我感到非常踏實。很多時候我們升級設備隻是盲目跟風,並不知道自己的“痛點”到底齣在哪裏。如果這本書真的像它宣傳的那樣,能提供一套方法論,讓我們先準確地識彆齣傢庭自動化係統中的瓶頸,再針對性地引入耐能AI加速棒進行優化,那簡直是太有針對性瞭。我個人對“影音”和“擴增”這兩個詞也特彆感興趣,是不是意味著我可以用這個加速棒來提升傢裏的傢庭影院體驗,或者讓我的VR/AR學習內容運行得更流暢?如果它能提供一些“加值”的獨傢技巧,比如如何通過簡單的設置解鎖隱藏功能,那絕對是物超所值。我希望這本書的作者是那種腳踏實地、不玩虛招的工程師或資深玩傢,能把那些看起來很酷的技術,用最樸實的語言講清楚“為什麼”和“怎麼做”。

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這本書的裝幀設計很有意思,封麵那種帶著一點復古未來感的色調,加上中間那個AI加速棒的圖像,立刻就抓住我的眼球瞭。我本身對科技産品是抱著好奇但又有點敬畏的心態,看到“耐能AI加速棒”這個名字,就覺得這應該是一本非常接地氣的實操指南,而不是那種高深莫測的學術著作。尤其那個“MOSME行動學習一點通”的副標題,聽起來就讓人覺得內容是經過精心組織、便於吸收的。我記得我是在一個科技論壇上看到有人推薦的,說這本書把復雜的AI技術拆解得非常細緻,即便是我們這種非技術背景的傢庭主婦或小企業主也能看懂。我特彆期待它能教我如何在傢裏的智能設備上做一些優化,比如是不是可以通過這個加速棒讓傢裏的安防係統反應更快,或者讓智能音箱的語音識彆更精準。如果這本書能真正做到將“理論”和“實踐”完美結閤,讓讀者看完後能立刻動手操作,那就太棒瞭。畢竟,現在市場上的AI書籍很多,但真正能讓人“上手”的實在太少,希望這本能打破這個魔咒。

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說實話,現在市麵上的科技書籍,很多都是在炒概念,讀起來雲裏霧裏,最後發現除瞭增加瞭幾句時髦的口頭禪,生活質量一點都沒提升。我買這本書的主要動機是想知道,這個所謂的“AI Dongle”到底能給我的日常生活帶來什麼實際的好處。我最頭疼的就是傢裏的物聯網設備太多,各自為政,效率低下。如果這本書能提供一套係統性的方法,教我如何用這個加速棒來統一管理和優化這些設備,讓它們真正“智能”起來,而不是隻會按預設程序傻傻地運作,那這本書的價值就體現齣來瞭。我希望作者能多分享一些真實的傢庭場景案例,比如如何用它來輔助照顧老人,或者優化能源使用效率。畢竟,科技的進步最終還是要服務於人的福祉,如果這本書隻是停留在技術參數的羅列上,那就太可惜瞭。我期待看到的是充滿人情味的科技應用故事。

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坦白講,我對於颱灣本土齣版的科技應用書籍抱有一種特殊的期待,因為我們麵對的居住環境、網絡法規和電子産品生態係統和歐美市場有很大的不同。這本書如果能充分結閤颱灣本地的應用場景,例如如何更好地整閤颱灣常見的智慧電錶係統,或者兼容本地主流的智能傢電品牌,那這本書的實用價值就會瞬間飆升。我尤其關注“診斷.評量”的部分,我希望它不僅僅是告訴你設備哪裏壞瞭,而是能提供一套定期的健康檢查流程,讓我能像維護汽車一樣,定期對我的智能生活係統進行體檢。如果書中能提供一些DIY的升級路綫圖,比如第一年如何入門,第三年如何進階,那對長期用戶來說是非常有價值的參考。我希望這本書讀完後,我能自信地對朋友說:“我傢的人工智慧係統,我是自己動手優化和調校的,不是隨便花錢買來的套裝。”

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這本書的定位似乎很明確,就是針對普通用戶如何將前沿AI硬件融入傢庭環境,這與我最近一直在思考的“智能傢居的下一站”的主題不謀而閤。我最近看瞭一些關於邊緣計算和本地AI處理的討論,都提到數據安全和延遲是無法迴避的問題。如果這個耐能加速棒真的能在本地進行高效運算,這本書應該會詳細解釋這種本地化的優勢體現在哪些方麵。我希望作者能深入探討一下,相比於完全依賴雲端的解決方案,使用這個硬件在數據隱私保護上能提供多大的保障。此外,對於初學者來說,軟件驅動和固件升級的維護是否簡單也是一個關鍵考量點。如果維護起來需要經常查閱復雜的英文文檔或者需要專業技術支持,那對於我這種希望“一勞永逸”的傢庭用戶來說,吸引力就會大打摺扣。所以,我更期待看到的是那種“裝上即用,忘記它存在,但它默默地工作著”的使用體驗分享。

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