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深度學習專案的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
深度學習專案的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦郭卡,戴亮寫的 PyTorch深度學習：電腦視覺流行專案親自動手 和JonKrohn,GrantBeyleveld,AglaéBassens的 深度學習的16堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL，看得懂、學得會、做得出!都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和旗標所出版 。
國立高雄科技大學 資訊工程系 陳洳瑾所指導 蔡政達的 整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識 （2021），提出深度學習專案關鍵因素是什麼，來自於邊緣運算、人工智慧、物件偵測、光學字元辨識、工業人工智慧。
而第二篇論文國立臺北商業大學 企業管理系（所） 王亦凡所指導 王政雯的 流行趨勢融入美髮教育訓練之研究-以L公司為例 （2021），提出因為有 美髮業、流行趨勢、教育訓練、學習動機、教育訓練滿意度、教育訓練成效的重點而找出了 深度學習專案的解答。
PyTorch深度學習：電腦視覺流行專案親自動手
為了解決深度學習專案 的問題，作者郭卡,戴亮 這樣論述：
從實踐中理解深度學習，從專案中掌握電腦視覺知識 零數學公式，PyTorch入門的最佳選擇！ 本書分為基礎講解和專案實例兩個部分，以程式撰寫為主，理論解析為輔。 在基礎講解部分，本書透過程式設計實驗對深度學習理論進行展示，讓讀者能夠擺脫複雜難懂的數學公式，在程式設計的過程中直觀了解深度學習領域晦澀的原理。介紹scikit-learn和PyTorch兩個函數庫的組成模組，以及每個模組能解決的問題。 在專案實例部分，為了幫助初學者快速了解深度學習中的一些細分領域（如物件辨識、圖型分割、生成對抗網路等）的技術發展現狀，本書對相應領域的經典演算法進行了介紹，並根據經典演算法的想法，
針對性地設計了適合初學者學習的實例專案。這些專案去除了演算法中的繁瑣細節，僅保留最基礎的邏輯，力求讓讀者在撰寫程式之前，更進一步地了解任務想法。我們為讀者挑選了很多在業界有實際應用場景的深度學習專案，重點介紹它們的想法以及程式實現。 【本書特點】 ．最紮實的Sklearn根基 ．最好用的PyTorch+Anaconda+Jupyter實作 ．最簡單的實例完勝卷積神經網路 ．物件辨識、圖型分割、以圖搜圖 ．GAN生成對抗網路產生高清圖片 ．ONNX模型全平台部署 【適合讀者群】 ．深度學習相關的科學研究工作者 ．電腦視覺從業者 ．想要了解深度學習技
術的程式設計師 ．對深度學習感興趣的入門讀者
深度學習專案進入發燒排行的影片
本集主題：「會說故事的巧實力!：感性與溫度，致勝說服的36個影響力」介紹
訪問作者： 張宏裕
內容簡介：
「新一千零一夜」說故事人─張宏裕獨創，說故事的深度學習法！
故事，說出超越 AI的巧實力！
----夢想、行動、改變的36個影響力
AI 人工智慧時代來臨，人們將何去何從？
故事，說出AI也無法模仿的巧實力：
本書教你說故事的深度學習法：破冰、想像力、幽默感、同理心、正面思考
1.聽故事：聽出啟發點
2.說故事：找出故事源
3.寫故事：理出好結構
4.「先說故事，再講道理」理性感性，兼容並蓄
作者介紹：張宏裕
「新一千零一夜」說故事人 / 企業培訓顧問 /
左腦理性思考寫論文；右腦感性抒懷寫散文。喜歡日昇月落情景，日中月中有影。喜歡喝咖啡品人生，閒中悶中有伴；喜歡淺酌微醺，酒中詩中有情。喜歡自彈自唱，風中雨中有聲；喜歡如歌歲月的老友、老歌、老照片，懷想鏗鏘歲月。
擅長運用故事引導促動人心，演說深具啟發，旁徵博引領導管理學說，信手拈來舉陳最新實務案例。讓人如沐春風，心醉神搖，堪稱知識學習的流動饗宴。
現任「將苑領導工作坊」、「故事方舟文創工坊」主持人。並擔任專案經理雜誌「領導，活用你的故事力」專欄作家、「今夜，我們來說故事」、「亮點一二三讀書會」廣播節目主持人、公務人力中心講座。受邀於「二〇〇五年中國首屆人力資源博覽會暨人力資源產業論壇」發表「團隊建立計分卡」專題演講。畢業於國立清華大學應用數學系、中央大學統計研究所。曾擔任臺灣固網業務處長、聯強國際資深產品經理、行政院主計處研究員等職務。
開發「說故事的領導力」、「說故事行銷」、「當責與共好的執行力」、「問題分析與解決」、「激發靈感的自由書寫術」、「啟動創新思維，創造工作價值」、「因材施教的教練型領導力」、「人際溝通的影響力」、「時間管理與效率提升」、「顧客關係管理」、「壓力抒解與情緒管理」、「公眾表達的簡報技巧」等實用培訓課程。
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整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識
為了解決深度學習專案 的問題，作者蔡政達 這樣論述：
摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派
4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具：Raspbe
rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(
1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.
