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這兩本書分別來自經濟新潮社 和電子工業所出版 。
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自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新
為了解決谷歌安裝器繁體 的問題，作者HodLipson 這樣論述：
從自動輔助駕駛到完全無人駕駛 圖解‧案例‧商機‧生活場景‧徹底解析 數位轉型再進化，產業整合新商機， 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那一天來臨。 近年來，自動駕駛成為各大車廠、科技巨頭競逐的領域，從半自駕（先進輔助駕駛）到全自駕（完全無人駕駛），應用的科技包括傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習、人工智慧、演算法和智慧型運輸系統等等，原本在學術領域的知識逐漸實用化、商品化。 從提供人類駕駛車道偏移警示、防撞預警等不同功能的半自駕車，到沒有方向盤、油門與煞車的全自駕車，自動駕駛牽動相關產業鏈和社會系統，也讓交通成為一種自動化、隨叫隨到的服務
，顛覆我們的移動方式，也改變我們對時間與空間的認知。 自駕車的好處是能減少車禍、避免塞車、降低空氣汙染，老人與殘障者也會獲得全新的移動能力。不過，任何的新創科技都有黑暗面，自駕車也不例外，像是造成公共運輸衰退，因為人們都將受到隨叫隨到的無人駕駛座艙吸引，價錢甚至比一趟公車票還低；此外，自駕車可能也會造成職業司機失業、個人隱私不保等問題。 作者在本書中探討自駕車的發展歷史，帶領我們了解車輛如何轉變成為聰明的運輸機器人，進一步省思無人駕駛對於我們的工作、交通、運輸、製造、保險、醫療和倫理道德造成什麼衝擊，我們又該如何因應。 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那
一天來臨時，但願我們都已經做好準備。 ◎一致推薦 丁彥允｜喜門史塔雷克（7Starlake）創辦人 王傑智｜交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長 余宛如｜立法委員 林漢卿｜聯華聚能科技股份有限公司總經理 許毓仁｜TEDxTaipei共同創辦人、立法委員 温峻瑜｜艾德斯科技（ADAS Mobile Tech）股份有限公司董事長、以色列商會秘書長 蔡惠卿｜上銀科技股份有限公司總經理 ►自駕車的技術牽涉甚廣，從傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習到智慧型運輸系統，需要處理更多「人」所引發的問題，如衝出巷子的小孩、不遵守交通規則的
用路人與挑釁的後車駕駛人，即使有再完備的系統，結果問題往往出在於人身上。因此，「人」，是自動駕駛最後一塊拼圖，更精準的說法是「包括人在內的系統整合」，才是自駕車產業的關鍵。──王傑智（交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長） ►無人駕駛背後的人工智慧科技，牽涉的龐大關連產業鏈商機和社會系統衝擊，就像是冰山底下的體積難以估計，亟待具有豐富想像力的科學家、社會學家以及你我一起來努力！──丁彥允（喜門史塔雷克［7Starlake］創辦人） ►汽車的智能化與無人化，將能夠挽救許多的人類生命，其中關鍵的賦能科技（enabling technology）就是「人
工智慧」。作者在深度學習方面的精闢見解，以及對未來社會因為自動駕駛所帶來的情境描繪，實引人深思，並令人嚮往此科技的未來發展。──林漢卿（聯華聚能科技股份有限公司總經理） ►我非常推薦這本書，對於無人車的介紹非常詳盡，且用淺白還有許多圖片與表格，就算是不熟悉此領域的讀者，也可以從這本書了解無人車。──余宛如（立法委員） ►這是一本有深度的書，並非只是簡單的概說，讓我們能順著它進入自駕車領域。臺灣有非常優質的半導體及資通訊產業基礎，也有傑出的科技基礎培育軟體人才、IC設計、半導體感測技術開發等等，因此，在這一波人工智慧與自駕車產業浪潮中，我們一定要有角色。自駕車不再那麼遙遠，在未來
五年、十年、二十年，它絕對會一步步的發生在我們的生活當中。──溫峻瑜（艾德斯科技股份有限公司〔ADAS Mobile Tech〕董事長、以色列商會秘書長） ►作者引用了大量的數據資料以及細膩的筆觸，如實呈現無人載具能夠為人類社會可能帶來的改變。但並不是一味宣揚好處或不斷揭露缺點，而是優劣並陳，讓讀者能夠用最全面的方式來理解即將到達眼前的近未來。未來不論是人工智慧，或是無人載具的應用，都將會是一種趨勢，在瞬息萬變的科技巨變走近我們之前，可以透過本書做好萬全的準備。──許毓仁（TEDxTaipei共同創辦人、立法委員）
Tensorflow：實戰Google深度學習框架
為了解決谷歌安裝器繁體 的問題，作者才雲科技CAICLOUD 這樣論述：
已同步推出繁體版在台灣發行。TensorFlow是谷歌2015年開源的主流深度學習框架，目前已在谷歌、優步（Uber）、小米等科技公司廣泛應用。《Tensorflow：實戰Google深度學習框架》為使用TensorFlow深度學習框架的入門參考書，旨在幫助讀者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度學習。書中省略了深度學習繁瑣的數學模型推導，從實際應用問題出發，通過具體的TensorFlow樣例程序介紹如何使用深度學習解決這些問題。《Tensorflow：實戰Google深度學習框架》包含了深度學習的入門知識和大量實踐經驗，是走進這個最新、最火的人工智能領域的首選參考書。鄭澤宇，現
