現代 AI 全景聖經：機器學習 x 神經網路，從數學原理到 Transformer 核心
活動訊息
閱讀漫遊錄-2026上半年暢銷榜
內容簡介
https://youtu.be/Djci5GTfEmo
擺脫碎片化學習，建立不退流行的演算法母語！
►第一原理推導 ｜ 434 篇論文錨定，打通演算法底層
►手刻真實代碼 ｜ 100+ 範例，擺脫「看懂卻寫不出」
►階梯思考訓練 ｜ 1,000+ 題庫，課後複習與培訓首選
►在地真實實戰 ｜ 對接台股、實價登錄等台灣真實資料
【Part I 基礎工具】 徹底擺脫相依地獄
‧ Conda / PyTorch / CUDA 環境完美對齊
‧ NumPy / Pandas / Polars 超高效 ETL 實戰
【Part II 經典 ML】 表格資料與小樣本首選
‧ 決策樹、SVM 與 XGBoost / LightGBM 剖析
‧ AutoML 自動建模與 XAI 可解釋性 AI
【Part III 深度學習】 現代 AI 總樞紐
‧ 手刻神經網路、反向傳播矩陣推導
‧ CNN 空間特徵、ViT 與 Transformer 核心數學
專業推薦
林立生—新竹市政府教育處 處長/ 國立屏東大學教育學 博士
呂明峯—明新科技大學 教授/ 明新科技大學校長
馮美瑜—台北城市科技大學 教授/ 台北城市科技大學 校長
林義貴—國立陽明交通大學 終身講座教授/ 國立勤益科技大學 學術副校長/國科會傑出特約研究員獎得主/APIEMS Fellow/ 中國工業工程學會會士/三度榮獲國科會傑出研究獎
呂奇傑—輔仁大學 特聘教授/ 2020-2025 全球前2％科學家
林維昭—長庚大學 教授/ 校務研究中心 執行秘書/2021-2025 全球前2% 頂尖科學家
擺脫碎片化學習，建立不退流行的演算法母語！
►第一原理推導 ｜ 434 篇論文錨定，打通演算法底層
►手刻真實代碼 ｜ 100+ 範例，擺脫「看懂卻寫不出」
►階梯思考訓練 ｜ 1,000+ 題庫，課後複習與培訓首選
►在地真實實戰 ｜ 對接台股、實價登錄等台灣真實資料
【Part I 基礎工具】 徹底擺脫相依地獄
‧ Conda / PyTorch / CUDA 環境完美對齊
‧ NumPy / Pandas / Polars 超高效 ETL 實戰
【Part II 經典 ML】 表格資料與小樣本首選
‧ 決策樹、SVM 與 XGBoost / LightGBM 剖析
‧ AutoML 自動建模與 XAI 可解釋性 AI
【Part III 深度學習】 現代 AI 總樞紐
‧ 手刻神經網路、反向傳播矩陣推導
‧ CNN 空間特徵、ViT 與 Transformer 核心數學
專業推薦
林立生—新竹市政府教育處 處長/ 國立屏東大學教育學 博士
呂明峯—明新科技大學 教授/ 明新科技大學校長
馮美瑜—台北城市科技大學 教授/ 台北城市科技大學 校長
林義貴—國立陽明交通大學 終身講座教授/ 國立勤益科技大學 學術副校長/國科會傑出特約研究員獎得主/APIEMS Fellow/ 中國工業工程學會會士/三度榮獲國科會傑出研究獎
呂奇傑—輔仁大學 特聘教授/ 2020-2025 全球前2％科學家
林維昭—長庚大學 教授/ 校務研究中心 執行秘書/2021-2025 全球前2% 頂尖科學家
目錄
▍Part I 基礎與工具
第1 章 AI 簡史與當代格局
1.1 人工智慧的三大典範與時代演進
1.2 為什麼Python 主導AI
1.3 本書地圖與閱讀路徑
章末綜合專題 用LLM 整理70 年AI 發展年表
本章重點回顧
第2 章 Anaconda Python 與資料科學工具鏈
2.1 為什麼選Anaconda Python
2.2 Anaconda 安裝與基本配置
2.3 Conda 環境管理
2.4 GPU 環境與 PyTorch 安裝
2.5 開發工具與Jupyter 工作流
2.6 與AI 協作寫程式的工作流與邊界
章末綜合專題 建立個人AI 工作站環境並跑通三個baseline 範例
本章重點回顧
第3 章 NumPy/Pandas/Polars 數值運算
3.1 NumPy 向量化運算
3.2 Pandas DataFrame 核心
3.3 Polars 高效能替代品
3.4 實戰：真實資料清洗與ETL
