coding自學的問題，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

深度學習的16堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL，看得懂、學得會、做得出!

為了解決coding自學的問題，作者JonKrohn,GrantBeyleveld,AglaéBassens 這樣論述：

Ⓞ 16 堂課引領入門，學得會、做得順的絕佳教材！ Ⓞ最詳盡的深度學習基石書，CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿 　　初學者想要自學深度學習 (Deep Learning)，可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書；也有不少書說「請從數學複習起！」，捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入工具的學習、理論的探究，勢必對連深度學習的概念都還一知半解的初學者形成極大的學習門檻： 　　「我連什麼是深度學習？它是如何呈現、被使用的？都還模模糊糊，怎麼一下子就叫我 K Python、K 建

模技術、K 數學......了？」 　　「程式號稱再怎麼短，始終還是讓人無感，模型跑出來準確率 95.7% → 96.3%...那就是深度學習的重點？」 　　【精心設計循序漸進 16 堂課，帶你無痛起步！】 　　為了徹底解決入門學習時的混亂感，本書精心設計循序漸進的 16 堂課，將帶你「無痛起步」，迅速掌握深度學習的重點。 　　本書共分成 4 大篇、16 堂課。第 1 篇會利用 4 堂課 (零程式！零數學！) 帶你從深度學習在【機器視覺】、【自然語言處理】、【藝術生成】和【遊戲對局】 4 大領域的應用面看起，這 4 堂課不光是介紹，內容會安插豐富的線上互動網站，讓讀者可以實際上網操作，

立刻體驗深度學習各種技術是如何呈現的。不用懂程式、啃理論，本篇適合任何人閱讀，絕對看得懂、做得順，可以對深度學習瞬間有感！ 　　有了第 1 篇這些知識做為基礎，你就可以抱著踏實的心情跟著第 2～4 篇這 12 堂課一一學習 4 大領域背後所用的技術，包括卷積神經網路 (CNN)、循環神經網路 (RNN)、對抗式生成網路 (GAN)、深度強化式學習 (DRL)...等等。學習時我們選擇了馬上就可以動手的 Google Colab 線上開發環境搭配 tf.Keras 框架來實作，閱讀內文時請務必搭配書中提供的範例程式動手演練。期盼透過這 16 堂課的學習，能夠讓學習曲線平滑、順暢，不用迂迴曲折地

浪費時間。 　　最後要說明的是，本書所有範例都是最精簡的版本，以方便引領讀者理解 AI 的原理。"師父領進門，修行在個人，AI 才在萌芽階段，以後海闊天空，鼓勵大家不斷精進、勇往直前！"　 本書特色 　　□滿滿延伸學習教材 　　‧範例 + 旗標 Bonus 加值內容 → www.flag.com.tw/bk/st/F1383 　　‧作者深度學習系列教學影片 → reurl.cc/mLj7jV 　　‧更多互動學習資源 → 詳內文 16.6 節 　　□看得懂脈絡 – 不只通單一主題，也通學習脈絡 　　‧絕對看得懂的神經網路基礎，不被損失函數/梯度下降/反向傳播/正規化/常規化...一拖拉庫

技術名詞搞的暈頭轉向！ 　　‧各章章末提供新名詞脈絡整理，讓你隨時掌握學習視野！ 　　□學得會技術 – 不只通技術，也通應用 　　‧先熟悉機器視覺、自然語言處理、藝術生成、遊戲對局 4 大領域的應用，對為何學深度學習更有感！ 　　‧不急著 Coding、建模！上網就可以立即體驗生動的深度學習技術！ 　　□做得出成果 – 不只通觀念，也通實作 　　Colab + tf.Keras 具體實踐 4 大應用，熱門深度學習技術學好學滿！ 　　→機器視覺：CNN (卷積神經網路) 　　→自然語言處理：RNN (循環神經網路) 　　→藝術生成：GAN (對抗式生成網路)、DQN 　　→遊戲對局：DRL

(深度強化式學習) 　　□詳細解說，流暢翻譯 　　本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！  

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APP輔助回音法學習對國小生英語聽力焦慮之影響

為了解決coding自學的問題，作者林欣慧 這樣論述：

聽力理解在語言習得中起著舉足輕重的作用。大量研究表明，聽力理解能力低下會增加學習者在接受聽覺輸入過程中的焦慮程度。據先前研究指出，行動輔助語言學習 (MALL) 對第二語言習得具正向影響。此外，一種聽力自我訓練方法「回音法」在2012年被提出，用於提升學習者的聽力理解能力。故本研究旨將手機裝置結合回音法和應用程式，並將其應用到英文課程中，欲藉此幫助學習者減輕外語聽力焦慮，並有效促進聽力理解。然而，這方面的研究仍無人提出。故本研究旨在探討純回音法和回音法App對降低小學六年級學生外語聽力焦慮（FLLA）和提高聽力理解能力的影響。本次研究邀請了台灣中部地區71名國小六年級學生參與，研究共為期8週

，實驗對象接受每週一次的40分鐘教學課程，並持續6週的教學。為了回答研究問題，在程序中應用了定量方法。這項研究結果顯示外語聽力焦慮與英文聽力理解能力兩者間呈現負相關，且僅回音法App對降低小學六年級學生外語聽力焦慮（FLLA）具顯著效果；而純回音法與回音法App皆對提高英文聽力理解能力有顯著效果，其中純回音法效果更佳。此外，實驗對象對純回音法與回音法App皆持正向積極態度。總而言之，回音法不僅是自學法亦是一種新的教學法，這項研究報告解釋回音法和回音法App對降低外語聽力焦慮以及提升聽力理解力的影響，並為 EFL 教師提供進一步教學實踐的教學建議。

文藝少女的矽谷進擊：育兒、寫小說、當工程師，我全都要!

