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圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

為了解決facebook應用程式未設定的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本

書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。 　　✪Step by Step實作快速上手 　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。 　　✪節省訓練模型的時間與金錢 　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。 　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解 　　本書介紹玩TensorFlow Playgro

und理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN） 模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。 　　✪學會影像辨識從原理到實作 　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果

、儲存模型。 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗 　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。 本書特色 　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家 林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學

習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　✪Step by Step實作快速上手 　　✪Colab節省訓練模型的時間與金錢 　　✪養成深度學習模型直覺式的理解 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　✪學會影像辨識模型從原理到實作 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

facebook應用程式未設定進入發燒排行的影片

基於UMA與區塊鏈的分散式個人資料分享平台：以健康存摺為例

為了解決facebook應用程式未設定的問題，作者徐嘉陽 這樣論述：

近年來使用者個資遭濫用情形日益嚴重。許多開發商或組織在未經使用者允許的情況下對其個資進行不當使用，損害使用者權益。2016年歐盟所公布一般資料保護規範(GDPR)，目的即在於使個資本人取回資料控制權，創設如資料可攜權（Right to data portability）、被遺忘權（Right to be forgotten）等個資自主權。為平衡資料自由流通與個資自主權，並減少不當蒐集與個資濫用問題，Tim Berners-Lee提出Solid Project分散式網路概念，分開應用程式和資料，允許使用者能夠選擇資料儲存位置，加強使用者個資自主權。本研究受Solid Project的啟發，以健

康存摺為資料分享範例，整合以下架構與標準，建構基於UMA與區塊鏈的分散式個人資料分享平台。基於UMA使用者自主管理存取流程，賦予分享者擁有自主管理資源與定義授權方式的權利，利用區塊鏈不可否認性，使得分享者授權具有可驗證特性，保障分享者與數據請求者權益；在數據驗證方面，將使用者分享的健康存摺數據產生之數據驗證收執聯，用以驗證使用者分享的數據，確保第三方數據請求者取得數據之正確性；而Solid數據保存架構，讓使用者可以自由選擇數據存放位置，建構出一個兼具穩固性(robustness)、資料自主性並保有隱私的數據共享平台，促進資料交易流通並鼓勵資料服務創新。

輿情操縱：用數據操控心智的鼻祖「析模公司」運作大揭密

為了解決facebook應用程式未設定的問題，作者JillLepore 這樣論述：

《金融時報》和麥肯錫年度最佳商業圖書入圍 《時代雜誌》2020年秋季最期待著作 《歐普拉雜誌》2020年秋季最佳圖書 美國國家圖書獎「非虛構類」入圍     這家企業自詡是約翰・甘迺迪贏得總統大選的幕後操盤手！     早在冷戰時期，它便開啟先河研發電腦程式模擬人類思考，     用來預測乃至操控人們的行為與思考，深遠影響延續至今。     從劍橋分析公司到俄羅斯網軍工廠「網路研究機構」，     從Facebook、Amazon到Google，都是它的徒子徒孫！     想了解當今「數位操控戰」，你不能不知道它的歷史！ 　　析模公司成立於冷戰期間，遠在Facebook、Goo

gle和劍橋分析公司誕生之前，它便從事資料探勘、鎖定選民、左右政情，乃至操縱大眾。本書作者吉兒‧萊波爾偶然間在麻省理工學院的檔案庫中發現此公司文件，於是著手挖掘這段遭人遺忘的歷史——而它，也是當今矽谷的操控術和傲慢背後，沉眠已久的神祕源頭。   　　1959年，美國一群頂尖的社會科學家創立了析模公司，發明了一套用於預測和操縱種種人類行為的電腦程式，稱為「仿人機」。他們相信，「仿人機」不只能推銷日常用品，還有其他大用：它可以打贏選戰，可以壓制政治反抗運動，可以擊敗共產主義；可以摸透人心，贏得越戰；可以預測種族暴動，甚至瘟疫──可以說，他們的初衷是善意的。隨著業務逐步拓展，析模公司的客戶除了《紐約

時報》等數十家民間大型廠商，就連要競選美國總統的約翰‧甘迺迪和美國國防部等，都赫然在列，其經營據點也因而遍及紐約、華盛頓、劍橋，甚至遠到越南的西貢。   　　從多屆美國總統大選、越戰，到詹森政府不幸誤判種族暴動等，析模無役不與。然而，由於當時的數據收集能力與資訊科技遠不及今日，加以後來析模發生各種不當管理情事，包括向媒體洩漏情資、未能繳交業務報告，乃至因引起民眾疑慮而面臨抗議，甚至遭指控犯下戰爭罪，最終該公司於1970年宣告破產，相關史料且因機緣湊巧幾乎銷聲匿跡……   　　析模公司的科學家相信，「仿人機」乃是「社會科學界的原子彈」，但他們沒預料到，這項發明會像深埋已久的未爆彈，於數十年後的今