章末綜合專題 用Pandas+Polars 完成台股ETF 多源資料整合
本章重點回顧
▍Part II 經典機器學習
第4 章 監督式學習基礎與評估
4.1 機器學習問題框架
4.2 訓練/ 驗證/ 測試分割
4.3 偏差- 變異權衡
4.4 評估指標
4.5 實戰：完整ML 流程
本章重點回顧
第5 章 線性模型，樹族與核方法
5.1 線性迴歸與正則化
5.2 邏輯迴歸與機率分類
5.3 決策樹與隨機森林
5.4 SVM 與核方法
5.5 KNN 與Naive Bayes
章末綜合專題 六大經典模型在台灣信貸違約資料上的橫向PK
本章重點回顧
第6 章 集成學習與AutoML
6.1 Bagging 與隨機森林
6.2 Boosting
6.3 工業級實作：XGBoost/LightGBM/CatBoost
6.4 Stacking 模型堆疊
6.5 AutoML
6.6 可解釋AI(XAI)
章末綜合專題 用集成學習+AutoML+XAI 完整解決台灣信貸違約預測
本章重點回顧
第7 章 無監督學習與推薦系統
7.1 聚類
7.2 降維
7.3 異常偵測
7.4 推薦系統
章末綜合專題 用台灣7-Eleven 門市資料跑無監督學習四件組
本章重點回顧
▍Part III 深度學習基礎
第8 章 神經網路原理與PyTorch
8.1 從感知機到深度學習
8.2 PyTorch 基礎
8.3 訓練流程與優化器
8.4 正則化技巧
8.5 [ 深化] 反向傳播矩陣形式與梯度消失
章末綜合專題 用PyTorch 重現深度學習史的三個經典模型
本章重點回顧
第9 章 電腦視覺與CNN
9.1 卷積神經網路核心
9.2 物件偵測
9.3 影像分割
9.4 視覺基礎模型（VLM 視覺部分）
9.5 自監督與少樣本學習
9.6 [ 深化] 感受野計算與ViT 對CNN 的取代
章末綜合專題 用ResNet-50+ViT-Base 雙模型在台灣鳥類資料上做架構對比
本章重點回顧
第10 章 序列模型——從RNN 到Transformer 之前
10.1 RNN 與梯度消失
10.2 LSTM 與GRU
10.3 詞向量演化
10.4 Encoder-Decoder 與注意力起源
10.5 後Transformer 序列模型（2024 復興）
10.6 [ 深化]LSTM 三閘梯度推導
章末綜合專題 用PyTorch 重現序列模型的三個經典里程碑
本章重點回顧
第11 章 Transformer 核心
11.1 從注意力到Self-Attention
11.2 Q/K/V 與縮放
11.3 Multi-Head Attention
11.4 位置編碼
11.5 Encoder-Decoder vs Decoder-only vs Encoder-only
11.6 Transformer 的工程優化
11.7 [ 深化]Attention 縮放因子推導與Multi-Head 數學
章末綜合專題 用PyTorch 從零實作Transformer + 在立法院議事錄上訓練質詢摘要
本章重點回顧
第1 章 AI 簡史與當代格局
1.1 人工智慧的三大典範與時代演進
1.2 為什麼Python 主導AI
1.3 本書地圖與閱讀路徑
章末綜合專題 用LLM 整理70 年AI 發展年表
本章重點回顧
第2 章 Anaconda Python 與資料科學工具鏈
2.1 為什麼選Anaconda Python
2.2 Anaconda 安裝與基本配置
2.3 Conda 環境管理
2.4 GPU 環境與 PyTorch 安裝
2.5 開發工具與Jupyter 工作流
2.6 與AI 協作寫程式的工作流與邊界
章末綜合專題 建立個人AI 工作站環境並跑通三個baseline 範例
本章重點回顧
第3 章 NumPy/Pandas/Polars 數值運算
3.1 NumPy 向量化運算
3.2 Pandas DataFrame 核心
3.3 Polars 高效能替代品
3.4 實戰：真實資料清洗與ETL
章末綜合專題 用Pandas+Polars 完成台股ETF 多源資料整合
本章重點回顧
▍Part II 經典機器學習
第4 章 監督式學習基礎與評估
4.1 機器學習問題框架
4.2 訓練/ 驗證/ 測試分割
4.3 偏差- 變異權衡
4.4 評估指標
4.5 實戰：完整ML 流程
