旗 標 深度學習的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦ThereseDonovan,RuthMickey寫的 AI 必須!從做中學貝氏統計:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器 和陳會安的 Python 資料科學實戰教本:爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模,數據工程一次搞定!都 可以從中找到所需的評價。
另外網站《深度學習必讀Keras大神》 學習紀錄 - GitHub也說明:reading record of the book 《Deep learning 深度學習必讀- Keras 大神帶你用Python 實作》 - GitHub ... 譯者: 葉欣睿出版社:旗標出版日期:2019/05/31
這兩本書分別來自旗標 和旗標所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 余松年所指導 何亞恩的 一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統 (2022),提出旗 標 深度學習關鍵因素是什麼,來自於智慧型手機即時辨識、心電圖、深度學習、多卷積核模型、注意力機制。
而第二篇論文國立臺北大學 法律學系一般生組 曾淑瑜所指導 邱云莉的 人工智慧之刑法相關議題研究 (2021),提出因為有 人工智慧、法律人格、容許風險、自動駕駛、兩難困境、智慧醫療的重點而找出了 旗 標 深度學習的解答。
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AI 必須!從做中學貝氏統計:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器
![](/images/books/c38bcc233338d2435b7de5dd56608e8c.webp)
為了解決旗 標 深度學習 的問題,作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述:
貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅,其核心是利用統計推論的方法,在觀測到新證據或取得新資訊時,利用科學方法循環更新先前假設的機率,非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。 正經八百的念經書只會讓人想睡覺,而本書很不一樣,作者依其自身的(慘痛)經歷規劃出這本神奇之書,隨時與學習者站在一起,將腦海經常冒出來的疑問,以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式,也用不同顏色標示(對了!本書是彩色書,灑花),不斷的前後呼應提醒,才不會讀到後面卻忘了前面,進而確實掌握貝氏
統計的精髓。本書討論到 MCMC (馬可夫鏈蒙地卡羅法)之處尤其精彩,一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了,而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練,落實從做中學的精神。 對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員,包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等,都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。 本書特色 ○由施威銘研究室監修內容,適時補充編註與譯註,幫助讀者確實理解內容。 ○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神,真正從做中學會的就不會忘記。 ○本書厚達六百多頁,為考慮到學習的便利性
與舒適性,採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 ○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載,可自行修改參數觀察函數圖形變化。
旗 標 深度學習進入發燒排行的影片
你知道在北美做branding有很多毛嗎?隨便一張圖片,好比一個"拍手的emoji" 要做四種顏色,都是種族議題造成我們外國業者的不便(苦笑)。
經查 台灣podcast中,本集是第一個獨家 請到外國朋友 以第一手觀點、分享CRT深度議題。本來不太確定是否能駕馭,但成果十分意外的好!
特別感謝本集國際來賓,美國資深白人工程師--Graham 以高超的中文能力,人在美國連線、用輕鬆詼諧的方式,分享在當地的個人觀點。
#CRT是學術界自省推動社會公義的理論 或是 #人人得而誅之的白人窘境 ?
★ 本集重點摘錄:
1. CRT, Critical Race Theory (批判種族理論) 為什麼在美國受熱烈爭議,造成在企業與職場中人與人之間意識形態的問題?
2. 什麼是CRT? 是社會促進? 是仇富? 是邪教?
3. 川普停掉的"種族敏感計畫"(racial sensitivity trainings) , 名稱看起來很好, 為何被停?
3. 美國人認為亞裔被認為是接近白人特權?! 亞裔比白人有錢?!
4. 亞裔高階主管比例 (下集)
5. 收入與教育對應的關係 (下集)
大家知道在北美做branding有很多毛嗎?隨便一個圖片,好比一個"拍手的emoji" 要做四種顏色,都是種族議題造成我們外國業者的不便(苦笑)。多年前,一個泰國的美白CF廣告在北美也頗富爭議,亞洲人就喜歡白到底有什麼問題嗎?但就被一直影射渲染到黑奴跟階級,搞到泰國當地的CF要下架(又不是在美國播),但這就是北美的市場與文化,激動到這種地步...
★ podcast簡介#國外商管類 讀書會,Great Managers are made, not born. 管理職人、熱愛學習的夥伴們,用一杯茶的時間,減少眼力腦力轉換成本,內化成你的獨門攻略。
★ 本集私語:因為聽到很荒謬的邏輯所以笑場多次。此專訪分為兩集剪接,這集是part 1
★ 本集呼籲:請來此留email加入線上讀書會 https://lihi1.cc/tZCUD 之後會開群組.
★ 本集節目章節
開始時間 標題
(00:02:00) 節目聽友分享與答謝
(00:02:44) 中英介紹美國來賓 (ENG intro)
(00:04:15) CRT為什麼在美國受爭議, 影響了很多員工. 什麼是CRT?
(00:08:04) 北美行銷經驗, 圖文信息高度敏感,使人無所適從
(00:08:55) 白人穿旗袍變裝也不行, 那我們不能扮聖誕老公公?
(00:09:45) 川普停掉的"種族敏感計畫"? (下文有補充)
(00:08:55) 為什麼大家要關心CRT? 美國在地看法? #ColemanHughes 劃分了兩個visions...
