本書將帶您進入人工智慧的深度學習結合視覺辨識應用，適合入門玩家、學校相關課程與各種maker專題應用，理論結合實務應用，您一定會喜歡。
本書特色
．以Raspberry Pi單板電腦做為控制核心，帶您從機器人硬體控制與視覺辨識開始入門，一步一步打好基礎
．應用熱門的雲端服務，包含Google Assistant與Microsoft認知服務，快速開發各種智能運用：情緒識別、天氣預報還有語音助理都不是問題喔！
．使用TensroFlow/Keras等主流AI套件，讓您的機器人「學會」並「看懂」要辨識的主體，還會告訴您各種神經網路的小技巧
．結合Intel Movidius神經運算棒來加速您的邊緣運算裝置！
- chapter 01 Raspberry Pi 與 Linux 作業系統基礎(第1-1頁)
- 1-1 認識 Raspberry Pi Linux 單板電腦(第1-2頁)
- 1-2 Pi 可用的作業系統(第1-4頁)
- 1-3 Raspberry Pi 開機(第1-7頁)
- 1-4 基礎 Python 應用(第1-14頁)
- 1-5 網路設定與遠端存取(第1-23頁)
- 1-6 總結(第1-32頁)
- chapter 02 硬體控制與影像處理(第2-1頁)
- 2-1 Raspberry Pi GPIO 腳位控制(第2-2頁)
- 2-2 輪型機器人控制，軌跡循線(第2-13頁)
- 2-3 機械手臂控制(第2-25頁)
- 2-4 OpenCV 基礎影像與人臉識別(第2-33頁)
- 2-5 總結(第2-39頁)
- chapter 03 雲端 AI 辨識(第3-1頁)
- 3-1 情緒識別｜使用 Microsoft Azure 認知服務(第3-2頁)
- 3-2 天氣預報｜使用 Weather API(第3-8頁)
- 3-3 使用中介服務製作 LINE 回話機器人(第3-15頁)
- 3-4 使用 LINE 開發套件來製作回話機器人(第3-22頁)
- 3-5 總結(第3-34頁)
- chapter 04 神經網路運算(第4-1頁)
- 4-1 環境建置(第4-2頁)
- 4-2 什麼是資料集，為什麼要訓練(第4-13頁)
- 4-3 使用 Pi 來收集影像資料(第4-14頁)
- 4-4 資料預先處理與標記(第4-18頁)
- 4-5 訓練與輸出 AI 模型(第4-20頁)
- 4-6 評估 AI 模型與應用(第4-30頁)
- 4-7 經驗談與提升模型準確度(第4-34頁)
- 4-8 總結(第4-36頁)
- 4-9 延伸挑戰(第4-37頁)
- chapter 05 物聯網邊緣運算(第5-1頁)
- 5-1 何謂邊緣運算，為何適用於機器小車？(第5-2頁)
- 5-2 Intel Movidius 神經運算棒(第5-4頁)
- 5-3 運用 Intel NCS 於 Pi 無人小車(第5-6頁)
- 5-4 總結(第5-15頁)
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