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PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型

為了解決python安裝套件的問題，作者VishnuSubramanian 這樣論述：

　　PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 　　本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 　　本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTo

rch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 　　本書範例檔： 　　github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch

python安裝套件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python安裝套件的問題，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。

少年Py的大冒險-成為Python AI深度學習達人的第一門課(附範例光碟)

為了解決python安裝套件的問題，作者蔡炎龍,林澤佑,黃瑜萍,焉然 這樣論述：

　　近年來人工智慧最主要的重心在深度學習，也是因深度學習有許多突破性的發展，而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課》的風格，藉由輕鬆活潑的方式，從基本的原理開始，讀者可一步步跟著書中每個冒險，成為可以活用AI的深度學習達人！ 　　本書規劃三個篇章，共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明，接著介紹神經網路三大天王（DNN、CNN、RNN），並大量運用Gradio這個有趣的套件，把書中的AI模型做成網路應用程式。 　　本書也介紹了如何用Hugging Face的transforme

rs套件打造有趣的自然語言處理應用，以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路（GAN）及強化學習也有相當詳細地說明。 本書特色 　　1.以三大篇章，共41種冒險旅程，成為可以活用AI的深度學習達人。 　　2.書中以各種有趣的範例，如：用電腦創作歌詞、使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等引發學習興趣。 　　3.書末以「股票的自動交易系統」為專題，從資料整理與程式實作兩方面做整合性的應用。 　　4.輕鬆活潑的筆調，搭配可愛的插圖，以圖解化方式加深學習印象。  

整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識

為了解決python安裝套件的問題，作者蔡政達 這樣論述：

摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派

4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具：Raspbe

rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(

1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.

5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100