邊玩邊學，使用 Scratch 學習 AI 程式設計 Scratchではじめる機械学習 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング
石原淳也、倉本大資 著、阿部和広 監修 吳嘉芳 譯
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商品描述
用小學生也能理解的方式解說機器學習到底怎麼學
這是一本幫助小學高年級以上學生理解何謂機器學習的書，不需要寫程式，也不必具備艱深的數學知識，只要使用Scratch，就能藉由本書理解機器學習的應用，同時，也能培養利用機器學習技術發揮創造力的能力。
．透過Scratch就能應用機器學習做出生動有趣的遊戲
．結合Google提供的Teachable Machine服務
．用淺顯易懂的文字與活潑的圖示解說機器學習的原理與相關知識
專家推薦
＂這是一本童趣盎然的實作教材。前半篇使用Google Teachable Machine帶領讀者實作影像分類、聲音分類還有辨識人體姿勢，後半篇則是以極為生動的方式來說明何謂機器學習、為什麼機器需-要學習以及有哪些學習方式，甚至還談到了遺傳演算法的基礎。＂-- 曾吉弘博士, CAVEDU教育團隊/美國麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室(MIT CSAIL)訪問學者
<序>
近來，天天都能聽到人工智慧、機器學習、深度學習等方面的新聞。使用了自動翻譯、語音辨識、影像辨識的應用程式及產品也自然而然融入我們的日常生活。
就像過去只有部分人員或領域會運用到的電腦，如今已成為我們生活中不可或缺的物品般，未來這些技術也會成為如同空氣般的存在吧！不過，若只把這些技術當成方便的工具來運用，終將被機器取代。如同19 世紀初的工業革命，工人發動了破壞機器的盧德運動，過度敵視機器沒有任何建設性。瞭解機器，掌握機器與人類之間的差別、機器的極限以及只有人類做得到的事情反而變得愈來愈重要。
除了純粹瞭解機器學習的結構，若還能試著動手製作，甚至寫出運用這些技術的應用程式，就可以深入理解機器學習。話雖如此，對於不熟悉電腦或程式設計的人來說，要做到並非易事。這本書使用了積木型視覺化程式設計語言「Scratch」，大幅降低了設計程式的門檻。Scratch的基本概念是「門檻低（容易上手），天花板高（可以很專業）、牆壁寬（能製作出各式各樣的東西）」，本書將根據這個概念，分別解說理解、製作、運用機器學習的結構。
本書的作者及監修者（石原、倉本、阿部）參與了讓兒童動手操作，學習程式設計的活動，並在研討會上說明本書介紹的機器學習內容。兒童的創意超乎大人們的想像，製作出令人驚豔的作品。從這個經驗我可以確定，除了書本之外，實際動手操作（敲敲打打），才是理解新知的捷徑。
作者簡介
石原淳也
除了開發網路服務及iPhone app之外，還協助在日本成立愛爾蘭兒童程式設計組織「CoderDojo」的相關事宜，目前負責CoderDojo Chofu， 利用程式設計循環「OtOMO」，持續從事教導孩童學習程式設計的工作。
倉本大資
從事自行經營的程式設計循環「OtOMO」相關活動及switch education顧問，並參與程式設計教室「TENTO」等以兒童程式設計為主的活動。透過舉辦研討會以及以指導者人員對象的講座，教導兒童與成人如何設計程式，傳遞學習程式設計的樂趣。
監修者介紹
阿部和広
舉辦過許多以兒童及教育人員為主的講習。曾任多摩美術大學研究員、東京學藝大學、武藏大學、津田塾兼任講師、Cyber 大學客座教授，現為青山學院大學研究所社會資料學研究系專任教授、放送大學客座教授、日本文部科學省程式設計學習相關調查研究員，還負責NHK 教育頻道「Why!? プログラミング」程式設計監修、演出「Friday Morning school」。
目錄大綱
序章｜10分鐘就能體驗機器學習
第1章｜影像辨識篇：製作猜拳遊戲
1-1 準備ML2Scratch
1-2 讓ML2Scratch 學習影像
1-3 使用分類模型辨識影像
1-4 用Scratch 設計猜拳遊戲
第2章｜語音辨識篇：製作分辨聲音的數位寵物
2-1 使用Teachable Machine 的機器學習
2-2 Teachable Machine 與TM2Scratch 的用法
2-3 用Teachable Machine 學習聲音
2-4 上傳分類模型與Scratch 連結
2-5 使用Scratch 製作數位寵物
第3章｜推測姿勢篇：製作運用身體的樂器程式
3-1 可以推測臉孔及身體部位的PoseNet
3-2 設計變裝程式
3-3 設計用身體動作來發聲的樂器程式
第4章｜知識篇：瞭解機器學習
4-1 何謂機器學習？
4-2 機器學習與人類的學習
4-3 機器如何導出類型？（人工神經網路與單純感知器）
4-4 用單純感知器分類蘋果與香蕉
4-5 瞭解單純感知器的結構
第5章｜進階篇：用遺傳演算法讓貓咪的動作進化
5-1 何謂遺傳演算法？
5-2 遺傳演算法的結構
5-3 建立貓咪的基因
5-4 移動貓咪
5-5 結束動作後，計算所有貓咪的平均距離
5-6 產生自然淘汰
5-7 用父代與母代基因製造下一代的基因
5-8 發生突變
5-9 繪製平均距離的圖表
附錄｜使用了其他擴充功能的機器學習
A-1 用Scratch 製作語音翻譯
A-2 更仔細辨識手指、臉孔
A-3 製作特殊擴充功能的方法
