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本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門玩家、學校相關課程與各種maker專題應用，理論結合實務應用，您一定會喜歡。本書特色：．以RaspberryPi單板電腦做為控制核心，帶您從機器人硬體控制與視覺辨識開始入門，一步一步打好基礎．應用熱門的雲端服務，包含GoogleAssistant與Microsoft認知服務，快速開發各種智能運用：情緒識別、天氣預報還有語音助理都不是問題喔！．使用TensroFlow/Keras等主流AI套件，讓您的機器人「學會」並「看懂」要辨識的主體，還會告訴您各種神經網路的小技巧．結合IntelMovidius神經運算棒來加速您的邊緣運算裝置！
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chapter 01 Raspberry Pi 與Linux 作業系統基礎
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1-1 認識Raspberry Pi Linux 單板電腦
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1-2 Pi 可用的作業系統
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1-3 Raspberry Pi 開機
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1-3-1 開機順序
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1-3-2 常用的Linux 系統指令
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1-4 基礎Python 應用
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1-5 網路設定與遠端存取
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1-5-1 取得IP 位址與系統設定
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1-5-2 透過IP 連入Pi
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1-5-3 Pi 作為http server
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1-6 總結
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chapter 02 硬體控制與影像處理
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2-1 Raspberry Pi GPIO 腳位控制
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2-2 輪型機器人控制，軌跡循線
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2-3 機械手臂控制
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2-4 OpenCV 基礎影像與人臉識別
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2-5 總結
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chapter 03 雲端AI 辨識
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3-1 情緒識別｜使用Microsoft Azure 認知服務
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3-2 天氣預報｜使用Weather API
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3-3 使用中介服務製作LINE 回話機器人
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3-4 使用LINE 開發套件來製作回話機器人
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3-4-1 註冊LINE Messaging API 帳號
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3-4-2 使用第三方軟體生成Webhook123
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3-5 總結
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chapter 04 神經網路運算
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4-1 環境建置
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4-1-1 安裝Anaconda
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4-1-2 建立工作環境
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4-1-3 安裝所需套件
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4-1-4 取得本書程式碼
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4-1-5 執行MNIST 手寫辨識範例
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4-2 什麼是資料集，為什麼要訓練
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4-3 使用Pi 來收集影像資料
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4-4 資料預先處理與標記
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4-5 訓練與輸出AI 模型
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4-5-1 使用簡化後的模型來訓練
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4-5-2 使用其他模型進行訓練
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4-6 評估AI 模型與應用
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4-6-1 使用即時影像來測試
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4-6-2 實際在場地中測試
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4-7 經驗談與提升模型準確度
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4-8 總結
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4-9 延伸挑戰
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chapter 05 物聯網邊緣運算
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5-1 何謂邊緣運算，為何適用於機器小車？
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5-2 Intel Movidius 神經運算棒
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5-3 運用Intel NCS 於Pi 無人小車
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5-3-1 在Pi 上安裝NCS 環境
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5-3-2 NCS 結合AI 小車！
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5-4 總結
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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