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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。

淡江大學 大眾傳播學系碩士班 陳玉鈴所指導 陳銘的 探討Deepfake深度造假對傳播的影響 (2021),提出ai換臉教學關鍵因素是什麼,來自於同溫層、人工智慧、深度學習、深度偽造。

而第二篇論文中原大學 企業管理學系 林瓊菱所指導 詹子弘的 探討品牌電商業者之顧客關係管理策略分析─以台灣電商業者為例 (2021),提出因為有 電子商務、品牌知覺、產品品質、知覺風險、顧客關係管理的重點而找出了 ai換臉教學的解答。

最後網站AI换脸動画則補充:・Faceswap教程| 不懂代码也能轻松制作AI换脸视频- YouTube ▷8:23 ... ・ai换脸教学+软件分享傻瓜式三步非fakeapp deepfake ... ▷16:49 ・AI换脸换脸李小龙- YouTube ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ai換臉教學,大家也想知道這些:

Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決ai換臉教學的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版     【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】   數量:限量300包   咖啡風味:花神+黃金曼特寧   研磨刻度:40刻度   填充刻度:10g   製造/有效日期,18個月     ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★   ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★   ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★      Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說

。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。     相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Exc

el   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處     多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,

市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限     許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。     就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。     本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開

  ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。  

 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目

錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹   ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱

ai換臉教學進入發燒排行的影片

#日文口說 影片於5月2日拍攝。
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◇講日文的台灣女生◇
我是Tiffany 蒂芬泥,泥巴的泥。
100%的台灣人,從2013年進入日文系開始學日文的道路。
2017年9月-2018年9月在東京交換留學一年,目前定居台灣從事口譯的工作。
這個頻道主要是分享我最近學到的日文,還有我怎麼去理解日文的各式文法和用語。
立志成為帶動大家一起學日文的勵志演說家!

這不是一個日文教學頻道,只是把我曾經搞不懂的東西爬梳一下,再用我的語言分享出來而已。目前累積的影片都是在大家的鼓勵與回饋下完成的。

這裡的分享都是我自己消化之後的產出,可能會有講錯的地方
還要麻煩大家多多跟我討論和提醒了~
大家糾正我的地方都會補充在影片的更多資訊裡
(也就是這個欄位)
那麼就請多多指教了。
一起在學日文的道路上拔腿狂奔吧!

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每週一晚上9點 上傳新影片
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如果你願意協助我上影片字幕,我會非常感謝你!
字幕協力:https://www.youtube.com/timedtext_cs_panel?c=UCiQ4DB-7pv-fZgRoLO6sjsw&tab=2


今天的影片內容▶

【蒂芬泥的其他影片】

我的日文學習歷程
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跟我去工作!口譯工作的一天
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日劇「法醫女王 Unnatural」經典台詞日文解析:
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從日文程度0到在日本工作 日本就職經驗談 feat.阿倫 Alan Channel
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女生注意⚠️這些日文只有男生可以用! feat. 撒醬x日初
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改掉這個發音日文變得好標準!台式發音矯正室 feat. IKU老師
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不要這樣講日文!日本人糾正台灣人的台式日語發音 feat Kyon&Ai 
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日本情侶10天才見一次面?台日戀愛觀大調查! feat. D-saki
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本週關鍵字:

探討Deepfake深度造假對傳播的影響

為了解決ai換臉教學的問題,作者陳銘 這樣論述:

Deepfake(深度造假)是Deep Learning(深度學習) + Fake(偽造)的混成詞,是任何意圖提供不實或錯誤資訊的「合成媒體」,包括文字、圖片、影像與聲音。而隨著網路傳播技術的進步與信息傳播的迅速,人工智慧技術亦被廣泛的應用在此領域,本研究就以探討Deepfake (深度偽造)議題為例,從同溫層效應去看Deepfake技術對假消息所帶來的衝擊與影響,與民眾認知不足的狀況,並嘗試提出一些解決方案與可行性。 本研究結果透過問卷調查可得知民眾對Deepfake技術的認知不足,而研究者為了要更瞭解民眾認知不足的原因和解決方案訪談了三位不同領域的專家,從專家訪談結論可得知,不論是

