在思考和工具使用之後 - 利用大模型開發你的 AI 應用
https://youtu.be/0qRYoshyG5k ☆全面迎戰 AI 2.0 時代，深度解析基座大模型訓練與選型策略。★拆解硬核算力基礎，精準掌握 NVIDIA 與 AMD GPU 參數及選型。☆掌握應用程式開發核心，透析上下文學習與人類回饋對齊方法。★攻克文件前置處理難題，詳解分塊（Chunking）與詞元化策略。☆剖析向量資料庫底層，實作相似性演算法與主流產品整合。★突破高效微調技術瓶頸，運用開源工具打造專屬領域大模型。☆解密推理效能最佳化，精通模型壓縮與 FlashAttention 記憶體管理。★構建高併發部署環境，涵蓋 Web 服務、伺服器端與端側推理引擎。☆昇華提示工程（Prompt）技術，結合 Dify 等開發工具提升精準度。★深度實踐 RAG 與 Agent 架構，賦予大模型檢索與自主行動能力。☆橫掃三大主流編排框架，實作 LangChain、LlamaIndex 與 Semantic Kernel。★從環境準備到打包部署，完整解析真實大模型應用專案實戰範例。◼本書共分 12 章，循序漸進地勾勒出大模型應用開發的完整藍圖。第1至3章從 AI 2.0 時代的背景出發，說明基座大模型的預訓練與強化學習過程，並深度剖析 GPU 的底層知識與選型策略，奠定硬體與模型基礎。第4至6章聚焦於資料與開發前置作業，涵蓋提示概念、文件分塊與詞元化處理，並詳細說明向量資料庫的相似性演算法與核心價值。第7至9章直擊效能與工程部署，探討參數高效微調技術、推理效能最佳化（包含模型壓縮與多 GPU 並行化），並實作 Web 服務與伺服器/端側推理引擎的部署。第10至12章則帶領讀者邁向應用巔峰，不僅解析提示工程的開發工具，更深度說明 RAG 與 Agent 架構的編排整合，涵蓋 LangChain 與 LlamaIndex 等主流框架，最後透過一個完整的應用範例，演示從環境準備到打包部署的實戰全過程。
Code Review 我的青春：從「嗶」聲開啟我的軟體工程師之路
https://youtu.be/oBPWtgE4CU0 這不是一本教你寫程式的書，而是一個軟體工程師用十年的真實經歷，帶你從那聲「嗶」開始，重新認識你每天都在使用的數位世界。「嗶！」那一聲清脆的開機音，是我與電腦世界的初次相遇。第一次聽見那聲音，還以為是爆炸的前奏。後來我學會上網，投 10 塊錢換取 30 分鐘的電腦時光，在網咖打 CS 被爆頭；也曾帶 USB 到處傳播病毒，歷經了網頁綁架與無限重灌。直到親手刪除 System32，打出那通求救電話，我才終於明白，掌控電腦命脈的作業系統有多重要。 這些看似荒唐的過往，拼湊成了軟體工程師最真實的養成史。我將這 10 年的歷程，濃縮成 29 堂課。每堂課都以我的人生故事開場，進而延伸出背後的技術原理：從鍵盤為何不按 ABCDE 排列，一路聊到 AI 為什麼只是一台超大型接龍機。你可以把它當作一本有溫度的計算機概論，也可以視為一部工程師的青春回憶錄。這本書，是我在邁入工程師第十年時，按下暫停鍵，對自己人生進行的一次 Code Review。給正走在這條路上，或準備踏上這段旅程的你翻開這本書，你會發現：你永遠都不孤單。—— Ray（是 Ray，不是 Array）【專業推薦】「那些我們習以為常的童年時光，在書中匯聚成了一條時間之流，而這條時間流也悄悄告訴我們——電腦與軟體這個行業，就是不斷在變化的。」——Ryder ｜ 1111 人力銀行前端組長「已經很久沒有看完書有這種惆悵感，這不是一本技術說明書，也不是一本故事書，這是一段30 年的知識科普與時光之旅。」