Google 人臉辨識 API的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

AIoT智慧物聯網應用實習 - 使用Arduino C程式語言結合ESP32-CAM開發板：附MOSME行動學習一點通：診斷．加值

為了解決Google 人臉辨識 API的問題，作者羅啟維 這樣論述：

　　1.利用ESP32-CAM開發板拍照並進行人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作。附完整範例，不需要事先訓練，也不需要了解辨識演算法，就能完成辨識。   　　2.搭配不需使用信用卡註冊的物聯網網站，並使用手機門號、LINE帳戶與Google帳號，即可免費取得本書操作所需的物聯網金鑰。   　　3.搭配LINE Bot，即可用蘋果或安卓手機進行遠端拍照、控制接點、人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作，辨識結果可直接傳回手機。

Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

為了解決Google 人臉辨識 API的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例  Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、  文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練，  從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！    　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識

解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。    　　在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。    　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖  　　由類神經網路基礎到AI應用實戰  　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證  　　全面深入機器學習與深度學習技術核心    　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。  　　　 　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CN

N)與循環神經網路(RNN)。    　　■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。  　 　　■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。    　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。    　　■全面深入不同應用面向：  　　印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人

臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…    　　■網羅國內外最具代表性案例：  　　手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。    　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：  　　TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cogni

tive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…    　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。    　　超值學習資源：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫：Algorithmia教學PDF    感謝讀者好評   　　“很棒的書，我完全

沒有深度學習和機器學習的任何知識，只有Python的基礎知識，也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul    　　“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現，可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念，讓學習門檻降低許多，而且還提供了很多實用的實作範例，是一本入門深度學習的好書…” --Victor

有關數位平台反托拉斯規制問題之研究

為了解決Google 人臉辨識 API的問題，作者朱金藝 這樣論述：

數位時代中，數位平台業者實施了牽涉到數位技術運用的一些新形態的限制競爭行爲，引起了對相關行爲反托拉斯規制方面的疑問與異見。藉由相關個案的累積，以美國、中國大陸晚近涉及數位經濟的案例作爲實務探討，研析數位經濟方面的反托拉斯法制議題。佐以蒐整相關主題的學理爭議，以限制競爭行爲三大態樣——獨占、結合與聯合行爲作爲區隔，探討數位平台業者所實施的競爭行爲於不同法律規制態樣中所生之法制適用問題與政策因應的重點議題與可能方向，對數位平台業者實施的限制競爭行爲之因應作出評斷。綜合來看，當前各地反托拉斯法制可以有效因應數位平台業者實施的限制競爭行爲，但鑑於此前對數位平台限制競爭行爲之規制多採放任自由主

義，面對數位經濟似乎已達到瓶頸時期、缺少創新動力，本文傾向於加強反托拉斯法之執行，主張在傳統以競爭效應爲主要特徵的反托拉斯適用上輔以消費者福利標準進行檢視，審慎選擇救濟措施，以防止將不利益轉嫁給消費者。 本文第一章對本研究背景、目的、方法等作初步介紹，第二章對數位平台分類與特徵等作簡要說明。第三章集中於立法目的之探討、美國反托拉斯法制沿革之介紹，明確後文對反托拉斯法制適用研究所採行的基本價值理念。第四章則討論數位領域供需規律與反托拉斯法制之基本原則。第五章主要對大陸以《反壟斷法》爲主的法律體系與台灣以《公平交易法》爲主的法律體系進行比較研究。第六章結合美國、大陸具市場力量的數位平台業者相

關案例進行剖析，對數位平台業者涉嫌濫用市場支配地位行爲之反托拉斯規制與法律政策調試進行研析；第七章則以同樣的模式研究數位平台業者結合。第八章則分析Uber平台及其勞務提供者的定性問題，探究是否可以運用反托拉斯法促使加強對勞務提供者權益的保障。第九章承接前章Uber案例分析的內容，研究數位平台以演算法爲工具的實施水平聯合行爲之反托拉斯規制。最後則爲本文結論章節，再次明確本文觀點以及總結對相關法制與政策發展的探討。