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這兩本書分別來自碁峰 和臉譜所出版 。

中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 (2021),提出python深度學習pdf關鍵因素是什麼,來自於人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人。

而第二篇論文國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 李文廷所指導 黃傳鈞的 電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型 (2021),提出因為有 人工智慧、卷積神經網路、可變結構神經網路、表格提取、結構識別的重點而找出了 python深度學習pdf的解答。

最後網站深度学习“四大名著PDF及代码下载!TensorFlow、机器学习則補充:看完这本书,基本能对Keras 和深度学习实战有比较初步的掌握了。 本书源码GitHub 地址:. https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python- ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了python深度學習pdf,大家也想知道這些:

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python深度學習pdf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

基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決python深度學習pdf的問題,作者吳子健 這樣論述:

根據統計,台灣農藥每單位用量,每公頃平均最高曾到十七公斤,居高世界第一位。而農藥用多了,食品內的農藥濃度便會提升,對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場,有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多,由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下,使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人,其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置,應用於有機農

場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統:視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識,也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構,機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置,轉動機器手臂並啟動除蟲器,完成除蟲動作。

《演算法、深度學習、程式設計入門教室》精選套書(演算法圖鑑+深度學習入門教室+Python入門教室)

為了解決python深度學習pdf的問題,作者MoriteruIshida 這樣論述:

 《演算法圖鑑:26種演算法 + 7種資料結構,人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解》 ★日本超人氣演算法學習書 ★逾50萬次下載量,「Apple年度最佳APP」書籍化! ★隨書附贈獨家贈品「圖形搜尋和排序圖解記憶表」 ★★ 讀再多文字解說都看不懂?沒關係,全部畫給你看,一次弄懂演算法到底是什麼!★★ ●直觀理解,從基礎開始學習,一用就上手的演算法專書! ●全圖像化step by step,完整拆解制霸AI時代的演算法精髓! ●詳解演算法的奧妙、執行效率、優缺點,活化思維,做出最佳決斷! 【專業審訂】 謝孫源  成功大學資訊工程系特聘教授兼研發長   【專

家學者好評推薦】 李忠謀  國立臺灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 黃建庭  高中資訊科技概論教師 趙坤茂  臺灣大學資訊工程學系教授 鄭國威  PanSci泛科學總編輯 【高中資訊社團好評推薦】 北一女中資訊研習社 台中一中第35屆電腦資訊研究社 台南女中資訊研究社 成功高中電子計算機研習社 建國中學資訊社 高雄女中資訊社 新竹高中軟體研究社CSDC 臺南一中資訊社 █ 演算法時代來了! 現今我們的世界已離不開演算法,從線上搜尋、社群交友、法院判案、醫學診斷、金融運作、大腦決策到人工智慧的未來,越了解演算法,越可能掌控權力,成為時代的贏家。有些演算法對我們有益、有些

有用,有些則可能使我們陷入大麻煩,但我們對這些演算法所知極少。 不管用哪種程式語言編寫程式,演算法都是不可或缺的,不過如果認為只有學電腦的人才要了解演算法,那就太可惜了。演算法其實是一連串解決問題的邏輯步驟,只要熟悉這些步驟和運用方式,每個人都能設計自己的演算法並應用於各種不同領域。學習演算法正是建構嚴謹思維和幫助做出最佳判斷的訓練。 █ 演算法的第一本書,從基礎開始學習! 演算法是用以執行計算或完成作業的程序,可以想像成料理食譜,如果做出某種料理的步驟是食譜,那麼用電腦解出特定問題的步驟就是演算法了。然而,食譜與演算法的決定性差異,在於演算法非常嚴謹。相較於食譜有很多概略的描述,演算法

