逢甲人工智慧學系的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

製造數據科學：邁向智慧製造與數位決策

為了解決逢甲人工智慧學系的問題，作者李家岩,洪佑鑫 這樣論述：

　　．提供嚴謹的數據科學分析架構，強調預測與決策兼具的分析 　　本書整合「數據科學」與「決策科學」的思維架構，以五階段構析：敘述性構析、診斷性構析、預測性構析、處方性構析、自動性構析，從點、線、連結到面的整體系統觀。從發現對的問題、找到重要因子、建構因果關係、連結到製造現場的決策、資源與風險，以達成前瞻性決策。 　　．介紹完整的數據科學基礎與進階學理，以常見的製造實務議題貫穿 　　本書以統計與最佳化的思維說明了監督、非監督、強化學習與元啟發式演算法等理論，並探討製造實務常見的分析議題，如特徵挑選、維度縮減、特徵工程、數據增強、數據不平衡、故障預測與健康管理、超參數最佳化、

概念漂移等進階方法的應用。 　　．透過自適性調整提供適宜的系統決策 　　本書說明開採與探索、預測與解釋、集成學習、超參數、多目標、資源配置等議題，說明如何設計自適性演算法，考慮模型的適應性與擴充性，以提供合宜的系統運算決策。 聯合推薦 　　國立高雄科技大學講座教授/逢甲大學講座教授/國立中興大學前副校長 周至宏 　　國立臺灣大學財務金融系教授兼管理學院院長 胡星陽 　　國立成功大學資訊工程學系教授/中華民國人工智慧學會理事長 高宏宇 　　華邦電子(股)公司總經理 陳沛銘 　　台灣人工智慧學校校務長 蔡明順 　　台達電子機電事業群總經理 蔡清雄博士 　　國立成功大學講座教授/智慧製造研究中

心主任/中華民國自動化科技學會前理事長 鄭芳田 　　國立清華大學講座教授/科技部人工智慧製造系統研究中心主任/中國工業工程學會理事長 簡禎富

Arduino程式教學(RFID模組篇)

為了解決逢甲人工智慧學系的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 　　本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。  

帶有記憶層級的長短記憶神經網路

為了解決逢甲人工智慧學系的問題，作者楊旻戰 這樣論述：

循環神經網路(Recurrent neural network)是人工智慧神經網路領域中處理時序相關的資料常見的一種模型，但此模型有著權重(Weights)梯度爆炸或梯度消失問題，為此加入「閥」(Gate)這個機制去決定資料的保留與刪除的長短期記憶模型(Long short-term memory)可以有效的去解決這個問題。長短期記憶模型(Long short-term memory)利用閥的機制，有效的抑制權重指數爆炸或梯度消失問題，在LSTM模型內部的組件我們可以大致觀察到它將資訊分成長期記憶(C)及短期記憶(H)，在此架構下，容易造成因為資料集的特性而使LSTM模型之效能有所差異，為此

我們加入 Layered Memory(M)，期望使輸入資料能有更細微的保留與傳遞。本論文使用Python與Tensorflow，建構基於長短期記憶模型(Long short-term memory)加入層式記憶之模擬模型，再以此探討此機制對於模型之效益，在延伸討論此機制在模型內部之連接方式能有效應用細分過後的資料並加以利用，同時與現行的長短期記憶模型進行結果比較。