(00:11:00) 依CRT看來,每個人都可以歧視白人?
(00:12:36) 印度裔&亞裔美人 是間接得到白種特權,是接近白種優勢的一部分?!
美國人對亞裔的刻板印象
(00:14:25) 英國數據美國亞裔家庭的收入數據 (與教育程度對應的關係...下集)
@補充資料
1. 川普停掉的"種族敏感計畫(racial sensitivity trainings)"??
因它被是認為是有毒的CRT包裝訓練,傳遞了不好的訊息 ex:大家可以此攻擊白人, 但白人不能辯解,但實際上可能會造成更大的爭端,因為白人仍占多數且會憤怒。企業與政府的這類訓練(racial sensitivity trainings),多以兩本書(如下) 來做主要的教材延伸。
好比類似 假設台灣 到現在還在校園跟企業強調228跟省籍情結,用一種不友善的方式,而且政府還用稅金在內部做這個議題。
但也有學者非常不以為然,覺得不應該停。
1.1 Amazon書單: https://ppt.cc/f2kPBx
Critical Race Theory: The Key Writings That Formed the Movement 作者 Kimberle Crenshaw
White Fragility: Why It's So Hard for White People to Talk About Racism 作者 Robin DiAngelo
2. CRT 批判性種族理論的重要主張之一,是美國由白種人霸權主宰,所有白種人都是種族主義者,並且受益於種族主義。(from自由時報 https://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/3302256)
3. Coleman Hughes
有關種族和種族主義問題的輿論專欄作家, 有youtube & podcast
https://colemanhughes.org/
The music "A Silly Vocal Tune", is a derivative and licensed under CC BY by blimp66, freesound.org
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一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統
為了解決旗 標 深度學習 的問題,作者何亞恩 這樣論述:
目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上
繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36
3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54
Python 資料科學實戰教本:爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模,數據工程一次搞定!
![](/images/books/e0012f19fd2d1e81dc3ce2744b15bc96.webp)
為了解決旗 標 深度學習 的問題,作者陳會安 這樣論述:
【題材涵蓋最全面!一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how!】 從大數據到人工智慧世代,其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上,資料科學需要的背景知識與技能相當的多,通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用;再加上機器學習的基礎就是機率和統計,因此也免不了得學機率和統計知識,可說有一拖拉庫的主題等著你去學,也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷,一時間實在讓人難以消化... 為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感,我們精心設計了這本入門實戰教本,秉
持讓讀者「買一本抵多本」的精神,本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材,同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。 在章節的安排上,本書從資料取得的網路爬蟲開始,提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料;接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件,再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識,最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。 這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練,跟著本書掌握這些重要 know-how 後,就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材,甚至參與資料科學、機器
學習的網路競賽;希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路! 本書特色 □ 資料科學三部曲:取得資料 → 探索資料 → 預測分析 □ 一次補足最入門的統計和機率基礎 □ Python 開發環境與基礎語法快速上手 □ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化,快速完成資料探索的預處理程序 □ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫,便於日後存取利用 □ 實踐資料科學的四大套件:NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握 □ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用
人工智慧之刑法相關議題研究
為了解決旗 標 深度學習 的問題,作者邱云莉 這樣論述:
「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式,透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等,人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後,再次將人工智慧發展推向另一波高潮,惟在新技術問世後,許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式,甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題,對於傳統刑法體系將可能造成衝擊,例如人工智慧是否具有法律人格的問題,以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否
具有法律人格的問題進行釐清,本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況,應採取否定說,唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時,才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域-自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外,也將分別提出人工智慧將帶來的影響,以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時,刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解,並提出個人見解,希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態,為了促進人工智慧的發展,政府應建立良好的實驗場域供民間
投入研究。此外,目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備,若未來發生有關人工智慧的法律爭議,將可能會是相當棘手的問題,因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。
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#3.《深度學習必讀Keras大神》 學習紀錄 - GitHub
reading record of the book 《Deep learning 深度學習必讀- Keras 大神帶你用Python 實作》 - GitHub ... 譯者: 葉欣睿出版社:旗標出版日期:2019/05/31 於 github.com -
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#39.旗標
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有业内人士认为,ค่ายโจ๊กเกอร์从未来性看,ค่ายโจ๊กเกอร์结合了复杂推理和表示学习的系统将为人工智能带来巨大的进步,但深度学习在短时间内不会像 ... 於 7c5hg.kaoby.tw -
#42.Deep learning 深度學習必讀- Keras 大神帶你用Python 實作
書籍類別:程式設計/程式設計/資料庫. 作者:Keras 原創者François Chollet 著、 ... 於 www.flag.com.tw -
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書展焦點. 旗標科技LOGO ... 機器學習的數學基礎: AI、深度學習打底必讀 ... 深度學習的數學地圖– 用Python 實作神經網路的數學模型(附數學快查學習地圖). 於 tibeonline.tw -
#44.tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊 - Goodreads
深度學習 攻略手冊book. ... 剛接觸Deep learning 深度學習, 大家都說Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, ... Published February 28th 2020 by 旗標. 於 www.goodreads.com -
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#48.深度| 冬奥会折射了国内服饰产业的哪些变化? - 时尚商业网
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