——竹子｜前端工程師「當青春遇上計算機概論：一位軟體工程師的成長告白」——Jayden Lin ｜《程式猿吃香蕉》教育媒體創辦人「讀完這本書，你可能還不會寫程式，但至少終於知道電腦平常到底在忙什麼」——Brook ｜路過的專案管理人「電腦史與生命經驗的交織：發現青春的共鳴」——小麥｜電獺前端工程師致每個時代的探險者：重新審視生活中的「理所當然」——阿劍｜ KDAN 前端工程師「技術與好奇心的雙向奔赴：在一次次摸索中看見最初的自己」——Yuanlin Lin 林沅霖｜ Zeabur 創辦人兼CEO「致青春，共同的初心。無論你是剛到新手村的或者是對電腦基礎知識不夠熟悉的，都很推薦你閱讀這本書！」——Alpha ｜前端工程師「閱讀完本書後，會有一種重新對焦的感覺，彷彿以前都是帶著不合度數的眼鏡在看世界。」——鉛筆｜前端工程師「不管你是剛起步還是已經在這行走了一段路，這本書都值得翻翻——你會在裡面找到一些被遺忘的初心。」——廖洧杰｜六角學院創辦人「這本書它不會教你怎麼寫程式，但它會幫你建構一個完整的世界觀，讓你知道這些工具背後在做什麼事情。」——卡斯伯｜六角學院創辦人「讓我也重新回憶起自己接觸電腦與軟體的點點滴滴」——宋翊羣｜麋鹿樹工作室創辦人兼資深開發者這本書，不僅僅是一本回憶錄，更能啟發我們：「先看到科技其來有自，才能明白何去何從。」——Alex Lau ｜前端工程師「那些年，我們的青春。這不僅僅是一本技術指南，更是寫給我們這代人共同青春的浪漫情書。」——焦糖｜前端工程師
金融天才幫你賺錢：使用 AI 高效進行量化交易實作
https://youtu.be/iChSUatC0dA★全面解析量化交易五大策略，從基本面到高頻另類數據。★破解生成式AI十大誤區，精準掌握大模型能力分級。★揭秘DeepSeek與ChatGPT，打造量化交易專屬AI引擎。★獨創提示詞工程框架，大幅提升AI策略開發精準度。★實戰Agent建構技術，深度解讀Manus與MCP底層原理。★從微調到知識蒸餾，親手訓練您的專屬量化交易專家。★涵蓋財務指標與研報因子，讓基本面分析全面自動化。★掌握資金流向與動態加權，精準佈局資產配置最佳化。★挖掘LV2訂單簿與高頻量價因子，建立絕對Alpha優勢。★深入競價結構與連板梯隊分析，洞悉Beta量化核心邏輯。★結合機器學習特徵工程，量化市場情緒捕捉交易先機。★輿情監控與遊資行為解析，用另類數據掌握事件驅動。本書共分3章，循序漸進地帶領讀者將生成式AI技術與量化交易深度融合。第1章說明量化交易的基礎與全貌，涵蓋發展簡史、行業現狀，並詳細拆解基本面、資產配置、阿爾法、貝塔及另類量化這五大核心策略，幫助讀者建立穩固的金融知識基底。第2章說明生成式AI的核心應用，從破解大模型迷思與提示詞工程起步，深入探討DeepSeek等中外主流平台，並進階解析模型微調、知識蒸餾以及Manus、MCP等最新Agent智慧體技術，揭示大模型時代的研究新模式。第3章則是全書的實戰精華，直接切入量化交易的程式開發與模型建構。從資料獲取到特徵工程，針對財務指標預測、多因子動態加權、LV2訂單簿不平衡因子、連板梯隊分析，甚至輿情監控與遊資席位解析，均提供詳盡的流程圖、程式碼解說與提示詞範本。透過豐富的實例與反思練習，讀者將能親手打造出涵蓋多種維度的現代化量化交易系統，徹底掌握AI賦能金融的無限可能。
運用生成式AI重塑SEO策略
