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開發者傳授PyTorch秘笈

為了解決ssd桌機的問題，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  

ssd桌機進入發燒排行的影片

Raspberry Pi和Ubuntu x86 PC系統之物件偵測

為了解決ssd桌機的問題，作者費司博 這樣論述：

本研究目標為建立一個應用英特爾OpenVINO套件於物件偵測的基準環境，評估並比較樹莓派及桌面電腦的差別。第二個目標則為研究並實做目前較新且主流的影像分類、物件偵測演算法及其效能。人工智慧及神經網路已經廣泛的使用於物件偵測應用上。個人電腦擁有足夠效能進行分析，但電源消耗仍然較高且缺乏足夠的機動性。此外，目前(2022)面臨全球晶片短缺問題亦推升個人電腦的價格，使用邊緣裝置如Intel Neural Stick 2則可以較低的成本加速分析效率。本研究將針對ARM架構的單板電腦進行物件偵測的效能分析，並與x86的桌面個人電腦進行比較。

Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經

為了解決ssd桌機的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，於全球賣出超過四千萬片，麻雀雖小但五臟俱全，其強大功能讓你能建置各種軟硬體整合的實務應用，涵蓋創客、物聯網 (IoT) 與 AI 領域。 　　本書從了解和購買 Raspberry Pi 開始，一步步說明如何安裝 Raspberry Pi OS 作業系統與設定，而且不需額外的顯示器、滑鼠和鍵盤就可以從你的 Windows 電腦遠端連線控制它。接著，本書將帶讀者了解 Linux 系統及 Python 語言入門，替後面的豐富應用鋪好路：你能用 MicroPython 語言控制 Pico 開發板，用 Node

-RED 打造 IoT 儀表板，或者使用 TensorFlow Lite 實現即時的物體影像辨識、打造能偵測道路的自駕車系統等等。 　　從一片小小的單板電腦，玩翻物聯網與人工智慧、實際應用 Raspberry Pi 學習軟硬體整合的 Python 程式設計，你便能在掌心解鎖潛力無限的智慧未來！ 本書特色   　　★ 樹莓派 3／樹莓派 4 適用 　　★ 從零學 Linux 系統與 Python 基礎 　　★ 架設 PHP、FTP 及 Webcam 網路串流伺服器 　　★ 用 Python/MicroPython 控制 Arduino Uno 以及樹莓派 Pico 開發板 　　★ 以 Ope

nCV 電腦視覺搭配攝影機實現人臉、手勢、物體 AI 辨識 　　★ 活用 TensorFlow Lite、MediaPipe、CVZone、YOLO 等熱門套件 　　★ 透過 Node-RED 打造物聯網儀表板並連結 TensorFlow.js 手勢辨識 　　★ 打造你的 AIoT 及自駕車智慧系統，體驗用深度學習模型偵測道路和號誌、行人  

以物件偵測模型進行即時臉部表情偵測-應用於小精靈遊戲之控制

為了解決ssd桌機的問題，作者蔡旻均 這樣論述：

　　疫情的變化改變了我們生活的習慣，不管是辦公型態或休閒娛樂多改以居家為主，對全球經濟更造成巨大的影響。然而在此環境下帶來許多的商機及新型服務，尤其在遊戲市場上，不管是手機、桌上型電腦與電視遊樂器都有大幅的成長。然而鍵盤滑鼠及搖桿等操控設備皆是耗材，且疫情環境下與他人共用設備反而增加人與人接觸的風險。本研究在此背景之下，將臉部表情即時偵測模型運用在小精靈遊戲中，透過臉部表情偵測，依照不同的臉部特徵進行方向控制，取代原先使用的設備，則可減少人與人接觸的擔憂。　　臉部表情辨識一直是熱門的研究主題，且已應用於生活周遭，但在資訊設備使用更加普及的環境下，近視及老花眼的人口愈來愈多，因此本研究探討以臉

部表情作為遊戲控制器之模型比較，其中比較兩物件偵測模型YOLOv3-tiny及YOLOv4-tiny於沒有戴眼鏡與戴眼鏡表情之差異。結果顯示，有訓練戴眼鏡表情比沒有訓練的結果要好許多，在偵測戴眼鏡的sad表情，YOLOv3-tiny從0提升到0.55，YOLOv4-tiny從0.15提升到0.75，但仍有部分表情無法正確偵測及無法偵測的狀況。因此本研究加強訓練、驗證及測試樣本，其中移除不具代表性的表情圖片並將所有整理後的表情圖片轉為灰階格式及PNG格式以統一品質；調整不同的batch size大小並進行多次實驗以找出最適合參數。最後測試結果得到顯著提升，兩模型在偵測戴眼鏡的angry表情皆為1

、happy皆為0.9，且都沒有無法偵測的狀況。　　本研究經過調整後得到好的偵測結果，但當玩家使用側臉偵測表情時較難準確地偵測成功甚至無法偵測，未來期望蒐集更多不同臉部角度的表情資料作為訓練，以利更複雜或更安全的應用方向，如資訊安全或智慧醫療等。