Python原力爆擊：OpenAI / Gemini / AWS / Ollama生成式AI應用新手指南
-
9折 585元
650元
-
預計最高可得金幣25點
?
可100%折抵
活動加倍另計 -
HAPPY GO享100累1點 4點抵1元折抵無上限
-
分類：中文書＞電腦資訊＞APP開發／程式設計＞Python追蹤? 追蹤分類後，您會在第一時間收到分類新品通知。
- 作者： 柯克(Ko Ko)、陳葵懋(Ian Chen)、Ryan Chung、陳佳新 追蹤 ? 追蹤作者後，您會在第一時間收到作者新書通知。
- 出版社： 博碩文化 追蹤 ? 追蹤出版社後，您會在第一時間收到出版社新書通知。
- 出版日：2025/05/19
活動訊息
內容簡介
【本書特色】
▶全面採用平台原生SDK，徹底解放框架的束縛
▶從單一模型到多模態模型
▶最新OpenAI Realtime API、Response API與Agent SDK
▶本書範例原始碼：https://github.com/iangithub/pythonwithai
零框架，開啟生成式AI創新之旅！
從地端到雲端，全面佈局—解鎖生成式AI攻略
最新ChatGPT 4.1 以及O系列模型範例
必看MCP - Model Context Protocol 教學
本書特色在於以Python為核心，從地端到雲端全方位解析生成式AI的應用開發。無需依賴繁瑣的框架，解放束縛，全書直接採用各大平台（如OpenAI、Gemini、AWS、Ollama）的原生API與SDK，讓讀者從零開始逐步掌握如何實作強大且高效的AI應用。書中不僅涵蓋地端模型，更延伸至雲端模型服務與Linebot實戰，案例豐富，技術細節講解深入，為初學者和進階開發者提供了一本兼具實用性與前瞻性的指南。
▶全面採用平台原生SDK，徹底解放框架的束縛
▶從單一模型到多模態模型
▶最新OpenAI Realtime API、Response API與Agent SDK
▶本書範例原始碼：https://github.com/iangithub/pythonwithai
零框架，開啟生成式AI創新之旅！
從地端到雲端，全面佈局—解鎖生成式AI攻略
最新ChatGPT 4.1 以及O系列模型範例
必看MCP - Model Context Protocol 教學
本書特色在於以Python為核心，從地端到雲端全方位解析生成式AI的應用開發。無需依賴繁瑣的框架，解放束縛，全書直接採用各大平台（如OpenAI、Gemini、AWS、Ollama）的原生API與SDK，讓讀者從零開始逐步掌握如何實作強大且高效的AI應用。書中不僅涵蓋地端模型，更延伸至雲端模型服務與Linebot實戰，案例豐富，技術細節講解深入，為初學者和進階開發者提供了一本兼具實用性與前瞻性的指南。
目錄
Chapter 1 「讓 LLM 跑進你的電腦！」Ollama 本地部署
1.1 認識大型語言模型（LLM）
1.2 使用 Ollama 部署本地 LLM
1.3 設置開發環境
1.4 關於下載與部署 LLM 模型
Chapter 2 「Ollama創作工坊！」從文本生成到 AI Agent 的實踐
2.1 Prompt 設計與推理技巧
2.2 從文字生成到視覺解讀
2.3 多輪對話（chat）互動式 AI 助手
2.4 工具與函式呼叫：擴展模型能力
2.5 RAG 檢索與生成：知識庫驅動回應
2.6 AI Agent 智能代理新時代
Chapter 3 Amazon Bedrock 大型語言模型應用基礎篇
3.1 建立 AWS（Amazon Web Service）帳號
3.2 建立LLM 開發專屬使用者
3.3 使用LLM-USER 登入
3.4 Amazon Bedrock 大型語言模型
3.5 在 Amazon Bedrock 遊樂場中使用大型語言模型 - 文字生成
3.6 在 Amazon Bedrock 遊樂場中使用大型語言模型 - 圖像生成
3.7 在 Amazon Bedrock 遊樂場中使用大型語言模型 - 影像生成
Chapter 4 Amazon Bedrock大型語言模型應用進階篇
4.1 模型提煉 Amazon Bedrock Model Distillation
4.2 開發環境設置
4.3 呼叫Amazon Bedrock 上的大型語言模型
4.4 實作：Amazon Nova Canvas 圖像生成
4.5 打造 AI Agent - 熱門歌曲排行榜查詢
Chapter 5 OpenAI魔法箱 – 揭開生成模型的核心奧秘
5.1 OpenAI 帳號申請
5.2 模型介紹與基本知識
5.3 文字生成與多模態
5.4 Embedding
5.5 Batch
5.6 畫圖
5.7 TTS 與STT
