Python machine learning

Layla and the Bots' newest invention is going to make a big SPLASH!Pick a book. Grow a Reader!This series is part of Scholastic's early chapter book line Branches, aimed at newly independent readers. With easy-to-read text, high-interest content, fast-paced plots, and illustrations on every page, these books will boost reading confidence and stamina. Branches books help readers grow!Layla and the Bots are so excited to meet the animals at the Surfside Rescue Center! They meet a sea turtle, a sea lion, and a dolphin named Splash, who needs their help. Splash won’t eat unless there is music playing... but he likes to pick his own music! Can Layla and the Bots build a music machine that will do the job? With full-color artwork on every page, speech bubbles throughout, and a fun DIY activity that’s perfect for at-home learning, this early chapter book series brings kid-friendly STEAM topics to young readers!

Layla and the Bots' newest invention is going to make a big SPLASH Pick a book. Grow a Reader This series is part of Scholastic's early chapter book line Branches, aimed at newly independent readers. With easy-to-read text, high-interest content, fast-paced plots, and illustrations on every page, these books will boost reading confidence and stamina. Branches books help readers grow Layla and the Bots are so excited to meet the animals at the Surfside Rescue Center They meet a sea turtle, a sea lion, and a dolphin named Splash, who needs their help. Splash won't eat unless there is music playing... but he likes to pick his own music Can Layla and the Bots build a music machine that will do the job? With full-color artwork on every page, speech bubbles throughout, and a fun DIY activity that's perfect for at-home learning, this early chapter book series brings kid-friendly STEAM topics to young readers

The Pulitzer Prize–winning author of Trust turns to the future with a novel that examines the place of technology in the American imaginationCenturies from now, at the dawn of a historical epoch filled with both uncertainty and promise, an orphan is adrift in a city on the brink of a great transformation. The state has been dismantled, and humans are reinventing social bonds and learning new ways to coexist with nature. Following a childhood defined by loss, survival, and found family, the orphan grows up to become a “pincher,” someone who steals electricity from the grid to sell it on the black market. It’s a high-risk life, one that brings her into a rich downtown art and music scene where she powers underground concerts. It also leads her to a colossal scientific invention that could be either a contraption devised by a deranged mind or a machine that will change the very fabric of reality.After rewriting America’s past with his two previous novels, Hernan Diaz now gives us a glimps

⛧⛦ 樹莓派 5 / 樹莓派 4 皆適用 ⛦⛧⛧⛦ 一本帶你玩翻人工智慧與物聯網 ⛦⛧『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，深受全球創客的喜愛。本書將引領你踏上創客之路，利用樹莓派建立 IoT 物聯網與 AIoT 智慧物聯網，以及親手打造遙控串流視訊車、自動避障車、物體追蹤車與 AI 自駕車。甚至讓你在樹莓派上運行 LLM 大型語言模型，並透過 Python 與 LLM 技術，以自然語言進行硬體控制。是不是已經迫不及待、躍躍欲試了呢？或許還有點擔心沒有基礎，會難以上手？請放心。本書將從樹莓派的購買、安裝與設定開始，逐步帶領你使用 Windows 電腦遠端操作樹莓派，並介紹 Linux 系統指令與伺服器架設，讓你不再畏懼終端機黑畫面的文字模式。接下來，我們將探索樹莓派的 GPIO 腳位，並透過 Python，甚至結合 ChatGPT API 和 LLM 等生成式 AI 來控制硬體。同時，本書也涵蓋如何在樹莓派上使用 Pico 開發板或 Arduino 開發板進行軟硬體整合，為你提供更多面向的選擇。更精彩的是，運用 Pi 相機模組或 Webcam 攝影機，並結合 OpenCV 電腦視覺套件與多種知名的深度學習模型，實作人臉偵測、手勢追蹤、人體姿態估計、即時物體偵測、文字偵測與車牌辨識等 AI 應用。至此，你便能輕鬆跟著我們的腳步，透過 Node-RED 物聯網開發工具和 Teachable Machine 來建立 AIoT。此外，也能透過整合超音波感測器、OpenCV 和 TensorFlow Lite，打造出自動避障車、物體追蹤車以及 AI 自駕車。無論你是創客新手或進階愛好者，本書將幫助你全面掌握樹莓派，發揮你的創意，輕鬆進行各種 AI 軟硬體整合專案！本書特色: ➢ 無需額外設備，從 Windows 電腦遠端操作樹莓派➢ 從零開始學習 Linux 系統與伺服器架設➢ 透過 Python 結合 GPIO 腳位與 ChatGPT API 或 LLM，以文字控制硬體➢ 同場加映樹莓派 Pico W 與 Arduino Uno 開發板的應用➢ 建立 Pi 相機模組或 Webcam 攝影機的網頁串流視訊➢ 搭配 OpenCV 電腦視覺套件，實作人臉、手勢、姿勢、物體、文字、車牌等偵測與辨識➢ 活用 YOLO、MediaPipe、CV

