二手徵求有驚喜
01 認識 Mobile TensorFlow
1.1 設定 TensorFlow
1.2 設定 Xcode
1.3 設定 Android Studio
1.4 TensorFlow Mobile 與 TensorFlow Lite
1.5 執行範例 TensorFlow iOS app
1.6 執行範例 TensorFlow Android app
1.7 總結
02 運用遷移學習來分類影像
2.1 何謂遷移學習，為什麼要使用它
2.2 使用 Inception v3 模型來重新訓練
2.3 使用 MobileNet 模型來重新訓練
2.4 在範例 iOS app 中使用重新訓練後的模型
2.5 在範例 Android app 中使用重新訓練後的模型
2.6 在 iOS app 中加入 TensorFlow
2.7 在 Android app 中加入 TensorFlow
2.8 總結
03 偵測物體與其位置
3.1 認識物件偵測
3.2 設定 TensorFlow 物件偵測 API
3.3 重新訓練 SSD-MobileNet 與 Faster RCNN 模型
3.4 在 iOS 中使用物件偵測模型
3.5 使用 YOLO2 - 另一款物件偵測模型
3.6 總結
04 將圖片轉換為藝術風格
4.1 神經風格遷移簡介
4.2 訓練快速神經風格遷移模型
4.3 在 iOS 中使用快速神經風格遷移模型
4.4 在 Android 中使用快速神經風格遷移模型
4.5 在 iOS 中使用 TensorFlow Magenta 多重風格模型
4.6 在 Android 中使用 TensorFlow Magenta 多重風格模型
4.7 總結
05 理解簡易語音指令
5.1 語音辨識簡介
5.2 訓練簡易的指令辨識模型
5.3 在 Android 中使用簡易的語音辨識模型
5.4 使用 Objective-C 在 iOS 中執行簡易的語音辨識模型
5.5 使用 Swift 在 iOS 中執行簡易的語音辨識模型
5.6 總結
06 用自然語言描述影像
6.1 影像註解的工作原理
6.2 訓練和凍結影像註解模型
6.3 轉換和最佳化影像註解模型
6.4 在 iOS 中使用影像註解模型
6.5 在 Android 中使用影像註解模型
6.6 總結
07 使用 CNN 及 LSTM 做繪圖辨識
7.1 繪圖分類的運作原理
7.2 訓練、預測、以及準備繪圖分類模型
7.3 在 iOS 中使用繪圖分類模型
7.4 在 Android 中使用繪圖分類模型
7.5 總結
08 使用 RNN 預測股票價格
8.1 認識與實作 RNN 及股票價格預測
8.2 使用 TensorFlow RNN API 進行股票價格預測
8.3 使用 Keras RNN LSTM API 進行股票價格預測
8.4 在 iOS 中執行 TensorFlow 及 Keras 模型
8.5 在 Android 中執行 TensorFlow 及 Keras 模型
8.6 總結
09 使用 GAN 生成和強化影像
9.1 何謂 GAN，為什麼要使用它
9.2 使用 TensorFlow 建立和訓練 GAN 模型
9.3 在 iOS 中使用 GAN 模型
9.4 在 Android 中使用 GAN 模型
9.5 總結
10 建立像 AlphaZero 的手機遊戲程式
10.1 AlphaZero 如何運作
10.2 建立和訓練類似於 AlphaZero 的模型來玩四子棋
10.3 在 iOS 中使用模型玩四子棋
10.4 在 Android 中使用模型玩四子棋
10.5 總結
11 在行動裝置上使用 TensorFlow Lite 及 Core ML
11.1 TensorFlow Lite 簡介
11.2 在 iOS 中使用 TensorFlow Lite
11.3 在 Android 中使用 TensorFlow Lite
11.4 適用於 iOS 的 Core ML 簡介
11.5 將 Core ML 與 Scikit-Learn 機器學習結合使用
11.6 將 Core ML 與 Keras 及 TensorFlow 結合使用
11.7 總結
12 在樹莓派上開發 TensorFlow 應用
12.1 設定樹莓派並讓它動起來
12.2 在樹莓派上設定 TensorFlow
12.3 影像辨識及文字轉換成語音
12.4 語音辨識及機器人的動作
12.5 在樹莓派上的強化學習
12.6 總結
12.7 結語
2025專利防護中