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動手做深度學習：揭開神經網路的面紗(學AI真簡單系列2)

為了解決樹 莓 派安裝 軟體的問題，作者AI4kids  這樣論述：

　　本書是為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。 　　這本為初學者寫的深度學習專書，打破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A

IA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。 本書特色 　　1.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。 　　2.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。 　　3.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。

樹 莓 派安裝 軟體進入發燒排行的影片

整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識

為了解決樹 莓 派安裝 軟體的問題，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

Raspberry Pi最佳入門與應用(Python)(第三版)(附範例光碟)

為了解決樹 莓 派安裝 軟體的問題，作者王玉樹  這樣論述：

　　本書分為基礎篇及實作篇，共十個章節。基礎篇著重於樹莓派的介紹、基本安裝以及Python基本語法；實作篇則著重於Python GPIO程式設計，全書收錄40個實驗，所有程式皆有逐行解說，並經Pi 3B開發板驗證，您可按照書內實體接線圖及範例撰寫操作Python程式，循序漸進的實驗安排可使您體驗到樹莓派的強大功能，並以此為基礎，設計功能更強大的嵌入式系統。   本書特色   　　1.樹莓派安裝、設定及Python程式教學與程式設計一氣呵成。 　　2.樹莓派中文系統安裝教學，建構中文使用環境。 　　3.輕鬆學習常用Linux作業系統指令。 　　4.選用樹莓派最佳開發語言Python，操作簡單

易學易懂。 　　5.濃縮的Python程式教學，縮短學習時間，以最快時間上手Python程式設計。 　　6.本書附錄詳列實驗材料之選購通路及網頁，材料選購無煩惱。 　　7.循序漸進的實驗安排，由基礎的樹莓派GPIO程式設計入門開始，再進階至GPIO結合網路運用，最後則是GPIO多媒體應用設計，替優質的物聯網前端應用學習打下良好的基礎。 　　8.全書收錄40個實驗，所有程式均逐行解說，並經Pi 3B開發板驗證，Maker及專題製作必備。

OpenVINO用於人工智慧模型加速比較研究

為了解決樹 莓 派安裝 軟體的問題，作者康驊 這樣論述：

人工智慧AI(Artificial Intelligence)在全球資訊科學研究已成未來趨勢，AI正翻轉著這整個世界，也因其涉及範圍極廣在車牌辨識、筆跡辨識、聲音辨識都有許多應用的例子，而「深度學習(deep learning)」便是人工智慧其中重要的一塊 TensorFlow是一個Open Source軟體套件，用於各種圖形辨識任務的機器學習(Machine Learning)。Keras 則是 TensorFlow 的高階 API，用於建構及訓練深度學習(Deep learning)模型。OpenVINO的全名是Open Visual Inferencing and Neural

Network Optimization，可看出它的目的就是為了加速inference任務而生。 本論文實作上使用OpenVINO，將TensorFlow訓練好的模型執行於Intel Movidius NCS2上，提高樹莓派人臉辨識推論速度。在辨識演算法上使用Keras四個相關模組選用Keras CNN Model、Keras_InceptionV3 Model、Keras MobileNET Model、Keras InceptionResNetV2 Model，測試訓練速度與辨識速度，最後比較inference time、training time以及藉由曲線圖比較四者的準確度。關鍵

詞：AI、Deep learning、Machine Learning、CNN、OpenVINO、TensorFlow、Keras、 InceptionV3、MobileNET、InceptionResNetV2