「在這個AI重新定義SEO的時代，本書為身處混亂局面的我們帶來一盞明燈。作者Enge、Ridner將他們從Google外洩事件、法庭上揭露的文件、檢索預算中獲得的蛛絲馬跡串聯起來，看穿媒體炒作，直指真正的關鍵所在：Google實際上在追蹤什麼，以及如何將AI融入我們的行銷策略。」 ── Brett Tabke，Pubcon研討會創辦人、SearchEngineWorld雜誌創辦人暨主編 生成式AI已將人工智慧帶入主流應用的行列，這項技術的自然語言能力提供了令人振奮的全新方式，協助數位行銷人員將AI運用於日常工作之中。然而，SEO從業人員中卻很少有人了解如何將這項能力整合到日常業務裡。 《運用生成式AI重塑SEO策略》是第一本權威性的專業著作，專門協助SEO從業人員將生成式AI有效融入工作。不論讀者是處於SEO學習過程中的哪個階段，關鍵是立即開始行動，組織才能獲得競爭優勢。本書提供必要的背景知識、技能和實務範例，讓讀者能快速、自信地運用這項重要的新工具。 * 了解生成式AI如何促進SEO成效 * 了解需要具備哪些專業能力，以確保自身技能組合與時俱進 * 提升內容創作的產出效率和品質 * 簡化SEO工作流程，以提升執行速度和準確性 * 探討AI應用於SEO的風險與限制 * 在組織內建立生成式AI應用能力
Node.js生成式AI應用開發實戰：實作OpenAI API × LangChain × LangGraph × RAG，打造從雲端到本地LLM的混合式安全架構（iThome鐵人賽系列書）
本書內容改編自第17屆iThome鐵人賽生成式AI組優選系列文章《用Node.js打造生成式AI應用：從Prompt到Agent開發實戰》。以Node.js打造生成式AI應用為主軸，透過完整的實戰範例，協助開發者快速熟悉AI工具鏈。本書分為五大篇章，循序漸進地帶領讀者掌握生成式AI應用開發的關鍵要素： ✪PART 1 OpenAI API基礎應用：瞭解LLM核心概念，掌握OpenAI API使用模式、提示工程與函式呼叫。 ✪PART 2 LangChain核心應用：掌握LangChain提示模板、結構化輸出、LCEL流程鏈與工具代理整合。 ✪PART 3 RAG實戰應用：實作文件載入與分割，整合嵌入模型與向量資料庫建構RAG問答系統。 ✪PART 4 LangGraph AI Agent實作：建構具備多代理協作、人機互動、記憶管理與MCP整合能力的AI Agent。 ✪PART 5 本地LLM部署與安全設計：整合Ollama與LiteLLM建構雲地混合模型架構，並涵蓋資安防護策略。 第一本Node.js開發者駕馭LLM的生成式AI應用實戰指南OpenAI API × LangChain × LangGraph × RAG從零開始打造專屬你的生成式AI應用！【專業推薦】如果你拿到這本書，記得不要只是照做，多去思考作者的選擇邏輯。要知道半年、一年後，技術可能就變了，書裡的具體做法可能就過時了。但如果你學到的是一位資深工程師怎麼看待新技術、怎麼做選擇，那這個能力不會過期。─ 張天豪，永豐金控科技長這不是一本「介紹AI有多厲害」的書。它在做的事情，是告訴你怎麼把LLM變成一個可以放進系統裡、可以維運、可以信任的元件。這是一條從一開始「能跑」走到最後「能上線」的完整路徑，而不只是把技術點攤開來的知識拼盤。─ 周立夫，永豐金控數位科技處副處長【內容簡介】♚OpenAI API入門：LLM知識深入淺出，提示工程輕鬆上手♚LangChain實戰：模組化元件開箱即用，打造可組合的AI應用♚RAG與AI Agent：向量資料庫整合實作，建構企業級智慧系統♚本地LLM與資安：雲端與本地混合架構，AI應用安全防護實戰本書內容改編自第17屆iThome鐵人賽生成式AI組優選系列文章《用Node.js打造生成式AI應用：從Prompt到Agent開發實戰》。