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    小編

    2022/04/02

    A-Life｜使用Python實作人工生命模型
    這是一本為了讓對使用電腦設計生命感興趣的人，可以輕鬆閱讀，而努力撰寫的書籍。
    基於這一點，這本書是寫給想使用ALife塑造人物角色或場景的遊戲設計師，以及希望增廣自我創造力的創意人員，而非原本就對「生命是什麼？」十分關切的自然科學研究者、工程師、致力ALife研究的學生。當你讀完這本書，應該可以從人工生命的角度，掌握現代科技的觀點。
    ALife也能運用在使用人工智慧的機器學習技術上，因此，對於人工智慧有興趣，或已經在運用AI的人而言，應該可以成為激發靈感或創意廣度的契機。
    本書使用了在人工智慧領域經常運用的Python語言。書中附上了執行ALife的程式碼。只要具備基礎的程式程式設計技能，就能理解本書的實作。
    看更多書籍介紹:
    A-Life｜使用Python實作人工生命模型
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    機器學習實戰
    有了一些Python基礎，想要更深入了解人工智慧、機器學習嗎？快跟著周凡剛老師的線上課程，學習Scikit-learn套件，建立機器學習模型，並利用演算法分析平常難以分析的資料，跟著TibaMe的Python人工智慧課程，帶領你實際操作最新演算法，且實作分析資料！
    緯育TibaMe
    Spark首部曲：實務基礎入門篇
    這門課程將讓你了解Spark的核心基礎與環境建置、 學習Scala語言到實作Streaming串流分析。在熟悉Hadoop基礎概念後，若想要深入學習大數據，那你的下一步絕對要學Spark！這堂課程中，我們將用Spark玩轉資料，挑戰背後無限商機！並讓您透過此三部曲學程輕鬆進入大數據分析領域。
    緯育TibaMe
    R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練
    R語言是開源的統計程式語言，常用於開發統計、資料分析軟體系統，課程中我們將從R/R-Studio入門，從統計分析、資料探勘與機器學習的原理與技巧，讓學員有能力進行相關的資料分析技術與資料視覺化整合應用。本門課適合想瞭解R語言，作為進入大數據分析基礎，或進行量化研究、進階資料視覺化。
    緯育TibaMe
    成為 AI 科學家｜機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧
    在這門機器學習的課程中，將詳細介紹分類模型的選擇與使用，對於數學不好的人，會透過詳盡解說演算法的每個步驟來補不足，對於實際進行模型訓練、參數調整與評估的注意事項，也會在這一門課中完整的帶你了解，除了認識機器學習概念之外，還可以實作出最完整的機器學習應用。
    緯育TibaMe
    Spark第三部曲： MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰
    Spark第三部曲中，老師將帶您了解機器學習原理，並快速使用Spark MLlib實作分析真實資料！課程一開始會從介紹機器學習及MLlib開始，概念清晰後再帶領學員探討資料型態及讀取資料、學習K-means分群模型和Logistic 分類模型，循序漸進的讓您從概念到實作。
    緯育TibaMe
    機器學習實戰-影像處理篇
    近年來，在日常生活或是工業的自動化系統中，常常發現機器學習的蹤跡，隨著機器學習的應用趨近普及，如何應用機器學習於產業當中就變得非常重要，這門課採用實作導向的方式來探討機器學習，Alex老師會帶領你用機器學習來打造機器學習系統，並運用這樣的技術解決資料科學、影像處理以及電腦視覺中的不同任務。
    緯育TibaMe
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    小編

    2022/04/02

    圖形演算法｜Apache Spark與Neo4j實務範例
    "從基本概念到重要的演算法，再到處理平臺和實際案例，作者為美妙圖形世界編寫了一本兼具指導性與說明性的參考指南。"
    —Kirk Borne, PhD
    Principal Data Scientist and Executive
    Advisor, Booz Allen Hamilton
    "一本實用且資訊豐富的指南，幫助你藉由使用圖形演算法檢測模式和結果，來獲取更多洞察力，圖形資料庫開發人員的必讀書籍。"
    —Luanne Misquitta
    Vice President of Engineering,
    GraphAware
    學習圖形演算法可以幫助你利用資料關係的力量，開發更聰明的解決方案，以及增強你的機器學習模模型。有了這本實用的指南，開發者和資料科學家將會發現，圖形分析能提昇價值，無論是用圖形分析建構動態網路模型，還是預測真實世界中的行為。
    Neo4j的Mark Needham和AmyHodler說明圖形演算法如何描述複雜結構，並揭示難以找出的模式—從發現漏洞和瓶頸到社群偵測和提升機器學習預測。你將會透過一些實際的範例了解如何在Apache Spark和Neo4j中使用圖形演算法，這兩個平台是圖形分析最常用的選擇。
    ‧學習圖形分析如何從現今的資料中找到更多預測元素
    ‧瞭解熱門的圖形演算法是如何工作以及如何應用
    ‧使用超過20個圖形演算法範例的程式碼和提示
    ‧學習對不同類型問題，挑選合適演算法
    ‧使用Spark和Neo4j程式碼和樣本資料集探索範例
    ‧結合Neo4j和Spark，建立一個用於連結預測的機器學習工作流程
    看更多書籍介紹:
    圖形演算法｜Apache Spark與Neo4j實務範例
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