邊玩邊學, 使用Scratch學習AI程式設計 (第2版) | 誠品線上

Scratchではじめる機械学習: 作りながら楽しく学べるAIプログラミング 第2版

內容簡介

內容簡介 (ﾉ◕ヮ◕)ﾉ 快來體驗最熱門的生成式AI ˚₊．把ChatGPT加入你的Scratch程式 ⋅˚₊． ˚₊．不需要數學知識，動手就能玩 ⋅˚₊． ˚₊．輕鬆體驗機器學習的樂趣 ⋅˚₊． ◢ 用小學生也能理解的方式理解機器學習 ◣ 如果你已經會用Scratch，而且開始想用程式實現一些自己的想法 這本書就是能讓你想法成真的好幫手！ 一起來使用Scratch的擴充功能， 做出「看得懂」影像、「聽得懂」聲音、能「偵測動作」 甚至能「自己生成內容」這樣有趣又厲害的程式。 不需要先學會文字型程式語言，也不需要具備艱深的數學知識 只要邊玩邊學、一步步跟著做，就能了解機器學習是怎麼一回事 然後更進一步想像在現實生活中可以派上什麼用場！ 如果你已經開始喜歡寫程式、覺得用科技解決問題超酷 現在，還想更進一步探索AI的世界 這本書一定會是你邁向下一步的好夥伴！ ◢ 專家推薦 ◣ 「這是一本童趣盎然的實作教材。前半篇使用Google Teachable Machine帶領讀者實作影像分類、聲音分類還有辨識人體姿勢，後半篇則是以極為生動的方式來說明何謂機器學習、為什麼機器需-要學習以及有哪些學習方式，甚至還談到了遺傳演算法的基礎。」 -- 曾吉弘博士, CAVEDU教育團隊 美國麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室(MIT CSAIL)訪問學者

作者介紹

作者介紹 石原 淳也 ｜ いしはら じゅんや 除了開發網路服務及iPhone app之外，還協助在日本成立愛爾蘭兒童程式設計組織「CoderDojo」的相關事宜，目前負責CoderDojo Chofu，以「Aoyama Creative Learning Lab」研究員的身分，持續從事教導孩童學習程式設計的工作。畢業於東京大學工學院機械資訊工學系，是machique.st（股）公司的負責人，Tsukurusha,LLC.的代表社員。青山學院大學綜合文化政策學院專案副教授。著作有《Scratchで楽しく学ぶアート&サイエンス》（日經BP），共同著作《邊玩邊學，使用Scratch學習AI程式設計專案大集合》（O'Reilly Japan）、《Raspberry Piではじめるどきどきプログラミング 増補改訂第2版》（日經BP）。 倉本 大資 ｜ くらもと だいすけ 生於1980年，2004年筑波大學藝術專門學群綜合造型課程畢業。2008年開始舉辦許多使用Scratch的兒童程式設計研討會。從事自行經營的程式設計循環「OtOMO」相關活動及switch education顧問，並參與程式設計教室「TENTO」等以兒童程式設計為主的活動。透過舉辦研討會以及以指導人員為對象的講座，教導兒童與成人如何設計程式，傳遞學習程式設計的樂趣。2023年4月以東京大學資訊學環特任研究員的身分，參與和人類玩遊戲的研究專案「中山未來工廠」。著作有《小学生からはじめるわくわくプログラミング2》（日經BP）、《使って遊べる！Scratchおもしろプログラミングレシピ》（翔泳社）。共同著作《邊玩邊學，使用Scratch學習AI程式設計專案大集合》（O'Reilly Japan）。譯作《mBotでものづくりをはじめよう》（O’Reilly Japan）。網路連載「micro:bitでレッツ プログラミング！」（「兒童科學」誠文堂新光社）等。 監修者介紹 阿部 和広 ｜ あべ かずひろ 自1987年開始，持續從事物件導向程式設計語言Smalltalk的研發工作。2001年接受電腦之父，也是Smalltalk開發者Alan Kay的指導，負責Squeak Etoys與Scratch的日文版本，舉辦過許多以兒童及教育人員為主的講習。同時也參與了OLPC（$100 laptop）計畫。著作有《小学生からはじめる わくわくプログラミング》（日經BP社），共同著作《ネットを支えるオープンソースソフトウェアの進化》（角川學藝出版），監修《作ることで学ぶ》（O’Reilly Japan）等。還負責NHK教育頻道「Why!? プログラミング」程式設計監修、演出。曾任多摩美術大學研究員、東京學藝大學、武藏大學、津田塾兼任講師、Cyber大學客座教授，現為青山學院大學社會資料學院客座教授、放送大學客座教授、Aoyama Creative Learning Lab高級研究員。2003年度獲得IPA的Super Creator認證。曾任日本文部科學省程式設計學習相關調查研究委。

產品目錄

產品目錄 前言 關於本書 序章 10分鐘就能體驗機器學習 用ImageClassifier2Scratch體驗影像辨識 第1章 ﹝影像辨識篇﹞ - 製作猜拳遊戲 1-1 準備ML2Scratch 1-2 讓ML2Scratch學習影像 1-3 使用分類模型辨識影像 1-4 用Scratch設計猜拳遊戲 ︱專欄︱ 即使影像張數少，仍能辨識影像的原因 第2章 ﹝語音辨識篇﹞ - 製作分辨聲音的數位寵物 2-1 使用Teachable Machine的機器學習 2-2 Teachable Machine與TM2Scratch的用法 2-3 用Teachable Machine學習聲音 2-4 上傳分類模型與Scratch連結 2-5 使用Scratch製作數位寵物 ︱專欄︱ 小型裝置也可以進行機器學習 第3章 ﹝推測姿勢篇﹞ - 製作運用身體的樂器程式 3-1 可以推測臉孔及身體部位的PoseNet 3-2 設計變裝程式 3-3 設計用身體動作來發聲的樂器程式 ︱專欄︱ 姿勢推測方法的演變 第4章 ﹝知識篇﹞ - 了解機器學習 4-1 何謂機器學習？ 4-2 機器學習與人類的學習 4-3 機器如何導出類型？（人工神經網路與單純感知器） 4-4 用單純感知器分類蘋果與香蕉 4-5 了解單純感知器的結構 ︱專欄︱ 發生在我們周遭的「學習」 第5章 ﹝生成文章篇﹞ - 讓AI創造遊戲角色的台詞 5-1 ChatGPT是什麼？ 5-2 嘗試使用ChatGPT 5-3 ChatGPT的運作機制 5-4 ChatGPT2Scratch的準備工作 5-5 試用ChatGPT2Scratch 5-6 自動生成RPG遊戲的人物台詞 第6章 ﹝進階篇﹞ - 用遺傳演算法讓貓咪的動作進化 6-1 何謂遺傳演算法？ 6-2 遺傳演算法的機制 6-3 建立貓咪的基因 6-4 移動貓咪 6-5 結束動作後，計算所有貓咪的平均距離 6-6 產生自然淘汰 6-7 用父代與母代基因製造下一代的基因 6-8 發生突變 6-9 繪製平均距離的圖表 ︱專欄︱ 搭配擴充功能，拓展運用範圍 附錄 使用了其他擴充功能的機器學習 A-1 用Scratch製作語音翻譯 A-2 更仔細辨識手指、臉孔 A-3 製作特殊擴充功能的方法 後記 參考文獻

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最佳賣點

最佳賣點 : (ﾉ◕ヮ◕)ﾉ 快來體驗最熱門的生成式AI

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