AI 程式碼的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

輕課程 寓教於樂 AI人工智慧概念含特徵小偵探桌遊包 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：診斷

為了解決AI 程式碼的問題，作者吳聲毅,方嘉岑 這樣論述：

　　1.市面上第一本以不插電桌遊之方式，透過遊戲機制，學習人工智慧相關概念。 　　2.可以學習神經元、突觸、特徵量、機器學習、監督式學習、非監督式學習、強化學習等人工智慧概念。 　　3.除了人工智慧相關概念，亦可以從遊戲機制與卡牌中，了解人工智慧在生活中的應用。   　　●MOSME行動學習一點通功能 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可線上使用相關資源。 　　診斷：本書各章的「遊戲時間」單元可檢視學習成效，以及從卡牌遊戲中，了解人工智慧的應用。

AI 程式碼進入發燒排行的影片

基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決AI 程式碼的問題，作者吳子健 這樣論述：

根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農

場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。

開發聊天機器人，比你想的還簡單!

為了解決AI 程式碼的問題，作者楊舒安 這樣論述：

開發聊天機器人，比你想的還簡單！ 選對入門書籍，事半功倍，自信心也加倍～   　　筆者本身非IT人，基於工作關係，才開始學聊天機器人，最能體會新手在學習時的痛苦。如果您曾經有想入坑的念頭，卻被密密麻麻的程式碼給嚇到，想放棄卻又不甘心，在徹底打消念頭之前，請先翻翻這本書吧～   　　本書有別於多數的專業書籍，不只大量縮減程式教學的篇幅，盡可能的利用現有的線上工具，讓初學者只需動動滑鼠打打字，就能輕鬆做出專屬於自己的聊天機器人。   　　本書看點 　　✪以「No Code / Low Code」的方式學習：降低入門障礙，輕鬆進入聊天機器人的領域。 　　✪彈性學習：依照自己的需求選擇適合的工具，

無須照單全收。 　　✪分段學習：依照自己的能力設定學習進度，擺脫趕鴨子上架，囫圇吞棗的惡性循環。 　　✪自主學習：依照自己的狀況規劃，自行設計對話流程，不再侷限於千篇一律的樣板。 　　✪採用2022年5月更新的最新功能：走在時代尖端，學習不落人後！    　　本書適合讀者群/適用領域 　　✪零基礎新手想找一本「無痛起步」的工具書。 　　✪部落客、Youtuber、個人工作室、設計師…等等，想要加入自己的想法，又擔心看不懂程式請教工程師會被翻白眼。 　　✪中小企業想自行開發商用智能客服，又擔心專業度太高，人員無法勝任。 　　✪創業初期想先試水溫，正在猶豫要自己來，還是要花錢請專業人士。 　　✪滿

腦子天馬行空的創意，無法接受坊間制式的Chatbot範本。 　　✪想提升自己的競爭力。 　　✪想學習第二專長卻不知從何下手。 　　✪學生想找本一舉數得的工具書，寫完讀書心得報告，順便增加知識，還可以習得一技之長。

結合範例影像修復法與CIE色彩空間進行中式水墨畫自動修復

為了解決AI 程式碼的問題，作者林天水 這樣論述：

中國清朝皇帝時常在閱覽過不少宮廷收藏之水墨畫作後，在畫作空白處用毛筆寫作題文 (墨字)、以及蓋上自己的御用印章 (紅字)，用來表達自身的感想，但此舉大大影響原作的藝術價值、以及後人觀賞原作的不適觀感。為了能保留畫作內容的完整性，本研究在不同色彩空間中使用2種影像修復演算法來自動移除水墨畫上的部分圖案，結合Python 程式語言與 OpenCV 函式庫，去偵測中式水墨畫上面的特定位置，並用不同色彩空間 (CIELAB 和YCrCb) 的提取方式去做比較，提取後的結果當作遮罩，最後進行繪畫影像的還原與修復 (移除紅色印章或墨色毛筆字，以及青綠山形的提取)，使用的修復演算法包含運用逐像素填充法的「

快速匹配法 (Fast Marching Method)」和利用逐區塊填充法的「基於範例影像修復法 (Exemplar-Based Image Inpainting)」。本研究設計成自動提取圖畫的紅色、墨色或青綠色區域，把提取的結果當作影像修復用的遮罩，並利用兩種色彩空間去比較較為合適的遮罩，來證明不管是什麼修復方式都需要採用較佳的色彩空間，才能讓色彩取樣達到較好效果。