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另外網站Python在人工智慧中的作用 - 每日頭條也說明：這些發展必然提高了科學家和巨匠們對人工智慧的興趣，這也使得開發者們了解創建人工智慧應用的真實本質。開發這些需要注意的第一件事是：. 哪一種程式語言 ...
國立彰化師範大學 機電工程學系 黃宜正、沈志雄所指導 陳柏辰的 以時間卷積網路結合特徵工程分析牙科手機轉子筒夾之健康狀態 （2021），提出python人工智慧應用關鍵因素是什麼，來自於氣動牙科手機、時間卷積網路、智慧診斷。
而第二篇論文逢甲大學 通訊工程學系 林維崙所指導 楊旻戰的 帶有記憶層級的長短記憶神經網路 （2021），提出因為有 神經網路、長短期記憶模型的重點而找出了 python人工智慧應用的解答。
最後網站人工智慧Python的價格推薦- 飛比2023年07月即時比價則補充：Python人工智慧 程式設計入門：使用Microsoft Azure雲端服務. 571. 樂天市場購物網精選 ... Python 資料科學與人工智慧應用實務FT745/陳允傑著旗標科技.
Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作
為了解決python人工智慧應用 的問題，作者陳會安 這樣論述：
不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！ ．快速上手基礎的 Python 語言 ．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 ．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 ．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 ．進行資料分析與視覺化圖表 ．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 ．打造 AI 車牌辨識系統 ．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 ．
活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 ．提供每章習題及範例程式資源 適用讀者 ✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 ✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材 本書特色 本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫
篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。 另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。
以時間卷積網路結合特徵工程分析牙科手機轉子筒夾之健康狀態
為了解決python人工智慧應用 的問題，作者陳柏辰 這樣論述：
隨著科技進步與工業技術的大躍進，高科技與工業技術涵蓋之機械精密度與系統的完整性日益漸增。為滿足設備元件於操作的可靠性與顧及工作人員的安全，需要對元件進行完整的監控，以提升安全性與降低維護成本。本研究將建立牙科手機的健康狀態診斷模型，以加速規擷取振動訊號，透過特徵工程的方式，取得三軸振動訊號中重要的特徵，以建立診斷系統的數據集，再透過深度學習中具有空洞因果卷積與殘差連接的時間卷積網路(Temporal Convolution Network)作為診斷分類模型之核心。研究顯示TCN於切削前三軸空轉訊號的訓練準確率為74.51%、95.99%、88.88%，較LSTM (68.97%、86.29%
、68.08%)與1DCNN(73.47%、92.03%、81.72%)表現優異，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的80.09%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果90.01%、90.82%最佳。測試準確率的部分，TCN於切削前三軸空轉訊號的準確率為70.78%、94.83%、87.94%，優於LSTM (69.00%、86.11%、68.28%)與1DCNN(70.44%、91.50%、79.28%)，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的77.61%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果89.00%、85.28%最佳。本研究以建立人工智慧的學習方式，即時偵測與診斷牙科手機
當前之使用狀態，可避免牙醫師使用異常的牙科器械，進而造成病患的不適與添上心理陰影。
帶有記憶層級的長短記憶神經網路
為了解決python人工智慧應用 的問題，作者楊旻戰 這樣論述：
循環神經網路(Recurrent neural network)是人工智慧神經網路領域中處理時序相關的資料常見的一種模型，但此模型有著權重(Weights)梯度爆炸或梯度消失問題，為此加入「閥」(Gate)這個機制去決定資料的保留與刪除的長短期記憶模型(Long short-term memory)可以有效的去解決這個問題。長短期記憶模型(Long short-term memory)利用閥的機制，有效的抑制權重指數爆炸或梯度消失問題，在LSTM模型內部的組件我們可以大致觀察到它將資訊分成長期記憶(C)及短期記憶(H)，在此架構下，容易造成因為資料集的特性而使LSTM模型之效能有所差異，為此
我們加入 Layered Memory(M)，期望使輸入資料能有更細微的保留與傳遞。本論文使用Python與Tensorflow，建構基於長短期記憶模型(Long short-term memory)加入層式記憶之模擬模型，再以此探討此機制對於模型之效益，在延伸討論此機制在模型內部之連接方式能有效應用細分過後的資料並加以利用，同時與現行的長短期記憶模型進行結果比較。