TQC+ 程式語言Python 3認證之測驗對象，為從事軟體設計相關工作1至2年之社會人士，或是受過軟體設計領域之專業訓練，欲進入該領域就職之人員。
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程式語言python3
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TinyML｜TensorFlow Lite機器學習
應用Arduino與低耗電微控制器
「想要瞭解如何在資源有限的設備上運行機器學習嗎？那就要看這本書，它是AI發展的里程碑。」
—Massimo Banzi
Arduino共同創辦人
「本書藉由清楚、有趣的用例來教你如何在Arm微控制器上部署ML。」
—Jem Davies
Arm機器學習集團副總裁、研究員和總經理
深度學習網路正在不斷縮小，而且比以前小太多了。Google Assistant偵測單字的模型只有14 KB，小到可在微控制器上運行。這本實用的書籍將引領你進入TinyML領域，結合深度學習和嵌入式系統，用微型設備產生驚人的效果。
Pete Warden和Daniel Situnayake將講解如何訓練可以放入任何環境的微型模型。對想要使用機器學習來建構嵌入式系統的軟體和硬體開發者來說，這是一本理想的指南，它將指引你逐步建立一系列的TinyML專案，而且你不需要具備機器學習或微控制器的經驗。
‧建立語音辨識器、人體偵測鏡頭及可以回應手勢的魔杖
‧活用Arduino和超低電力的微控制器
‧學習ML的基本概念及訓練自己的模型
‧訓練可以理解音訊、影像和加速度計資料的模型
‧探索Google為TinyML設計的工具組，TensorFlow Lite for Microcontrollers
‧為app進行除錯及保護隱私和安全
‧優化等待時間、耗電量、模型和二進制檔的大小
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104學習精靈精選課程
想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
深度學習 | Deep Learning
「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》，是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生，提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念，以及足供專家參考的內容。」
──Elon Musk，OpenAI共同主席；Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。
「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫，清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展，請閱讀本書。」
──Geoffrey Hinton，英國皇家學會院士(FRS)，Toronto大學榮譽教授；Google傑出研究人員。
「近十年來，深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書，內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍，由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」
──Yann LeCun，Facebook AI研究主管；New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。
深度學習是一種機器學習，透過概念階層方式，讓電腦從經驗中學習，進而理解世界。由於可利用經驗累積知識，因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念，其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。
本書是以數學與概念為基底，涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法；同時討論概括論述相關應用，如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點，包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。
本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生，以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。
封面圖片：Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建構的作品，以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。