以Node.js打造生成式AI應用為主軸，透過完整的實戰範例，協助開發者快速熟悉AI工具鏈。本書分為五大篇章，循序漸進地帶領讀者掌握生成式AI應用開發的關鍵要素：✪PART 1 OpenAI API基礎應用：瞭解LLM核心概念，掌握OpenAI API使用模式、提示工程與函式呼叫。✪PART 2 LangChain核心應用：掌握LangChain提示模板、結構化輸出、LCEL流程鏈與工具代理整合。✪PART 3 RAG實戰應用：實作文件載入與分割，整合嵌入模型與向量資料庫建構RAG問答系統。✪PART 4 LangGraph AI Agent實作：建構具備多代理協作、人機互動、記憶管理與MCP整合能力的AI Agent。✪PART 5 本地LLM部署與安全設計：整合Ollama與LiteLLM建構雲地混合模型架構，並涵蓋資安防護策略。【目標讀者】✪想從OpenAI API 起步進入AI應用開發的入門者。✪想使用JS生態圈工具打造生成式AI應用的Node.js開發者。✪想運用自有知識庫打造RAG應用的企業內部技術團隊。✪想掌握生成式AI系統設計原則、部署模式與安全風險評估的技術主管與架構師。✪想理解LangChain、LangGraph、Ollama等框架的獨立開發者與技術創作者。
AI數位轉型實戰指南：從技術到管理的跨行業攻略
本書是為那些希望在變局中尋找方向的領航者而寫。不僅談技術，更談策略、組織與行動。從數據平台的建立，到AI 應用的落地；從轉型藍圖的規劃，到組織文化的重塑，書中將帶你一步步看見AI 如何從概念走向價值，如何從技術變成競爭力，一窺AI 數位轉型的全貌！ 企業導入AI前「必看的第一本書」！ 一本真正能拿來用的企業AI導入手冊 📍 提供跨產業、可實踐、可落地的 AI 轉型藍圖 📍 讓企業從戰略、技術、組織到文化，完成一次「從登陸、推進到重構」的全面勝利 ☑ 理論基礎 ☑ 架構與策略 ☑ 應用實戰 ☑ 流程實戰 ☑ 組織變革 ☑ 思考升級 👉 關鍵1 不是談趨勢，而是教你怎麼做 從專案啟動、系統整合到落地執行，完整拆解企業導入 AI。 👉 關鍵2 跨產業適用，不推倒重來 以既有 ERP、CRM、HR、MES 為基礎，協助企業循序升級，而非重建系統。 👉 關鍵3 顧問方法論，流程化可複製 將顧問實務轉化為可操作的表格、清單與架構，降低轉型試錯成本。 👉 關鍵4 內附工具模板，立即啟動專案 掃描 QR Code 下載專案表格與範例，直接套用到企業現場。 👉 關鍵5 給決策者與執行者的共同語言 讓主管、IT、業務與營運團隊，在同一套 AI 轉型框架下協作。
AI Agent 實戰全攻略：Low-Code × 真落地，從地端部署到 RAG 設計，打造不被取代的核心競爭力（全書搭配 10 小時免費線上課程，讓你即戰力 UP！）
這是一本目前繁中市場最熱切期盼的AI工具書——結合Low-Code與企業級架構的AI落地指南，完整涵蓋架設、架構設計、RAG知識庫、Workflow與MCP整合，協助企業快速打造可上線的AI Agent解決方案，書中整合110項專利工程師筆記與32個案例，含合約審查、會議摘要、LineBot、Code Review，協助通路推廣企業AI轉型。凡購買本書即附贈10小時實戰課程與進階課程優惠方案！ 你曾被 AI 的浪潮震撼，卻不知道從何跟上？