內容介紹: 用自己的電腦也能從零開始建構 LLM 模型！LLM 的參數真的非常多~ 動輒就數千億個參數，一般家用電腦是跑不動的；再加上 LLM 模型架構、注意力機制的運作都非常複雜，要深入理解也有不小的門檻。★ 機器學習專家 Sebastian Raschka 特別規劃了一整套的教練式教學，透過較小型的資料集，讓您能在一般電腦上跟著步驟實作，並逐步理解大型語言模型的架構與技術！- 本書涵蓋了建構 LLM 的完整過程，包括處理資料集、實作模型架構、注意力機制、使用無標籤的資料進行預訓練，以及針對特定任務的微調技術 (分類任務微調與指令微調)。- 書中每一步驟都有清楚的文字、圖解和程式範例，帶著你從零開始撰寫一個基礎模型，並將其進化為文本分類工具，最終創建一個能夠理解並回應對話指令的聊天機器人。★ 經驗豐富的開發者與初學者，都可以學習到如何一步步建構一個 GPT，掌握創建 LLM 所需的基本概念與實作技巧！- 如果是具備基礎機器學習知識、中階 Python 技能的讀者，作者提供了許多額外資源，包含完整程式碼範例 (GitHub 儲存庫)、參考文獻與延伸閱讀 (像是如何應用更大規模的模型參數)、優化訓練迴圈與進階的 LoRA 微調方法，讓您可以再進一步深入學習，持續往專家邁進！- 對於初學者來說，作者在附錄中有提供 PyTorch 基礎知識與安裝解說，而小編則在內文中適當添加註解，幫助讀者能更好地理解內容。另外，旗標更準備了 Colab 線上資源，讓您理論、實作都能暢通無阻。就算是程式語言小白，初入門也能無痛學習、打好 LLM 的基礎~一起提前起跑，搶佔 LLM 理論知識與 GPT 模型實作的先機，為自己投資一個無限的未來！本書特色: 「親手實現LLM，就能破解AI落地應用的層層關卡！」——溫怡玲｜人工智慧科技基金會 執行長▌專業推薦 ▌林筱玫｜台灣人工智慧協會 執行長 馬偉雲｜中央研究院 資訊科學研究所 副研究員郭興安｜永豐餘投控 資安長暨元信達資訊 總經理黃逸華｜美商WSP集團 臺灣區分公司 策略長蕭安助｜和碩聯合科技 人工智慧發展處 副總經理● 長年 4.5 顆星好評並翻譯成多國語言的暢銷書《Python Machine Learning》作者 Sebastian Raschka 又一最新力作 ● 本書於 Amazon 上獲 4.7 顆星好評

PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： https://github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch

人工智慧（AI）將改變人類與所有產業的生態。如果你對人工智慧，沒有全面的了解，那就跟不上時代了。很多影響人類的科技發展，都無法做出正確的判斷。一個知名的投資專家說，比起5G，人人手上有，處處可見基地台，AI只有少數大公司用得上，到底有無潛力？有！但是不要想得太美了。他說的對不對？很難判斷嗎？讀完本書，你就會找到正確的解答。其實AI有三種，一種是雲端，就是連到那幾家大公司的機房，用他們大的嚇死人的算力。一種是在本地運算，如汽車的自動駕駛。第三種則是運用在最前端的偵測裝置，以求最快的反應時間。所以你說AI只有幾家大公司用得上，好像也沒有那麼對。所以你要把它想得美一點，它是平地一聲雷，輝達、台積電的股價都應該後面加一千個零，是嗎？但是你知道有資訊科技以來，人類至少經過三次AI的浪潮。很多公司運用AI運用得嚇嚇叫，如文藝復興基金，用機器學習投資，20年來平均的年化報酬率遠勝巴菲特。所以你說AI前程遠大！很OK，但它說他橫空出世？倒也未必，它只是一個連續的改善過程！當然有關AI最誇張的是想像是《魔鬼終結者》，一個是幹掉想毁滅人類的傢伙，而且他可以和人腦一樣的運作。不過有的人是殺人魔，有的人是慈善家。不知可以和人腦一樣運作的AI是慈善家或是殺人魔？AI的形式有很多種，從撰寫大量複雜的函式來實現人工智慧的專家系統，到以大量資料反求智慧判定函式的演算法，如支援向量機（Support Vector Machine, SVM）、決策樹（Decision Tree）等，此領域統稱為機器學習（Machine Learning, ML），而運用神經網路技術，將網路的節點深度擴展延伸，以獲得更好的智慧判定效果，則稱為深度學習（Deep Learning, DL）。你越了解AI的技術背景，就越能掌握它未來對人類的影響。如果你想投資AI相關產業，就更是需要深入了解了。任何資訊科技的運用都有兩個層面，軟體以及執行軟體的硬體。本書除了說明AI運用的基本原理之外，也將詳細說明有關AI的軟體及硬體產業鏈。對一個投資人而言，完整的了解一個產業的上下游關係，是十分必要的。總不能輝達業績創新高，而你完全沒有概念台積電會好還是不好吧？本書以圖文對照的方式，讓你對AI有清楚的認識。不論投資、或生活，可以在新科技浪潮中，穩定前行。本書特色◎100個單元，幫你輕鬆建構清晰的知識網本書以對人工智慧沒有認識的民眾為對象，挑

本書循序漸進、深入系統地講解了強化學習的核心原理、主流算法與工程實踐，內容豐富、層次清晰、通俗易懂。全書共12章，涵蓋從基礎知識、經典算法，到深度強化學習、策略優化方法，再到離線強化學習、模型強化學習、多任務與多智能體系統等前沿內容。書中不僅詳細介紹了Q-learning、DQN、PPO、TRPO、GRPO等算法的原理與推導，還配套了多個完整實戰案例，如Atari遊戲、CartPole平衡控制、迷宮導航系統、機械臂抓取、多智能體博弈等，幫助讀者快速掌握從算法理解到項目落地的全流程技能。本書語言簡潔直觀，圖文結合，配有大量實戰項目和訓練結果分析，同時覆蓋了市面上同類圖書較少涉及的內容，如強化學習在大模型中的新應用(GRPO)、元強化學習的系統構建，以及工業級多智能體訓練框架，極具實用性與前瞻性，是學習強化學習開發技術與實戰應用的理想工具。本書適合具有Python基礎、瞭解機器學習或深度學習初步知識的讀者閱讀，尤其適合人工智能開發者、AI工程師、機器人研究人員、自動化系統設計者，也可作為高校人工智能相關專業的教材或教學參考書，以及企業培訓課程的技術參考資料。

