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這兩本書分別來自聯經出版公司 和深智數位所出版 。
國立臺北教育大學 課程與教學傳播科技研究所(課程與教學) 趙貞怡所指導 張智棋的 Code.org對於國小三年級學生運算思維之影響研究 （2021），提出ai人工智慧ppt關鍵因素是什麼，來自於運算思維、Code.org、程式教育。
而第二篇論文國立宜蘭大學 多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班 陳麒元所指導 呂俊霆的 運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測 （2020），提出因為有 心率、步頻、配速、循環神經網路、長短期記憶、閘門循環單元的重點而找出了 ai人工智慧ppt的解答。
最後網站AI於空間資訊上之應用與發展則補充：何謂人工智慧(Artificial Intelligence）？ Machine Learning：機器學習是人工智慧的一個分支，. 透過演算法使得機器能從大量歷史數據中學習規律，從.
深叩孔孟
為了解決ai人工智慧ppt 的問題，作者黃俊傑 這樣論述：
如果孔孟生活在我們的時代， 他們對21世紀的重大問題與挑戰，會提出什麼看法？ 孔孟對變動劇烈恍如漩渦的21世紀， 特別是處於新冠病毒肆虐的現代人， 會以何種倡議，讓人的「自我」能夠安身立命， 在黯兮慘悴中仍能持守「不動心」的境界？ 孔孟思想是中華文化的主流思想，也是我們現代人從事各種思考，包括政治、社會、經濟、文化、個人生命等面向的重要文化資源。中國與亞洲的崛起，對世界局勢影響深遠，是本世紀最重要的劃時代事件之一，孔孟思想也重新獲得世界各國知識界的重視。歐美學界都在爭取儒學的發言權，儼然已成為國際學術界的新趨勢。 《深叩孔孟》並不是傳統的、以背誦為主的經典研讀；而是從21世紀出
發為思考，與孔孟進行心靈的對話，厚植我們在現世參與文明對話的本土思想資源。 本書是黃俊傑教授在臺灣大學講授「深叩孔孟」通識課程的講稿，一共分為十二講，每講均附閱讀作業、延伸閱讀、思考問題、關鍵詞、本講內容架構圖，方便讀者自學參考。
Code.org對於國小三年級學生運算思維之影響研究
為了解決ai人工智慧ppt 的問題，作者張智棋 這樣論述：
伴隨著資訊發展，現在的生活已離不開科技。在十二年國教課綱裡，學習運算思維和程式教育越來越重要。本研究對象年齡較小，且是運算思維的初學者，所以選擇的課程教材以視覺化程式積木和不插電的活動為主。Code.org是一個好資源，且適合年齡較小者。本研究旨在探討Code.org對於國小三年級學生的學習歷程及對其在運算思維上的影響。研究者因而從Code.org網站中挑選與運算思維有關的課程內容並改編以更適合研究對象。研究方法採以單組前後測設計。研究對象為新竹市某國小三年級學生一班，共計24名學生。每節課教學40分鐘，共計10節。在研究工具上，蒐集學生課程學習單以理解學生的學習歷程，前、後測是從澳洲國家B
ebras運算思維2018-2019測驗中篩選適合研究對象的試題。本研究的結果為：一、在Computational Thinking課程中，學生能找出遊戲規則並遊玩。二、在Algorithms (Tangrams)課程中，大部分的學生能依照指令正確地排出正確圖形，然而少部分的學生在方位判斷上會有誤解。三、在Sequencing課程中，學生能依照給予的符號代碼正確地完成學習單內容，然而少部分學生在方位判斷上會有誤解。四、在Hour of Code (Classic Maze)課程中，有19名學生能完成前十關的關卡，然而卻無法掌握好抽象化概念。五、本研究課程分別為Computational Thi
nking、Algorithms (Tangrams)、Sequencing和Hour of Code (Classic Maze) 。學生最喜愛的課程是Hour of Code (Classic Maze)。六、學生在後測平均數高於前測平均數並達顯著差異，故Code.org能提升學生運算思維能力。
Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)
為了解決ai人工智慧ppt 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 第二版和第一版做比較，增加下列內容： ★：全書增加約50個程式實例 ★：網路趨勢，了解輿情 ★：網路關鍵字查詢 ★：YouBike資訊 ★：國際金融資料查詢 ★：博客來圖書排行榜 ★：中央氣象局
★：租屋網站 ★：生活應用 下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： ★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 ★：認識約定成俗的協議robots.txt ★：從零開始解析HTML網頁 ★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 ★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 ★：說明lxml模組 ★：XPath方法解說 ★：css定位網頁元素 ★：Cookie觀念 ★：自動填寫表單 ★：使用IP代理服務與實作 ★：偵測IP ★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML ★：認識適用大
型爬蟲框架的Scrapy模組 在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： ☆：國際與國內股市資訊 ☆：基金資訊 ☆：股市數據 ☆：人力銀行 ☆：維基網站 ☆：主流媒體網站 ☆：政府開放數據網站 ☆：YouBike服務網站 ☆：PTT網站 ☆：電影網站 ☆：星座網站 ☆：小說網站 ☆：博客來網站 ☆：中央氣象局 ☆：露天拍賣網站 ☆：httpbin網站 ☆：python.org網站 ☆：github.com網站 ☆：ipstack.com網站API實作 ☆：Google API實作 ☆：Facebook
API實作 探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： ★：CSV檔案格式 ★：JSON檔案格式 ★：XML、Pickle ★：Excel ★：SQLite 在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： ☆：URL編碼與中文網址觀念 ☆：將中文儲存在JSON格式檔案 ☆：亂碼處理 ☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 ☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 ☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載
運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測
為了解決ai人工智慧ppt 的問題，作者呂俊霆 這樣論述：
本研究透過Garmin腕式心率GPS智慧運動錶內的跑步訓練紀錄資料，並以RNN、LSTM、GRU三種類神經網路模型預測路跑比賽是否能在大會預定關門時間內完成，另外也就體能狀態（心率、配速）和跑步技術（步頻、配速）做預測分析，為探討跑步訓練資料的影響程度以及RNN、LSTM、GRU類神經網路模型的預測能力。本研究的訓練及測試資料為2017/2/5～2020/3/16期間的跑步訓練紀錄（跑步距離、時間、心率、步頻、步幅、配速、卡路里、海拔等特徵值）作為輸入參數，來測試比較RNN、LSTM、GRU類神經網路模型在運動錶內的跑步完成時間趨勢的預測能力。