♛ AI Agent 實戰全攻略 架設 × 架構 × RAG × 落地♛ 繁中市場第一本填補 Low-Code 與深度架構之間的技術空白♛ 買書即贈 10 小時實戰課程（市售 NT$4,800）♛ 再提供購買進階課程 30 小時的讀者專屬優惠♛ 110 項專利工程師的企業 AI 實戰筆記♛ 私有化部署首選：手把手教你 Docker 地端架設，機密資料 100% 不上雲。♛ 拒絕 AI 幻覺：深度解析 RAG 知識庫架構，確保企業資料精準輸出。♛ 高效開發心法：系統化 Prompt 工程六大情境，十大應用流程，告別盲目試錯的開發模式。♛ MCP 完整應用：打破數據孤島，讓 AI Agent 擁有存取企業資料的「萬用插座」這本書，就是為那些「想快速導入 AI，又不想被程式碼綁死，同時極度重視系統穩定與資料安全」的開發者與企業技術人而寫的。市場上的 AI 書，大多走兩個極端：一邊是要你從 PyTorch 重新學習的純程式書，另一邊是教你打 Prompt 的操作手冊。本書切入中間的巨大藍海——以 Dify（Low-Code）為核心工具，完整實踐「架構師視角」的企業級 AI 開發。這本書能帶給你什麼？👉手把手在 Ubuntu/Windows 用 Docker 建立私有 Dify 環境，資料不上雲👉從 Chatbot 到多步驟 Workflow，設計真正能跑的 AI Agent👉深入 RAG 架構，打造懂公司業務、解決幻覺問題的企業知識庫👉系統化 Prompt Engineering 六大情境心法、十大流程應用，告別盲目試錯👉32 個含金量極高的落地範例：合約審查、會議紀錄、LineBot 串接、Code Review…👉附件加碼：MCP 全攻略——讓 AI Agent 直接讀取企業資料庫的USB-C標準無論你是傳統軟體工程師想轉型、系統架構師需要私有化方案，還是企業 IT 主管急需可用的 AI 落地藍圖，這本書已經把路鋪好、坑填平，連裝備都替你備齊。剩下的，只需要你翻開第一頁。
精通機器學習｜使用Scikit-Learn與PyTorch
機器學習「聖經級」著作全新進化，正式擁抱PyTorch生態系！ 別再只當AI使用者，跟著Aurélien Géron成為AI的打造者。 本書將是你技術職涯中最具價值的投資！ 「本書是初學者踏入機器學習（ML）世界的完美起點。作者以清晰的範例程式與實際的範例，從基礎脈絡到核心概念層層揭開AI的奧祕。你將透過PyTorch與Scikit-Learn的完整操作流程，從入門一路挺進最新的機器學習與深度學習技術。」 ——Louis-François Bouchard，教育者、Towards AI共同創辦人暨CTO 「Géron找出理論與實作的黃金比例，運用Scikit-Learn與PyTorch的實作來幫助你充分掌握重要概念，並以親切、易懂的說明讓複雜知識變得毫無負擔。這本書是我最推薦ML學習資源。」 ——Ulf Bissbort，ZefHub共同創辦人暨CTO 機器學習的潛力正以空前的速度爆發，但它的複雜度總是令門外的開發者與科技工作者望而卻步。現在，無論你想提升技能、在實際專案中導入AI，亦或只想要瞭解AI系統到底如何運作，本書都是帶你邁入AI世界的完美起點。 作者Aurélien Géron以親切的筆法與扎實的知識，打造出最全面的機器學習與深度學習入門指南。你將透過清晰的講解與貼近現實的範例，逐步掌握Scikit-Learn、PyTorch、Hugging Face等主流工具，從基本的回歸技術到先進的神經網路架構，並在此基礎上，進一步介紹深度學習架構與現代AI技術，包括Transformer、生成式模型，以及大型語言模型（LLM）的應用與微調方法，一路暢行無阻。 