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打下最紮實AI基礎不依賴套件：手刻機器學習神經網路穩健前進

為了解決台中空力套件的問題，作者董洪偉 這樣論述：

★★★★★【848頁磅礡登場】、【最紮實機器學習】★★★★★ 外行人才買武器，高手自己打造神兵利器！ 　　不靠TF/Keras/PyTorch，用NumPy硬幹所有機器學習公式理論打基礎，極緻深入研究原理，獲得微積分、機率、張量最高等級，之後AI學習路快速平順又輕鬆 　　沒錯，某同學用Tensorflow/Keras實作一個影像辨識，另一個同學用PyTorch做出機器翻譯，但是.....他們全部都非常崇拜你，為什麼？ 　　套件工具用的熟，但原理卻只略知皮毛，走的路一定無法長遠！只有真正在微積分、矩陣、張量、機率、線性代數上打好完整的基礎，在機器學習/深度學習的路上才能走的又長又遠又

紮實。 　　不需要羨慕別人會用yolo、bert，當你看完本書的所有AI公式、理論，然後手動用NumPy、sklearn把這些公式理論親手推導一次之後，這些工具套件，這些新興技術，什麼CNN、RNN、Seq2seq對你來說，只是簡單數學公式的排列組合罷了！ 　　非常期待這種書籍的出現吧！BINGO！本書就是你夢寐以求的威力彩頭獎書！把每個深度學習常出現的名詞，Sigmoid、Softmax、CrossEntropy、Adam、SGD、CNN、RNN、LSTM、GRU.....竟然全部用NumPy硬幹一遍！看完讀懂這本書，立即晉升大師，成為機器學習/深度學習/人工智慧的活生生教科書。 　　

NumPy超人一擊Strike 　　✪Sigmoid 　　✪Softmax 　　✪CrossEntropy 　　✪Adam 　　✪SGD 　　✪CNN 　　✪RNN 　　✪LSTM 　　✪GRU 本書特色 　　★原理講解通俗易懂，同時教你如何從底層而非呼叫深度學習庫編寫深度學習演算法 　　★由淺入深，從最簡單的回歸模型過渡到神經網路模型 　　★從問題到概念的方式剖析深度學習的基本概念和原理 　　★用簡單的範例展現模型和演算法的核心 　　★讀者不需要借助任何深度學習函數庫，就可以從0開始建構屬於自己的深度學習庫

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情緒辨識系統之開發及其在互動式機器人之應用

為了解決台中空力套件的問題，作者馮雅棠 這樣論述：

科技日新月異的現代，許多技術與產品接踵而來，深深地影響人類現在及未來的生活。台灣的驕傲台積電作為全球半導體技術的先驅，其製程傲視全球無人能及，製程的優劣反映在IC產業上，這點從晶片運算能力就可窺知一二。近幾年CPU與GPU的強大，讓深度學習越來越貼近人類的生活，深度學習的開發方向也越多元；其中，深度學習被應用在辨識圖形的例子不勝枚舉，除了辨識車牌、物品樣貌，應用在辨識人臉以及辨識情緒更是近年來非常熱門的主題，已經有眾多成功案例顯示即便在不同的開發平台設計出辨識模型，只要搭配適合之輔助軟體都能達到相同的辨識目的，可見深度學習開發方向相當多元；影像辨識是以龐大訓練資料為基礎進而提高辨識率，沒有數

量可觀的訓練資料支援，出現錯誤概率是相當高的；本論文為了改善這個問題，計畫結合影像情緒辨識與人體生理數據，匯入神經網路模型計算後，提升辨識率與辨識種類。本論文的第一部分，是建立卷積神經網路的影像情緒辨識模型用來辨識喜(Happiness)、怒(Anger)、哀(Sadness)的人臉圖形偵測，選用Googlenet作為影像辨識模型主體；為提升第一部分的辨識率並提高辨識種類，本論文第二部分為收集脈搏與體溫感測器的生理數據，建立生理數據輔助心理數據辨識模型，藉由導入第一模型辨識結果與生理數據後，評估出六種情緒—幸福(Happiness)、憤怒(Anger)、恐懼(Fear)、悲傷(Sadness)

