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Python初學特訓班(第五版)：從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式)

為了解決google語音辨識python的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　連續5年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典 　　超過3萬名讀者見證與100位老師滿意的Python書籍 　　榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書 　　解決初學痛點，避免開發地雷 　　集結熱門主題技術，加值500分鐘影音教學 　　內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率優化 　　從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓 　　Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。 　　本書以初學者的視角規劃學習地圖，並

提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。 　　Python學習最經典 　　直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰 　　體驗Python的開發無極限 　　■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。 　　■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。 　　■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glo

b、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、p

yfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。 　　■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。 　　■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機、遊戲開發等，再納入熱門的「智慧監控系統」，用OpenCV監測影像變化，一有異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用，立即提升開發力。 　　■強化重點技術，提升專案開發效率，學會打包專案執

行檔，SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作，升級開發領域。 　　■範例程式另提供Python筆記神器：Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案，讓學習與操作更便利。 　　■針對重要實戰專題提供影音輔助教學，迅速提升學習效率。 　　★超值學習資源：500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF

機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow

為了解決google語音辨識python的問題，作者黃建庭 這樣論述：

　　◎從機器學習的基礎知識開始，逐步建構相關的延伸應用。 　　◎以經典範例搭配步驟化解說，帶領讀者掌握應用的訣竅！ 　　．使用Kaggle網站的資料集，讀者可以透過本書所提供連結或關鍵字搜尋下載。 　　．使用Pandas與Numpy處理與分析資料。 　　．以Scikit-Learn實作監督式學習－線性廻歸、邏輯廻歸、決策樹、K-近鄰演算法、支援向量機，以及非監督式學習－K-means分群與階層式分群。 　　．使用TensorFlow建立神經網路進行運算，實作前向傳播算法與反向傳播算法的運算過程。 　　．介紹卷積神經網路的概念與運算過程，並使用TensorFlow 建立卷積

神經網路進行運算。  

結合機器人與物件偵測之語言學習系統

為了解決google語音辨識python的問題，作者林育任 這樣論述：

本研究使用NUWA 公司所推出的Kebbi智慧型機器人、Tensorflow 物件辨識技術和語音實時轉為文字技術，開發了一套「結合機器人與實體物件之英文字彙與對話學習系統」透過機器人及實體物件來打造更真實和更有趣的學習環境，期望能提升國小學童的學習動機與學習成效。開發語言學習機器人，藉由行為及情感表達傾向人性化的機器人來吸引學童的注意力，提升學童的學習動機，再加入實體物件是使用Mobilenet-SSD的模型並且是在手機端上進行推理，使其成為Kebbi與學童之間的互動物件，讓學童可以透過實體物件提升學童的好奇心以及透過觸覺來加深學童的學習的記憶。在模型的部分，因為本系統是給學童學習用的，所以

希望降低模型錯誤率，減少學童因模型辨識錯誤的挫折感，在比較現有的解釋模型工具後，最後採用D-RISE來解釋模型的辨識錯誤的原因，並且透過更改訓練集來提升精準度，讓學童學習時能更順暢。