Chapter 6 OpenAI 升級實錄 – 深入探索無限生成可能
6.1 Tool Call
6.2 Structured Output
6.3 Predicted Outputs
6.4 Moderation
6.5 Realtime API
6.6 Response API
6.7 Agent SDK 與 MCP
Chapter 7 「LINE Bot × Gemini奇幻探險」搭建對話機器人的基礎藍圖
7.1 認識 Gemini 系列模型及 Google AI Studio 線上整合開發環境
7.2 認識 Vertex AI 平台及 Express 免費快速體驗模式
7.3 使用 Postwoman（Hoppscotch）串接及測試 Gemini API
7.4 認識 LINE Bot 訊息格式及使用 Flex 彈性訊息模擬器
7.5 建立 LINE 官方帳號及啟用 Messaging API
7.6 設定 LINE Bot 的 Google Colab 線上 Python 開發環境
Chapter 8 「LINE Bot × Gemini終極密訣」進階開發智慧對話的全新路徑
8.1 實戰 Gemini 程式碼執行、函式呼叫、多模態 Live API、音訊處理
8.2 實戰 Gemini 以 Google 搜尋建立基準、文件解讀、微調
8.3 實戰 Gemini 結構化輸出：生成 LINE 的 Flex 彈性訊息
8.4 實戰 LINE 接收圖片及在等待回覆時顯示載入動畫
8.5 召喚 Gemini，實作 AI 美食評論家 LINE Bot 小幫手
1.1 認識大型語言模型（LLM）
1.2 使用 Ollama 部署本地 LLM
1.3 設置開發環境
1.4 關於下載與部署 LLM 模型
Chapter 2 「Ollama創作工坊！」從文本生成到 AI Agent 的實踐
2.1 Prompt 設計與推理技巧
2.2 從文字生成到視覺解讀
2.3 多輪對話（chat）互動式 AI 助手
2.4 工具與函式呼叫：擴展模型能力
2.5 RAG 檢索與生成：知識庫驅動回應
2.6 AI Agent 智能代理新時代
Chapter 3 Amazon Bedrock 大型語言模型應用基礎篇
3.1 建立 AWS（Amazon Web Service）帳號
3.2 建立LLM 開發專屬使用者
3.3 使用LLM-USER 登入
3.4 Amazon Bedrock 大型語言模型
3.5 在 Amazon Bedrock 遊樂場中使用大型語言模型 - 文字生成
3.6 在 Amazon Bedrock 遊樂場中使用大型語言模型 - 圖像生成
3.7 在 Amazon Bedrock 遊樂場中使用大型語言模型 - 影像生成
Chapter 4 Amazon Bedrock大型語言模型應用進階篇
4.1 模型提煉 Amazon Bedrock Model Distillation
4.2 開發環境設置
4.3 呼叫Amazon Bedrock 上的大型語言模型
4.4 實作：Amazon Nova Canvas 圖像生成
4.5 打造 AI Agent - 熱門歌曲排行榜查詢
Chapter 5 OpenAI魔法箱 – 揭開生成模型的核心奧秘
5.1 OpenAI 帳號申請
5.2 模型介紹與基本知識
5.3 文字生成與多模態
5.4 Embedding
5.5 Batch
5.6 畫圖
5.7 TTS 與STT
Chapter 6 OpenAI 升級實錄 – 深入探索無限生成可能
6.1 Tool Call
6.2 Structured Output
6.3 Predicted Outputs
6.4 Moderation
6.5 Realtime API
6.6 Response API
6.7 Agent SDK 與 MCP
Chapter 7 「LINE Bot × Gemini奇幻探險」搭建對話機器人的基礎藍圖
7.1 認識 Gemini 系列模型及 Google AI Studio 線上整合開發環境
7.2 認識 Vertex AI 平台及 Express 免費快速體驗模式
7.3 使用 Postwoman（Hoppscotch）串接及測試 Gemini API
7.4 認識 LINE Bot 訊息格式及使用 Flex 彈性訊息模擬器
7.5 建立 LINE 官方帳號及啟用 Messaging API
7.6 設定 LINE Bot 的 Google Colab 線上 Python 開發環境
Chapter 8 「LINE Bot × Gemini終極密訣」進階開發智慧對話的全新路徑
8.1 實戰 Gemini 程式碼執行、函式呼叫、多模態 Live API、音訊處理
8.2 實戰 Gemini 以 Google 搜尋建立基準、文件解讀、微調
