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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 ai範例關鍵因素是什麼,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。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 陳鴻興所指導 林天水的 結合範例影像修復法與CIE色彩空間進行中式水墨畫自動修復 (2021),提出因為有 影像修復、逐像素填充法、逐區塊填充法、影像分割的重點而找出了 python ai範例的解答。

最後網站國際行銷第三版, 教科書在旋轉拍賣則補充:Python 零基礎入門班(第三版):一次打好程式設計、運算思維與邏輯訓練基本功(附160分鐘入門影音教學/範例程式). NT$200. 教科書. 幾乎全新.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了python ai範例,大家也想知道這些:

強者用PyTorch:實作史上最經典AI範例

為了解決python ai範例的問題,作者集智俱樂部 這樣論述:

  還在用難用的Tensorflow嗎?還在用太簡單的Keras嗎?   2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代,如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST,快點投入PyTorch的懷抱吧!   本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例,並且放入最新真實世界中的應用範例,如果有心要學習人工智慧,這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例,讓你功力大增之外,更一舉成為人工智慧的強者!   全書重點包括:   ► 深度學習一路走來的歷史   ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹   ► 預

測共享單車投放數量   ► 中文文章情緒分析器   ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識   ► 大型遷移學習對動物分類進行預測   ► MNIST的進一步,幫你把數字加起來   ► 自己動手做PRISMA:20種藝術家風格轉到你的照片   ► 假新聞有什麼稀奇,假以亂真的照片才叫厲害:GAN實作   ► NLP的大神Word2Vec的實作   ► 人工智慧音樂家:利用LSTM製作自動作曲機   ► Google的祕密武器:神經網路翻譯系統實作   ► 外掛有什麼了不起?用AI打電動,強化學習實作 本書特色   ►深度學習、PyTorch的入門書   ►透過實際經典案例循序講解 專

家推薦   「這本書緊接業界潮流,將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代:遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明,讓你打好理論基礎,又有詳細的程式展示,一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈!」-袁行遠,彩雲科技CEO、創始人   「本書寓教於樂,精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發,然後引用理論說明,最後深入剖析工作原理,環環相扣,引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」-高文超,微軟研究院軟體開發工程   「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點,

深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域,但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合,讀者可以在瞭解深度學習原理之後,立刻跟隨書中的程式動手實作,加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮,這本書是一個不錯的開始。」-鮑捷,文因互連CEO、聯合創始人  

python ai範例進入發燒排行的影片

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基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決python ai範例的問題,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。

結合範例影像修復法與CIE色彩空間進行中式水墨畫自動修復

為了解決python ai範例的問題,作者林天水 這樣論述:

中國清朝皇帝時常在閱覽過不少宮廷收藏之水墨畫作後,在畫作空白處用毛筆寫作題文 (墨字)、以及蓋上自己的御用印章 (紅字),用來表達自身的感想,但此舉大大影響原作的藝術價值、以及後人觀賞原作的不適觀感。為了能保留畫作內容的完整性,本研究在不同色彩空間中使用2種影像修復演算法來自動移除水墨畫上的部分圖案,結合Python 程式語言與 OpenCV 函式庫,去偵測中式水墨畫上面的特定位置,並用不同色彩空間 (CIELAB 和YCrCb) 的提取方式去做比較,提取後的結果當作遮罩,最後進行繪畫影像的還原與修復 (移除紅色印章或墨色毛筆字,以及青綠山形的提取),使用的修復演算法包含運用逐像素填充法的「

快速匹配法 (Fast Marching Method)」和利用逐區塊填充法的「基於範例影像修復法 (Exemplar-Based Image Inpainting)」。本研究設計成自動提取圖畫的紅色、墨色或青綠色區域,把提取的結果當作影像修復用的遮罩,並利用兩種色彩空間去比較較為合適的遮罩,來證明不管是什麼修復方式都需要採用較佳的色彩空間,才能讓色彩取樣達到較好效果。