新聞層面、技術層面、國安層面…等,都與民眾認知有著密不可分的關係,為了因應未來Deepfake所造成的影響,本研究得知提升民眾媒體識讀能力與Deepfake相關認知的重要,可比造美國媒體BuzzFeed製作一段假歐巴馬影片來宣導Deepfake技術的影響,最後再由相關單位澄清或解釋這是一部教育影片,以此來警戒民眾對於解讀訊息的正確態度以及使用第三方查核機制、相關辨識工具的重要性。我們無法阻擋AI科技的發展,當Deepfake在台灣普及化之後,民眾若是建立起好的媒體識讀能力,多少能防範這種類型的假消息。

Python-最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決ai換臉教學的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★     Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。       相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆

解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Excel   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處

    多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限

       許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。        就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。        本書以約950個程式實例和約250個

一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開   ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico

de字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。   ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是Ma

pReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立

詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹

  ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱     圖書資源說明   本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。    本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答,下列是示範輸出畫面。     教學資源說明   教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。     本書習題實作題約285題均有習題解答,如果您是學校老師同時使用本書教學,歡迎與本公司聯繫,本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼,以方便本公司業務單位協助您。     註:教學資源不提供給一般讀者,請原諒。     讀者資源說明   請至本公

司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案,以及相關目錄資源,這些目錄以Word檔案呈現。     臉書粉絲團   歡迎加入:王者歸來電腦專業圖書系列         歡迎加入:iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限),讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。          歡迎加入:穩健精實AI技術手作坊     

探討品牌電商業者之顧客關係管理策略分析─以台灣電商業者為例

為了解決ai換臉教學的問題,作者詹子弘 這樣論述:

網際網路的進步,使得許多網路上的商業行為興起,像是電子商務、社群媒體等,而電商的蓬勃發展以及新冠肺炎的疫情籠罩全球,許多業者一窩蜂投入電商市場,因此讓市場非常飽和,消費者的選擇也隨之變多;社群媒體的發展形成網路紅人、KOL愈來愈多,進而影響消費者的購買決策。電商趨勢如同海嘯一般席捲而來,伴隨的是傳統業者數位轉型、實體店面存在與否、詐騙日益增加、顧客關係的管理等問題,如何因應如此競爭的市場環境,非常考驗業者的經營思維。本研究以電商業者的品牌知覺(Brand Perception)、產品品質(Product Quality)、知覺風險(Perceived Risk)以及顧客的關係管理(Custo

mer Relationship Management)作為研究架構,探討台灣品牌電商業者之顧客關係管理策略分析。研究首先經由文獻探討釐清四個研究構面的關係,認為消費者對於「品牌知覺」會反應在業者提供的「產品品質」上,而「產品品質」的優劣以及「品牌」給予消費者的印象會影響消費者對於「知覺風險」的判斷,因此這三個構面是有相互關聯的,進一步探討如何從這三個構面使顧客達到忠誠度與滿意度,做好「顧客關係管理」。而最終研究發現研究架構的四個構面確實是有相互關聯的,依照各個行業有不同的顧客關係管理方式,每個業者都有利用數據分析店家業績、顧客喜好與行銷策略,對於數據的豐富度與使用度以及店家與顧客之間的互動與

服務會依品牌規模的大小而有所差異,每個業者對於自身品牌形象的維護、產品品質的堅持、給予消費者的風險承諾都是希望提供給消費者良好的購物體驗,衍伸出的就是需要花費大量精力與行銷預算去因應需求瞬息萬變的消費者、實體與虛擬店面的拉扯、網路匿名言論、濫用服務等問題。