線上coding的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

開發聊天機器人，比你想的還簡單!

為了解決線上coding的問題，作者楊舒安 這樣論述：

開發聊天機器人，比你想的還簡單！ 選對入門書籍，事半功倍，自信心也加倍～   　　筆者本身非IT人，基於工作關係，才開始學聊天機器人，最能體會新手在學習時的痛苦。如果您曾經有想入坑的念頭，卻被密密麻麻的程式碼給嚇到，想放棄卻又不甘心，在徹底打消念頭之前，請先翻翻這本書吧～   　　本書有別於多數的專業書籍，不只大量縮減程式教學的篇幅，盡可能的利用現有的線上工具，讓初學者只需動動滑鼠打打字，就能輕鬆做出專屬於自己的聊天機器人。   　　本書看點 　　✪以「No Code / Low Code」的方式學習：降低入門障礙，輕鬆進入聊天機器人的領域。 　　✪彈性學習：依照自己的需求選擇適合的工具，

無須照單全收。 　　✪分段學習：依照自己的能力設定學習進度，擺脫趕鴨子上架，囫圇吞棗的惡性循環。 　　✪自主學習：依照自己的狀況規劃，自行設計對話流程，不再侷限於千篇一律的樣板。 　　✪採用2022年5月更新的最新功能：走在時代尖端，學習不落人後！    　　本書適合讀者群/適用領域 　　✪零基礎新手想找一本「無痛起步」的工具書。 　　✪部落客、Youtuber、個人工作室、設計師…等等，想要加入自己的想法，又擔心看不懂程式請教工程師會被翻白眼。 　　✪中小企業想自行開發商用智能客服，又擔心專業度太高，人員無法勝任。 　　✪創業初期想先試水溫，正在猶豫要自己來，還是要花錢請專業人士。 　　✪滿

腦子天馬行空的創意，無法接受坊間制式的Chatbot範本。 　　✪想提升自己的競爭力。 　　✪想學習第二專長卻不知從何下手。 　　✪學生想找本一舉數得的工具書，寫完讀書心得報告，順便增加知識，還可以習得一技之長。

線上coding進入發燒排行的影片

探討國中生對一元一次方程式圖像化問題之表現研究

為了解決線上coding的問題，作者鄭筑云 這樣論述：

本研究旨在探討國中生對一元一次方程式文字題與圖像化問題之解題表現與偏好。為了解學生對不同情境呈現方式在理解及解決數學問題的表現與差異，並比較學生的偏好與原因，研究者以桃園市及新竹縣各一所學校共71位學生為樣本，以線上問卷的方式進行資料收集，學生隨機分為代數文字題試卷、圖像化問題試卷以及圖文問題試卷等三組進行問卷填答。試卷共有八題不同情境類型之一元一次方程式試題，內容分為第一部分的題意理解與解題以及第二部分的偏好選擇與原因。研究結果如下：一、在大部分的情境類型中，圖像化問題能幫助國中一年級學生對一元一次方程式問題的題意有較佳的理解。二、並非每一種問題類型以圖像化問題的方式呈現都能獲得較好的解題

成效。對於不同類型問題情境，每組學生的表現有所不同。三、對於不同情境類型，多數學生較偏好以圖像方式呈現問題內容。然而學生對於所有問題的呈現方式並非單一偏好，會因為問題類型的不同而有不同選擇。四、對於不同問題呈現方式偏好的原因，多數偏好以文字呈現情境的學生認為文字題在解題計算上能提供較大的幫助；偏好以圖像呈現情境的學生則認為圖像化問題在理解題意上較為容易。

深度學習的16堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL，看得懂、學得會、做得出!

為了解決線上coding的問題，作者JonKrohn,GrantBeyleveld,AglaéBassens 這樣論述：

Ⓞ 16 堂課引領入門，學得會、做得順的絕佳教材！ Ⓞ最詳盡的深度學習基石書，CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿 　　初學者想要自學深度學習 (Deep Learning)，可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書；也有不少書說「請從數學複習起！」，捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入工具的學習、理論的探究，勢必對連深度學習的概念都還一知半解的初學者形成極大的學習門檻： 　　「我連什麼是深度學習？它是如何呈現、被使用的？都還模模糊糊，怎麼一下子就叫我 K Python、K 建