5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100
深度學習的16堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL，看得懂、學得會、做得出!
為了解決深度學習專案 的問題，作者JonKrohn,GrantBeyleveld,AglaéBassens 這樣論述：
Ⓞ 16 堂課引領入門，學得會、做得順的絕佳教材！ Ⓞ最詳盡的深度學習基石書，CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿 初學者想要自學深度學習 (Deep Learning)，可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書；也有不少書說「請從數學複習起！」，捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入工具的學習、理論的探究，勢必對連深度學習的概念都還一知半解的初學者形成極大的學習門檻： 「我連什麼是深度學習？它是如何呈現、被使用的？都還模模糊糊，怎麼一下子就叫我 K Python、K 建
模技術、K 數學......了？」 「程式號稱再怎麼短，始終還是讓人無感，模型跑出來準確率 95.7% → 96.3%...那就是深度學習的重點？」 【精心設計循序漸進 16 堂課，帶你無痛起步！】 為了徹底解決入門學習時的混亂感，本書精心設計循序漸進的 16 堂課，將帶你「無痛起步」，迅速掌握深度學習的重點。 本書共分成 4 大篇、16 堂課。第 1 篇會利用 4 堂課 (零程式！零數學！) 帶你從深度學習在【機器視覺】、【自然語言處理】、【藝術生成】和【遊戲對局】 4 大領域的應用面看起，這 4 堂課不光是介紹，內容會安插豐富的線上互動網站，讓讀者可以實際上網操作，
立刻體驗深度學習各種技術是如何呈現的。不用懂程式、啃理論，本篇適合任何人閱讀，絕對看得懂、做得順，可以對深度學習瞬間有感！ 有了第 1 篇這些知識做為基礎，你就可以抱著踏實的心情跟著第 2～4 篇這 12 堂課一一學習 4 大領域背後所用的技術，包括卷積神經網路 (CNN)、循環神經網路 (RNN)、對抗式生成網路 (GAN)、深度強化式學習 (DRL)...等等。學習時我們選擇了馬上就可以動手的 Google Colab 線上開發環境搭配 tf.Keras 框架來實作，閱讀內文時請務必搭配書中提供的範例程式動手演練。期盼透過這 16 堂課的學習，能夠讓學習曲線平滑、順暢，不用迂迴曲折地
浪費時間。 最後要說明的是，本書所有範例都是最精簡的版本，以方便引領讀者理解 AI 的原理。"師父領進門，修行在個人，AI 才在萌芽階段，以後海闊天空，鼓勵大家不斷精進、勇往直前！" 本書特色 □滿滿延伸學習教材 ‧範例 + 旗標 Bonus 加值內容 → www.flag.com.tw/bk/st/F1383 ‧作者深度學習系列教學影片 → reurl.cc/mLj7jV ‧更多互動學習資源 → 詳內文 16.6 節 □看得懂脈絡 – 不只通單一主題，也通學習脈絡 ‧絕對看得懂的神經網路基礎，不被損失函數/梯度下降/反向傳播/正規化/常規化...一拖拉庫
技術名詞搞的暈頭轉向！ ‧各章章末提供新名詞脈絡整理，讓你隨時掌握學習視野！ □學得會技術 – 不只通技術，也通應用 ‧先熟悉機器視覺、自然語言處理、藝術生成、遊戲對局 4 大領域的應用，對為何學深度學習更有感！ ‧不急著 Coding、建模！上網就可以立即體驗生動的深度學習技術！ □做得出成果 – 不只通觀念，也通實作 Colab + tf.Keras 具體實踐 4 大應用，熱門深度學習技術學好學滿！ →機器視覺：CNN (卷積神經網路) →自然語言處理：RNN (循環神經網路) →藝術生成：GAN (對抗式生成網路)、DQN →遊戲對局：DRL
(深度強化式學習) □詳細解說，流暢翻譯 本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！
流行趨勢融入美髮教育訓練之研究-以L公司為例
為了解決深度學習專案 的問題，作者王政雯 這樣論述：
美髮沙龍市場為了取得競爭優勢，進而脫穎而出，其中致勝的關鍵之一是要透過「流行趨勢融入美髮教育訓練」來提昇美髮專業人員對流行趨勢的敏感度以提供消費者符合時代流行趨勢的服務。因此，本研究以L美髮公司之流行趨勢融入美髮教育訓練課程的學員為研究對象，透過相關分析及迴歸分析來驗證「美髮師的學習動機」、「流行趨勢融入教育訓練成效」及「流行趨勢融入教育訓練滿意度」等三個層次之間的關係。本研究採問卷調查法、以L美髮公司之學員為對象，共發放 350 份問卷，回收有效問卷 281 份，有效回收率 80 %。經本研究分析結果發現，「美髮師的學習動機」、「流行趨勢融入教育訓練成效」及「流行趨勢融入教育訓練滿意度」等
三個層次之間均有顯著的正向關係。根據以上的研究歸納整理出結論及建議，以期有助於提高美髮師參與訓練的意願，另一方面公司亦可依此建立一套完善的流行趨勢融入教育訓練課程的評核制度以提昇訓練成效及滿意度。