「作者完美呈現監管單位觀點、風險管理、可解釋性與其他諸多主題的概觀，同時提供實務建議與程式碼範例。」—Christoph MolnarInterpretable Machine Learning作者「使用獨特戰術處理方式，解決ML系統風險，讓本書脫穎而出。透過細微差異的處理降低ML風險，為讀者提供寶貴資源，以負責任又可持續的方式成功佈署ML系統。」—Liz GrennanDigital Trust, McKinsey&Company初級合夥人暨全球事務共同領導者過去十年，見證了人工智慧與機器學習(AI/ML)技術的廣泛採用。然而，疏於監督這些廣泛實施的技術，導致原本可由適切風險管理來避免的事故與不良後果。在認識AI/ML真正的好處前，從業人員必須瞭解如何降低風險。本書說明負責任AI的處理方式：建立在風險管理、資安、資料隱私上，並套用社交科學的最佳實作，提升AI/ML技術、商業程序與文化能力的完整框架。作者Patrick Hall、James Curtis與Parul Pandey創作了這本指南，以期能協助企業、客戶與大眾改善真實世界AI/ML系統結果的資料科學家。‧學習完整涵蓋可解釋性、模組驗證與除錯、偏見管理、資料隱私與ML安全性的負責任AI技術處理‧學習如何建立成功的、有影響力的AI風險管理實作‧對採用AI技術的現有標準、法律與評估方式有基本瞭解，包括近期的NIST AI Risk Management Framework‧使用GitHub與Colab的互動式資源

在 AI 模型不停推陳出新，生成的內容越來越逼真，你是不是也開始對 AI 躍躍欲試，但卻又不得其門而入呢？這本書的誕生，就是為了讓你我都能看得懂、用得上、不被落下。▌給上班族的你：媒體不斷報導 AI 的強大，一邊說它能提升效率，一邊又說它可能取代人類工作──其實與其恐懼 AI，不如學會了解 AI。當你掌握 AI 的能力與限制，就能把它變成你的助力，讓自己在職場中更有競爭力。▌給學生、新鮮人與轉職者：當企業逐漸看重具備 AI 能力的人才，你的履歷中有沒有實作經驗、能否與 AI 工具協作，都會成為關鍵加分項。然而學校不一定有教、網路資源又過於零碎，想要快速補足這塊技術的知識，你需要的是一套有系統的入門書。▌給關心下一代的家長：現在的年輕世代是「AI 原生族群」，生成式 AI 將會伴隨他們長大、學習、工作，甚至影響他們的創造力與價值觀。與其被科技隔閡拉遠，不如主動理解 AI 的樣貌與影響，陪伴孩子健康地使用 AI、成為真正的科技公民。無論你是上班族、新鮮人、轉職者、家長或學生，這本書都能幫助你打開 AI 世界的大門!正如書名中「⇄」符號所呈現的意義，希望帶領讀者了解各種「生成式 AI」應用與背後相關技術的來龍去脈，讓你用最輕鬆的方式，培養面對未來的 AI 素養與競爭力。現在就開始——你將不只是 AI 使用者，更是 AI 時代的參與者！本書特色: \ 一看就懂的生成式 AI 最強入門書 /貼近科技脈動，跟上 AI 技術發展腳步，吸收新知不落伍！涵蓋完整 AI 技術地圖：- 機器學習 (Machine Learning)- 深度學習 (Deep Learning)- 電腦視覺 (Computer Vision)- 自然語言處理 (NLP)- 聊天機器人 (Chatbot)- 生成式 AI (Generative AI)- 檢索增強生成 (RAG)- AI 代理 (AI Agent)- AI 倫理與未來思辨\ 52 個零基礎實作活動，讓你輕鬆玩懂 AI /從趣味實驗到真實應用，不懂程式也能動手玩：- 看懂 ChatGPT 的運作邏輯- 跟 AI 協作畫圖、創作音樂- 打造毛小孩的影像識別模型- 自動駕駛與 AI 道德判斷體驗- 用眼睛控制畫面、用聲音操控動作- 打造一個跟你對話的 AI 代理人- 用 RAG 檢索不同的資料- 請 AI 協助招聘的公平性反思還有更多實用又有趣的活

