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

實戰AI資料導向式學習|Raspberry Pi x 深度學習 x 視覺辨識 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

曾吉弘
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具体描述

  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!
好的,这是一份关于不同主题图书的详细简介,不涉及您提到的那本关于树莓派、深度学习和视觉识别的书籍。 --- 图书简介:探寻古代文明的辉煌与失落 书名:《失落的文明:从美索不达米亚到马雅帝国的兴衰史》 引言:历史的尘埃与无声的诉说 人类文明的进程并非一条平坦的直线,而是一连串交织着辉煌成就与戛然而止的转折。从尼罗河畔的第一批城市建立,到中美洲雨林深处的复杂天文观测,无数文明如同夜空中闪烁的星辰,照亮了早期人类的智慧与创造力。然而,如同潮水退去,这些曾经主宰一方的伟大社会,最终都归于沉寂,留下了令人着迷的考古遗迹和未解之谜。本书旨在带领读者穿越时空,深入探究那些在历史舞台上留下深刻印记,却最终走向衰亡的古代文明。我们不仅关注它们的鼎盛时期的制度、艺术和科技,更着重剖析导致它们结构性瓦解的内在与外在因素。 第一部分:两河流域的摇篮——泥板上的文字与王权 美索不达米亚,被誉为“两河之间的土地”,是人类最早的城市、文字和成文法典的发源地。本部分将详细考察苏美尔、阿卡德、巴比伦和亚述这几大核心文明的演变历程。 我们将从苏美尔城邦的兴起到乌鲁克和乌尔的宏伟神庙开始。重点探讨楔形文字的发明如何彻底改变了信息记录与行政管理的方式。随后,我们将深入剖析汉谟拉比法典所体现的早期司法体系和社会结构,分析其对后世法律思想的深远影响。对于亚述帝国的军事扩张及其统治策略,我们将进行细致的梳理,探究其庞大帝国体系是如何在物质和精神层面维持控制的。这一部分的叙事将聚焦于灌溉系统对农业的支撑作用,以及天文学和数学在祭祀与历法制定中的实际应用。 第二部分:尼罗河的馈赠——永恒的法老与神秘的来世 古埃及文明的延续性是古代世界中的一个异数。本书将追踪从前王朝时期到新王国盛世,再到希腊化时代的演变轨迹。 我们将聚焦于古埃及的宗教信仰体系,特别是“玛阿特”(Ma'at,宇宙秩序与正义)的核心概念如何渗透到法老的统治哲学、建筑设计和丧葬习俗中。对金字塔和帝王谷的工程学奇迹进行技术性分析,考察其背后的组织动员能力和资源调配策略。此外,对阿肯那顿的宗教改革(阿吞神崇拜)及其失败的案例研究,将为我们理解古代社会对根本性变革的抵触与接受提供深刻视角。我们还将探讨埃及在青铜时代晚期的国际关系,如与赫梯人的卡迭石之战及其外交和约。 第三部分:爱琴海的遗产——米诺斯、迈锡尼与文明的断裂 爱琴海文明是欧洲文明的源头之一,其辉煌短暂却影响深远。本章节侧重于克里特岛的米诺斯文明(克诺索斯宫殿)的海洋贸易网络、艺术风格及其相对和平的社会结构。 随后,我们将转向希腊大陆上的迈锡尼文明。通过对迈锡尼城邦的防御工事、线性文字B的解读,我们可以一窥“荷马史诗”背后的历史真实性。本书将详细分析“青铜时代晚期崩溃”这一全球性事件如何波及爱琴海地区,导致了迈锡尼宫殿体系的突然瓦解,并引发了随后的“黑暗时代”,为希腊古典时期的兴起埋下了伏笔。 第四部分:中南美洲的孤立奇迹——太阳崇拜与丛林中的帝国 在旧大陆文明发展的同时,美洲大陆也孕育出了同样复杂且独特的社会形态。本部分将转向中美洲的特奥蒂瓦坎、萨波特克文明,以及后期的阿兹特克帝国。 我们将重点研究特奥蒂瓦坎的城市规划哲学,特别是“羽蛇神金字塔”和“月亮金字塔”所体现的宇宙观。对于玛雅文明,我们不仅会审视其令人惊叹的数学成就(零的概念),以及精确的历法系统,更会深入探讨导致其古典期南部低地城市大规模废弃的生态、政治和战争压力。本书将剖析阿兹特克帝国如何通过“花之战”构建其血腥的供奉体系,以及这种基于贡品和牺牲的政治经济结构,在面对西班牙征服者时的脆弱性。 结论:衰亡的共同主题与现代的镜鉴 在全书的最后,我们将进行比较分析,提炼出这些古代文明最终走向衰亡的共同驱动力:气候变迁导致的资源短缺、生态承载力的超越、内部阶级矛盾的激化、关键技术或知识系统的僵化,以及外部冲击的毁灭性影响。通过对这些历史轨迹的系统梳理,本书旨在提供一个多维度、非线性的古代史观,提醒我们,即便是最伟大的文明,也无法免疫于其自身结构中的潜在缺陷与环境的无情挑战。这是一部关于人类创造力极限与脆弱性的史诗。 ---

著者信息

作者簡介

曾吉弘

  CAVEDU教育團隊 技術總監
  美國麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室訪問學者
  新北市政府青年事務委員

