Colaboratory的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

Python 教學手冊

為了解決Colaboratory的問題，作者洪維恩 這樣論述：

程式設計書 20 萬冊暢銷作者洪維恩最新力作！ 　　☆☆ 全書採 Colab 雲端免安裝環境實作教學, 並附有 Colab 線上教學影片 ☆☆ 　　☆☆ 所有範例也可在 Jupyter Lab 執行, 並附有 Jupyter Lab  線上教學影片 ☆☆ 　　本書沿襲《C 語言教學手冊》、《C++ 教學手冊》、《Java 教學手冊》系列書籍的中心思維, 以教學為優先考量, 在內容的設計與學習的節奏上, 都適度考量到課堂時間長度與初學者的接受能力, 不論是老師在學校授課, 或是讀者在家自學 Python, 在學習過程中都能在在感受到書籍內容對於學習節奏規劃的貼心。 　　為減少課堂

授課現場的軟硬體準備時間, 以及避免學習者在家自我練習的環境建置問題, 本書採用 Colab 雲端服務作為主要教學開發環境, 達到完全不須建置安裝任何軟體即可開始教學練習, 甚至使用手機或是平板開啟瀏覽器也可上課學習, 不會因為不同環境建置差異及不同平台或作業系統版本而耗費時間排除問題, 有效提升教學效率。 　　本書在選題上完全聚焦在初學者的需求, 以精簡的大量範例讓初學者理解基本語法的重要面向, 釐清初學階段容易誤解的細節, 範例設計不求花俏吸睛, 而是以教學上能呈現重點, 初學者又能在短時間內明確吸收為考量, 並在每章章末附有大量的習題, 可讓學生自我演練, 或供老師驗收成果, 有效提升

學習效果。 　　在延伸主題的選材上本書也以 Python 應用上最常使用到的數學、資料處理及繪圖為主, 講解 NumPy、Pandas、Matplotlib、pyplot、scikit-image 等模組, 不求能快速做出厲害的應用, 而是以奠定基礎為目標, 期許讀者在修習本書後, 不論是要往 AI 機器學習, 抑或是資料科學領域發展, 都能夠快速應用書上學過的這些通用模組, 有效搭建起未來進階應用 Python 的橋樑。 　　另外, 本書還介紹了以數學符號運算見長的 SymPy 模組, 可以讓理工科系學生透過 Python 程式驗證微積分、工程數學等必修課程, 還能夠將抽象的數學概念以視

覺化的方式呈現, 不但可以讓程式設計課程與數學課程完美接軌, 也因為這些延伸模組都能以 Python 一致的語法操控, 彷彿是 Python 內建功能一樣, 更能讓學習者領略 Python 的設計奧妙, 有效提升對於程式語言的認知深度。 　　本書撰寫過程嚴謹, 除經過完整兩個學期的試教, 確認學生的吸收成效外, 也交由百位以上的學生試讀反饋意見, 再一一調整內容安排, 以期能符合現場教學及初學者需求。即使是每章章末的習題, 也都經過十多位學生實際演練, 確保出題範圍適切、難易適中, 是驗證學習成效的利器。 本書特色 　　□ 免安裝環境開瀏覽器就能上課寫程式 　　□ 大量簡明範例呈現教學重

點容易吸收 　　□ 資料科學影像處理奠基未來 AI 基礎 　　□ 數學符號運算無縫接軌理工數學課程 　　□ 以大量習題驗證教學自我評量最有效 　　□ 經完整兩個學期多科系試教實際驗證

Colaboratory進入發燒排行的影片

基於繪圖處理器多執行緒之流水線平行演算法之LeNet實現

為了解決Colaboratory的問題，作者金彥成 這樣論述：

LeNet卷積神經網路於1998年提出，LeNet作為卷積神經網路的鼻祖，為卷積神經網路這個領域奠定了良好的基礎。卷積神經網路因為卷積運算而能在圖像中良好的取得圖像中的特徵。但卷積在運算上有著很高的計算複雜度，因為如此高的計算複雜度，使卷積神經網路為了得到結果都需要一段時間。本論文提出一個流水線平行演算法，透過繪圖處理器的多執行緒與CUDA技術，將該演算法應用於LeNet架構加速，可以將原始LeNet的卷積層和池化層平行處理，加速整個神經網路的運算速度。此演算法也可以套用到其他擁有卷積層和池化層的卷積神經網路使用。本實驗平台使用第四代Intel Core I5-4570 @3.20GHz中央

處理器，GPU使用Nvidia Geforce GTX960 2GB顯示卡。實驗結果表明透過GPU使用流水線平行演算法建構的LeNet神經網路運算速度比起現在熱門的Tensorflow神經網路框架透過相同GPU所建立的LeNet神經網路快上四十三倍。

人工智慧應用在我家 - 使用KNERON AI Dongle(耐能AI加速棒) - 附MOSME行動學習一點通：診斷.評量.影音.擴增.加值

為了解決Colaboratory的問題，作者劉峻誠,陳宇春 這樣論述：

　　1. 主題學習：循序漸進介紹人工智慧領域中數據處理、數據標記、神經網路、機器學習、物件辨識等重要概念。 　　2. 輕鬆入門：結合公開、免費與好用的開源工具與網頁，引導讀者輕鬆進入機器學習的領域。 　　3. 時下最夯：介紹目前人工智慧趨勢 — 邊緣運算，並說明雲與端如何相互依存與協同作業。 　　4. 生活應用：藉由 AI 加速棒的實作，帶領讀者體驗AI的落實應用。   　　MOSME行動習一點通： 　　使用「MOSME行動習一點通」，登入會員與書籍密碼，可線上閱讀、觀看範例影片、下載補充資料與範例程式。 　　‧ 診斷：可線上練習本書題目，檢視學習成效。 　　‧ 評量：每次實作經創客師核可

，可取得創客學習力認證，累積學習歷程。 　　‧ 影音：於學習資源「影音教學」專區，可觀看範例操作影片。 　　‧ 擴增：線上提供相關補充資料，供自主學習或教學參考之用。 　　‧ 加值：附書中範例程式，方便讀者下載使用。

銷售與存貨預測機器學習模型之研究—以毛豬交易為例

為了解決Colaboratory的問題，作者陳怡璇 這樣論述：

本研究主要探討銷售與存貨之應用，針對目前國內外有關的銷售與存貨的研究，並且探討近年來毛豬的交易，本文利用Microsoft Machine Learning Studio (classic)裡面的Experiments進行機器模組的學習，在Azure的機器中建模並且完成了整個銷售與存貨預測的步驟，並使用了Python解釋器解讀內容。 本研究的銷售與存貨預測，主要是使用Microsoft Machine Learning Studio的內建演算法進行模組流程的編排與執行，並且使用了OpenData的開放資料來串接研究的資料，最後在google裡的Colaboratory進行資料的預估，產生出

來資料的預測。