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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:
http://books.gotop.com.tw/v_A597
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【11/1-11/11領$1900券現折】NVIDIA DLI官方課程 - 使用提示詞打造 LLM應用服務|兩天假日課(11/23(日)、11/30(日))直播課
本課程為 NVIDIA 深度學習學院認證課程,由輝達官方認證專家-白熊老師 親自授課。課程強調應用導向與實作體驗,帶領學員掌握LLM原理,並透過NVIDIA提供的模擬環境進行開發。適合有Python基礎的初學者與實務導向的開發者。
IT國際認證學院
Python程式設計【本課程為線上課,報名後專員會提供上課資訊】
🎯本課程專為 Python 初學者設計,從語言介紹與開發環境設定開始,完整學習 Python 基礎語法與實用技巧,包括變數、流程控制、函式、模組使用、資料結構及檔案操作等主題。課程內容圖解搭配範例實作,幫助學員建立良好程式邏輯與動手實作能力,為後續進階資料分析、AI 應用與自動化工作流程打下紮實基礎,適合零基礎入門學習需求。
艾鍗學院
人工智慧-Python與資料科學【本課程為線上課,報名後專員會提供上課資訊】
本課程從 Python 語言基礎出發,內容涵蓋變數型別、資料結構、函數、例外處理、檔案操作與模組使用,並搭配 Anaconda、jupyter notebook 等工具進行實作。資料處理部分則深入教授 Numpy 的矩陣運算、Pandas 的資料匯入與分析技巧,以及 Matplotlib 的資料視覺化應用。機器學習章節則介紹迴歸分析與 Gradient Descent 最佳化原理,並以純 Python 手刻實作演算法與矩陣版線性迴歸,幫助學員建立 AI 應用邏輯基礎。課程也對應 iPAS AI應用規劃師能力鑑定的準備需求,是 AI 與資料分析初學者的必修課。
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C語言控制Raspberry Pi I/O【本課程為線上課,報名後專員會提供上課資訊】
本課程從 C 語言基礎到嵌入式應用,循序漸進引導學員掌握開發技巧,包含指標、Struct、檔案操作與巨集應用等主題。進階結合 Raspberry Pi 平台,實作 GPIO 控制、感測器資料讀取、PWM 馬達與 I2C/SPI 通訊,涵蓋數位與類比訊號應用。適合希望整合程式語言與實體裝置應用、邁向嵌入式開發領域的學習者。
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07/02 00:00
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Senior QA Automation Engineer (Python)/資深自動化測試軟體
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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
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http://books.gotop.com.tw/v_A603
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