的所有步驟都用數學方式表現,沒有模糊地帶。 本書蒐羅介紹26種基本的演算法和7種資料結構,貨真價實完全圖解。每一個步驟都以圖片和文字詳細說明,拆解具體演算過程,逐步建立邏輯概念,輕鬆進入演算法的世界。 書中解說的演算法範疇包括「排序」、「陣列搜尋」、「圖形搜尋」、「安全性演算法」、「分群」,以及「網頁排名」等各種廣泛使用的基礎演算法。不用艱澀的專有名詞,步步口語分解,完全沒有概念的人也能漸進學習。 ―――― 《深度學習入門教室:6堂基礎課程+Python實作練習,Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解》 ――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作,機器學習初學

者最佳入門書!――――   人工智慧時代關鍵能力!深度學習深在哪裡? 強化運算思維,建構邏輯概念,一次弄懂深度學習活用之道!   ★ 精闢剖析深度學習發展史,詳述機器學習的基礎知識! ★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法! ★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝,開發AI必學必讀! ★ 介紹類神經網路的基本思考方式和程式範例,逐步加深理解! ★ 說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法,進一步強化學習! ★ 全面了解提升深度學習準確度的演算法,掌握應用的訣竅!   █ 迎接運算時代,紮實學好Deep Learning的要點!   本書以想試著開始使用時下流

行的深度學習之讀者為對象,從理論到實踐進行了統整。書中詳細說明深度學習基礎理論的類神經網路,以及相關的必要數學知識,同時講解程式原始碼,以實際動手操作的方式來幫助理解。   坊間已經有眾多的機器學習與深度學習相關書籍,但類神經網路理論的學習門檻相當高、深度學習應用程式框架入門難度深、不容易掌握進一步應用的要領等等,常令初學者無法看清活用深度學習的探索之路。   本書首先介紹類神經網路的概念,緊接著說明如何使用應用程式框架進行深度學習,讓學習者初步感受這個領域。接下來介紹各種應用,大量運用範例來說明。在此之後,對於想進一步學習理論的讀者,介紹機器學習的學習方式;對於想挑戰進階深度學習應用的讀者,

說明演算法等等。   █ 豐富圖解一目瞭然,「文字辨識」、「影像辨識」、「自然語言處理」實際演練!   本書的目標是幫助讀者了解什麼是深度學習、什麼是AI之後,能夠實際動手實作,期使讀者不致一知半解,不會只是執行範例卻不知接下來能做什麼,而能學會確實地判斷為了何種目的該使用何種應用程式框架,以及實際進行的步驟。   想挑戰AI開發的理工科學生、想更上一層樓的工程師、想了解深度學習基礎理論的人、使用TensorFlow和Keras嘗試實際安裝的人、想弄懂機器學習所需的數學的人,都能從本書平易的解說中學習到必要的知識。   【本書的架構】   ▌第1章:論及深度學習以及其背景的機器學習相關話題,解

析人工智慧(AI)的概念。   ▌第2章:說明Python的環境建構與深度學習所需函式庫的安裝方法,包括在Windows與Mac兩種環境上的說明,解說必需的基礎Python文法。   ▌第3章:藉由能以簡潔的敘述來使用多個函式庫的Keras實作深度學習,同時製作影像辨識的程式來體驗深度學習。進行導入Keras並公開發佈的熱門函式庫TensorFlow、數值運算函式庫與資料繪製函式庫等等的準備。   ▌第4章:解說類神經網路的理論,同時實際試著使用名為MNIST的文字辨識範例程式來加深理解。   ▌第5章:說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法。   ▌第6章:介紹提升深度學習準確度的演算法、自然

語言處理等,用於影像辨識以外的範例程式。 ―――― 《Python入門教室:8堂基礎課程+程式範例練習,一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用》 ――――――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》、《深度學習入門教室》系列作――――――――   熱門程式語言第1名,日本暢銷Python學習入門書! 邊做邊學,實際操作練習,享受程式設計的樂趣!   ★ 全彩圖文解說,給程式設計新手的最佳指南! ★ 遊戲製作•GUI設計•模組活用,可從網頁下載範例! ★ 解說書寫格式,詳述顯示文字、數值、空白、縮排的基本規則! ★ 剖析組成程式的6大元素,逐步建構基本語法並善用函式! ★ 學習使用