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用Python快速上手資料分析與機器學習
幫助您在最短的時間內學到資料科學必備的技術與基礎知識
本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」，指的是能讀懂Python官方手冊的程度，本書只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法，會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法，接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法，最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外，也會解說基礎的數學知識。
搞懂資料分析與機器學習必懂的數學知識
要分析資料或是進行機器學習，就必須具備相關的數學知識，所以本書將從數學公式開始講解，直到大家能了解數學公式為止。再者，實際分析資料時，收集資期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析，進而踏出成為資料分析工程師的第一步。
．資料分析必備的基礎數學知識
．基本的Python語法
．使用NumPy或pandas處理資料的方法
．利用Matplolib進行資料視覺化的方法
．以scikit-learn進行機器學習的分類或預測
．實作網路爬蟲
．實作自然語言處理
．實作影像分類
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寫給大家的統計學｜秒懂機率與統計，你也可以是人生勝利組
🎲運用你的直覺和一些簡單的數學來做出更好的概率決策
對於任何一個問題，傳統的統計分析往往只是產生另一堆數據。但你如何在現實世界中理解這些冷冰冰的數字？本書告訴你如何利用直覺和一些簡單的數學來做出更好的概率決策。
🎰透過清晰的解釋和有趣的例子，告訴你如何應用貝葉斯方法
本書透過清晰的解釋和有趣的例子，告訴你如何應用貝葉斯方法。你將會去尋找UFO來探索日常推理，用概率分佈計算漢-索羅是否能在小行星領域生存下來，並量化你得了嚴重的腦瘤而不僅僅是耳屎過多的概率。
這些不拘一格的練習將幫助你建立一個靈活而穩健的框架，以應對各種挑戰，從真正的摸索時事到處理商業世界的日常驚喜。
．計算分佈，瞭解你的信念範圍。
．比較假設，得出可靠的結論。
．計算貝葉斯定理，瞭解它的作用。
．找出後驗、似然和前驗，以檢查結論的準確性。
．使用R編程語言進行數據分析。
更有信心地做出更好的選擇，並享受這樣做的樂趣！
破解打開貝葉斯統計學的有趣方式，從你的數據中獲得最大價值。
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圖解AI｜機器學習和深度學習的技術與原理
收錄豐富的圖示與詳盡的解說，即便完全零知識也能夠輕鬆學習。
機器學習與深度學習的原理與技術，單靠這一本 就能深入瞭解的教科書
「人工智慧」、「機器學習」、「深度學習」這些以前在科幻小說中才會見到的字眼，如今已經深入我們的日常，成為大家平日琅琅上口的名詞。可是，真的想要深入一點了解這些名詞，一翻開相關書籍，看到滿滿的數學公式頭就暈了，難道沒有人能夠用大家都聽得懂的方式解釋這些科技名詞嗎？
本書就是因應您心中的吶喊而生的一本書。這本書不會給你滿滿的數學式，而是藉由生活化的舉例、圖解進行說明，盡可能地表達人工智慧的正確知識。期望各位能夠透過本書，觸及機器學習的趣味與可能性，進而踏入機器學習的世界中。
藉由本書，您將可以：
．了解人工智慧、機器學習、深度學習三者之間的關係
．機器學習的程序與核心技術
．了解機器學習應用了哪些演算法
．深度學習的程序與核心技術
．了解深度學習應用了哪些演算法
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練好深度學習的基本功｜用Python進行基礎數學理論的實作
從基本暸解深度學習的運作機制！
詳盡解說讓不擅長數學的人也能夠暸解。
僅用Python和NumPy，就可一步一腳印完成實作！
獻給想要跨出「只會使用函式庫實作」舒適圈的人。
「雖然我知道如何透過函式庫來做深度學習，但其實並不曉得它到底是怎麼運作」
「想要了解深度學習的數學原理，搞懂深度學習的運作方式」
本書就是為了滿足這樣的需求而推出的。透過朋友之間的對話，採用原理解說與實作並行的方式，從最基礎的原點開始重新認識深度學習。
．何謂類神經網路
．如何實作感知器演算法
．類神經網路如何學習權重和偏差
．如何正確學習參數解題
．實作卷積神經網路
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最強行銷武器—整合行銷研究與資料科學
行銷研究的歷史已經超過了百年，但最近二十年，行銷資料科學的興起，對行銷研究造成巨大的衝擊。行銷研究與行銷資料科學彼此之間，產生些許的替代，甚至帶來了許多的互補。
本書的主題在談行銷研究與行銷資料科學的整合，但因為這項議題現在還正在發生與演變當中，同時也尚無一個完整的整合模式，國內也還未出現類似的書籍。因此本書希望能為此領域開一小扇窗，讓更多的行銷人有機會為此領域產生更多的貢獻。
