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# 益大資訊~AI影像深度學習啟蒙:用python進行人臉口罩識別 9789860776416 深智 DM2156

## 價格

目前價格：NT$660

原價：NT$880.00

庫存狀態：有庫存

可售數量：5

資料時間：2026-09-28T08:59:05.263Z

## 分類

分類名稱：程式語言

分類路徑：

圖書/影音/文具 > 圖書與雜誌 > 電腦/網路 > 程式語言

## 商品狀態

商品狀態：全新品

## 賣家資訊

賣場名稱：益大資訊電腦圖書專賣店

賣家 ID：Y1221244390

## 商品描述

益大資訊~AI影像深度學習啟蒙:用python進行人臉口罩識別 9789860776416 深智 DM2156出版社：深智

出版日期：2021年10月19日

ISBN:9789860776416

定價：880元     售價：660元

AI影像深度學習啟蒙 : 用python進行人臉口罩識別本書涵蓋的內容有★線上平台COLAB使用教學★本機電腦Jupyter使用教學★基本運算、變數與字串★串列、元組、集合與字典★流程控制if else★流程控制for與while★函數、類別與物件★資料夾與檔案處理★txt、csv、json文件的讀寫★基礎套件的使用★Numpy的使用★OpenCV的使用★完整Tensorflow安裝流程★Tensorflow的使用★類神經網路(ANN)原理與實作★卷積神經網路(CNN)原理與實作★模型可視化工具Netron的使用★口罩識別模型教學★影像串流與實時口罩識別這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。CH01　作者自序與前言1-1 作者自序1-2 前言CH02　安裝Python 與編輯環境2-1 編輯環境的選擇: Colab 與Jupyter2-2 Colab 的介面使用說明2-3 Jupyter 的安裝2-4 Jupyter 的使用CH03　Python 的運算3-1 print 函數與程式碼註解方式3-2 四則運算3-3 變數(Variable)3-4 數值型態(Numeric type)3-5 字串CH04　流程控制之選擇結構 if else4-1 前言4-2 關係運算4-3 邏輯運算4-4 if elseCH05　串列List5-1 前言5-2 串列的使用5-3 流程控制之重複架構 for 迴圈(for loop)5-4 物件的簡單概念(Object)5-5 常用的基本函數CH06　元組(Tuple)6-1 前言6-2 元組的使用CH07　集合(Set)7-1 前言7-2 集合的使用7-3 使用Python 開發的應用或服務CH08　字典Dictionary8-1 前言8-2 字典的使用CH09　流程控制之重複架構while 迴圈(while loop)9-1 前言9-2 while 迴圈使用方式CH10　函數(function)10-1 前言10-2 函數的使用方式CH11　類別(class) 與物件(object)11-1 前言11-2 類別的定義與初始化11-3 物件(Object) 概念11-4 物件的宣告11-5 建立類別的方法11-6 繼承11-7 建立私有屬性與方法11-8 範例練習11-9 預設屬性__doc__11-10 特殊方法__str__() 與__repr__()11-11 物件的銷毀CH12　宣告的數值與字串也是物件12-1 物件導向程式設計(Object-oriented programming)12-2 宣告整數與浮點數物件12-3 宣告字串的物件CH13　常用基礎套件介紹13-1 套件(package) 的定義13-2 查看已安裝的套件13-3 sys 套件的使用13-4 math 套件的使用13-5 random 套件的使用13-6 time 套件的使用CH14　資料夾與檔案的處理14-1 前言14-2 資料夾的處理14-3 檔案的處理14-4 shutil 套件的使用CH15　檔案的讀取與寫入15-1 前言15-2 檔案的寫入15-3 檔案的讀取15-4 JSON 檔案CH16　細說數值型態16-1 基本單位16-2 狀態多寡與位元的關係16-3 數值與位元的關係16-4 Byte 與Bit 的關係16-5 KB, MB, GB 的關係16-6 數值型態的介紹CH17　Numpy 的介紹17-1 前言17-2 Numpy 套件的基本使用17-3 常用屬性介紹17-4 常用方法介紹17-5 多維陣列進行不同維度的計算( 使用np.sum())17-6 函數np.mean()17-7 函數np.max() 與np.min()17-8 函數argmax() 與np.argmin()17-9 函數np.zeros()17-10 函數np.zeros_like()17-11 函數np.zeros()17-12 函數np.ones_like()17-13 相加函數np.add()17-14 亂數函數np.random.randint()17-15 排列函數np.random.perm...

## 圖片

| 類型 | 圖片 URL | 說明 |
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| 主圖 | https://img.yec.tw/ob/image/18a01ff7-f29b-4bd6-af28-c00bbfd5e9d8.jpg | 商品主圖 |

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