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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 (2021),提出python影像辨識教學關鍵因素是什麼,來自於人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人。
而第二篇論文中國文化大學 機械工程學系數位機電碩士班 蘇國和所指導 馮雅棠的 情緒辨識系統之開發及其在互動式機器人之應用 (2021),提出因為有 卷積神經網路、長短期記憶、倒傳遞類神經網路、體溫與脈搏感測器、互動式機器人、樹莓派微控制器的重點而找出了 python影像辨識教學的解答。
Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決python影像辨識教學 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量:限量300包 咖啡風味:花神+黃金曼特寧 研磨刻度:40刻度 填充刻度:10g 製造/有效日期,18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。 1:強調Python語法內涵與精神。 2:用精彩程式實例解說
。 3:科學與人工智慧知識融入內容。 4:章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識: ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,
市面上許多書籍的缺點是: ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足,應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識: ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引,未來可以隨時查閱
python影像辨識教學進入發燒排行的影片
Python入門設計製作班:單元02_基本語法與結構控制件
01_變數型態與命名規則
02_變數型態與命名規則練習
03_變數轉變型態與脫逸字元
04_程式撰寫基本特型與快速註解
05_邏輯判斷(年齡判斷範例)
06_邏輯判斷改為多重判斷
07_邏輯判斷改為多重判斷另一種寫法
08_計算BMI練習
09_計算BMI與邏輯判斷
10_計算BMI與去除換行
11_將格式化小數點改為用format
完整影音吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
實體課程:
http://gg.gg/scuext
課程簡介:入門
單元01_建置Python開發環境與程式測試
單元02_基本語法與結構控制件
單元03_迴圈資料結構與自訂函數
單元04_串列、字典與檔案與資料庫處理
單元05-1_開放資料處理CSV和JSON資料處理(停車與PM2.5)
單元05-2_開放資料處理練習題_新北市開放資料JSON
單元05-3_GOOGLE雲端當CSV來源與CSV處理
單元05-4_網頁資料擷取基礎與外匯
單元05-5_網頁資料擷取台彩與股市資料
單元05-6_擷取網頁上櫃股票行情
單元06_使用Pandas與處理_Excel_試算表
單元07_VBA與Phython連結MYSQL資料庫
單元08_視覺化報表使用圖表繪製Matplotlib
課程理念與課程介紹:
因應大數據分析、物聯網、工業4.0的需求,能更容易的學會網路爬蟲、機器學習、物聯網、影像辨識、自動圖像報表等需求,其中以EXCEL VBA與Python程式開發最為熱門,因此將VBA的自動化延伸到PYTHON設計,讓學員能夠比較兩個工具的長處,並能相互協同應用。
吳老師 108/12/21
Python,Python入門設計製作班,中小學教師,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境
基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人
為了解決python影像辨識教學 的問題,作者吳子健 這樣論述:
根據統計,台灣農藥每單位用量,每公頃平均最高曾到十七公斤,居高世界第一位。而農藥用多了,食品內的農藥濃度便會提升,對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場,有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多,由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下,使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人,其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置,應用於有機農
場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統:視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識,也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構,機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置,轉動機器手臂並啟動除蟲器,完成除蟲動作。
Python-最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決python影像辨識教學 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。 1:強調Python語法內涵與精神。 2:用精彩程式實例解說。 3:科學與人工智慧知識融入內容。 4:章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識: ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是: ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足,應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識: ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是Ma
pReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引,未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答,下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答,如果您是學校老師同時使用本書教學,歡迎與本公司聯繫,本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼,以方便本公司業務單位協助您。 註:教學資源不提供給一般讀者,請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案,以及相關目錄資源,這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入:王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入:iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限),讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入:穩健精實AI技術手作坊
情緒辨識系統之開發及其在互動式機器人之應用
為了解決python影像辨識教學 的問題,作者馮雅棠 這樣論述:
科技日新月異的現代,許多技術與產品接踵而來,深深地影響人類現在及未來的生活。台灣的驕傲台積電作為全球半導體技術的先驅,其製程傲視全球無人能及,製程的優劣反映在IC產業上,這點從晶片運算能力就可窺知一二。近幾年CPU與GPU的強大,讓深度學習越來越貼近人類的生活,深度學習的開發方向也越多元;其中,深度學習被應用在辨識圖形的例子不勝枚舉,除了辨識車牌、物品樣貌,應用在辨識人臉以及辨識情緒更是近年來非常熱門的主題,已經有眾多成功案例顯示即便在不同的開發平台設計出辨識模型,只要搭配適合之輔助軟體都能達到相同的辨識目的,可見深度學習開發方向相當多元;影像辨識是以龐大訓練資料為基礎進而提高辨識率,沒有數
量可觀的訓練資料支援,出現錯誤概率是相當高的;本論文為了改善這個問題,計畫結合影像情緒辨識與人體生理數據,匯入神經網路模型計算後,提升辨識率與辨識種類。本論文的第一部分,是建立卷積神經網路的影像情緒辨識模型用來辨識喜(Happiness)、怒(Anger)、哀(Sadness)的人臉圖形偵測,選用Googlenet作為影像辨識模型主體;為提升第一部分的辨識率並提高辨識種類,本論文第二部分為收集脈搏與體溫感測器的生理數據,建立生理數據輔助心理數據辨識模型,藉由導入第一模型辨識結果與生理數據後,評估出六種情緒—幸福(Happiness)、憤怒(Anger)、恐懼(Fear)、悲傷(Sadness)
、驚訝(Surprise)、厭惡(Disgust)。為使系統智能化、輕巧化,本論文將兩個辨識模型嵌入樹莓派系統,樹莓派透過GPIO連接兩個生理感測器,專用接孔連接樹莓派相機,USB插入加速運算處理元件,將連接完所需硬體的樹莓派控制板結合電池控制模組後,進入第三部分以樹莓派為控制器的機器人,機器人靠著8個伺服馬達與連桿機構產生動作變化,其動作變化是依據生理數據輔助心理數據辨識模型執行結果;第三部分的機器人採用外型為四組連桿的機器狗,藉由辨識結果改變其動作,透露出受測者的心理狀態,本論文對於偵測到的情緒反饋十分重視,因此將機器狗設定為會隨著偵測到的六種情緒辨識結果採取預設動作,做出與受測者當下情緒
相呼應的動作。