本書內容橫跨傳統機器學習與現代深度學習，提供一條從入門到進階的完整學習路徑。無論是初學者、希望強化實作能力的工程師，或是計畫轉向 PyTorch 生態系的開發者，都能透過本書掌握打造智慧系統所需的關鍵知識與技術。 • 瞭解ML基礎知識，包括過度擬合與超參數調校等概念。 • 使用Scikit-Learn來完成一個完整的ML專案，不僅涵蓋資料探索，也包含模型評估。 • 學習無監督學習技巧，例如分群與異常偵測。 • 建立進階架構，例如使用transformer來建構聊天機器人，以及使用PyTorch來打造擴散模型。 • 運用預訓模型（包括LLM）並學習如何微調與提升其速度。 • 使用強化學習來訓練自主的代理。
專業設計師與 AI 協作時代：讓 AI 成為你的工作夥伴
給設計工作者 當 AI 會產出設計，你的價值只剩「判斷」 這本書不是在教你怎麼用 AI 生圖、排版或寫提示詞，因為那些技能的壽命，比你想像得還短。作者直指一個殘酷事實：設計產出的成本正在快速歸零，但「決策失誤的代價」卻越來越高。在 AI 參與設計流程後，設計師不再只是產出者，而是被迫站上「最後拍板的人」。你選擇哪個版本、否定哪個方向、為什麼現在不能交稿，這些都不再是審美問題，而是風險管理與策略判斷。 書中大量拆解設計現場的真實場景：當 AI 同時給你 20 個看似合理的方案，你如何辨識「看起來對、但其實錯」的設計？當客戶用 AI 反駁你的專業，你如何不退回美感辯論，而是用決策邏輯守住位置？作者提出一套可操作的判斷框架，協助設計師把「直覺」轉換成可被說明、被信任、被採納的決策依據。 這不是一本安慰設計師「你不會被取代」的書，而是誠實告訴你：你不升級判斷力，就一定會被邊緣化。 能學會什麼： 你將學會如何在 AI 產出氾濫的情境下，建立屬於設計師的決策邏輯，讓自己從「做設計的人」轉為「負責決策的人」。 給與設計工作者共事的人 為什麼設計不再只是美感，而是組織風險的一環 如果你是 PM、行銷、品牌負責人或主管，這本書會讓你第一次真正理解：為什麼 AI 讓設計溝通變得更困難，而不是更簡單。當任何人都能生成設計，問題不在「選哪個比較好看」，而在於「誰該為錯誤決定負責」。作者清楚指出，AI 並沒有消除設計的不確定性，只是把不確定性轉移到決策層級。 書中從跨部門協作的角度，拆解 AI 設計最常出現的災難現場：進度失控、方向反覆、責任模糊。你會看到為什麼「讓 AI 多跑幾版看看」反而拖慢專案，為什麼設計師在 AI 介入後變得更保守，甚至開始自我審查。作者提供一套共用語言，幫助非設計背景的人理解設計判斷從何而來，也讓設計師能在組織內被當成決策者，而非執行資源。 這本書不是站在設計師那一邊，而是站在「專案必須成功」這一邊。 能學會什麼： 你將學會如何在 AI 參與的設計流程中，建立清楚的決策分工與溝通方式，避免專案因「看似高效率，其實是失控」而付出代價。 給一般讀者 你每天看到的設計，正在被誰決定？ 即使你不是設計師，AI 設計也早已影響你的生活。從 App 介面、廣告視覺到新聞版型，你所接觸的世界，正在由大量「非人類產出的設計選項」構成。這本書帶你看懂一個關鍵問題：「當設計不再來自人的判斷，而是系統的排列組合，我們的選擇是否也被悄悄重塑？」 作者用淺白但不簡化的方式，說明 AI 如何影響我們對可信度、美感與專業的判斷。你會理解為什麼現在的設計越來越「像是對的」，卻越來越難留下記憶點；也會明白，為什麼人類在面對 AI 生成內容時，更容易過度信任、卻更少質疑。這本書不是技術入門，而是一種識讀能力的培養，幫助你在被設計包圍的世界裡，保有判斷的主動權。 讀完之後，你不一定會成為設計師，但你會成為一個不那麼容易被設計牽著走的人。 能學會什麼： 你將學會如何辨識 AI 設計背後的決策痕跡，看懂哪些選擇是被系統推動、哪些仍來自人的判斷。
