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AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決ai演算法工程師的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

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以Python語言實現群組分類器之研究及應用

為了解決ai演算法工程師的問題，作者簡晟越 這樣論述：

本篇論文提出「以Python語言實現群組分類器之研究及應用」。使用Python語言之主要原因，是Python語言具有如下的優點：功能強、效率高、及較容易實現所要的演算法。本篇論文之主要目的，是將「群組分類器」應用於如下的四種辨識，分別是：「問卷調查結果的辨識」、「心電圖信號之節律類別的辨識」、「血壓信號之類別的辨識」、及「心電圖信號及血壓信號之所屬類別的辨識」。使用群組分類器，有如下的特點，分別是：(a)易懂與易除錯：分類的過程是以簡單的樹狀結構描述，其好處就是讓使用者能夠容易的確認計算的過程是否正確，若遇有錯誤發生也較容易找到錯誤的發生處；(b)計算過程簡單：兩個資料點是否能夠合併成一個新

的群組，它的依據是計算此兩個資料點之間的距離，而後再以此距離的長短來衡量此兩個資料點之間的相似程度，此好處是距離計算的過程較簡單；(c)較省記憶體的佔用空間：因為每個待辨識之資料點只需記憶它們的數據及所屬類別，所以佔用記憶體的空間就比較少；(d)處理分類的時間短：因分類演算法較簡單且沒有複雜的算術運算，所以處理分類的所需時間就較短。最後，本文經多次的測試此四種應用的辨識效率，辨識結果是平均的正確辨識率為95%。依據測試的結果，確認本篇論文所提出的「以Python語言實現的群組分類器」是一個有效的辨識器。

深度學習之人臉影像處理：核心演算法與案例實戰

為了解決ai演算法工程師的問題，作者言有三 這樣論述：

本書由淺入深、全面系統地介紹人臉圖像的各個研究方向和應用場景，包括但不限於基於深度學習的各個方向的核心技術。本書理論體系完備，講解時提供大量實例，可供讀者實戰演練。   本書涵蓋的內容非常廣泛，從基本的人臉資料集發展歷史和人臉檢測開始，分別講述在此基礎上進行的人臉影像處理的相關技術與應用，涉及身份識別、安全認證、人機交互和娛樂社交等領域。   本書共11章，涵蓋的主要內容有人臉圖像與特徵基礎、深度學習基礎、人臉資料集、人臉檢測、人臉關鍵點檢測、人臉識別、人臉屬性識別、人臉屬性分割、人臉美顏與美妝、人臉三維重建及人臉屬性編輯。   本書適合電腦視覺領域的初學者及所有在人臉圖像演算法領域想要有所提

高的工程技術人員、學生及教職工閱讀。讀者既可以將本書作為核心演算法書籍學習理論知識，也可以將本書作為工程參考手冊查閱相關技術。 言有三，真名龍鵬。2012年本科畢業於華中科技大學，後保研至中國科學院並於2015年畢業。先後在奇虎360人工智慧研究院和陌陌深度學習實驗室從事電腦視覺相關工作，積累了豐富的傳統影像處理演算法研究心得和深度學習專案實戰經驗。運營微信公眾號“有三AI”和知識星球“有三AI”等社區，內容覆蓋深度學習理論、深度學習開源框架、模型架構設計與優化，以及深度學習在電腦視覺和自然語言處理等領域的核心技術與應用，規劃並總結了AI演算法工程師的完整成長路線。出版了《深

度學習之圖像識別：核心技術與案例實戰》與《深度學習之模型設計：核心演算法與案例實踐》等著作。

論自駕車之侵權責任兼論產品責任

為了解決ai演算法工程師的問題，作者黃玄東 這樣論述：

　　人工智慧技術的進步在各個領域都引起廣泛的討論，同時也正在改變人類現有的產業以及生活方式，包括金融產業、醫療產業、法律產業等等；汽車產業也正在面臨人工智慧技術所帶來的產業革命，其中的自駕車就是人工智慧技術的產物，自駕車為人類帶來便利的同時也將對現行的法律制度帶來一定程度的衝擊。　　美國汽車工程師學會（SAE）依照自駕車的自動化程度將自駕車分為Level 0到Level 5共6個等級，這其中大致可以分為三種類型分別為「無自動駕駛」、「部分自動駕駛」以及「完全自動駕駛」；然而各個不同自動化程度的車輛在發生事故時所要究責的對象也應有所不同，在完全自動駕駛的類型由於是由人工智慧系統進行車輛的操作，

故車內甚至沒有實際的駕駛人，這類情況應如何究責即有爭議，又自駕車的製造極其複雜，當車輛因產品有瑕疵所導致事故時又應如何究責，此即為本文所欲研究的內容。　　本文將先介紹人工智慧技術與自駕車技術的發展以及其對法制的衝擊，再介紹德國近年對自駕車的立法政策；接著再聚焦於自駕車的侵權責任以及產品責任，分別探討責任主體以及自駕車在侵權行為法的各種適用可能，並且將自駕車在各個環節與各種可能發生的情況包括製造商、零件商、進口商甚至零件故障所導致事故的產品責任類型一一列出討論，最後再綜合結論與建議。　　本文希望可以透過上述的研究為自駕車的法律問題找到一個系統性的應對辦法，在尚未有專門針對人工智慧或自駕車的專門立

法時，得出一個可以透過現行法律的解決之道。