模技術、K 數學......了？」 　　「程式號稱再怎麼短，始終還是讓人無感，模型跑出來準確率 95.7% → 96.3%...那就是深度學習的重點？」 　　【精心設計循序漸進 16 堂課，帶你無痛起步！】 　　為了徹底解決入門學習時的混亂感，本書精心設計循序漸進的 16 堂課，將帶你「無痛起步」，迅速掌握深度學習的重點。 　　本書共分成 4 大篇、16 堂課。第 1 篇會利用 4 堂課 (零程式！零數學！) 帶你從深度學習在【機器視覺】、【自然語言處理】、【藝術生成】和【遊戲對局】 4 大領域的應用面看起，這 4 堂課不光是介紹，內容會安插豐富的線上互動網站，讓讀者可以實際上網操作，

立刻體驗深度學習各種技術是如何呈現的。不用懂程式、啃理論，本篇適合任何人閱讀，絕對看得懂、做得順，可以對深度學習瞬間有感！ 　　有了第 1 篇這些知識做為基礎，你就可以抱著踏實的心情跟著第 2～4 篇這 12 堂課一一學習 4 大領域背後所用的技術，包括卷積神經網路 (CNN)、循環神經網路 (RNN)、對抗式生成網路 (GAN)、深度強化式學習 (DRL)...等等。學習時我們選擇了馬上就可以動手的 Google Colab 線上開發環境搭配 tf.Keras 框架來實作，閱讀內文時請務必搭配書中提供的範例程式動手演練。期盼透過這 16 堂課的學習，能夠讓學習曲線平滑、順暢，不用迂迴曲折地

浪費時間。 　　最後要說明的是，本書所有範例都是最精簡的版本，以方便引領讀者理解 AI 的原理。"師父領進門，修行在個人，AI 才在萌芽階段，以後海闊天空，鼓勵大家不斷精進、勇往直前！"　 本書特色 　　□滿滿延伸學習教材 　　‧範例 + 旗標 Bonus 加值內容 → www.flag.com.tw/bk/st/F1383 　　‧作者深度學習系列教學影片 → reurl.cc/mLj7jV 　　‧更多互動學習資源 → 詳內文 16.6 節 　　□看得懂脈絡 – 不只通單一主題，也通學習脈絡 　　‧絕對看得懂的神經網路基礎，不被損失函數/梯度下降/反向傳播/正規化/常規化...一拖拉庫

技術名詞搞的暈頭轉向！ 　　‧各章章末提供新名詞脈絡整理，讓你隨時掌握學習視野！ 　　□學得會技術 – 不只通技術，也通應用 　　‧先熟悉機器視覺、自然語言處理、藝術生成、遊戲對局 4 大領域的應用，對為何學深度學習更有感！ 　　‧不急著 Coding、建模！上網就可以立即體驗生動的深度學習技術！ 　　□做得出成果 – 不只通觀念，也通實作 　　Colab + tf.Keras 具體實踐 4 大應用，熱門深度學習技術學好學滿！ 　　→機器視覺：CNN (卷積神經網路) 　　→自然語言處理：RNN (循環神經網路) 　　→藝術生成：GAN (對抗式生成網路)、DQN 　　→遊戲對局：DRL

(深度強化式學習) 　　□詳細解說，流暢翻譯 　　本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！  

探討概念、態度與科學解釋能力之關聯：以氣候變遷數位課程為例

為了解決線上coding的問題，作者李欣怡 這樣論述：

本研究以氣候變遷的機制與相關之因素為主題，探討融入科學解釋的線上課程對成年人的氣候變遷概念理解、心智模式和與對氣候變遷態度的影響，以及學習者對氣候變遷態度、持有概念多寡與科學解釋品質之關聯。本研究以90名成年人為對象，先進行氣候變遷概念課程後進行氣候變遷為主題的科學解釋課程，並在任務前、後以線上問卷進行氣候變遷概念理解測驗與氣候變遷態度問卷。研究方法以溫室效應概念與態度之前、後測分別進行成對樣本t檢定，以探討氣候變遷課程對學習者的氣候變遷概念理解以及對相關議題態度的影響。其次以PLS-SEM (Partial least squares structural equation modelin

g)分析學習者對氣候變遷態度、先備概念、概念學習成效與科學解釋品質之間的關聯。研究結果發現接受氣候變遷線上課程後，學習者在概念理解表現各構面和總分均有顯著提升。氣候變遷態度方面，相信氣候變遷正在發生、對氣候變遷議題感到擔憂和認為氣候變遷議題非常重要等構面有顯著提升。後測的心智模式分析結果顯示，高階與中階心智模式比例較高，且有大幅度的進步。PLS-SEM分析結果則指出先備概念是科學解釋以及概念後測的主要解釋因素之一，但科學解釋品質與概念後測表現並無關聯。態度前測則會影響態度後測，然而於教學前、後概念與態度並無關聯，且科學解釋品質對態度沒有解釋力。