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開發者傳授PyTorch秘笈

為了解決免費 資料集的問題，作者陳昭明 這樣論述：

～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 　　★ 作者品質保證 ★ 　　經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ 　　～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 　　本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： 　　● CNN (卷積神經網路) 　　● YOLO (物件偵測) 　　● GAN (生成對抗網路) 　　● DeepFake (深

度偽造) 　　● OCR (光學文字辨識) 　　● ANPR (車牌辨識) 　　● ASR (自動語音辨識) 　　● BERT / Transformer 　　● 臉部辨識 　　● Knowledge Graph (知識圖譜) 　　● NLP (自然語言處理) 　　● ChatBot 　　● RL (強化學習) 　　● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 　　入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ 　　★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 　　★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 　　★摒棄長篇大

論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 　　★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 　　★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 　　★介紹 PyTorch 最新版本功能 　　★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow  

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資源班教師實施線上教學之現況與困難- 以新竹縣國中為例

為了解決免費 資料集的問題，作者龍君蘭 這樣論述：

本研究旨在普查新竹縣國中資源班教師實施線上教學的背景，包含:性別、年齡、任教年資、特教專業背景、參加資訊相關研習的經驗、實施線上教學的經驗、實施線上教學時所採用的設備…等資訊。另外也探討實施線上教學的現況，包括調查資源班教師實施線上教學的學生之障礙類別、曾實施線上教學之學習領域、曾使用過的線上直播平台、教師最推薦的線上直播平台及其優點為何。接著探討國中資源班教師實施線上教學時在軟硬體設備、教材教法、班級經營、行政支援四個面向遭遇的困難進行統計分析，最後調查四大面向教學困難中最亟需改善的前二項。本研究透過問卷調查方式蒐集資料，回收有效問卷共計67份，占全縣國中資源班教師比例為86%，以此做分析

得出下列結果:1. 受訪教師中有約九成七的教師都實施過同步線上(直播)教學。2. 教師們大部分均能自備基本的電腦、視訊鏡頭、麥克風等設備，但提高教學品質與流暢性的輔助性設備，例如:平板、觸控筆則多向學校借用。3. Google Meet為新竹縣內國中資源班教師主要使用的線上教學平台，也最受教師們推薦，普及度高、操作簡單易上手、免費使用限制少是其備受推薦主要因素。4. 資源班教師們在進行線上教學時，認為「班級經營」困境最高，其他依序為「教材教法」、「軟硬體設備」、「行政支援」。5. 資源班教師們認為四項構面中最亟需改善前兩名分別為「班級經營」、「軟硬體設備」。 最後綜合實施線上教

學之國中資源班教師的經驗，了解其對身心障礙學生在接受線上教學時的困難，就教育行政機關、資源班教師、資源班學生三方面提出建議，以維護身心障礙學生的權益並提升特殊教育的品質。

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

為了解決免費 資料集的問題，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

阿修羅的神話形象、跨文化比較及當代象徵

為了解決免費 資料集的問題，作者陳佩鈺 這樣論述：

本研究以阿修羅神話的形象描繪為主軸，透過文獻研究法、跨文化比較法，釐清阿修羅名與義的逐步演變，討論其在宗教神話、文藝作品、現代意義中展現的象徵內涵，並延伸至當代意義的反思。阿修羅為印度神話人物之一，於印度吠陀宗教以善神出場，後被稱為惡魔並時常與天神征戰。但在佛教的經典當中，漸漸轉為護法神，又在大乘佛教經典當中，常提及阿修羅王以香華、寶物供養佛，最終由佛授記於未來際成佛，由此演變可見，其神性亦正亦邪，產生多元詮釋的可能。然而，阿修羅神話不僅存在於印度、佛教，隨著人類活動與宗教信仰，傳播於亞洲、歐美等地。在考古文物出土與學者的研究中，可以隱隱看見印度阿修羅與瑣羅亞斯德教的主神阿胡拉．馬茲達，甚至

歐洲神話故事有著近似的象徵。另外，在宗教、史詩神話、藝文創作乃至占星學中，可以看見阿修羅的相關神話成為創作素材，例如日本的動漫、小說中經常可以見到阿修羅，甚至在2009年引發一陣阿修羅風潮。在現實生活當中，印度存在以阿修羅為始祖神的部落，據人類學者民族誌紀錄，其在種姓制度與文化強勢的壓迫下，一直處在劣勢當中。綜觀其鮮明造型與內涵的多樣性，阿修羅一方面有著顯現於外在的特性，旺盛生命力的戰神形象，其內在又具有原始的七情六慾，及衝撞體制的特質，筆者以此討論其在國家、族群、法理與人心之間的象徵及隱喻，發現阿修羅詮釋的變化，與其所處的社會氛圍、當代價值觀有著緊密的聯繫。在時代變遷下，印度宗教信仰中，與阿

修羅相對的「善神」們，很多在近代已失去信眾，僅能在歷史文獻中查閱，而阿修羅的名字卻被大眾記下，成為影視作品或生活中的一部分。