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陳昭明的問題，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
陳昭明的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和陳昭明的 深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
台北海洋科技大學 海洋休閒觀光管理系 林超文所指導 曾子賢的 水域活動參與吸引力及滿意度之探討-以青年為例 （2021），提出陳昭明關鍵因素是什麼，來自於水域活動、參與度、吸引力。
而第二篇論文萬能科技大學 經營管理研究所在職專班 莊哲仁所指導 張振成的 導遊人員導覽解說能力提升探討–以國立故宮博物院為例 （2021），提出因為有 導遊、導覽解說、文化觀光、台北故宮的重點而找出了 陳昭明的解答。
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決陳昭明 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
陳昭明進入發燒排行的影片
【攝影】 莊明 吳東旂
【後製】 莊明
【特別感謝】地政潤女排的白繃 政大陳昭明18號球衣
水域活動參與吸引力及滿意度之探討-以青年為例
為了解決陳昭明 的問題，作者曾子賢 這樣論述：
由於台灣是一個四面環海的海島型國家，四周水域活動發展蓬勃，水域活動項目種類繁多，舉凡浮潛、潛水、衝浪、滑水、帆船、動力小艇、海泳、及風浪板等，各項水域運動充斥在各個海域或河川水域裡。為了解台灣水域活動對青年的吸引力如何及消費後的滿意度，本研究透過文獻分析，先蒐集各水域現有活動狀況以及現有資源使用情形，作好分析及整理。本研究將針對18至45歲之青年，以「衝浪」、「潛水」、「獨木舟」、「浮潛」及「立式划槳SUP」等水域活動，以設計調查問卷方式，經由約200份預試問卷資料分析後，修改確認問卷信效度，再進行正式問卷調查研究，回收正式問卷共約800份並進行資料分析整理，研究結果發現：(1) 在青年社經
背景中，參與水域活動男女比例約6：4，且年齡大約集中在37-45歲，佔約48％將近一半比例。學歷也以大學居多約66％。水域活動消費目的以「體驗不同活動」項目最多，約占71％。其中又以浮潛活動項目參與的次數最多，約67％。(2)在吸引力分析中，「安全設施足夠吸引」和「安全設施指示清楚足夠吸引」及「自然環境優美」、「停車場車位的充足度」、「指導員專業性知識足夠」等各方面皆為正向評比。(3)在滿意度分析中，「感覺符合天然環境」、「工作人員服務令我滿意」及「這場活動的娛樂性令我滿意」和「參加水域遊憩活動，讓我留下美好回憶」等，各項滿意指標均超過80％以上。 故本研究建議相關單位若能對外說明，在水
域環境內安全有哪些保障。及對內除了設施定期的安檢外，最重要的就是水域教練的專業性以及維持環境的自然性。相信會有更多的水域活動者，願意享受水域活動中的挑戰。
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰
為了解決陳昭明 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神
經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。
導遊人員導覽解說能力提升探討–以國立故宮博物院為例
為了解決陳昭明 的問題，作者張振成 這樣論述：
本研究以導遊人員的導覽解說能力提升探討，以國際著名的「國立故宮博物院」（簡稱台北故宮）為研究場域。台北故宮是一個重要的觀光旅遊景點，尤其以政府推動文化觀光，其典藏豐富的中華文物，是導遊人員在帶團時，不能忽視導覽解說學習的博物館。導遊人員的職能有專業知識、技能與工作態度，本研究是針對導遊人員在台北故宮導覽解說的專業知識與導覽技能如何提升與強化的探討，以觀察導覽志工及資深導遊的訪談，將他們的經驗與建議整理為有系統的方向，讓新進的導遊人員或有興趣在台北故宮導覽解說文物時的參考。 導遊人員在旅遊行程中的導覽解說服務是一項不可或缺的服務，遊客對於導遊的導覽解說評價，佔有重要的比例，亦關係
著旅遊行程的美好回憶，所以導遊人員不論在戶外景點，或者室內美術館、博物館的文物展覽解說，都要掌握技巧及不斷學習，本研究的結論是提供導遊人員參考與提升能力的建議。 本研究採質化方式研究，透過文獻分析法、現場觀察法與訪談法等研究方法，得到研究結果是有關文物的文獻資料蒐集與比對，必須有參考依據，且查證事實，作為導覽解說的依據；使用現場觀察法，觀察台北故宮的導覽志工定時導覽共12次，得到導覽志工導覽解說的模式與導覽規劃，此結果是導遊人員在提升導覽解說能力提升方面的重要參考資料；另外使用訪談法，訪談共有9位資深導遊人員，依照訪談大綱回答，提供導覽解說寶貴經驗，讓導遊人員學習導覽解說文物方面有明確的
指引，綜合研究結果後，整理相關資料，歸納各種導覽的方法與方向，提供給導遊人員參考，盼能對導覽解說能力提升有所助益。