本章重點回顧
第5 章 線性模型，樹族與核方法
5.1 線性迴歸與正則化
5.2 邏輯迴歸與機率分類
5.3 決策樹與隨機森林
5.4 SVM 與核方法
5.5 KNN 與Naive Bayes
章末綜合專題 六大經典模型在台灣信貸違約資料上的橫向PK
本章重點回顧
第6 章 集成學習與AutoML
6.1 Bagging 與隨機森林
6.2 Boosting
6.3 工業級實作：XGBoost/LightGBM/CatBoost
6.4 Stacking 模型堆疊
6.5 AutoML
6.6 可解釋AI(XAI)
章末綜合專題 用集成學習+AutoML+XAI 完整解決台灣信貸違約預測
本章重點回顧
第7 章 無監督學習與推薦系統
7.1 聚類
7.2 降維
7.3 異常偵測
7.4 推薦系統
章末綜合專題 用台灣7-Eleven 門市資料跑無監督學習四件組
本章重點回顧
▍Part III 深度學習基礎
第8 章 神經網路原理與PyTorch
8.1 從感知機到深度學習
8.2 PyTorch 基礎
8.3 訓練流程與優化器
8.4 正則化技巧
8.5 [ 深化] 反向傳播矩陣形式與梯度消失
章末綜合專題 用PyTorch 重現深度學習史的三個經典模型
本章重點回顧
第9 章 電腦視覺與CNN
9.1 卷積神經網路核心
9.2 物件偵測
9.3 影像分割
9.4 視覺基礎模型（VLM 視覺部分）
9.5 自監督與少樣本學習
9.6 [ 深化] 感受野計算與ViT 對CNN 的取代
章末綜合專題 用ResNet-50+ViT-Base 雙模型在台灣鳥類資料上做架構對比
本章重點回顧
第10 章 序列模型——從RNN 到Transformer 之前
10.1 RNN 與梯度消失
10.2 LSTM 與GRU
10.3 詞向量演化
10.4 Encoder-Decoder 與注意力起源
10.5 後Transformer 序列模型（2024 復興）
10.6 [ 深化]LSTM 三閘梯度推導
章末綜合專題 用PyTorch 重現序列模型的三個經典里程碑
本章重點回顧
第11 章 Transformer 核心
11.1 從注意力到Self-Attention
11.2 Q/K/V 與縮放
11.3 Multi-Head Attention
11.4 位置編碼
11.5 Encoder-Decoder vs Decoder-only vs Encoder-only
11.6 Transformer 的工程優化
11.7 [ 深化]Attention 縮放因子推導與Multi-Head 數學
章末綜合專題 用PyTorch 從零實作Transformer + 在立法院議事錄上訓練質詢摘要
本章重點回顧
序／導讀
作者序
站在典範轉移的交會點：從演算法原點到大模型工程實戰
2022 年底ChatGPT 帶來技術震盪，到了2026 年的今天，AI 已演進至思考模型（Test-time Compute），多模態生成與自主Agent。面對狂飆的技術浪潮，許多學習者常面臨焦慮：套件迭代太快，網路文章碎裂，不懂背後原理與工程取捨，更疑惑LLM 時代是否還需學習經典演算法。
本書初衷正是提供一部「直擊技術本質」的權威指南。技術與API 或許會翻新，但數學幾何，優化邏輯與工程Trade-off 是歷久彌新的。工具會被取代，但讓你判斷工具好壞的素養不會；經典方法是現代方法的概念祖先，讀懂它們等於拿到了讀懂下一代演算法的母語。
本套書正文劃分為雙冊，合計2000+ 頁，另以獨立附錄冊收錄九份附錄，構成完整的現代AI 知識圖譜：
• 第一冊《現代AI 全景聖經：機器學習 x 神經網路，從數學原理到Transformer核心》（1008 頁）：從線性代數與機率論出發，跨越傳統ML，CNN/RNN，最終解剖現代AI 總樞紐Transformer。
• 第二冊《現代AI 全景聖經：從LLM 演化，多模態生成到Agentic AI工程實戰》（1000+ 頁）：涵蓋Scaling Laws，SFT/DPO 對齊，o1/R1 推理模型，Flow Matching，RAG，落腳於LangGraph 與Computer Use 智能體開發。
全書貫徹四大堅持：
• 嚴謹學術基石：引用434 篇論文與170 幅結構圖，進行第一原理推導。