徐豐智

  CAVEDU教育團隊專案工程師
  淡江大學機器人研究所計算機智慧暨人機互動實驗室碩士

許鈺莨

  CAVEDU教育團隊專業講師
  國立海洋大學機械與機電工程碩士

林祥瑞

  CAVEDU教育團隊專案工程師

图书目录

图书序言

  • ISBN:9789865021573
  • EISBN:9789865023690
  • 規格:普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:43.2MB

图书试读

用户评价

评分

我最近在公司被老闆指派了一個視覺辨識的小專案,說實話,我的背景比較偏向後端架構,對於前端的電腦視覺處理部分,我簡直是一竅不通。網路上找的教學文法零散不說,很多都停留在使用現成API的層次,根本無法滿足我們需要客製化訓練的需求。這本電子書的標題直接點出了「視覺辨識」,再加上「資料導向式學習」,這兩個詞組合在一起,聽起來就非常專業且有條理。我猜測它應該會詳細拆解資料的預處理、標註、增強,到模型架構的選擇、訓練參數的調整,整個流程都會被剖析得很清楚。對於我來說,最怕的就是理論懂一點,但遇到實際數據問題時就手足無措。如果這本書能提供一套清晰的思維路徑,教導我們如何根據手上的資料特性,去設計和優化整個學習管線,那這本書的價值簡直不可估量。我非常期待它能像一本詳盡的食譜,把複雜的演算法變成簡單易懂的步驟,讓我這個半路出家的人也能快速上手。

评分

我個人對於學習新事物,最重視的就是「連貫性」和「脈絡感」。很多時候,學習AI就像是拼圖,各個技術點都是零散的知識塊,很難串聯起來形成一個完整的認知地圖。這本書的結構設計如果能做到「資料導向」,我猜測它會從解決一個實際問題出發,然後自然而然地帶入所需的技術點,像是視覺辨識的基礎、深度學習的框架選擇、樹莓派的軟硬體協同作業等等。這樣學習起來,知識點不會顯得孤立無援,而是具有強烈的目的性。我期待看到作者如何把這三個看似不同領域的技術(資料科學、深度學習、嵌入式系統)巧妙地編織在一起,形成一個無縫的學習體驗。如果能提供一些思考框架,讓我們在面對未來新的AI問題時,也能套用書中建立的邏輯去拆解和解決,那這本書的教育意義就遠遠超出了單純的技術教學,它將培養的是一種解決問題的工程師思維,這對我未來的職涯發展絕對有極大的助益。

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說真的,現在市面上很多AI書籍,一開始就拋出一堆複雜的數學公式和抽象的名詞,讀起來非常吃力,讓人很快就想闔上。我比較偏愛那種「動手做中學」的教學方式。看到「實戰AI」這幾個字,我立刻聯想到這本書應該會著重於程式碼的實作和除錯的經驗分享。深度學習的魔鬼往往藏在細節裡,例如TensorFlow或PyTorch在不同硬體上的配置差異、記憶體管理、訓練過程中的梯度消失問題等等,這些都是光看教科書學不來的。如果這本書能夠把這些實戰中常見的「雷區」都標註出來,並且提供對應的解決方案,那就太棒了。我希望作者能像一位資深工程師帶領菜鳥一樣,一步步帶著我們走過從零開始建構一個可運作的視覺辨識系統的整個過程,而不是只停留在理論模型的介紹。對我這種更看重效率和成果的實踐者來說,這種帶有強烈技術含量的分享,才是真正有用的學習資源。

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這本電子書真是讓我眼睛一亮,雖然我還沒開始啃,但光是書名就讓人充滿期待!現在AI技術這麼夯,大家都在談深度學習、機器學習,但要真正落地、動手做,對很多初學者來說簡直是霧裡看花。特別是看到「樹莓派」(Raspberry Pi)這個關鍵字,我就知道這本書絕對不是紙上談兵的理論書。樹莓派這種小型的單板電腦,本來就是硬體開發愛好者的心頭好,能把它跟深度學習這種高階技術結合起來,想必作者在實作層面下了不少苦功。我預期它會提供非常詳盡的步驟指南,教你怎麼把複雜的AI模型部署到資源有限的硬體上。這對我這種想把學到的AI知識應用到實際專案,例如智慧家居監控、簡易的物體識別系統,或者甚至是戶外環境的感測器數據分析的人來說,簡直是雪中送炭。希望書裡能多點實際案例,讓讀者能把程式碼複製貼上後,馬上看到成果,那種成就感是無可取代的。我對它在硬體配置、環境搭建,以及如何優化模型以適應低功耗平台方面的介紹抱有極高的期望,這才是「實戰」的精髓所在啊!

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我對於電子書這個媒介也特別有感。傳統的紙本書在程式碼展示上總是有點不便,尤其當程式碼很長需要捲動時,體驗感會下降。電子書的優勢就在於可以方便地複製貼上程式碼,這對進行快速實驗和驗證是非常重要的。希望這本《實戰AI資料導向式學習》在電子書格式上能做得很好,讓我可以輕鬆地將範例程式碼匯入我的開發環境中。此外,由於涉及到樹莓派這種嵌入式系統,功耗和運算資源的管理必然是重點。如果書中能提供一些關於模型剪枝(Pruning)或量化(Quantization)的實用技巧,教我們如何把一個在桌上型電腦上跑得很順的模型,成功壓縮並優化到樹莓派上穩定運行,那對於想開發邊緣運算(Edge Computing)應用的讀者來說,簡直是無價之寶。這種跨領域的技術整合能力,才是區分一般教學書與頂尖實戰指南的關鍵。

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