AI 入門教學的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Python初學特訓班(第五版)：從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式)

為了解決AI 入門教學的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　連續5年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典 　　超過3萬名讀者見證與100位老師滿意的Python書籍 　　榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書 　　解決初學痛點，避免開發地雷 　　集結熱門主題技術，加值500分鐘影音教學 　　內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率優化 　　從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓 　　Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。 　　本書以初學者的視角規劃學習地圖，並

提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。 　　Python學習最經典 　　直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰 　　體驗Python的開發無極限 　　■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。 　　■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。 　　■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glo

b、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、p

yfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。 　　■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。 　　■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機、遊戲開發等，再納入熱門的「智慧監控系統」，用OpenCV監測影像變化，一有異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用，立即提升開發力。 　　■強化重點技術，提升專案開發效率，學會打包專案執

行檔，SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作，升級開發領域。 　　■範例程式另提供Python筆記神器：Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案，讓學習與操作更便利。 　　■針對重要實戰專題提供影音輔助教學，迅速提升學習效率。 　　★超值學習資源：500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF

AI 入門教學進入發燒排行的影片

以國內長隧道探討運用科技執法系統之研究

為了解決AI 入門教學的問題，作者林揆理 這樣論述：

蘇花改隧道是屬於封閉式道路，若發生事故或是火災等，會導致救援困難，為避免民眾超速釀禍，目前蘇花改每個長隧道都有裝置科技執法系統，通車不僅帶來的便利，更需要遵守各項行車規定，而在科技的進步下，從以前人力方式取締違規，到現在的自動化、系統化及數位化等方向建置，不僅大大減少人力成本，更是提升了執法的嚴密性。 因此本論文主要探討如何在長隧道內評估建置執法系統及後續效益；系統包括前端設備、偵測系統及資料處理等，透過辨識演算法及建置系統架構概述整套系統，其中工程內容所遇技術困難，經循序圖、流程圖等圖形來描述及溝通需求，惟欲釐清問題及瓶頸，將針對系統整體架構進行分析是本研究目的之一，並經廠商

授權書同意，可將相關資料作為論文使用。 另外本系統之車牌辨識，因隧道環境及攝影機架設角度等問題，會有少數不清楚的模糊車牌，本研究針對該問題進行研究，利用影像處理、高斯模糊等技術理論，將照片特徵加強，以加強車牌號碼字元辨識。

Python自學聖經(第二版)：從程式素人到開發強者的技術與實戰大全(附影音/範例程式)

為了解決AI 入門教學的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

【Python系列書在台累計銷量近10萬冊】  國內眾多程式人選書第一指名、學業界指定Python講師、  榮登暢銷榜最多Python圖書作者團隊代表作    　　集Python程式技術大成，強大內容增值再進化～  　　8大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例，  　　涵蓋語法入門，橫跨各大熱門技術與軟硬整合實戰應用！    　　一本帶你入行！系統化分章、大量圖表解說，  　　全面跨入Python程式開發殿堂！  　　 　　給需要本書的人：  　　★不知道如何開始才能自學好Python的人  　　★有接觸過但又不想打掉重練的人  　　★老是寫不好Python程式的人  　　

★想運用Python開發專案的人  　 　　掌握系統化的學習途徑  　　才能真正駕馭Python    　　Python廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域，是一套直譯式、物件導向，功能強大的程式語言。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習，但沒有系統性與結構化的學習，只能一知半解，而胡亂網路爬文，也只會迷失在資訊叢林。    　　本書從Python自學角度出發，系統化的分章學習，全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合，規劃出最好的學習曲線，縮短自學途徑，排除學習障礙，真正從初學入門到業界活用！    　　■完整詳實的程式入門

：  　　從開發環境建置開始，由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。    　　■晉級專業的進階心法：  　　包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。    　　■應用廣泛的資料科學：  　　涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。    　　■無所不在的網路應用：  　　囊括Flask網站開發、建立Web API與Heroku部署、Django資料庫網站架設，還有LINE Bot機器人整合應用。    　　■邁向未來的AI人工

