人工智慧－素養及未來趨勢
活動訊息
閱讀漫遊錄-2026上半年暢銷榜
內容簡介
從追蹤網路犯罪到破解流量密碼！北商大李麒麟教授用「頂級情報力」打造的網路行銷聖經。
你是不是也陷入了天天發文卻沒人看、砸了廣告費卻換不來轉換率的行銷泥潭？國立台北商業大學的李麒麟教授告訴你：「網路行銷做不好，你缺的不是技巧，而是缺少一套系統性的行銷策略！」這絕非一般的空洞理論。
李麒麟教授擁有極為傳奇的跨界背景，他早期服務於法務部調查局資訊室，長期站在第一線偵辦網路犯罪。這段資歷讓他具備了常人難以企及的數據洞察力，能以「駭客級」的敏銳視角，精準看穿網路使用者的真實行為與數據軌跡。
轉入學術界後，他更將這股「情報力」融入電商與行銷教學，長期帶領北商大學生在全國跨境電商競賽中橫掃大獎，是產業界公認的實戰派大師。
現在，李教授將他多年的資安數據思維與輔導企業轉型的精華，全濃縮在全新重磅著作——《網路行銷：一次搞懂內容、社群、流量、轉換×SEO、AIO的關鍵技術與實務案例》。
北商大李麒麟教授將教你：
▲ 掌握消費者與競爭者的網路行為洞察
▲ 應用數位行銷策略與關鍵績效指標制定成效目標
▲ 打造內容力與品牌故事，贏得顧客信任與共鳴
▲ 優化網站與搜尋排名，精準導流與提升轉換
一本兼具策略與操作的行銷全書，初學者與進階者皆適用
從流量、內容到洞察與轉換，教你一步步打造具成效的網路行銷流程!
推薦文
李麒麟老師深耕網路行銷教學與顧問輔導逾二十年，曾帶領學生協助數百家廠商完成數位轉型，親眼見證台灣企業在面對跨境電商與全球競爭時的困惑與掙扎。這樣的經歷，賦予了這本書有別於純學術著作的獨特質地，它不是在書房裡寫成的，而是在一次次與企業並肩作戰的過程中淬鍊出來的。
——張瑞雄，國立台北商業大學前校長
現代網路行銷已不再僅僅是「在網路上打廣告」，而是一場結合大數據、人工智慧 (AI) 與個人化體驗的深度競賽。本書不僅探討正確的行銷思維，更傳授從洞察市場到行銷自動化的全方位實戰技巧。您目前是在為特定產業規劃網路行銷策略？還是想了解特定的數位工具應用呢？本書不僅僅是敲門磚，更是您未來職涯升等的跳板。
——任立中，國立台北商業大學校長
你是不是也陷入了天天發文卻沒人看、砸了廣告費卻換不來轉換率的行銷泥潭？國立台北商業大學的李麒麟教授告訴你：「網路行銷做不好，你缺的不是技巧，而是缺少一套系統性的行銷策略！」這絕非一般的空洞理論。
李麒麟教授擁有極為傳奇的跨界背景，他早期服務於法務部調查局資訊室，長期站在第一線偵辦網路犯罪。這段資歷讓他具備了常人難以企及的數據洞察力，能以「駭客級」的敏銳視角，精準看穿網路使用者的真實行為與數據軌跡。
轉入學術界後，他更將這股「情報力」融入電商與行銷教學，長期帶領北商大學生在全國跨境電商競賽中橫掃大獎，是產業界公認的實戰派大師。
現在，李教授將他多年的資安數據思維與輔導企業轉型的精華，全濃縮在全新重磅著作——《網路行銷：一次搞懂內容、社群、流量、轉換×SEO、AIO的關鍵技術與實務案例》。
北商大李麒麟教授將教你：
▲ 掌握消費者與競爭者的網路行為洞察
▲ 應用數位行銷策略與關鍵績效指標制定成效目標
▲ 打造內容力與品牌故事，贏得顧客信任與共鳴
▲ 優化網站與搜尋排名，精準導流與提升轉換
一本兼具策略與操作的行銷全書，初學者與進階者皆適用
從流量、內容到洞察與轉換，教你一步步打造具成效的網路行銷流程!
推薦文
李麒麟老師深耕網路行銷教學與顧問輔導逾二十年，曾帶領學生協助數百家廠商完成數位轉型，親眼見證台灣企業在面對跨境電商與全球競爭時的困惑與掙扎。這樣的經歷，賦予了這本書有別於純學術著作的獨特質地，它不是在書房裡寫成的，而是在一次次與企業並肩作戰的過程中淬鍊出來的。
——張瑞雄，國立台北商業大學前校長
現代網路行銷已不再僅僅是「在網路上打廣告」，而是一場結合大數據、人工智慧 (AI) 與個人化體驗的深度競賽。本書不僅探討正確的行銷思維，更傳授從洞察市場到行銷自動化的全方位實戰技巧。您目前是在為特定產業規劃網路行銷策略？還是想了解特定的數位工具應用呢？本書不僅僅是敲門磚，更是您未來職涯升等的跳板。
——任立中，國立台北商業大學校長
目錄
CH1 AI起源
1-1 遍地開花的AI應用
1-2 人工智慧的發展
1-3 未來的AI生活
CH2 應用篇
2-1 影像處理
2-2 自然語言處理
2-3 邏輯推理
2-4 推薦系統
2-5 疾病預測與醫療
CH3 機器學習分類篇
3-1 機器學習簡介
3-2 迴歸
3-3 決策樹
3-4 隨機森林
3-5 支持向量機
3-6 單純貝氏分類
CH4 機器學習分群篇
4-1 最近鄰居法
4-2 K-平均分群
4-3 DBSCAN
4-4 階層式分群
4-5 關聯規則學習
CH5 深度學習篇
5-1 神經元簡介
5-2 深度學習簡介
5-3 卷積神經網路
CH6 進階深度學習篇
6-1 遞歸神經網路
6-2 長短記憶模型網路
CH7 生成對抗網路
7-1 生成對抗網路的概念
7-2 生成對抗網路的架構
7-3 生成對抗網路的訓練
7-4 生成對抗網路的應用
CH8 人工智慧的未來與挑戰
8-1 人工智慧的應用
8-2 人工智慧的省思
1-1 遍地開花的AI應用
1-2 人工智慧的發展
1-3 未來的AI生活
CH2 應用篇
2-1 影像處理
2-2 自然語言處理
2-3 邏輯推理
2-4 推薦系統
2-5 疾病預測與醫療
CH3 機器學習分類篇
3-1 機器學習簡介
3-2 迴歸
3-3 決策樹
3-4 隨機森林
3-5 支持向量機
3-6 單純貝氏分類
CH4 機器學習分群篇
4-1 最近鄰居法
4-2 K-平均分群
4-3 DBSCAN
4-4 階層式分群
4-5 關聯規則學習
CH5 深度學習篇
5-1 神經元簡介
5-2 深度學習簡介
5-3 卷積神經網路
CH6 進階深度學習篇
6-1 遞歸神經網路
6-2 長短記憶模型網路
CH7 生成對抗網路
7-1 生成對抗網路的概念
7-2 生成對抗網路的架構
7-3 生成對抗網路的訓練
7-4 生成對抗網路的應用
CH8 人工智慧的未來與挑戰
8-1 人工智慧的應用
8-2 人工智慧的省思
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