如果你主要關注統計分析、數據可視化、線性代數、初等微積分，並希望較快上手，「R語言」會是較佳的選擇！本書獨特之處在於以直觀且實用的方式，清楚介紹人工智慧及機器學習領域中常用的管理數學工具。透過R語言的實作，讀者得以深入理解並實際應用於不同實務情境。書中的實例不侷限於理論探討，更著重實際應用，貼近日常生活，喚起讀者對數學的共鳴與學習熱情。舉例而言，透過應用貝氏定理，探討運動員實際服用興奮劑的真相，以及判斷過濾垃圾郵件的情境。同時，透過極佳化方法的應用，協助航空公司訂定最適價格和最大利潤路線圖等案例，使得理論更具實用性。除此之外，本書擴大管理數學的範疇：從管理數學傳統上僅處理統計、線性代數的刻板印象，將此核心概念延伸至線性轉換、特徵值與特徵向量等進階議題，並且更進一步涵蓋一般書籍較少觸及的「極佳化方法」，包括微分、極值、偏微分以及拉氏乘數等內容，於實用範例中為機器學習（Machine learning）的數學應用奠定基礎。線性規劃的討論更是引領讀者回溯至二戰時期，線性規劃應用於確定空中力量和雷達（radar）的最佳使用，具有時代非凡之意義。同時探討在各種混和限制條件下，欲達目標極大、極小化，使用線性代數中構築人工基底手法，自標準的極大化問題做為起點，經二階段法、對偶問題法、對偶單形法，深入解說 R 軟體 lpSolveAPI 套件背後的數學脈絡或故事。本書精彩內容 ——線性代數｜線性函數｜線性方程組｜矩陣｜向量空間｜線性轉換｜極佳化方法｜拉氏函數｜機率與統計｜單利．複利｜線性規劃｜馬可夫鏈｜預測｜本書特色☑ 以 R 軟體的程式語言與過程，深入解說並印證數學定義、定理☑ 透過 R 軟體的印證，經驗的移轉，形塑跨電腦語言的整體處理思維☑ 促成 R 軟體成為數學符號以外的第二語言，加速數學學習效率☑ 將人工智慧及機器學習常用之數學思維，應用於資料分析及解決管理問題

資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字，引發的學習熱潮從未間斷，如果您正尋找資料科學、AI 的入門書，本書就是您的 Mr. Right！【獨家資料科學 5 步驟，記牢、做熟這 5 步就夠了！】只要上網 google "資料料學" 一定會發現，出現的關鍵字實在超級廣，包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等，這麼雜到底怎麼開始？總不可能通通碰過一輪？！初學者看這本最適合！本書大聲告訴您：「資料科學沒那麼複雜！」，只要跟著書中精心設計的「資料科學 5 步驟」，記牢、做熟這 5 步就夠了！問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析【用 Excel 輕鬆實作機器學習，跟複雜的程式說掰掰！】機器學習 (Machine Learning) 是資料科學實作非常重要的一環，很多書都告訴您必須碰程式，這也讓非 IT 背景的初學者相當苦手，本書正是程式苦手者的超級救星！Excel 是多數人都很熟悉的工具，這本書能讓各種不同學習背景和工作性質的讀者受惠，再也不限 IT 背景才能學。再者，用程式來實作機器學習雖然「省事」，卻也「省略很多事」，若沒有自己細心研究，可能連資料集長什麼樣子都模模糊糊；而在訓練機器學習模型時也是一樣，程式往往把模型封裝成內部在做什麼都神神祕祕的黑盒子，三兩下就告訴您「模型訓練好了！」，到頭來只能虛虛地感覺自己「好像」學會了。反觀 Excel 除了易學，還多了能細細觀察模型內部運作細節的優點！首先，數據資料都清清楚楚攤在儲存格上，再也不是看不到摸不到！而本書所介紹的【線性迴歸】、【KNN】、【K-Means】、【深度學習】等機器學習演算法，只需用到簡單幾個的 Excel 函數就可以輕鬆操作，讀者可以觀察公式清楚看出模型各階段的數據是怎麼算出來的；最後，書中各模型的工作表佈局和配色也都經過精心安排，希望透過種種設計讓讀者更容易掌握模型細部的運作細節！本書特色: □ 用最熟悉的 Excel 馬上可以動手做！□ 精心設計豐富插圖，每一頁都有感！ □ 零數學公式、統計符號，輕鬆學會資料科學、機器學習！□ 機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN 分類、K-Means 分群、深度學習分類□ 範例滿載！一次不熟換個範例多 run 幾次保證讓您會！