8.3 實戰 Gemini 結構化輸出：生成 LINE 的 Flex 彈性訊息
8.4 實戰 LINE 接收圖片及在等待回覆時顯示載入動畫
8.5 召喚 Gemini，實作 AI 美食評論家 LINE Bot 小幫手
序／導讀
【專業推薦】
書中每一章皆以「動手做」為核心，透過逐步拆解的程式範例、常見踩坑指南，以及商業場景的延伸思考，讓讀者不僅學會工具操作，更能掌握背後的設計哲學。無論你是想將 AI 融入日常工作流程，或是構建下一代智慧應用，這本書都會是你的「原力覺醒手冊」——從點燃第一行程式碼，到釋放生成式 AI 的爆擊能量！
張維元 / 資料科學家的工作日常 / https://portaly.cc/dsdaily
書中不僅提供了對生成式 AI 技術的清晰介紹，還通過實際案例及程式碼展示了如何在不同平台上應用這些技術。作者們以淺顯易懂的語言，將複雜的概念分解成容易理解的步驟，引導讀者從零開始，逐步掌握這些強大工具的使用方法。
在這個 AI 技術日新月異的時代，持續學習和適應新工具至關重要。通過閱讀這本書，不僅能夠學會如何使用當前最先進的生成式 AI 工具，還能建立起對相關技術的基本理解，為未來的學習和應用奠定基礎。
孫玉峰 Summit Suen
Microsoft AI MVP╱AutoGPT Contributor╱臺灣 R 語言社群共同主持人
書中每一章皆以「動手做」為核心，透過逐步拆解的程式範例、常見踩坑指南，以及商業場景的延伸思考，讓讀者不僅學會工具操作，更能掌握背後的設計哲學。無論你是想將 AI 融入日常工作流程，或是構建下一代智慧應用，這本書都會是你的「原力覺醒手冊」——從點燃第一行程式碼，到釋放生成式 AI 的爆擊能量！
張維元 / 資料科學家的工作日常 / https://portaly.cc/dsdaily
書中不僅提供了對生成式 AI 技術的清晰介紹，還通過實際案例及程式碼展示了如何在不同平台上應用這些技術。作者們以淺顯易懂的語言，將複雜的概念分解成容易理解的步驟，引導讀者從零開始，逐步掌握這些強大工具的使用方法。
在這個 AI 技術日新月異的時代，持續學習和適應新工具至關重要。通過閱讀這本書，不僅能夠學會如何使用當前最先進的生成式 AI 工具，還能建立起對相關技術的基本理解，為未來的學習和應用奠定基礎。
孫玉峰 Summit Suen
Microsoft AI MVP╱AutoGPT Contributor╱臺灣 R 語言社群共同主持人
配送方式
-
台灣
- 國內宅配：本島、離島
-
到店取貨：
不限金額免運費
-
海外
- 國際快遞：全球
-
港澳店取：
詳細資料
詳細資料
-
- 語言
- 中文繁體
- 裝訂
- 紙本平裝
-
- ISBN
- 9786264141871
- 分級
- 普通級
-
- 頁數
- 336
- 商品規格
- 23*17*1.8
-
- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
- 全齡適讀
-
- 注音
- 級別
訂購/退換貨須知
加入金石堂 LINE 官方帳號『完成綁定』，隨時掌握出貨動態：
提醒您！！
金石堂及銀行均不會請您操作ATM! 如接獲電話要求您前往ATM提款機，請不要聽從指示，以免受騙上當！
退換貨須知：
**提醒您，鑑賞期不等於試用期，退回商品須為全新狀態**
-
依據「消費者保護法」第19條及行政院消費者保護處公告之「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，以下商品購買後，除商品本身有瑕疵外，將不提供7天的猶豫期：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。（如：生鮮食品）
- 依消費者要求所為之客製化給付。（客製化商品）
- 報紙、期刊或雜誌。（含MOOK、外文雜誌）
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。（如：電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等）
- 已拆封之個人衛生用品。（如：內衣褲、刮鬍刀、除毛刀…等）
- 若非上列種類商品，均享有到貨7天的猶豫期（含例假日）。
- 辦理退換貨時，商品（組合商品恕無法接受單獨退貨）必須是您收到商品時的原始狀態（包含商品本體、配件、贈品、保證書、所有附隨資料文件及原廠內外包裝…等），請勿直接使用原廠包裝寄送，或於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。
- 退回商品若無法回復原狀，將請您負擔回復原狀所需費用，嚴重時將影響您的退貨權益。
商品評價