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「python軟體測試：負責設計、執行和維護Python測試案例，以確保軟體產品的品質與穩定性。主要任務包括撰寫自動化測試腳本、進行回歸測試及分析測試結果，並與開發團隊密切合作，確保缺陷能夠及時修正。該角色要求具備扎實的程式設計能力、良好的問題解決技巧，以及出色的溝通協調能力，能在快速變化的開發環境中靈活應對挑戰。了解持續集成與持續部署（CI/CD）流程者尤佳，並具備團隊合作精神，以推動整體專案成功。」
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    小編

    2022/04/02

    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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    小編

    2022/04/02

    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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    想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
    【超早鳥領$1,288券現折｜3/10 開課】零基礎Python入門與資料科學｜第三十一期｜線上實體直播課
    學好哪一種程式語言，最容易找到機器學習與資料科學的相關工作呢？ 根據 IBM Jean-Francois Puget 所作的趨勢研究，答案就是Python！ 讓地表最會教Python的周凡剛老師帶您輕鬆學會爬蟲技巧、自然語言處理， 更將深度學習靈活運用於資料分析、斷詞權重，與文章推薦。
    IT國際認證學院
    【回放影片-開課說明會】用 NVIDIA 實作 打造 科技/半導體業 的「百萬金履歷」
    一張 NVIDIA 官方認證，帶你成為全球 AI 開發先行者
    IT國際認證學院
    【早鳥優惠｜2026年1月2天假日台北實體班ｘ原地考照】ITS Python 國際認證班｜2026/1/24(六)開班
    ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證) 是目前市上最符合產業趨勢的初階資訊科技認證。其中程式開發的重點科目：Python，更是備受重視的職場技能。本課程的設計完全對應 ITS Python 的考科範圍，深度分析並安排所有的流程順序，透過密集訓練與系統化學習，連初學者都能在極短的時間內獲得完整的精華，順利通過認證考試！
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    小編

    2022/04/02

    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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