google即時字幕翻譯的問題，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

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即時字幕翻譯的問題，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

google即時字幕翻譯進入發燒排行的影片

問答系統答案生成方法之比較-以客戶服務系統為例

為了解決google即時字幕翻譯的問題，作者陳立恩 這樣論述：

本研究將問答系統應用於 Line 平台的聊天機器人上，並提供四種資料檢索的方 法，都會先將使用者提出的問題經過斷詞後再進行，並利用句子向量從已整理好的知 識庫中找到對應或者相似的問題回覆給使用者。第一是從客服常問問題集中找到相似 的問答，並回傳相似度最高的前幾項供使用者做選擇;第二是透過 LDA 主題模型分類 出且經過文本摘要的知識庫中進行搜尋;第三種則透過過去使用者填寫的分類同樣經 過文本摘要的知識庫中進行搜尋;最後則是不經過分類的所有工作單中搜尋。本研究主要可分為文本資料知識庫預處理與問答系統，問答系統又可分為問句分析、資料檢索以及答案擷取。文本資料主要以中原大學電算中心歷年的工作處理單

之資料庫為主，資料庫欄位總共有六十個，其中本研究僅針對處理單之問題、處理之回覆、使用者填選之分類進行分析。文本資料知識庫預處理是在清理清理尚未處理之問題與電算中心例行回報等不必要的資料，透過模型對資料進行訓練以及分類，經過斷詞、詞向量模型、主題模型與文本摘要整理出後續問答系統在資料檢索時所需要的知識庫。問答系統則相同透過斷詞、句子向量計算以及主題模型判斷主題，並從整理好的知識庫中尋找與輸入的相似問題。透過問答系統，不僅能減少行政單位的工作量，也能因縮小搜尋的範圍而減短使用者在等待問題解決的時間。

超強Google雲端應用：贏家必勝技能與行銷方程式【暢銷回饋版】

為了解決google即時字幕翻譯的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：

????從零基礎到輕鬆活用 利用最強的Google免費服務 學會功能與方法豐富你的生活???? 　　Google雲端平台先進而完備，提供的應用軟體包羅萬象，除了能線上製作簡報、試算表、文件等各類辦公文件✎外，搜尋????、電子郵件????、地圖????、雲端硬碟????、地球????、日曆????、相簿????、翻譯????、雲端教室⌨...等工具，更是好用到讓你離不開，絕對可以讓生活排程更順暢、工作流程更高效、競爭能力更強化。 　　網路探索社交報你知 　　????熟悉Chrome瀏覽器使用技巧，包括加入書籤、無痕式秘密瀏覽、搜尋????關鍵攻略，輕鬆找到特定所需資料。 　　????社

交聯繫必備Gmail指南????，包括收發郵件、聯絡人管理、信件分類、桌面通知，快速搞定不耽誤。 　　????隨身Google行動工具，一手操控瀏覽器加書籤、語音搜尋、線上計算與翻譯、自訂探索主題與追蹤。 　　辦公職場必學工作術 　　????最強的文書、試算表、簡報實用技，不用Office軟體，也能輕鬆製作編輯。 　　????告訴你雲端硬碟特點與管理技巧，24小時隨時上傳、下載、分享、共用資料。 　　????最省心線上日曆行程管理，新增/編修活動、邀請、回應，日曆標示一覽無遺。 　　超萬用生活娛樂幫手 　　????行程規劃、地圖導航、關鍵字搜尋生活大小事、我的商家、Google相簿分享/共

用/編修，都可靠Google幫忙處理。 　　????用YouTube掌握影音????社群，包括搜尋、全螢幕、訂閱、稍後觀看、自動加中文字幕，或是個人頻道上傳自製影片，一次就搞定。 　　????學會在Google Classroom建立課程、加入教材、邀請學生，發佈公告、繳交/批改/發還作業、讓老師與學生之間互動更親密。 　　????Google Hangouts即時通訊、Google地球????、Google Sites協作平台、Google Keep記事等智慧生活神器，強大功用通通告訴你。 　　網站分析集客力優化 　　????Google Analytics數據大分析????，製作目標對象

、客戶開發、行為、即時等各種報表。 　　????點石成金????的Google集客SEM行銷攻略，了解Google登錄行銷與搜尋引擎運作、關鍵字廣告出價方式。

探討線上學習平台之社會互動的前置因素與結果變數間的關係：以阿滴英文為例

為了解決google即時字幕翻譯的問題，作者黃子芸 這樣論述：

中文摘要 v英文摘要 vi致謝 vii目錄 viii表目錄 x圖目錄 xii一、緒論 11.1. 研究背景 11.2. 研究動機 71.3. 研究目的 81.4. 研究範圍與對象 91.5. 研究流程 10二、 文獻回顧 112.1.YouTube與阿滴英文 112.1.1.YouTube 112.1.2.阿滴英文 192.2.社會互動 (Social interaction) 222.2.1.社會互動的重要性 222.2.2.社會互動的起源與社會互動理論 222.2.3.社會互動理論的構面與量表 232.2.4.社會互動的定義 242.2.5.社會

互動相關研究 262.2.7.小結 292.3.社會互動之前置因素 302.3.1.自我表達 (Self-Expression) 302.3.2.社會增強(Social enhancement) 312.3.3.社交需求(Sociability need) 322.3.4.社會吸引力(social attraction) 332.3.5.工具性動機(Instrumental motivation) 362.4.社會互動之結果變數 382.4.1.社會臨場感(Social Presence) 382.4.2.知覺有趣性(Perceived enjoyment) 392.4.

3.知覺學習有用性(Perceived usefulness of learning) 412.4.4.使用者滿意度(User Satisfaction) 43三、研究方法 443.1.研究架構 443.2.研究假設 453.3.研究變項之操作型定義 513.4變數的衡量與問卷設計 553.5.研究對象與抽樣方法 623.6.資料分析與統計方法 623.6.1. 敘述性統計方法 633.6.2. 信度及效度分析 633.6.3. 結構方程模式分析 643.6.4.部分最小平方法應用軟體 65四、研究結果與分析 674.1.人口統計變數分析 674.2.衡量構面之敘

述統計分析 704.3.獨立樣本檢定 764.3.1.性別對研究變項差異之分析 764.3.2 觀看頻率對研究變項差異之分析 774.3.3 學歷對研究變項差異之分析 784.4.測量模型分析 794.4.1.信度分析 804.4.2.效度分析 814.4.3.共線性分析 844.4.4.共同方法變異分析 854.5.結構模型分析與檢定 864.5.1.結構模型分析 864.5.2.研究假說檢定 884.6.中介效果檢驗 904.6.1.社會臨場感之中介效果檢驗 904.6.2.知覺有趣性之中介效果檢驗 904.6.3.社會互動等變數之中介效果檢驗 91五、結

論與建議 935.1.研究結論 935.2.管理實務層面 965.3.研究限制 985.4.對後續研究之建議 98參考文獻 100中文部分: 100英文部分: 107附錄一 127