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打下最紮實AI基礎不依賴套件：手刻機器學習神經網路穩健前進

為了解決m駕駛套件的問題，作者董洪偉 這樣論述：

★★★★★【848頁磅礡登場】、【最紮實機器學習】★★★★★ 外行人才買武器，高手自己打造神兵利器！ 　　不靠TF/Keras/PyTorch，用NumPy硬幹所有機器學習公式理論打基礎，極緻深入研究原理，獲得微積分、機率、張量最高等級，之後AI學習路快速平順又輕鬆 　　沒錯，某同學用Tensorflow/Keras實作一個影像辨識，另一個同學用PyTorch做出機器翻譯，但是.....他們全部都非常崇拜你，為什麼？ 　　套件工具用的熟，但原理卻只略知皮毛，走的路一定無法長遠！只有真正在微積分、矩陣、張量、機率、線性代數上打好完整的基礎，在機器學習/深度學習的路上才能走的又長又遠又

紮實。 　　不需要羨慕別人會用yolo、bert，當你看完本書的所有AI公式、理論，然後手動用NumPy、sklearn把這些公式理論親手推導一次之後，這些工具套件，這些新興技術，什麼CNN、RNN、Seq2seq對你來說，只是簡單數學公式的排列組合罷了！ 　　非常期待這種書籍的出現吧！BINGO！本書就是你夢寐以求的威力彩頭獎書！把每個深度學習常出現的名詞，Sigmoid、Softmax、CrossEntropy、Adam、SGD、CNN、RNN、LSTM、GRU.....竟然全部用NumPy硬幹一遍！看完讀懂這本書，立即晉升大師，成為機器學習/深度學習/人工智慧的活生生教科書。 　　

NumPy超人一擊Strike 　　✪Sigmoid 　　✪Softmax 　　✪CrossEntropy 　　✪Adam 　　✪SGD 　　✪CNN 　　✪RNN 　　✪LSTM 　　✪GRU 本書特色 　　★原理講解通俗易懂，同時教你如何從底層而非呼叫深度學習庫編寫深度學習演算法 　　★由淺入深，從最簡單的回歸模型過渡到神經網路模型 　　★從問題到概念的方式剖析深度學習的基本概念和原理 　　★用簡單的範例展現模型和演算法的核心 　　★讀者不需要借助任何深度學習函數庫，就可以從0開始建構屬於自己的深度學習庫

m駕駛套件進入發燒排行的影片

整合群眾智慧概念之路面品質偵測系統

為了解決m駕駛套件的問題，作者丁修晨 這樣論述：

為了維護民生及企業用的管線，政府不得不經常進行道路的開挖，但在修補與鋪設的過程中，有可能發生道路工程品質不一與氣候影響等情況，造成路面不平整、高低差等問題的發生，道路的不平整，不管是對機車駕駛還是汽車駕駛，都會影響到行車的體驗，以及機車騎士的安全，每年都能從新聞中看見，因道路顛簸或坑洞所造成的交通意外。機車騎士往往會因為不熟悉路況或是天色影響導致視線不佳，造成駕駛無法確切地得知路面情況，提前避開路面顛簸位置，進而發生危險。 本研究結合群眾智慧概念以及手機三軸加速度計(Accelerometer)的功能進行道路異常的資訊蒐集，在開發異常路面偵測APP的過程中，也同時進行了使用者意

願度的問卷調查，該問卷用於探討該異常路面偵測APP開發後是否會有民眾有意願使用，以及進行異常路面偵測APP的功能調整。本研究除了利用大眾都有的智慧型手機來進行路面偵測的作業，也結合群眾智慧之概念，透過群眾的力量，擴大蒐集資訊的範圍與資訊的準確率。

Hadoop：從雲端到大數據完整Ecosystem全介紹

為了解決m駕駛套件的問題，作者劉鵬,葉曉江 這樣論述：

　　本書系統介紹Hadoop 2.0生態圈的核心和擴展元件，包括：管理工具Ambari、分散式檔案系統HDFS、分散式資源管理器YARN、分散式平行處理MapReduce、記憶體型計算架構Spark、資料流程即時處理系統Storm、分散式鎖服務ZooKeeper、分散式資料庫HBase、資料倉儲工具Hive，以及Pig、Oozie、Flume、Mahout等。 　　適合：運用雲端運算和大數據相關企業，或相關人員。  

Jetson Nano在送餐機器人之應用

為了解決m駕駛套件的問題，作者黃英哲 這樣論述：

本論文採用NVIDIA Jetson Nano與攝影機並結合光學雷達感測器，來實現AI服務機器人 - 避開障礙物、實現定位功能，經AI演算法的機器人能夠即時並持續偵測四周環境，巧妙避開不同的障礙物並且朝向目標區域前進。藉由光學雷達感測器在行徑過程中，執行周遭環境偵測與地形模型建置。並利用攝影機擷取機器人前方的影像資訊，偵測環境中的障礙物分佈，以同時定位與地圖構建技術為基礎，來滿足AI機器人的送餐服務功能。光學雷達感測器負責2D地圖地形的建置，同時進行機器人定位，將這些定位資訊與地形模型做為定位導航的資料庫。來可以判斷影像中障礙物的位置並決定移動機器人的轉向，閃避障礙物後回歸到原先規劃的路徑。

搭配本體的超音波感測器進行偵測，以達到避障的功能。光學雷達感測器與超音波感測器將已蒐集到的資訊用於深度學習的訓練來做校正，優化物件偵測、規劃最佳及最短的路徑、避開障礙物、機器人轉向等演算法則。經實驗證明，本研究採用內建光學雷達感測器與深度學習演算法的NVIDIA Jetson Nano移動式機器人具有可行性，並且獲得很好的效果。