• 龐大代碼體系：收錄246 個完整程式範例，全數真實執行，輸出如實呈現，手刻MoE，DPO Loss 至LangGraph；另備教師解答冊，收錄707段解題程式碼。
• 階梯式題庫：設計2,578 題練習題，提供概念，實作與衍生思考訓練。
• 在地實戰：引入96 組資料集，對齊國際標竿（SWE-bench）並大量對接台灣在地資料（如台股，判決書，健保QA）。
這套書的完成，是一趟漫長而艱辛的知識長征。感謝在寫作期間提供寶貴建議的學界與業界同仁，感謝各大開源社群無私的預訓練模型與套件貢獻，更要感謝始終支持我的家人與出版團隊。
人工智慧技術演進迅速，相關理論，工具與實務案例也持續更新。儘管本書在撰寫，驗證與校訂過程中力求嚴謹，仍難免有所疏漏。若讀者在閱讀或實作時發現內容錯誤，程式問題，或有任何可供改進之處，敬請不吝指正與告知，您的寶貴意見將成為本書後續修訂與持續完善的重要依據。
無論你是一位渴望為AI 領域打下最堅實基本功的大專院校學生，還是一位急需在工程現場落地大模型與Agent 系統的現職開發者，希望這套2000+ 頁，246 個範例，2,500+ 題庫的全景巨著，能成為你案頭最值得信賴的「技術地圖與戰略武器庫」！
讓我們一起站在典範轉移的交會點，看清AI 的來時路，並勇敢邁向由Agentic AI 所塑造的全新未來！
站在典範轉移的交會點：從演算法原點到大模型工程實戰
2022 年底ChatGPT 帶來技術震盪，到了2026 年的今天，AI 已演進至思考模型（Test-time Compute），多模態生成與自主Agent。面對狂飆的技術浪潮，許多學習者常面臨焦慮：套件迭代太快，網路文章碎裂，不懂背後原理與工程取捨，更疑惑LLM 時代是否還需學習經典演算法。
本書初衷正是提供一部「直擊技術本質」的權威指南。技術與API 或許會翻新，但數學幾何，優化邏輯與工程Trade-off 是歷久彌新的。工具會被取代，但讓你判斷工具好壞的素養不會；經典方法是現代方法的概念祖先，讀懂它們等於拿到了讀懂下一代演算法的母語。
本套書正文劃分為雙冊，合計2000+ 頁，另以獨立附錄冊收錄九份附錄，構成完整的現代AI 知識圖譜：
• 第一冊《現代AI 全景聖經：機器學習 x 神經網路，從數學原理到Transformer核心》（1008 頁）：從線性代數與機率論出發，跨越傳統ML，CNN/RNN，最終解剖現代AI 總樞紐Transformer。
• 第二冊《現代AI 全景聖經：從LLM 演化，多模態生成到Agentic AI工程實戰》（1000+ 頁）：涵蓋Scaling Laws，SFT/DPO 對齊，o1/R1 推理模型，Flow Matching，RAG，落腳於LangGraph 與Computer Use 智能體開發。
全書貫徹四大堅持：
• 嚴謹學術基石：引用434 篇論文與170 幅結構圖，進行第一原理推導。
• 龐大代碼體系：收錄246 個完整程式範例，全數真實執行，輸出如實呈現，手刻MoE，DPO Loss 至LangGraph；另備教師解答冊，收錄707段解題程式碼。
• 階梯式題庫：設計2,578 題練習題，提供概念，實作與衍生思考訓練。
• 在地實戰：引入96 組資料集，對齊國際標竿（SWE-bench）並大量對接台灣在地資料（如台股，判決書，健保QA）。
這套書的完成，是一趟漫長而艱辛的知識長征。感謝在寫作期間提供寶貴建議的學界與業界同仁，感謝各大開源社群無私的預訓練模型與套件貢獻，更要感謝始終支持我的家人與出版團隊。
人工智慧技術演進迅速，相關理論，工具與實務案例也持續更新。儘管本書在撰寫，驗證與校訂過程中力求嚴謹，仍難免有所疏漏。若讀者在閱讀或實作時發現內容錯誤，程式問題，或有任何可供改進之處，敬請不吝指正與告知，您的寶貴意見將成為本書後續修訂與持續完善的重要依據。
無論你是一位渴望為AI 領域打下最堅實基本功的大專院校學生，還是一位急需在工程現場落地大模型與Agent 系統的現職開發者，希望這套2000+ 頁，246 個範例，2,500+ 題庫的全景巨著，能成為你案頭最值得信賴的「技術地圖與戰略武器庫」！
讓我們一起站在典範轉移的交會點，看清AI 的來時路，並勇敢邁向由Agentic AI 所塑造的全新未來！
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