2023年9月15日 星期五

高科大預約待借書目

由於有三本預約書到館, 外加找到一本架上好書, 今天下班後拿了四本書去換 (No.1~4), 最近集中火力在 ML 與 NLP, 只好犧牲目前較無關的書 (但都是還在看沒看完的), 想說將以後會回借的書都集合在此方便查詢. 

高科大預約待借書目 : (市圖預約待借書目
  1. Raspberry Pi最佳入門與應用 (2019 年二版)
  2. Raspberry Pi實例應用集  (有很多迷人的應用)
  3. Raspberry Pi專案實作 : 語言時鐘x動作偵測x網路電臺x循跡機器人
  4. Python程式設計入門 : 金融商管實務案例 (2017 年二版)
  5. 文科生也可輕鬆學習網路爬蟲 : Python+Web Scraper
  6. Python GUI設計活用tkinter之路 : 王者歸來
  7. Python程式設計入門與運算思維
  8. 自學機器學習 : 上Kaggle接軌世界,成為資料科學家 
  9. Python神乎其技
  10. PyTorch深度學習攻略 : 核心開發者親授
  11. 全格局使用PyTorch : 深度學習和圖神經網路. 實戰篇
  12. 全格局使用PyTorch : 深度學習和圖神經網路. 基礎篇
  13. 一行指令學 Python : 用機器學習掌握人工智慧
  14. 從程式員到AI專家 : 寫給程式員的人工智慧與機器學習指南
  15. 跨領域學Python : 資料科學基礎養成
  16. Python人工智慧程式設計入門 : 使用Microsoft Azure雲端服務
  17. 非監督式學習-使用Python : 從無標籤資料應用機器學習解決方案
  18. 看圖學Python人工智慧程式設計
  19. 自然語言處理最佳實務 : 全面建構真正的NLP系統
  20. ChatGPT完整解析 : API實測與企業應用實戰 (陳昭明)
  21. 寫給程式設計師的深度學習 : 使用fastai和PyTorch
  22. 量子電腦與量子計算 : IBM Q Experience實作
  23. OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來
  24. 剛剛好的Canva設計教本
  25. 用Canva設計超快超質感
  26. 授業.校務が超速に!さる先生のCanvaの教科書
  27. LLM大型語言模型的絕世祕笈
  28. 精確掌握AI大趨勢 : 深度學習技術解密
  29. 生成式AI : 以ChatGPT與OpenAI模型實現高效創新 (使用 Streamlit)
  30. 比 Selenium 還強大的網路爬蟲 : Scrapy一本就精通
  31. 用Python學AI理論與程式實作 : 涵蓋Certiport ITS AI國際認證模擬試題
  32. 物聯網高手的自我修練 : 帶你玩轉樹莓派.Arduino與ESP32
  33. AI應用程式開發 : 活用ChatGPT與LLM技術開發實作
  34. AI生成技術實戰手冊
  35. 全面掌握生成式AI與LLM開發實務
  36. 說的比畫的好看 : Prompt魔幻大法 : StableDiffusion版
  37. Flask網頁開發
  38. Python原力爆擊 : OpenAI / Gemini / AWS / Ollama生成式AI應用新手指南
  39. Raspberry Pi 5 + AI創新實踐 : 電腦視覺與人工智慧應用指南 (訂購中, Streamlit)
  40. LLM核心攻略制霸生成式AI : ChatGPT、嵌入技術、微調與多模態AI最佳實踐
  41. 精通機器學習 : 使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow (第二版 2020)
  42. 統計學 : 使用Python語言 (五南, 林進益)
  43. Python金融市場賺大錢聖經 : 寫出你的專屬指標 (2024 第三版)
  44. LangChain開發手冊 
  45. LLM的瑞士刀 : 用LangChain極速開發可擴充大型應用程式
  46. 極速ChatGPT開發者兵器指南
  47. FastAPI : 現代Python網站開發
  48. Keras大神歸位深度學習全面進化! : 用Python實作CNN. RNN. GRU. LSTM. GAN. VAE. Transformer 
  49. 持續買進 : 資料科學家的投資終極解答, 存錢及致富的實證方法
  50. 美股配息獲利法 : 持續買進3個月就能賺到股利, 213檔高股息清單輕鬆選
  51. 最新機器學習の教科書
  52. 深度學習最佳入門與專題實戰. 理論基礎與影像篇
  53. 深度學習最佳入門與專題實戰. 自然語言處理、大型語言模型與強化學習篇
  54. Python資料分析 : 用pandas、numpy和ipython做資料分析 (312.32P97 4087 c.2)
  55. 商用大數據分析

好書實在太多, 怎麼看都看不完啊!

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