最新計算機概論(第十二版)
經典暢銷教科書全新升級．導入AI核心知識．全面接軌AI時代 ★★提供用書教師相關的教學資源★★ 訪察國內多所大學院校之資電科系、理工科系教師意見，針對資訊科學教育編寫而成的書籍，內容兼顧深度與廣度，涵蓋資訊科學的核心知識與實務應用，並依據教學時數設計章節，讓學習過程順暢有序，同時將國家考試與研究所入學考試題型融合至內文、隨堂練習與學習評量，為學生將來升學與就業提早做準備。 資訊科技的不斷創新，人工智慧的大放異彩，ChatGPT、Gemini引領生成式AI浪潮，以及雲端運算、大數據、區塊鏈、5G與物聯網的應用呈現爆炸性的成長，這股趨勢不僅改變了人們的生活習慣，也改變了人們的學習模式與工作型態。 針對這些變革，本書除了包含扎實的學理基礎，更將最新資訊融入適當章節，例如： ■ 人工智慧、機器學習(監督式學習、非監督式學習、強化學習)、深度學習、神經網路、前饋神經網路(FNN)、卷積神經網路(CNN)、循環神經網路(RNN)。 ■ 生成式AI的主要技術(生成對抗網路、擴散模型、Transformer、GPT、LLM…)、常見工具(ChatGPT、Gemini、Copilot、Midjourney、Imagen、DALL·E、Suno、Sora…)、限制與挑戰，例如深偽技術的爭議、AI生成內容的智慧財產權歸屬、AI系統的侵權疑慮、AI創作是否受著作權法保護等。 ■ AI PC、AI伺服器、邊緣運算、CPU/GPU/NPU/TPU、機器人、量子電腦。 ■ 區塊鏈、加密貨幣、智慧合約、去中心化金融、去中心化醫療。 ■ 虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)、混合實境(MR)、延展實境(XR)。 ■ 物聯網(IoT)、智慧物聯網(AIoT)、工業物聯網(IIoT)、5G/6G。 ■ 軟體工程素養與軟體所有權、智慧財產權、著作權法、專利法、營業秘密法。 本書特色： ■ 豐富圖表：透過拍攝精緻的照片與豐富圖表，增加學生的理解程度。 ■ 資訊部落：透過資訊部落，針對專業的技術或議題做進一步的討論。 ■ 隨堂練習：透過隨堂練習，讓學生即刻驗證在課堂上學習的知識。 ■ 學習評量：各章末提供學習評量，檢測學習成效或做為課後作業。 ■ 教學資源：提供用書教師豐富的教學資源，包含教學投影片、隨堂練習與學習評量解答。
勝過 AI 的技能：玩熟 Mermaid 做出最專業的圖表
https://youtu.be/sWzTrqVF3oQ 還在為畫圖表浪費時間排版嗎？本書帶你進入「純文字畫圖」的高效境界！本書從零開始，帶你無痛建置開發環境，並熟練掌握基礎語法。只要敲敲鍵盤，就能瞬間生成精準的流程圖，完美適應這個強調敏捷與 Vibe Coding 的開發世代，讓圖表跟程式碼一樣能輕鬆進行版本控制。★ Mermaid 圖表繪製實戰指南★ 環境建置與基本語法結構★ 流程圖：節點形狀、連結線條、子圖★ 序列圖：訊息傳遞、控制流程、進階功能★ 類別圖：類別關係與進階用法★ 狀態圖：複合狀態與進階功能★ ER 圖：關係與基數設定★ 看板╱使用者旅程圖╱需求圖★ 甘特圖：任務設定與進階功能★ 進階分析圖：象限圖、桑基圖、雷達圖、樹狀圖★ 架構設計：架構圖、區塊圖、C4 模型★ 整合與進階：主題樣式、Mermaid CLI、XY 圖表、ZenUML、平台整合這本書更是你的軟體工程「圖表軍火庫」。