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初學Python的第一本書 : 從基本語法到模組應用(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決Colab import的問題，作者林志瑜 這樣論述：

第一本去蕪存菁介紹從Python入門到各項應用方法的台灣本土專書 使用最精粹簡潔方式介紹Python基礎，不怕學不會！ 列出逐步範例讓使用者練習Python用法，由淺入深！ 納入各項模組方法以學習Python應用，培養實戰力！ 　　本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Software Development 組佳作系列文章《從零開始學Python》，是一本寫給入門程式及初學Python者的台灣本土專書。 　　本書專為初學者學習Python設計，去蕪存菁地選取了初識Python所需的基本內容，協助讀者系統化地認識Python語言；同時納入了有關演算法分析及效能量測的章節，使讀者更能於

實作時有效評估自己寫的程式，是否在功能運作正常的狀況下兼顧執行效率。 　　本書同時也介紹了不少常用的函式庫，以幫助讀者在掌握基本的Python寫法時，能善加利用到Python作為膠水語言（Glue Language）的特性，得以開發符合應用面的工具。 　　【內容重點】 　　你將理解Python作為程式的基本概念及學習使用方式 　　✪Python的安裝、基礎操作 　　✪型態、運算子、變數、字串基礎 　　✪串列、元組、字典、集合 　　✪程式結構的流程及語法、例外處理 　　✪遞迴（Recursion） 　　✪物件與類別 　　✪程式的效率探討 　　你將學會使用常見的模組 　　✪如何使用模組／套

件 　　✪使用系統模組os 　　✪使用日期與時間模組進行計算 　　✪使用圖形處理模組Pillow進行基本繪圖 　　✪使用資料結構模組deque、heapq 　　✪使用二元搜尋法模組bisect 　　你將學會使用進階的模組框架觸及不同領域 　　✪使用Numpy進行科學運算 　　✪使用Matplotlib進行科學繪圖 　　✪使用Keras架構基本的深度學習模型 　　✪使用PyInstaller將寫好的程式打包 名人推薦 　　「這是一本很適合Python初學者的好書，讓初學者在遇到問題時能方便查找相關資訊，避免在初學過程中的挫折。推薦給想學Python的程式新手！」－台大教授 葉丙成 　　「

現今Python書籍百百種，有別於市面上的其他Python書籍，志瑜總是能用很細膩的內容設計，切入讀者心中的核心需求，相信這本書除了作為入門的基礎教材之外，更能提供豐富精煉的程式範例，深入淺出、有系統地帶領身為初學者的你，用最有效率的方式進入Python的世界，不浪費任何學習時間。」－HiSKIO創辦人 Adam

從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會

為了解決Colab import的問題，作者李錫涵,李卓桓,朱金鵬 這樣論述：

TensorFlow2降低機器學習門檻，使機器學習無處不在！ TensorFlow 2是你最該學習的AI套件，將Keras整合之後， 一次學TensorFlow就學會Keras不用學兩次，用史上最強的人工智慧工具改變世界！ 　　▌簡單明瞭、快速入門 ▌ 　　本書簡單明瞭，可以讓初學者迅速進入TensorFlow的殿堂，讓你在起跑點就獲得渦輪一般的加速。 　　▌谷歌開發者專家 ▌ 　　本書由谷歌開發者專家(機器學習領域)的大師級撰寫，將畢生功力以淺顯易懂的文字，引領初學者進入TensorFlow的殿堂，成為新一代機器學習大師。 　　▌易讀易懂、脈絡清晰 ▌ 　　本書深入淺出，排版精美，

十分易讀易懂。全書結構嚴謹、脈絡清晰，讓讀者可以輕鬆駕馭TensorFlow。 　　難得完整又詳細的TensorFlow 2的書籍，五大篇章包含： 　　．基礎篇：使用深度學習中常用的卷積神經網路、循環神經網路等網路結構為例，介紹 TensorFlow建立和訓練模型的方式。 　　．部屬篇：介紹在伺服器、嵌入式設備和瀏覽器等平台部署 TensorFlow模型的方法。 　　．大規模訓練篇：介紹了在 TensorFlow中進行分散式訓練和使用TPU訓練的方法，這也是TensorFlow獨享的，讓你能用比GPU更快速的TPU進行神經網路訓練 　　．擴展篇：介紹了多種 TensorFlow 生態系統內的

常用及前端工具 　　．高級篇：為進階開發者介紹了 TensorFlow程式開發的更多深入細節及技巧。 　　如果你是TensorFlow 1.x的使用者，一定要升到2.x，再加上好用的Keras，一定以成為你開發AI專案的好幫手。  

情緒辨識系統之開發及其在互動式機器人之應用

為了解決Colab import的問題，作者馮雅棠 這樣論述：

科技日新月異的現代，許多技術與產品接踵而來，深深地影響人類現在及未來的生活。台灣的驕傲台積電作為全球半導體技術的先驅，其製程傲視全球無人能及，製程的優劣反映在IC產業上，這點從晶片運算能力就可窺知一二。近幾年CPU與GPU的強大，讓深度學習越來越貼近人類的生活，深度學習的開發方向也越多元；其中，深度學習被應用在辨識圖形的例子不勝枚舉，除了辨識車牌、物品樣貌，應用在辨識人臉以及辨識情緒更是近年來非常熱門的主題，已經有眾多成功案例顯示即便在不同的開發平台設計出辨識模型，只要搭配適合之輔助軟體都能達到相同的辨識目的，可見深度學習開發方向相當多元；影像辨識是以龐大訓練資料為基礎進而提高辨識率，沒有數

量可觀的訓練資料支援，出現錯誤概率是相當高的；本論文為了改善這個問題，計畫結合影像情緒辨識與人體生理數據，匯入神經網路模型計算後，提升辨識率與辨識種類。本論文的第一部分，是建立卷積神經網路的影像情緒辨識模型用來辨識喜(Happiness)、怒(Anger)、哀(Sadness)的人臉圖形偵測，選用Googlenet作為影像辨識模型主體；為提升第一部分的辨識率並提高辨識種類，本論文第二部分為收集脈搏與體溫感測器的生理數據，建立生理數據輔助心理數據辨識模型，藉由導入第一模型辨識結果與生理數據後，評估出六種情緒—幸福(Happiness)、憤怒(Anger)、恐懼(Fear)、悲傷(Sadness)

、驚訝(Surprise)、厭惡(Disgust)。為使系統智能化、輕巧化，本論文將兩個辨識模型嵌入樹莓派系統，樹莓派透過GPIO連接兩個生理感測器，專用接孔連接樹莓派相機，USB插入加速運算處理元件，將連接完所需硬體的樹莓派控制板結合電池控制模組後，進入第三部分以樹莓派為控制器的機器人，機器人靠著8個伺服馬達與連桿機構產生動作變化，其動作變化是依據生理數據輔助心理數據辨識模型執行結果；第三部分的機器人採用外型為四組連桿的機器狗，藉由辨識結果改變其動作，透露出受測者的心理狀態，本論文對於偵測到的情緒反饋十分重視，因此將機器狗設定為會隨著偵測到的六種情緒辨識結果採取預設動作，做出與受測者當下情緒

相呼應的動作。