Learning to perform complex action strategies is an important problem in the fields of artificial intelligence, robotics, and machine learning. Filled with interesting new experimental results, Learni

Advanced statistical modeling and knowledge representation techniques for a newly emerging area of machine learning and probabilistic reasoning; includes introductory material, tutorials for different

本書共9章，主要介紹了人工智能在監督學習、非監督學習、強化學習3個領域的10種常見算法，包括kNN、貝葉斯、決策樹、支持向量機、集成學習、K-means、線性回歸、神經網絡、卷積網絡、Q-learning等。全書採用Python作為實現語言，通過大量原創圖表及實用案例讓讀者參與和體驗人工智能的“決策過程”，希望讀者能夠瞭解並掌握人工智能的常用算法。 本書配套的數字課程將在“智慧職教”(www.i

深度學習（Deep Learning）如今已成為非常活躍的研究領域，同時也為現代機器學習鋪展了一條康莊大道。本書提供許多範例與清楚的說明，引導讀者進一步了解這個複雜領域中的一些主要概念。包括Google、微軟和Facebook這樣的業界龍頭，全都在其內部積極發展深度學習團隊。不過對於一般人來說，深度學習仍舊是個相當複雜而困難的主題。如果您熟悉Python，並具備微積分的背景知識，加上對於機器學習的

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David and his family use his grandfather's time travel machine to travel to 1853 Ohio, where they assist runaway slaves on their journey north on the Underground Railroad.

Master the basics of print interpretation! PRINT READING FOR MACHINISTS, Sixth Edition, is an ideal resource for machine trades students and apprentices alike who want to gain the knowledge and skills

The human body is an amazing 'machine' made up of different systems that allow us to do things like run, eat, and even breath. These systems work together to keep the body functioning normally and he

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This book introduces TensorFlow to people who have some knowledge of Python. Readers will learn about many “core” TensorFlow APIs, Linear Regression, Logistic Regression, and MultiLayer Perceptrons. T

本書探索了一系列廣泛應用的機器學習技術，用實際例子揭示了常見數據中隱藏的處理技巧和竅門。本書還探討了機器學習的前沿進展，提供了一些關於深度學習和強化學習的範例和指導原則，完美演繹了實操過程及算法原理。本書的目標讀者為那些想瞭解機器學習實踐通過機器學習技術解決現實應用的數據科學家。

本書採用理論與實踐相結合的方式，在簡明扼要地闡明機器學習原理的基礎上，通過大量實例介紹了不同場景下機器學習算法在scikit-learn中的實現及應用。書中還有大量的代碼示例及圖例，便於讀者理解和學習並實際上手操作。另一方面，書中還有很多的延伸閱讀指導，方便讀者系統性地瞭解機器學習領域的現有技術及其發展狀態。

本書講解的是在R語言平臺上使用大數據技術構建可擴展機器學習模型的新技術成果。它全面展示了如何採用機器學習算法在原始數據的基礎上構建機器學習模型。本書還能讓那些希望利用ApacheHadoop、Hive、Pig和Spark來實現可擴展機器學習模型的讀者從中受益。

本書對機器學習的關鍵知識點進行了全面講解，幫助讀者順利完成從理論到實踐的過渡。書中首先介紹用於描述機器學習算法的統計與概率的知識，接著詳細分析機器學習技術的兩類主要方法――生成方法和判別方法，後深入研究了如何使機器學習算法在實際應用中發揮更大的作用。本書提供程序源代碼，便於讀者進行數據分析實踐。本書適合高等院校計算機、統計等專業的研究生和高年級本科生閱讀，同時也適合相關領域的技術人員參考。

本書以新的Spark2.0爲技術基礎，重點講解了如何構建機器學習系統以及如何實現機器學習流程的標準化，這兩點都是目前同類書中沒有的。第1～7章從概念、架構、算法等角度介紹了機器學習的基本概念；第8～12章以實例爲主，詳細講解了機器學習流程標準化涉及的關鍵技術；第13章主要以在綫數據或流式數據爲主介紹了流式計算框架SparkStreaming；第14章重點講解了深度學習的框架TensorFlowOn