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Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來

為了解決ai漸層一條一條的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python 操作 Excel  ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來   　　★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel 　　★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 　　★ 辦公室自動化輕鬆上手   　　這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。   　　【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 　　整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未

來辦公室自動化的目的。   　　【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 　　本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。   　　完整解說必備知識： 　　● 【Python + openpyxl】操作 Excel 　　● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 　　● 辦公室複雜與日常的工作自動化 　　● 從活頁簿說起 　　● 詳解操作工作表 　　● 使用與認識儲存格 　　● 儲存格的保護 　　● 將【Excel 函數庫】應

用在 Python 程式 　　● 格式化工作表 　　● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 　　● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 　　● 資料驗證 　　● 工作表列印 　　● 工作表與影像操作 　　● 資料篩選 　　● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 　　● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 　　● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 　　● Pandas 建立【樞紐分析表】 　　● 將 Excel 檔案轉成 PDF 　　● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw　　　　

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以生成對抗網路對彩色藝術圖片生成陰影之方法研究

為了解決ai漸層一條一條的問題，作者林岳鋒 這樣論述：

陰影對於藝術的表達是一件很重要的事，但繪畫陰影需要花費大量時間。有鑑於現有的方法在彩色的圖片上生成的陰影效果不彰。我們提出一個基於生成對抗網路的框架:彩色陰影框架(Color Shading Frame,簡稱CSF)，增加了兩個部分的處理：線稿抽取、組合陰影。線稿抽取是由彩色圖片產生所需要的線條圖的過程，組合陰影則是指陰影與彩色圖片結合的過程。利用上述方法針對彩色的藝術圖片抽取線條圖並以照明方向自動生成陰影。我們也透過對內與對外的定性分析來評估我們所提出的框架。對外是與其他彩色圖稿陰影產生方法比較，對內比較則是在框架中使用其他不同的線稿抽取方法進行比較。評估的結果表明了CSF在使用類神經網路

作為線稿抽取的方法時，比起傳統的邊緣檢測方法更適合用於帶有花紋以及類似紙張紋理的雜訊的圖片、以及帶有漸層的圖片。

tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊

為了解決ai漸層一條一條的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關...   　　．官方網站資源豐富, 但不知從何查起？一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂？ 　　．跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做？ 　　．用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴？ 　　．神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的？ 　　．損失函數、優化器、評量準則(

metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢？ 　　．文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧？ 　　．聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎？ 　　．…   　　Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當

作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。   　　事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎！千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習！    本書特色   　　台灣人工智慧學校  　　--------------------------------- 　　技術發展處處長

張嘉哲 審閱 　　專案處處長 蔡源鴻 審閱   　　○ 解開黑盒子 – 高效學習 DNN、CNN、RNN 等神經網路模型 　　○ 發揮追根究柢的實驗精神, 測試各種神經網路模型「配方」 　　○ 隨時幫你複習進階的 Python 程式語法及函式用法, 學習不卡關！ 　　○ 完整介紹文字、圖片、時序資料的預處理技巧 　　○ 函數式 API (functional API) 的建模手法與實例印證 　　○ 中文詞向量、遷移式學習、Callback、Tensorboard 　　○ LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet.. 等 CNN 經典模型的進化秘方

　　○ 在雲端高速訓練模型 - 善用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境   　　Keras 是目前深度學習領域中, 最容易使用且功能強大的神經網路開發工具, Tensorflow 已將之收錄到自己的套件中, 並命名為 tf.keras。本書同時適用於最新的 tf.keras 及 Keras。 

整合主成份分析與田口品質損失方法於3D列印技術之應用-以置件機台機構零件為例

為了解決ai漸層一條一條的問題，作者鍾雅崴 這樣論述：

近幾年，3D列印技術應用逐漸蓬勃發展，相繼投入於不同產業領域，但由於台灣起步較晚，從設備、材料、到服務等關鍵因素皆面臨挑戰，若能帶動3D列印技術趨向普及化，將會使開模試樣成本大幅下降；當試驗的時間與成本降低，企業可快速提升產品成熟度，對於以中小企業為主的臺灣產業而言，便是產業轉型升級所需之關鍵技術。本研究將3D列印導入電子零組件製造業，以AI零件夾片為例。首先，探討AI零件夾片之品質特性，運用田口參數設計與主成份分析方法，決定3D列印最佳參數組合，提升80%列印成功機率。同時，運用田口允差判定，可得知孔洞圓面內徑、圓形定位點圓面外徑、圓面高度及本體中間厚度製造允差依序為0.032、0.058

、0.135、0.125，提供業界列印機構件之規格標準。最後，針對所提出之新技術其成本效益進行評估。