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Python實戰聖經：用簡單強大的模組套件完成最強應用(附影音/範例程式)

為了解決python ai聊天機器人的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】    　　Python開外掛，開發實戰超進化！  　　橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！    　　給需要本書的人：  　　★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人  　　★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人  　　★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人  　　★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人    　　善用Python的智慧結晶  　　站在巨人的肩膀快速掌握開發應用    　　Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與

套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。    　　本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。    　　【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主

題的開發應用。    　　【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。    　　【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。    　　【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單!    　　【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器

人等應用，都能逐步完成。    　　【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。    　　【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的效果。    　　【無程式碼機器學習新領域】革命性的機器學習模式，利用雲端工具讓開發者在極簡程式碼，甚至不用程式碼的狀況下進行大規模資料訓練，簡化以往模型產生的複雜動作。    　　【打造模組套件】除了享受別人的開發成果，也能打造自己的

模組套件，將自己開發的成果包裝並上傳到網路分享，成為許多人專案開發的神隊友。    　　超值學習資源：  　　範例程式檔/無程式碼機器學習開發影音教學  　　Google Colab雲端開發平台入門影音教學 

python ai聊天機器人進入發燒排行的影片

AI客服聊天機器人與媒介豐富度對消費者態度與行為意圖之影響—以電商平台為例

為了解決python ai聊天機器人的問題，作者林晏竹 這樣論述：

行動商務與即時通訊軟體的蓬勃成長使聊天機器人受到高度的發展與運用。為了提供良好的客戶服務，電商平台利用聊天機器人作為即時服務媒介創造更優質的服務體驗。然而，任務導向聊天機器人卻無法解決在既定腳本外更深入、細微的消費問題，進而影響消費者行為。由此，本研究透過將人工智慧應用於客服聊天機器人，期望藉此提升消費者行為。本研究以電商平台為研究背景，採2（對話導向AI聊天機器人 vs. 任務導向聊天機器人）x2（高媒介豐富度 vs. 低媒介豐富度）二因子組間實驗設計，且就個人相關使用經驗（網路購物售後服務經驗）做進一步研究分析，並以聊天機器人態度、持續使用意圖與口碑推薦意願等三元素為消費者行為組合作為依

變項，探討自變項與依變項兩者之間的交互作用與影響。 本研究結果證實：（1）對話導向AI聊天機器人相較於任務導向聊天機器人，對於消費者行為有較佳的影響；（2）高媒介豐富度相較於低媒介豐富度，對於消費者行為有較正面的影響；（3）無論是何種媒介豐富度，在對話導向AI聊天機器人中，對於聊天機器人態度、持續使用意圖與口碑推薦意願皆不會有差異；（4）在任務導向聊天機器人中，高媒介豐富度相較於低媒介豐富度，會產生較佳的聊天機器人態度、持續使用意圖與口碑推薦意願；（5）使用客服聊天機器人後，相較於使用前會產生較正面的消費者行為；（6）具有網路購物售後服務經驗的消費者，相較於無網路購物售後服務經驗

的消費者，會產生較佳的持續使用意圖，但在聊天機器人態度與口碑推薦意願則無顯著差異。

Python人工智慧項目實戰

為了解決python ai聊天機器人的問題，作者（印度）桑塔努·帕塔納亞克 這樣論述：

通過結合深度學習和強化學習，幫助你構建智慧而且實用的人工智慧系統。本書涉及的項目涵蓋眾多領域，例如醫療健康、電子商務、專家系統、智慧安防、移動應用和自動駕駛，使用的技術包括卷積神經網路、深度強化學習、基於LSTM的RNN、受限玻爾茲曼機、生成對抗網路、機器翻譯和遷移學習。本書有關構建智慧應用的理論知識將幫助讀者使用有趣的方法來拓展專案，令其快速創建有影響力的AI應用。讀完本書之後，你將有足夠的能力建立自己的智慧模型，輕鬆地解決來自任何領域的問題。

人機互動模式整合與語音助理應用之研究 -以語音客服系統身份驗證為例

為了解決python ai聊天機器人的問題，作者許嘉軒 這樣論述：

當前人工智慧(Artificial Intelligence)技術已步入全方位商業化階段，並對傳統行業各參與方產生不同程度的影響，改變了各行業的生態。各大企業紛紛投入人工智慧產業，市場競爭的日趨激烈，人工智慧技術參與企業管理流程與生產流程，企業數字化趨勢日益明顯，部分企業已實現了較為成熟的智慧化應用。本研究的目的為因應各產業中所使用之語音客服系統身分驗證程序繁瑣，不僅消耗大量人力資源也造成使用者為獲得服務須付出過多的時間成本在身分驗證流程中。然而隨著智慧語音助理陸續進入人類生活環境，許多金融機構導入自然語言處理技術為核心的智能客戶服務系統創造了應用人工智慧技術為客戶提供客戶服務的新模式，使得

人們不再侷限於傳統的互動模式。為了能有效解決各產業中所使用之語音客服身分驗證流程繁瑣且耗費成本問題，本研究設計開發的身分驗證系統運用Python程式語言的特性並植基於Microsoft Azure平台上並參考聊天機器人設計理念為基礎架構建立研究架構模式，並藉由開發過程探討自然語言辨識、人機互動模式，透過資訊整合應用提高使用者滿意度以及對於企業節省人力成本影響之關聯性。