透過本書，您將可以了解：
．何謂行銷研究？何謂行銷資料科學？何謂行銷科技？
．為何要整合行銷研究與行銷資料科學？
．何謂假設驅動研究與資料驅動研究？
．各種研究與資料科學分析的類型
．行銷研究程序與行銷資料科學程序
．各種研究設計，從觀察法、調查法、訪談法、焦點群體法、實驗設計法、次級資料法到大數據分析法
．衡量與抽樣的概念
．如何透過資料的蒐集與分析與實作來整合行銷研究與行銷資料科學？
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學習精靈
04/08 00:00
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【C 語言入門】1.1 - 程式語言簡介
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誰在帶風向、玩精準行銷｜認知駭客如何操弄人心
▌揭露假新聞的操作手段
本書將告訴您，在社群媒體時代，演算法、心理學的濫用如何激化人類的偏見，影響輿論，甚至左右選舉的結果。
▌什麼是「認知駭客」
任何基於統計數據而部分或完全做成結論的系統，都可透過操縱統計數據來左右遊戲規則，人類大腦的運作方式也是如此。隨著時間推移，我們的認知會整合成「類化」的模式，這些模式也會隨著新訊息的加入而不斷變化，而透過改變大腦的大量輸入後，這種「認知駭入」便能影響我們的大腦模式（很神奇吧？）。「認知駭客」便是利用這種「認知駭入」的手法，影響我們對事物的定義方式，左右我們將它們聯想為正面或負面的傾向－－只要他們能在你觸及特定議題時，操縱夠多的媒體即可。
▌內容推薦系統的功與過
在資訊大爆炸的時代，人們自然而然地依賴內容推薦系統來篩選源源不絕的訊息。然而，推薦系統也帶來了新的危機：演算法「投其所好」的結果，也激化了人們的偏見。
▌被駭的民主
社群媒體讓各種團體能夠相互聯繫並協調他們的活動。同樣的工具也可以被用來傳播政治訊息，不僅讓合法團體與非法人士均可使用，甚至會被某些國家用來影響其他國家的選舉。本書將揭露其中一些操作手段，並探討未來的威脅和防禦。
誰適合閱讀本書
．社群編輯
．資料科學家
．媒體工作者
．想要更深入了解「假新聞」的人
來自讀者的讚譽
♥ 完美詮釋為什麼會有假新聞，以及假新聞是怎麼運作的
♥ 對於網軍如何利用社群媒體帶風向有詳盡的說明
♥ 推薦給意識到假新聞正嚴重戕害民主的人閱讀
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比特幣標準｜中央銀行的去中心化替代方案
了解比特幣歷史、特性、用途與未來的基本指南
比特幣是具有金錢功能的最新科技，提高了數位時代的技術可行性，以解決所有人類存在現實的持續難題：如何不受時空限制來移動經濟價值。
這是一本幫助您瞭解比特幣經濟，並透過歷史上曾經實踐金錢功能的多種技術，來了解比特幣如何作為這些可行技術的數位版本的書。本書並非廣告行為或是邀請大家來購買比特幣。正好相反，比特幣的價值可能會繼續波動，而且至少還需要一段時日，而且比特幣網路也可能因為可見或不可見的因素，導致成功或失敗。它在使用上也需要技術能力與面對風險，因而對許多人來說並不適合。所以本書並不提供投資建議，但會協助評估其網路與操作的經濟屬性，讓讀者能在決定是否投資之前，預先了解情況。
只有在對擁有和儲存比特幣的實際操作方面，進行過廣泛而深入的研究之後，您才應該考慮是否持有比特幣。由於比特幣市場價值的飆升，讓它看起來像是無腦式的投資，但仔細研究無數的網路駭入與駭客攻擊、詐騙及安全漏洞等讓人們失去比特幣的事件，對那些覺得比特幣可以提供穩定獲利的人，都是一種警告。
如果在閱讀本書後，認為值得擁有比特幣。你的首要投資不應該是購買比特幣，而是投資時間來了解如何安全的購買、儲存和擁有比特幣。比特幣具有這種相關知識無法委外的本質特點，任何對使用這個網路感興趣的人，都無法推托個人責任，這便是進入比特幣世界所需要進行的真正投資。
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生成深度學習｜訓練機器繪畫、作曲、寫作與玩遊戲
生成建模是 AI 最熱門的主題之一。現在已經能教導機器來達到媲美人類的水準，例如繪畫、寫作與作曲。本書可以幫助機器學習工程師與資料科學家理解如何重建生成深度學習模型中那些令人驚豔的範例，像是變分自動編碼器、生成對抗網路(GAN)、編碼器-解碼器模型與世界模型。
本書示範了各種技術的運作方式，從運用Keras說明深度學習的基礎概念開始，深入各領域的最頂尖技術。藉由各種提示與小技巧，幫助您理解如何讓模型的學習更有效率更有創意。
本書精彩內容
．如何使用變分自動編碼器來改變照片中的臉部表情
．從頭開始打造實用的 GAN 範例，包括用於風格轉換的 CycleGAN 與可生成音樂的 MuseGAN
．建立可生成文字的循環生成模型，並應用注意力機制來讓模型更厲害
．介紹為什麼生成模型有助於軟體代理在強化學習環境中達成各種任務
．介紹 Transformer (BERT, GPT-2)、ProGAN與StyleGAN 這類影像生成模型之架構
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