JavaScript網頁設計與TensorFlow.js人工智慧應用教本 epub pdf txt mobi 電子書下載 2024

圖書介紹

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著者陳會安

齣版者碁峰

翻譯者

齣版日期出版日期：2020/09/28

語言語言：繁體中文

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發錶於2024-09-22

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圖書描述

　　★詳細說明從ES6開始的JavaScript語言新標準

　　*使用微軟跨平台Visual Studio Code程式碼編輯器

　　*使用JavaScript版TensorFlow建構客戶端人工智慧的機器學習應用

　　*完整說明JavaScript基本語法、JavaScript自訂和內建物件。

　　*使用大量程式範例和圖例來說明HTML網頁的DOM。

　　*詳細說明CSS選擇器和如何使用JavaScript程式碼存取CSS樣式。

　　*Google Chrome開發人員工具的使用和JavaScript程式碼偵錯。

　　*完整說明jQuery語法、包裝者物件、jQuery選擇器、DOM/事件處理、動畫/特效和表單處理。

　　*詳細說明從ES6開始的JavaScript語言新標準、JavaScript非同步程式設計、JSON資料處理、Fetch API和AJAX。

　　*完整說明TensorFlow.js的張量、張量運算和視覺化圖表的繪製。

　　*實際使用JavaScript+TensorFlow.js的Keras API建構神經網路的深度學習。

　　*對於Python+Keras已經訓練好的模型，可以轉換成TensorFlow.js格式後，在客戶端建構人工智慧的機器學習應用。

　　*使用TensorFlow.js預訓練模型建立Web介面的圖片識別和分類，搭配網路攝影機WebCam建構即時物件偵測、人臉辨識和姿勢偵測等人工智慧應用。

著者信息

作者簡介

陳會安

　　現職：專職資訊圖書作者、大專資訊課程老師

　　經歷：企業講師、松崗電腦產品經理、美商PH出版經理、專業電腦書作者、資訊技術作家，出版超過100本電腦著作，包括：程式設計（C/C++、Java、C#、VB、Python、JavaScript等）、網頁設計（HTML5、PHP、ASP.NET、JSP等）、資料庫、系統分析、資料結構等各種不同主題。

　　近年研究人工智慧、機器學習/深度學習、資料科學、網路爬蟲、大數據分析和物聯網相關課程與圖書寫作，也熱衷利用 Raspberry Pi、Arduino 、ESP8266/ESP32和Micro:bit等開發板製作創客作品，投入創客領域的教學與寫作。

　　fChart 程式設計教學工具的官方網址如下：fchart.github.io/

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圖書目錄

第一篇.JavaScript程式設計
第1章： HTML與JavaScript的基礎
第2章： JavaScript變數與運算子
第3章： JavaScript流程控制
第4章： JavaScript函數與物件
第5章： JavaScript內建物件

第二篇.DOM物件模型與CSS
第6章： DOM物件模型
第7章： CSS層級式樣式表

第三篇.JavaScript函式庫-jQuery
第8章： jQuery基礎與Chrome開發人員工具
第9章： jQuery選擇器與CSS和DOM
第10章： jQuery事件處理
第11章： jQuery動畫、特效與表單處理

第四篇.從ES6開始的JavaScript語言新標準
第12章： JavaScript ES規格的新標準
第13章：非同步程式設計、Fetch API與AJAX

第五篇.TensorFlow.js人工智慧應用
第14章： TensorFlow.js與機器學習基礎 – 認識機器學習、tensor操作和視覺化
第15章：機器學習的迴歸、分類與CNN圖片識別
第16章：人工智慧應用：TensorFlow.js預訓練模型

附錄A：HTML5繪圖標籤與Canvas API（電子書）
附錄B：JavaScript、jQuery與TensorFlow.js的網路資源（電子書）

圖書序言

序

　　本書不只詳細說明JavaScript 語言的基本語法，更使用大量程式範例說明JavaScript 自訂物件和內建物件，和如何使用JavaScript 程式碼來處理DOM 和CSS 樣式，更詳細說明從ES6 開始的JavaScript 語言新標準。

　　然後以實務角度詳細說明各種jQuery 方法的活用、包含事件處理和動畫特效，並且使用Viewer for PHP 工具實際建立Web 伺服器來測試jQuery 和Fetch API的AJAX 應用程式。

　　接著從客戶端進入人工智慧的TensorFlow.js，說明如何使用JavaScript 建立客戶端人工智慧應用，實際使用迴歸、分類和圖片辨識的神經網路來建立機器學習應用，和如何使用Python 訓練的Keras 模型，最後，使用TensorFlow.js 預訓練模型來快速建立圖片辨識、物件偵測、人臉辨識和姿勢偵測的Web 應用程式。