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AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決python ai演算法的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

python ai演算法進入發燒排行的影片

Jetson Nano在送餐機器人之應用

為了解決python ai演算法的問題，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。

AI世代高中生也能輕鬆搞懂的運算思維與演算法：使用Python

為了解決python ai演算法的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

　　這是一本結合運算思維與演算法的入門書籍，開章即簡介AI世代與運算思維之間連結的關鍵心法，並針對運算思維的基礎安排了生動有趣、又富挑戰的小試身手擬真試題，包括：   　　線上軟體通關密碼  以數字加密提高資訊安全  三分球比賽燈號記錄器  動物園巡邏最佳化路線  餐飲轉盤 　　繪圖機器人  將影像以字串編碼  電腦繪圖指令實作  炸彈超人遊戲  高雄愛河雷射字母秀 　　定格動畫  校園防疫看護義工組成  自動轉彎玩具汽車  紅包抽抽樂機器人  尋寶遊戲樂無窮 　　背包問題最佳解  等差級數娃娃擺放櫃   　　本書採用豐富的圖例來說明運算思維與演算邏輯，並以Python語言實作程式，期望能

更容易地引導入門者一一理解運算思維與加強演算邏輯。書中介紹了：分治法、遞迴法、貪心法、疊代法、枚舉法、回溯法…等演算法，並延伸：陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊、遊戲AI演算法…等重要資料結構。書末亦整理了運算思維的訓練資源，如運算思維計畫與教學資源、國際運算思維挑戰賽介紹及測驗題庫取得的說明。   本書特色   　　◎搭配Python訓練運算思維與演算法入門 　　◎安排有趣富挑戰的運算思維擬真試題 　　◎以豐富圖例提高演算法的理解程度 　　◎設計難易度適中的習題與教學資源

應用機器學習演算法建立預測模型改善 PCB 製程常見問題

為了解決python ai演算法的問題，作者何應 這樣論述：

隨著電子產品性能日益精進，電子產品輕量化已成趨勢，市場及客戶對於印刷電路板 (printed circuit board, PCB) 各方面之要求也隨之升高，轉型為人工智慧 (artificial intelligent, AI) 的製造工廠，已是近期世界上各電子產業客戶與工廠合作的共識與方向。利用大數據資料庫結合各種 AI 演算法的分析與決策，有效改善各種良率問題及改善品管檢查運作效率，是本次研究之主要目的。本論文探討如何以機器學習 (machine learning) 方法，解決印刷電路板生產過程中之問題。第一個案例是探討以適當的預測變數，利用隨機森林 (random forest, R

F) 和支援向量迴歸 (support vector regression, SVR) 等機器學習演算法，建立預測模型，以便能預先針對生產參數調整，或藉由前站成品指標水準，預估當站異常缺點發生可能性，先一步對當站之製作參數調整，讓產品得到更好良率結果。本研究所提出之方法，已具有80% 以上準確率，能有效消除重大報廢批發生。第二個案例是探討如何提升自動光學檢測機 (automatic optical inspection, AOI) 之檢驗能力，主要是利用卷積神經網路 (convolutional neural network, CNN) 及遷移學習 (transfer learning)，建立

一個智慧型缺點判定機制，取代傳統人工複判時間。過往每人每天要複判至少 7200 張缺點圖片，平均每 5 秒需完成判定，並註記圖片為何種類型缺點，本研究提出之方法，可取代人工目檢複判，並針對缺點進行分類，能更快速有效的偵測出缺點型態，降低人工檢驗時間負荷，每人每天只需複判至多 1000 張缺點圖片，並同時也將改善前人員目檢之型 I 誤差 0.81% 及型 II 誤差 0.53%，降低為改善後人工智慧方法檢驗之型 I 誤差 0.54% 及型 II 誤差 0.09%，進而也提升了出貨的產品良率。