日引爆——時至21世紀初，企業收集數據、建立行為模型、操弄訊息傳布——甚至左右各國政情。省思這些現象時，析模公司的歷史與當年的爭議，將是重要的借鏡。   各界好評   　　►萊波爾是出色多產的歷史學家，眼光獨到，總能發掘不為人知的故事。本書精彩絕倫，時而滑稽好笑，時而令人感到惡寒，作者本身形容它為「1960年代的黑歷史」……當代的我們宛如身處一座圓形監獄：因為世界往往充滿監控，哪怕監控者不是國家，也有超大型企業的身影，它們透過預測和操縱人類行為賺進大筆鈔票，其中滲透最深的目標，莫過美國人的投票行為……作者從中挖掘有可信度、不為人知的故事來源。——《紐約書評》詹姆士‧格里克（James Glei

ck）   　　►當代臉書等企業操控心理和輿情，這方面早就有鼻祖析模公司進行同樣操作。作者以極具說服力的手法寫出其中故事，引領讀者探索近代史鮮為人知的一隅。——《科克斯評論》   　　►內容豐富，敘事技巧出眾，眼光銳利。如同作者萊波爾所言，1960年代甘迺迪總統大選過後，對於政治人物可能利用廣告、心理戰甚至新科技來操作選情，當時的民眾可能感到震驚。然而一甲子過去了，現代美國政治生活已經接受這樣的生態，正由於在當代看來稀鬆平常，現在反而需要一位歷史學家來鉤沉，挖掘那個操弄選情的觀念開始萌芽的年代。——《新共和雜誌》，J‧C‧潘（J.C. Pan）   　　►作者揭露了這間遭世人遺忘的企業如何創造

出未來的數據武器。本書讀來既讓人欲罷不能，又毛骨悚然。——歷史學家亞曼達‧福爾曼（Amanda Foreman）   　　►作者不留情面，犀利批評想要以演算法了解人類行為的愚蠢念頭，以及試著破壞民主的侵蝕性後果，成就出這部深具洞察力的作品，帶領讀者認識具有歷史意義的異議事件。——《書目雜誌》星級評鑑，布倫丹‧迪斯克爾（Brendan Driscoll）   　　►這本書來得正是時候。作者以迷人的文筆和讀者對話，寫出橫跨多洲地理與時間維度的敘事格局。她取得大量的家族相關資料，訪談親近人士，拜此之賜，筆下人物性格、家庭、外遇、爭鬥、家常便飯的八卦閒聊，都躍然紙上。——美國國家公共廣播電台，夏儂‧龐

德（Shannon Bond）   　　►敘述預測分析和行為數據科學源起於冷戰年代的故事，文字優美，邏輯嚴謹。——《金融時報》

檢視「中共軍事威脅」及「國軍宣傳活動」之網路輿情-《OpView》應用

為了解決facebook應用程式未設定的問題，作者楊宗翰 這樣論述：

　　中共近年來對我軍事威脅不斷增加，除了以軍機、艦的方式擾臺外，更擅長透過媒體宣傳夾雜強烈的意識形態，將其宣傳理念加以包裝美化，企圖影響閱聽人認知，而國軍在新媒體應用上仍有進步的空間。本研究先以文獻回顧法，定義中共軍事威脅與國軍宣傳活動為何，透過「OpView社群口碑資料庫」研究分析發現，在2021年期間，民眾接觸到中共軍事威脅媒體報導議題時，所呈現之正負情緒比（P/N）皆為負面結果；而受到疫情的影響下，民眾對國軍宣傳活動媒體報導議題，仍呈現正面結果，媒體報導的方式、頻率、詞彙等，皆會影響民眾的感受。　　在政策建議方面，加強網路聲量數高、正面影響之活動項目推展與創新，期望以統一媒體管控中心，

將國軍諸多的社群媒體管道做統合，提高民眾對國軍宣傳事務的關注度；策辦新型活動，較易吸引民眾目光；活動內容結合親子議題，能使民眾與國軍產生共鳴，進而提升民眾對國軍的好感度與形象，並同時透過國軍宣傳活動，降低民眾對中共軍事威脅媒體報導的感受。