內容簡介
學AI真簡單(II)：動手做深度學習
內容簡介
本書是順應教育部108課綱科技領域-資訊科技加深加廣課程的學習需求，為16~18歲青少年提供最新的人工智慧探索實作內容。書中講述人工智慧的「視覺辨識」相關的實作主題，啟發下一世代AI工作者或創造者。
這是一本為初學者寫的深度學習專書，打破堆艱澀的理論與難以理解的程式語言，介紹Teachable Machine、Tensorflow Playground等web工具，以深入淺出的方式帶領讀者進入深度學習與類神經網路的知識領域，再以詳細實作步驟，讓您也一步一步學會如何打造貓狗辨識、人臉辨識門禁的AI視覺辨識應用。
本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們的好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。
內容簡介
本書是順應教育部108課綱科技領域-資訊科技加深加廣課程的學習需求，為16~18歲青少年提供最新的人工智慧探索實作內容。書中講述人工智慧的「視覺辨識」相關的實作主題，啟發下一世代AI工作者或創造者。
這是一本為初學者寫的深度學習專書，打破堆艱澀的理論與難以理解的程式語言，介紹Teachable Machine、Tensorflow Playground等web工具，以深入淺出的方式帶領讀者進入深度學習與類神經網路的知識領域，再以詳細實作步驟，讓您也一步一步學會如何打造貓狗辨識、人臉辨識門禁的AI視覺辨識應用。
本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們的好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。
作者簡介
作者簡介
AI4kids
AI4kids成立於2019年6月，是一群來自AIA台灣人工智慧學校的校友團隊，成員各有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情，而投入AI的教案研發與教學，教學足跡遍佈北、中、南、東各高中與大專院校。
曾獲教育部國教署邀請於全國高中教務主任會議上分享人工智慧的教與學，也是《親子天下》雜誌專文推薦的AI教育團隊。
本書特色
．讀得懂：全彩圖像解說，激發讀者興趣，無痛學習。
．想得到：深入淺出、解釋運算思維、資料分析、模型訓練、測試與驗證、推論應用，讓青少年充分掌握人工智慧的運作流程。
．做得出：從生活情境切入，設計有趣的AI體驗與實作案例，清楚的Python程式碼解析，讓人人都能獲得創造AI的成功經驗。
．造得好：提供各種創造AI應用的平台工具，鼓勵青少年發揮創造力，持續探索人工智慧的豐富可能性。
AI4kids
AI4kids成立於2019年6月，是一群來自AIA台灣人工智慧學校的校友團隊，成員各有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情，而投入AI的教案研發與教學，教學足跡遍佈北、中、南、東各高中與大專院校。
曾獲教育部國教署邀請於全國高中教務主任會議上分享人工智慧的教與學，也是《親子天下》雜誌專文推薦的AI教育團隊。
本書特色
．讀得懂：全彩圖像解說，激發讀者興趣，無痛學習。
．想得到：深入淺出、解釋運算思維、資料分析、模型訓練、測試與驗證、推論應用，讓青少年充分掌握人工智慧的運作流程。
．做得出：從生活情境切入，設計有趣的AI體驗與實作案例，清楚的Python程式碼解析，讓人人都能獲得創造AI的成功經驗。
．造得好：提供各種創造AI應用的平台工具，鼓勵青少年發揮創造力，持續探索人工智慧的豐富可能性。
內容目錄
目錄
第一章 10分鐘讓電腦學會辨識剪刀、石頭、布
1-1 Teachable Machine 簡介
1-2 如何輸入影像
1-3 如何訓練模型
1-4 如何驗證準確率
1-5 小結
第二章 看得見的神經網路：TensorFlow playground
2-1 類神經網路簡介
2-2 看見類神經網路的運行
2-3 動手訓練神經網路
2-4 小結
第三章 為什麼電腦可以辨識影像
3-1 電腦如何看
3-2 電腦視覺常見應用
3-3 深度學習
3-4 卷積神經網路
3-5 小結
第四章 是貓還是狗？ CNN 網路AI秒辨識
4-1 準備資料集（Dataset）
4-2 載入套件
4-3 資料預處理
4-4 合併貓狗資料集
4-5 創建CNN 類神經網路模型
4-6 如何測試與驗證準確率
4-7 小結
第五章 延伸創作──人臉辨識門禁管理
5-1 門禁系統介紹
5-2 設備說明
5-3 Tensorflow Lite 模型建置
5-4 為樹莓派安裝作業系統
5-5 在樹莓派上使用我們訓練的模型
5-6 完成人臉辨識門禁系統
5-7 小結
附錄A Python 基礎語法查詢表
附錄B Google Colab 使用簡介
第一章 10分鐘讓電腦學會辨識剪刀、石頭、布
1-1 Teachable Machine 簡介
1-2 如何輸入影像
1-3 如何訓練模型
1-4 如何驗證準確率
1-5 小結
第二章 看得見的神經網路：TensorFlow playground
2-1 類神經網路簡介
2-2 看見類神經網路的運行
2-3 動手訓練神經網路
2-4 小結
第三章 為什麼電腦可以辨識影像
3-1 電腦如何看
3-2 電腦視覺常見應用
3-3 深度學習
3-4 卷積神經網路
3-5 小結
第四章 是貓還是狗？ CNN 網路AI秒辨識
4-1 準備資料集（Dataset）
4-2 載入套件
4-3 資料預處理
4-4 合併貓狗資料集
4-5 創建CNN 類神經網路模型
4-6 如何測試與驗證準確率
4-7 小結
第五章 延伸創作──人臉辨識門禁管理
5-1 門禁系統介紹
5-2 設備說明
5-3 Tensorflow Lite 模型建置
5-4 為樹莓派安裝作業系統
5-5 在樹莓派上使用我們訓練的模型
5-6 完成人臉辨識門禁系統
5-7 小結
附錄A Python 基礎語法查詢表
附錄B Google Colab 使用簡介
ISBN: 9789865034382