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從零開始學Python程式設計(第三版)（適用Python 3.10以上）

為了解決python套件路徑的問題，作者李馨 這樣論述：

　　學習一個程式語言，Python 的簡潔、明瞭能讓初學者快速上手。一個簡單的，雖然 Python IDLE 環境很陽春，但有不錯的除錯功能，而附帶的 Visual Studio Code 可以讓我們在學習中擁有意外之喜。簡單的敘述可以在 Python Shell 這個互動交談模式獲得解答。除了 Python 的內建模組，也一起認識第三方套件的詞雲、Pyinstaller。由於 Python 能討論的內容非常豐富，本書僅能就初學者讓大家認識 Python 語言的魅力，透過本書做通盤性認識，全書重要主題如下：   　　•Python 異想世界 　　•Python 基本語法 　　•運算子與條件

選擇 　　•廻圈控制 　　•序列型別和字串 　　•Tuple 和 List 　　•字典、集合、函式 　　•模組與函式庫 　　•物件導向基礎 　　•淺談繼承機制 　　•異常處理機制 　　•資料流與檔案 　　•GUI 介面 　　•繪圖與影像 　　 　　期能把握住最嚴謹的態度，輔以最淺白的表達方式，讓每位讀者在期間充滿樂趣，降低閱讀壓力。筆者深信本書能讓初習者在走過 Python 語言學習之旅，拓展思考性，在程式語言世界悠遊自在。   本書特色   　　簡潔的程式語言，由認識 Python 的基本語言，理論與實作並行 　　每個章節有豐富的範例，配合 Python Shell 的互動交談，更能更心應手

　　手把手導引，由函式出發，並學習物件導向的封裝、繼承和多型三大技術 　　課後評量思考操作並兼，追蹤學習成效　

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Jetson Nano在送餐機器人之應用

為了解決python套件路徑的問題，作者黃英哲 這樣論述：

本論文採用NVIDIA Jetson Nano與攝影機並結合光學雷達感測器，來實現AI服務機器人 - 避開障礙物、實現定位功能，經AI演算法的機器人能夠即時並持續偵測四周環境，巧妙避開不同的障礙物並且朝向目標區域前進。藉由光學雷達感測器在行徑過程中，執行周遭環境偵測與地形模型建置。並利用攝影機擷取機器人前方的影像資訊，偵測環境中的障礙物分佈，以同時定位與地圖構建技術為基礎，來滿足AI機器人的送餐服務功能。光學雷達感測器負責2D地圖地形的建置，同時進行機器人定位，將這些定位資訊與地形模型做為定位導航的資料庫。來可以判斷影像中障礙物的位置並決定移動機器人的轉向，閃避障礙物後回歸到原先規劃的路徑。

搭配本體的超音波感測器進行偵測，以達到避障的功能。光學雷達感測器與超音波感測器將已蒐集到的資訊用於深度學習的訓練來做校正，優化物件偵測、規劃最佳及最短的路徑、避開障礙物、機器人轉向等演算法則。經實驗證明，本研究採用內建光學雷達感測器與深度學習演算法的NVIDIA Jetson Nano移動式機器人具有可行性，並且獲得很好的效果。

開發者傳授PyTorch秘笈

為了解決python套件路徑的問題，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  

人工智慧與邊緣運算技術應用於無人機之影像追蹤

為了解決python套件路徑的問題，作者徐光廷 這樣論述：

近年來，隨著無人機的廣泛應用，帶給現代社會更多的便利。儘管如此，不論是對於產業界或是學業界而言，無人機之應用仍然是一個熱門的議題。然而，雖說現代無人機技術進步，卻大多還是需要一位飛手，透過無線電遙控器於數公里的有限範圍操縱無人機。在如此情況背景下，由於人眼視力及反應速度之限制，人體操縱無人機並非最佳之方案。故賦予系統自主判斷之能力，進而拉長無人機之工作距離成為近年來熱門之話題。其中，賦予判斷能力之運算量對於飛行控制電腦往往遠超出其效能，故欲達成該目的必須再加上另一套系統進行判斷運算。本論文以邊緣運算方式，利用MAVLINK通訊協定及dronekit函式庫，採用NVidia Jetson™Xa

vier NX嵌入式系統與32位元Pixhawk 2.1開源飛控作結合，藉以使無人機獲得嵌入式系統之強大運算能力，並足以於機載嵌入式系統上判斷並立即下達決策指令。本研究於NVidia Jetson™Xavier NX嵌入式系統中導入ZED MINI 雙目相機，進而取得機器視覺影像與影像深度資訊。最終採用Darknet YOLO深度神經網路模型訓練得到物體辨識與影像追蹤能力。結合上述軟硬體整合開發，達成整合AI人工智慧影像辨識與感測器資訊後所得之飛行行為規劃與決策命令。本研究任務設計為AI搭載無人機追緝車輛之應用。其任務可分為三階段：第一階段為起飛盤旋階段，無人機起飛後將定點於空中盤旋，並尋找類

似特徵。當無人機辨識出相識特徵之車輛後將進入第二階段。無人機將降低至特定飛行高度，並藉由OPEN CV 函式庫進行車牌擷取與號碼比對，進而確認該車輛為目標車輛後進入第三階段。第三階段為追緝階段，即由NVidia Jetson™Xavier NX整合影像資訊並交付飛行指令給Pixhawk 2.1開源飛控作，再由Pixhawk 2.1開源飛控作系統進行承接飛行姿態與飛行路徑等追緝任務之控制。