為了解決coding自學的問題，作者王文珮VanessaWang 這樣論述：

一手泡奶、一手coding！工程師媽媽已上線！ 喜愛寫作，對數理有興趣，更享受解決問題的快感！ 寫Code之餘不忘寫文章，當媽之餘還當了工程師！ 她橫跨半個地球，涉足理科文科，掌握育兒空檔，自學coding， 從文藝少女進擊為矽谷軟體工程師！ 　　舒適圈厚不厚，就看勇氣決心夠不夠！ 　　如果是你，你會選哪一條路？ 　　1.從西語環境轉為中文環境。別說國字，連注音都沒見過 　　2.從土木工程跳到小說創作。什麼背景都沒有，只是愛寫作、愛閱讀 　　3.從技術寫作員轉行成軟體工程師。毫無基礎，從零學coding 　　這三條路都不好走，但Vanessa試著去走，一次她毫無選擇，兩次是她心甘情願

！ 　　縱使她感到格格不入、縱使她也膽戰心驚、縱使她初為人母、家有嫩嬰要照顧， 　　但她就是走下去了！在「突破舒適圈」這項挑戰下，她成功達陣！ 　　出生於波多黎各、懷抱文藝夢想的Vanessa，在理科土木工程及文科小說寫作都取得碩士後，進入特斯拉汽車工廠擔任技術寫作員，而在女兒一歲半時，她靠著自學coding成功轉職，成為矽谷軟體工程師。 　　面對跨國、跨科系、跨文化、跨身分的各項進擊，她是如何從家有嫩嬰、每晚要起來餵奶兩次、上班要抽空擠奶的媽媽下定決心轉行成為軟體工程師？又是如何在有「文人剋星」之稱的矽谷中堅持著她的文藝夢？如何抱持勇氣撞擊舒適圈並且無悔地向前邁進？ 　　Vanessa

曾經是一個喜歡做夢、喜歡書本、喜歡創作的文藝女子，嚮往著當作家。生完孩子後，她以為她會再也沒有時間學習、無法兼顧事業與家庭，甚至沒辦法做夢！沒想到孩子的成長刺激了她的求知慾，使她重新檢視自己的人生，因此她反而用更少的時間完成了更多事情。 　　這是一本關於轉變的書。我們時常被既有的身分、被現實困住，認為人生要「重新開始」很難，但我們其實都渴望「重新定義」自我。隨著一次次的轉變契機，一次次的脫胎換骨，蛻變的痛苦讓Vanessa意識到──每個人都有巨大的潛能，每一天都是我們未來人生的嶄新開章。只要願意，我們都能打破自我，也打破自己被這個社會賦予的定位。 　　透過Vanessa溫柔敦厚、理性樸實的

文字，我們可以看見一個女性在家庭壓力、人生追求、角色流轉之間，所展現的最真實、最無限的堅定力量。 各界名人，進擊推薦！ 　　│小劉醫師│外科作家  │尼可│作家／《你Ker這樣說》Podcast主持人 　　│半路出家軟體工程師在矽谷│  │矽谷阿雅│矽谷創業家／前臉書產品經理 　　│矽谷美味人妻 KT│美味生活執行長  │周品均│唯品風尚集團執行長 　　│邱懷萱│Anchor Taiwan創辦人  │徐豫（御姊愛）│知名作家 　　│路怡珍│中英雙語主播  │劉冠吟│小日子雜誌社長 　　（按姓氏筆畫排列）

物聯網在地震災害防制系統應用之研究

為了解決coding自學的問題，作者范文鴻 這樣論述：

強烈地震發生時常造成建築物破壞，導致瓦斯線路斷裂及因瓦斯外洩引起之火災。強震也會造成門扇被卡住，使居民被困於屋內而影響逃生。強震來襲時為了安全電梯會突然剎車停在梯間，需要救援人員到現場協助脫困。為了有效警示居民在強震來襲之前，採取有效之防護措施，本研究使用物聯網技術，開發『智慧地震災害防制系統』。該系統平常隨時監測中央氣象局地震測報中心之即時地震預警資料，當有即時地震資料更新時，馬上取得該地震之強度及震央位置，並且計算到達所在位置的強度及時間。當判別該次地震可能會造成災害時，馬上啟動瓦斯切斷器關閉瓦斯之供氣。當判別有居民在家時，馬上啟動聲光地震警報，並以Line、簡訊及電子看板顯示即時地震資

料(包含地震之到達剩餘之秒數及其強度)，並自動開啟大門及家中所有門扇避免卡死。該強震信息馬上通知地區電梯管理中心，馬上把運轉中電梯停在下一個安全樓層、管制電梯之使用、並開啟門扇、廣播強震即將來襲信息。透過本系統之開發，可以有效的擷取中央氣象局最新地震預警資訊，並採行必要之避難減災措施，將因地震造成的生命傷亡及財產損失降到最低。關鍵字：地震預警、Line通報系統、物聯網、地震災害防制、電梯遠端控制