google語音辨識api教學的問題，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

Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

為了解決google語音辨識api教學的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例  Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、  文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練，  從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！    　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識

解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。    　　在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。    　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖  　　由類神經網路基礎到AI應用實戰  　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證  　　全面深入機器學習與深度學習技術核心    　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。  　　　 　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CN

N)與循環神經網路(RNN)。    　　■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。  　 　　■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。    　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。    　　■全面深入不同應用面向：  　　印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人

臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…    　　■網羅國內外最具代表性案例：  　　手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。    　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：  　　TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cogni

tive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…    　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。    　　超值學習資源：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫：Algorithmia教學PDF    感謝讀者好評   　　“很棒的書，我完全

沒有深度學習和機器學習的任何知識，只有Python的基礎知識，也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul    　　“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現，可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念，讓學習門檻降低許多，而且還提供了很多實用的實作範例，是一本入門深度學習的好書…” --Victor

AI手機APP、智慧硬體專案實作：使用TensorFlow Lite(iOS/Android/RPi適用)

為了解決google語音辨識api教學的問題，作者JeffTang 這樣論述：

　　．針對行動與嵌入式裝置打造整合了TensorFlow的AI應用程式  　　．學會各種最新的AI議題，例如電腦視覺、自然語言處理，還有深度強化學習  　　．取得TensorFlow文件未收錄的實務導引以及超好用的獨家程式碼    　　身為開發者，您得隨時睜亮眼睛，準備好迎接下一波浪潮，同時還要留心現在最夯的是什麼。因此，如果把現在與未來這兩個世界的最佳方案整合起來的話，還有什麼比學會這個更棒的呢？AI人工智慧顯然是行動裝置後的下一件大事，而Google所推出的TensorFlow更是機器學習領域中頂尖的開放原始碼框架。    　　本書收錄了超過10個整合了TensorFlow的完整iOS

、Android與Raspberry Pi應用程式，帶您從頭開始做，還能直接在裝置上離線執行各種超酷的TensorFlow模型：電腦視覺、語音語言處理、生成對抗網路與類似AlphaZero的深度強化學習。您將學會如何使用或重新訓練現有的TensorFlow模型、自行建置模型，以及開發可執行這些TensorFlow模型的行動裝置app。藉由本書中的逐步教學，搭配超實務除錯經驗來避開過程中的許多陷阱，您很快就會知道如何快速開發這類app了。    　　本書精彩內容：  　　．運用遷移學習技術來分類各種影像  　　．偵測物體與其位置  　　．將華麗的藝術風格套用在指定圖片上  　　．理解簡易的語音指

令  　　．以自然語言來描述各種影像  　　．運用卷積神經網路與長短期記憶神經網路來描述繪畫內容  　　．使用TensorFlow與Keras來執行遞迴神經網路來預測股票價格  　　．使用生成對抗網路來生成與增強影像  　　．使用TensorFlow and Keras打造類似AlphaZero的行動裝置遊戲app  　　．在行動裝置上使用TensorFlow Lite與Core ML  　　．使用Raspberry Pi開發各種TensorFlow app，讓它可以移動、觀看、聆聽、說話，同時還兼具學習能力喔！    　　本書是為誰所寫  　　如果您是iOS兼（或）Android的開發者，並

且有興趣自行建置或重新訓練各種酷炫的TensorFlow模型並把它們運行在您的行動app上，或者如果您是TensorFlow開發者，且想要把新作好的TensorFlow模型運行在行動裝置上的話，本書就是為您而寫。最後，如果您想了解TensorFlow Lite、Core ML或如何在Raspberry Pi運行TensorFlow的話，本書保證讓您收穫滿滿。 

結合微控制器與卷積神經網路設計智慧藥盒

為了解決google語音辨識api教學的問題，作者祝綸煌 這樣論述：

本研究結合Arduino微控制器與卷積神經網路設計智慧藥盒，少子女化問題日益嚴重，老年人口逐漸增加，照顧人力沒有辦法滿足需求，加上年輕人在外工作，無法長時間照顧長者，造成許多獨居長者。患有慢性病之獨居長者需要服用藥物，又常因為忘記吃藥或是吃錯藥，衍生更嚴重的問題。本研究設計用藥輔助系統，識別藥物，記錄服藥情形，避免重複或誤用藥物，降低可能的風險，讓無法長時間照顧長者的家人放心。 本系統利用卷積神經網路(Convolutional Neural Network; CNN)進行藥物識別，依藥物之形狀、圖案等特徵來識別藥物，系統依記錄及識別結果，選出正確藥物協助長者用藥。另外，本系統設計

隨身型感測器量測生理參數，利用脈搏感測器測量長者的心率，並將測量結果存入手機內記錄長者身體之健康情形，作為健康管理。 使用CNN進行藥物識別，必須預先拍攝各種藥物的圖片作為資料庫，類神經網路學習過程中容易因為過度擬合(Over-Fitting)導致識別準確率下降，我們利用增加藥物多樣性，突顯藥物的特徵，改善過度擬合問題，提高識別準確度。 本系統之硬體電路透過藍牙結合手機APP，其設計包含用藥輔助及健康管理兩個功能，利用CNN影像識別技術進行藥物識別及管理，協助長者用藥，避免長者吃錯藥或未服用藥物等問題。另外，健康管理則是利用感測器量測生理參數並加以記錄，本系統利用脈搏感測器量測長者

心率，未來可以加入更多穿戴式感測器，監控長者之生理變化。若有吃錯藥、未服用藥物或生理參數異常發生時，則利用APP發送訊息給照顧者以得到即時之援助。