、驚訝(Surprise)、厭惡(Disgust)。為使系統智能化、輕巧化，本論文將兩個辨識模型嵌入樹莓派系統，樹莓派透過GPIO連接兩個生理感測器，專用接孔連接樹莓派相機，USB插入加速運算處理元件，將連接完所需硬體的樹莓派控制板結合電池控制模組後，進入第三部分以樹莓派為控制器的機器人，機器人靠著8個伺服馬達與連桿機構產生動作變化，其動作變化是依據生理數據輔助心理數據辨識模型執行結果；第三部分的機器人採用外型為四組連桿的機器狗，藉由辨識結果改變其動作，透露出受測者的心理狀態，本論文對於偵測到的情緒反饋十分重視，因此將機器狗設定為會隨著偵測到的六種情緒辨識結果採取預設動作，做出與受測者當下情緒

相呼應的動作。

強者用PyTorch：實作史上最經典AI範例

為了解決台中空力套件的問題，作者集智俱樂部 這樣論述：

　　還在用難用的Tensorflow嗎？還在用太簡單的Keras嗎？ 　　2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代，如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST，快點投入PyTorch的懷抱吧！ 　　本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例，並且放入最新真實世界中的應用範例，如果有心要學習人工智慧，這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例，讓你功力大增之外，更一舉成為人工智慧的強者！ 　　全書重點包括： 　　► 深度學習一路走來的歷史 　　► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹 　　► 預

測共享單車投放數量 　　► 中文文章情緒分析器 　　► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識 　　► 大型遷移學習對動物分類進行預測 　　► MNIST的進一步，幫你把數字加起來 　　► 自己動手做PRISMA：20種藝術家風格轉到你的照片 　　► 假新聞有什麼稀奇，假以亂真的照片才叫厲害：GAN實作 　　► NLP的大神Word2Vec的實作 　　► 人工智慧音樂家：利用LSTM製作自動作曲機 　　► Google的祕密武器：神經網路翻譯系統實作 　　► 外掛有什麼了不起？用AI打電動，強化學習實作 本書特色 　　►深度學習、PyTorch的入門書 　　►透過實際經典案例循序講解 專

家推薦 　　「這本書緊接業界潮流，將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代：遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明，讓你打好理論基礎，又有詳細的程式展示，一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈！」－袁行遠，彩雲科技CEO、創始人 　　「本書寓教於樂，精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發，然後引用理論說明，最後深入剖析工作原理，環環相扣，引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」－高文超，微軟研究院軟體開發工程 　　「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點，

深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域，但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合，讀者可以在瞭解深度學習原理之後，立刻跟隨書中的程式動手實作，加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮，這本書是一個不錯的開始。」－鮑捷，文因互連CEO、聯合創始人  

從水災、風災角度探索韌性公園指標之研究

為了解決台中空力套件的問題，作者盤浩彰 這樣論述：

當前都市化進程加快，城市中匯集大量人口與資源，使城市系統出現潛在的威脅與不確定性，另外隨著各種氣候災害、全球氣候變暖等災害層出不窮，地震、颱風、洪水、乾旱、氣候變化等自然災害以及石化廠安全事故、汽爆事故等人為災害都會對城市造成威脅，影響城市的發展，於是相關學者、科學家、城市規劃者對災害進行研究探討，從而得出韌性城市、韌性景觀、防災公園等重要議題。本研究基於韌性城市的角度進行探討，由於韌性城市涵蓋面廣，大至全球的視角小至社區的視角，且涉及經濟、社會等多面向，故本文嘗試在韌性城市之框架下，以公園的尺度進行韌性指標之研究。 由於目前“韌性公園”之概念尚不明確，無法認識韌性公園的定義、

概念、韌性指標、評估方式等，因此需要探索韌性城市下關於公園的指標或者查閱關於公園韌性之相關文獻。因為自然災害對於公園所造成的危害主要為水災及風災，因此在防治水災與風災的條件下，找自然元素韌性標準的相關文獻，通過文獻中重要結論與數據提取韌性公園指標。通過模糊德爾菲法專家問卷進行指標篩選，將最終保留的指標通過網路分析程序法問卷進行指標重要性評定，求算各指標相對權重以便於後續對公園進行評分。 建立公園韌性指標評價體系後，本研究對臺中市北屯區58個公園與大里區23個公園進行公園韌性評分，再針對各公園權重後總得分藉助GIS疊圖分析，了解各公園韌性程度，整理出危險、有待改進以及急需改善共三種級別之公

園，調查結果顯示急需改善之公園數量居多，韌性程度高或安全之公園數量少。通過對公園GIS疊圖分析，對臺中市未來公園韌性改造提出相關建議與韌性公園評判標準。