為才雲科技（Caicloud.io）聯合創始人、首席大數據科學家。針對分布式TensorFlow上手難、管理難、監控難、上線難等問題，他帶領團隊成功開發了國內首個成熟的分布式TensorFlow深度學習平台（TensorFlow as a Service）。基於此平台，才雲大數據團隊為安防、電商、金融、物流等多個行業提供有針對性的人工智能解決方案。歸國創業之前，鄭澤宇曾任美國谷歌高級工程師。從2013 年加入谷歌，鄭澤宇作為主要技術人員參與並領導了多個大數據項目。由他提出並主導的產品聚類項目用於銜接谷歌購物和谷歌知識圖譜（knowledge graph）數據，使得知識卡片形式的廣告逐步取代傳統
的產品列表廣告，開啟了谷歌購物廣告在搜索頁面投遞的新紀元。鄭澤宇於2011年5月獲得北京大學計算機學士學位，並榮獲北京大學信息科學技術學院十佳優秀畢業論文、北京大學優秀畢業生。2013年5月獲得美國 Carnegie Mellon University（CMU）大學計算機碩士學位，並獲得西貝爾獎學金 (Siebel Scholarship)。鄭澤宇在機器學習、人工智能領域有多年研究經驗，並在SIGIR、SIGKDD、ACL、ICDM、ICWSM等國際會議上發表多篇學術論文。 第1章 深度學習簡介 1.1 人工智能、機器學習與深度學習 1.2 深度學習的發展歷程
1.3 深度學習的應用 1.3.1 計算機視覺 1.3.2 語音識別 1.3.3 自然語言處理 1.3.4 人機博弈 1.4 深度學習工具介紹和對比 小結第2章 TensorFlow環境搭建 2.1 TensorFlow的主要依賴包 2.1.1 Protocol Buffer 2.1.2 Bazel 2.2 TensorFlow安裝 2.2.1 使用Docker安裝 2.2.2 使用pip安裝 2.2.3 從源代碼編譯安裝 2.3 TensorFlow測試樣例 小結第3章 TensorFlow入門
3.1 TensorFlow計算模型——計算圖 3.1.1 計算圖的概念 3.1.2 計算圖的使用 3.2 TensorFlow數據模型——張量 3.2.1 張量的概念 3.2.2 張量的使用 3.3 TensorFlow運行模型——會話 3.4 TensorFlow實現神經網絡 3.4.1 TensorFlow游樂場及神經網絡簡介 3.4.2 前向傳播算法簡介 3.4.3 神經網絡參數與TensorFlow變量 3.4.4 通過TensorFlow訓練神經網絡模型 3.4.5 完整神經網絡樣例程序 小
結第4章 深層神經網絡 4.1 深度學習與深層神經網絡 4.1.1 線性模型的局限性 4.1.2 激活函數實現去線性化 4.1.3 多層網絡解決異或運算 4.2 損失函數定義 4.2.1 經典損失函數 4.2.2 自定義損失函數 4.3 神經網絡優化算法 4.4 神經網絡進一步優化 4.4.1 學習率的設置 4.4.2 過擬合問題 4.4.3 滑動平均模型 小結第5章 MNIST數字識別問題 5.1 MNIST數據處理 5.2 神經網絡模型訓練及不同模型結果對比 5.2.1 TensorFlo
w訓練神經網絡 5.2.2 使用驗證數據集判斷模型效果 5.2.3 不同模型效果比較 5.3 變量管理 5.4 TensorFlow模型持久化 5.4.1 持久化代碼實現 5.4.2 持久化原理及數據格式 5.5 TensorFlow最佳實踐樣例程序 小結第6章 圖像識別與卷積神經網絡 6.1 圖像識別問題簡介及經典數據集 6.2 卷積神經網絡簡介 6.3 卷積神經網絡常用結構 6.3.1 卷積層 6.3.2 池化層 6.4 經典卷積網絡模型 6.4.1 LeNet-5模型 6.4.2 Incept
ion-v3模型 6.5 卷積神經網絡遷移學習 6.5.1 遷移學習介紹 6.5.2 TensorFlow實現遷移學習 小結第7章 圖像數據處理 7.1 TFRecord輸入數據格式 7.1.1 TFRecord格式介紹 7.1.2 TFRecord樣例程序 7.2 圖像數據處理 7.2.1 TensorFlow圖像處理函數 7.2.2 圖像預處理完整樣例 7.3 多線程輸入數據處理框架 7.3.1 隊列與多線程 7.3.2 輸入文件隊列 7.3.3 組合訓練數據（batching） 7.3.4
輸入數據處理框架 小結第8章 循環神經網絡 8.1 循環神經網絡簡介 8.2 長短時記憶網絡（LTSM）結構 8.3 循環神經網絡的變種 8.3.1 雙向循環神經網絡和深層循環神經網絡 8.3.2 循環神經網絡的dropout 8.4 循環神經網絡樣例應用 8.4.1 自然語言建模 8.4.2 時間序列預測 小結第9章 TensorBoard可視化 9.1 TensorBoard簡介 9.2 TensorFlow計算圖可視化 9.2.1 命名空間與TensorBoard圖上節點 9.2.2 節點信息 9.3
監控指標可視化 小結第10章 TensorFlow計算加速 10.1 TensorFlow使用GPU 10.2 深度學習訓練並行模式 10.3 多GPU並行 10.4 分布式TensorFlow 10.4.1 分布式TensorFlow原理 10.4.2 分布式TensorFlow模型訓練 10.4.3 使用Caicloud運行分布式TensorFlow 小結