Python顯示視窗的方法,建立圖形介面設計遊戲的外觀!   █  AI時代必學的基礎工具,第一次設計程式就上手!   以往的程式設計,只是輕鬆當成興趣即可開始,但這十年間逐漸變得複雜。「程式設計真有趣!如果能讓更多人開始接觸程式設計就好了!」要感受程式設計的有趣之處,最重要的是能夠立刻動手試試,而且能立即看到結果。   最符合這項要件的,就是近年來熱門程式語言第一名「Python」。   使用Python,只需要輸入指令就能立刻執行。可用來擴充Python、稱為「模組」的功能非常豐富,對於視窗的顯示和製作PDF等,也能以很簡短的程式實現。   本書活用Python這樣的優點,簡單易懂地說明它

的基本語法之後,檢視「製作猜數字遊戲」、「在視窗中移動圓形、矩形和三角形」、「使用PDF製作橫布條」等實際範例,逐步學習。   █  豐富圖解一目瞭然,「匯入方式」、「書寫格式」、「運作處理機制」實際演練!   閱讀本書時,可下載取得範例程式,一邊動手練習,一邊看著實際運作的畫面來學習。   此外,書中利用各式各樣的範例激發好奇心,鼓勵讀者發揮想像力,嘗試改良程式,進一步加深理解。舉例來說,對於影像辨識和人工智慧等等,也能以Python進行程式設計。   本書的目標是希望成為學習者開始進行程式設計的契機,感受程式設計的樂趣,打好紮實的基礎,開啟美好充實的程式設計生活。   █  本書的架構  

▌ 第1章:說明程式的作用,製作程式需要什麼、該學些什麼,精闢列舉正確操作的祕訣。   ▌ 第2章:說明執行Python程式的軟體安裝方法,了解執行指令和避免出現錯誤的基本知識。   ▌ 第3章:說明使用Python撰寫程式須遵守的規定,學習文字、數值、空白的用法等基本規則。   ▌ 第4章:學習程式語言裡的基本功能,整理說明實際應用的部分,藉由將這些功能組合起來,逐步製作出程式。   ▌ 第5章:製作「Hit & Blow」猜數字遊戲,從簡單的地方開始打好基礎,掌握應用的訣竅。   ▌ 第6章:藉由以視窗呈現「Hit & Blow」猜數字遊戲,讓它成為圖形化的成品,更像個遊

戲。   ▌ 第7章:一邊撰寫於畫面上移動圓形的程式,漸進學習「類別」與「物件」的基本知識。   ▌ 第8章:學習使用PDF製作「橫布條」的方法,總複習學習成果,使用擴充模組挑戰實用的程式設計。  

電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型

為了解決python深度學習pdf的問題,作者黃傳鈞 這樣論述:

隨著數位時代的演進,許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現,如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中,表格通常是彙整文件中整體資訊,並以結構性的輸出展現,方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前,較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長),這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失:1. 辨識不穩定性,包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果;2. 輸入格式限制,為了盡可能減少辨識的失誤率,在輸入模型的資料上也有諸多限制,包括輸

入的格式是否滿足演算法,使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比,本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格,經可變卷積具備可變動的閥值,可以更有效的搜尋表格位置,達到節省運算週期與時間,同時優化提取結果的精度,並以Marmot Extended資料集作為驗證;基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻:1.相較其他

研究有較高之表格辨識度;2. 識別所需的運算週期減少,所花的時間縮短,提升了整體的效率;3. 統一化輸入資料的格式,提升了模型對輸入資料的泛用度;4.整理出完整的辨識流程、說明,並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究,包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目,以持續提供更便利的表格辨識技術為目標,令後續專家與學界能運用此系統,提供支持與服務。