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python安裝anaconda的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇 和蔡炎龍,林澤佑,黃瑜萍,焉然的 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)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Anaconda設定python版本安裝虛擬環境- 巨量資料分析也說明：Anaconda設定python版本安裝虛擬環境。python的開發可採用Jupyter notebook參考「win10安裝anaconda並寫python說三遍程式」https://youtu.be/6irnbhcE-54IOT Nvidia ...
這兩本書分別來自深智數位 和全華圖書所出版 。
華夏科技大學 智慧型機器人研究所 蘇秋紅所指導 費聿謙的 臉部辨識技術應用於門禁及廠務管理之研究 （2021），提出python安裝anaconda關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、人臉辨識技術。
而第二篇論文明新科技大學 電機工程系碩士班 李智新所指導 洪任德的 基於卷積神經網路影像識別之草藥辨識系統之設計 （2021），提出因為有 中草藥、類神經網路、深度學習、影像識別的重點而找出了 python安裝anaconda的解答。
最後網站Python 安裝及簡介則補充：本文將介紹如何使用Jupyter Notebook 撰寫並執行簡. 單的Python 程式。 1. 將Anaconda 安裝完成後，開啟Anaconda 可以看到下列畫面，接著點選. Jupyter Notebook 即可開啟 ...
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決python安裝anaconda 的問題，作者李金洪 這樣論述：
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律
臉部辨識技術應用於門禁及廠務管理之研究
為了解決python安裝anaconda 的問題，作者費聿謙 這樣論述：
誌 謝 i摘 要 iiAbstract iii目 錄 iv表索引 vi圖索引 vii第1章 前言 11.1 研究背景與動機 11.2 研究方法與目的 31.3 研究流程 31.4 研究架構 7第2章 文獻探討 82.1 生物特徵辨識技術 82.1.1 生物特徵辨識技術的特點 82.1.2 生物特徵辨識技術的種類 92.2 人臉辨識技術 102.2.1 人臉辨識的辨識流程 112.2.2 人臉身份辨識的辨識步驟 122.3 自適應增強 142.4 類神經網路 152.4.1 類神經網路的基本架構 162.4.1.1
類神經網路之處理單元 162.4.1.2 類神經網路之層 182.4.1.3 類神經網路之網路 20第3章 研究方法 213.1 PYTHON 233.2 PYTHON IDE 253.3 ADABOOST演算法流程 263.4 類神經網路演算法流程 303.5 資料庫 32第4章 實驗流程 344.1 實驗環境 344.2 影像資料來源 344.3 環境建置 364.3.1 ANACONDA軟體安裝 364.3.2 PYTHON程式安裝 494.3.3 JUPYTER程式 544.3.4 MYSQL資料庫安裝 58第5章 實
驗結果 685.1 人臉偵測 685.1.1 即時影像之人臉偵測 685.1.2 照片影像之人臉偵測 715.2 人臉之特徵點擷取 735.3 即時人臉身份辨識 76第6章 結論 80參考文獻 81
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anaconda 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。
基於卷積神經網路影像識別之草藥辨識系統之設計
為了解決python安裝anaconda 的問題，作者洪任德 這樣論述：
中草藥種類繁多，自古來廣泛應在保健或治病，但誤用或用錯則會傷身，嚴重一點甚至致命；中草藥辨識對於中醫新手或是消費者而言非常重要。本研究利用機器學習建立類神經網路模型，協助草藥使用者辨識草藥種類，避免因誤用造成對身體健康的危害。本論文透過裝置鏡頭圖型擷取草藥影像，依照草藥種類進行分類並透過前置處理收錄草藥特徵建立資料集，提高識別特徵的成功率。本研究以Python語言為開發工具，以Tensorflow為骨幹，並使用Keras程式庫模組架設一個類神經網路模型的訓練平台。本研究使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network; CNN)做圖型識別(Pattern Recog
nition)，建立中草藥的影像模型，使用相機接收影像圖片拍照儲存，再將儲存的圖檔的路徑，經由Keras程式庫建構神經網路訓練平台進行圖型識別的訓練，經由訓練後產生出模型，再與鏡頭結合做圖型的動態辨識進行偵測與識別鏡頭當下的藥草的類別，經由動態圖型偵測後的草藥影像資料會回傳與模型中的中草藥比對做出判斷後並告知使用者識別的草藥名稱並標示該草藥存放在藥櫃的位置等功能。使用者可以透過拍照將欲進行識別的圖檔輸入到中，系統將快速的進行判斷並告知使用者相關資訊。