智慧：  　　具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及機器學習雲端平台Azure、NLP自然語言處理等能力。    　　■玩轉創意的多媒體互動：  　　包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理，還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。    　　■提升效率的開發加值：  　　介紹目前業界最熱門的Google Colab雲端開發平台與VS Code編輯神器，也深入介紹如何將程式打包成執行檔。    　　【超值附加內容】  　　萬物可通的IoT物聯網：  　　從MicroPython程式實作、硬體實作、感測器應用、加

入顯示裝置、使用Wi-Fi無線網路，到物聯網整合應用，提供PDF電子書，可視需求運用。    　　【超值學習資源】  　　獨家收錄「Python物件導向程式開發影音教學」、「Google Colab雲端開發平台入門影音教學」、全書範例程式檔    　　感謝各界眾多程式讀者的肯定與真好評，新版中，我們依據市場回饋的寶貴訊息調整章節與順序，並且再加值內容與影音教學，讓本書更全面，也更有利於學習。    　　在基礎入門篇中加入集合與時間模組的使用；  　　在資料科學篇中加入json及xml格式的檔案操作，以及Pandas資料分析；  　　在網路應用篇中增加應用Flask進行Line Bot的改版開發

，還升級Django的版本；  　　在人工智慧篇更針對機器學習補強了演算法的應用與實作，  　　除了觀念的導引，也強調資料在分類、迴歸分析上的學習，深入機器學習的核心；  　　全新的開發加值篇介紹目前業界最火熱的Google Colab雲端開發平台，  　　以及VS Code編輯神器，也深入介紹PyInstaller執行檔編譯；  　　全新的多媒體互動則著重在Pillow圖片處理、PyGame遊戲開發、PyTube線上影音下載；  　　附錄的IoT物聯網篇則因應軟體更新了操作介面，提供全彩呈現，  　　讓Python實戰更加得心應手。

無人搬運車智慧導航之研究與實作

為了解決AI 入門教學的問題，作者周宸弘 這樣論述：

無人搬運車（AGV）導航分為預設路徑和非預設路徑，預設路徑即 AGV 通過偵測信息得到控制的導航方式，而非預設路徑則是 AGV 不事先確定行駛路徑，AGV 根據移動要求在運行過程中透過方位辨別行駛路徑。本研究主要探討的導航類型為預設路徑的電磁導航與光學導航，對於電磁導航其優點為線段埋在地下、導線不易汙損、AGV 方便控制，缺點則是不易更改路徑；光學導航則是地面線段設置簡單較為彈性，透過紅外線或是 CCD 鏡頭控制 AGV，缺點為線段易汙損使行徑方向錯誤。在本研究中我們使用雙鏡頭作為感測器，利用卷積神經網路分成的兩個模型引導AGV 循跡控制方向及電腦視覺辨識站牌數字；模組一用於控制 AGV 前

進方向，基於鏡頭所拍攝的圖像來進行移動，利用邊緣偵測取得圖片特徵後，將圖片輸入至卷積神經網路運算得到預測結果。圖片分為六類，對應六種動作：左轉、左轉 90 度、右轉、右轉90 度、直走和停止，每類有 450 張圖片，並在三張地圖上運行，其中一張地圖為未訓練過的地圖，並比較訓練過與未訓練過的地圖實際運行情況，然後將未訓練的地圖圖片更新至模型中，最終得到的正確率為 92.26%。模組二用於辨識站牌數字，將數字站牌 0-9拍照將圖片輸入至卷積神經網路運算，圖片分為十類，分別為數字 0-9，每類收集 499 張圖片，最後該模型得到的正確率為 99.70%。實驗結果顯示， AGV 可以成功運行三張實驗地

圖上。另外，在辨識數字站牌上，訓練完成的模型，可辨識出目前站牌數字，得知車子當時所在的位置。