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圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

為了解決google colab是什麼的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本

書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。 　　✪Step by Step實作快速上手 　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。 　　✪節省訓練模型的時間與金錢 　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。 　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解 　　本書介紹玩TensorFlow Playgro

und理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN） 模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。 　　✪學會影像辨識從原理到實作 　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果

、儲存模型。 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗 　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。 本書特色 　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家 林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學

習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　✪Step by Step實作快速上手 　　✪Colab節省訓練模型的時間與金錢 　　✪養成深度學習模型直覺式的理解 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　✪學會影像辨識模型從原理到實作 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

AutoML 自動化機器學習：用 AutoKeras 超輕鬆打造高效能 AI 模型

為了解決google colab是什麼的問題，作者LuisSobrecueva 這樣論述：

　　有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？   　　任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。   　　AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。   　　而什麼是 AutoKeras？

這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。   　　就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。   　　從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了

AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。    本書特色   　　★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界 　　★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理 　　★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用 　　★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構 　　★ 提供了使用真實資料集的豐富實作

範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全 　　★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型 　　★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享 　　★ 附 notebook/py 範例程式、Google Colab 及本機安裝教學，包括如何安裝 CUDA GPU 支援 　　★ 加值贈送：運用 2021 年新推出的輕量級 AutoML 套件 Flaml 來預測結構化資料！

運用卷積神經網路於中醫舌診辨證

為了解決google colab是什麼的問題，作者莊宜揚 這樣論述：

舌診在中國醫學上有著深遠的歷史，同時也是中醫最常使用來診斷的方法之一，透過辨識舌體舌苔的變化可以診斷疾病或體質。舌診的方便性在於它的簡單性和即時性。然而，傳統的舌診有它無可避免的侷限性。如舌診診斷必須仰賴於中醫專業人員的經驗和知識，而環境因素如光照、受試者因素如病患診視位置皆有可能對舌診的診斷會造成差異，而影響治療成效。先前的學者研究多半是針對舌形與舌體進行分析，如：分析齒痕舌與病人疾病臨床症狀之關聯性。很多研究指出舌頭的特徵、形狀、顏色甚至是舌苔等生理變化顯像都可以提供醫師客觀的醫療診斷依據，但也經常會因醫師個人臨床經驗而有不一樣的診斷結果。本研究透過舌診文獻書籍掃描舌診影像及預處理，同時

結合深度學習(Deep Learning)卷積神經網路的演算法進行影像辨識分析技術。為提高模型準確率，在研究中也利用預訓練模型及影像擴增的方法建立辨識模型系統並建置部署網頁平台，提供醫療人員更準確更有依據之中醫舌診輔助機制。本研究在疾病證侯上根據中醫舌診臨床圖解文獻將證侯種類分成五大類型，再運用多種評估指標檢視模型之訓練效能。研究發現若先利用訓練資料集建立訓練模型成果，再透過舌診影像資料驗證集驗證模型的訓練會可以呈現高準確度的辨識分析校能。最後，依據機器學習建置的模型本研究部署了網頁輔助診斷系統平台，提供民眾與醫療人員更便利、準確的舌診系統進行健康狀況檢視，以期達到自我健康檢測及輔助臨床中醫師

診斷的效果。本研究期待能在日後擴增更多舌診影像資料並進行舌形及證侯關聯的舌診影像辨識，以提升臨床醫師於舌診判斷疾病時的準確性。