我們深入解析物件導向設計必備的類別圖、展示系統通訊的序列圖，以及精準掌握生命週期的狀態圖。針對資料庫設計師，更詳細拆解 ER 圖的關聯與基數設定。短短幾行語法，就能把複雜的系統邏輯與資料結構表達得清清楚楚，徹底消滅團隊的溝通代溝！這不僅是工程師必讀，更是 PM 與架構師的案頭寶典。想追蹤專案或優化體驗？書中教你輕鬆寫出甘特圖、看板與使用者旅程圖。針對進階商業分析，更收錄少見的桑基圖、雷達圖與象限圖。資深大架構師也別錯過專闢的 C4 模型 與架構區塊圖章節，從底層邏輯到高階架構，一本幫你全面打通！掌握圖表後，我們教你將 Mermaid 發揮到極致。學習自訂專屬的主題樣式，或是透過 Mermaid CLI 將畫圖流程自動化，無縫整合進專案建置與 CI/CD 流程中。書中更獨家收錄 XY 圖表、ZenUML 語法，以及各大協作平台的高階整合技巧。現在就丟掉滑鼠，享受「Text-to-Diagram」的純粹寫碼樂趣吧！
生成式AI × 穩健提示辨識技術 II：視覺影像篇 | MediaPipe ×YOLO × OpenCV × LineBot
https://youtu.be/S6IBe93e2Xo 《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇 | MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot聚焦AI影像應用實戰★物件偵測★影像分割★YOLO 系列模型★COCO 資料集★交通車流辨識★YouTube 影像分析★肢體辨識★閉眼偵測★火災與濃煙辨識★暴力行為與危險刀具檢測除了模型觀念與程式實作之外 更進一步整合★Linebot Messaging API★Resend API★USB CAM★CSV 紀錄★排程模組★GUI 打包設計讓讀者理解如何將 AI 技術延伸到通知、紀錄、前端呈現與自動化流程。全書兼顧理論基礎與實務應用，不僅適合作為課堂教學與專題製作參考，也能作為跨域學習者建構智慧影像系統的重要入門教材。專業推薦敏實科技大學副校長─林文燦 博士 推薦錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士日商優貝克工程師─吳俊毅元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋
AI × SOP 生成式 AI 工作流：第一線 Prompt 驅動，打造企業 SOP
🎯 歷時 3 年驗證的 20 組 Prompt 模板，打造千萬價值的 AI 顧問 明明擁有最強大的工具，用起來卻像在帶實習生，換來的總是空洞廢話？ 榮獲 國家磐石獎 與 經理人MVP100 的新呈工業董事長 陳泳睿，將 22 年產業底蘊濃縮，首創AI × SOP 生成式 AI 工作流，帶你徹底跳脫跟機器人瞎聊的低效迴圈。 🔄 顛覆傳統框架：不要問 AI 問題，讓 AI 問你問題！ 透過原創 AI 主動發問的引導框架，讓 AI 化身頂尖顧問主動追問關鍵細節，一步步引導你梳理邏輯並收斂出精準決策。這套系統能幫你釐清盲點、梳理商業邏輯並收斂出最精準的對策，把大腦從繁雜思考中解放，達成 決策更快、更準 的強大優勢。 ⚡ 隨插即用！20 組 Prompt 模板達成降維打擊 拒絕空泛理論，書中直接公開企業第一線驗證過 的模板。 首創將 PEST、SWOT、波特五力等經典商管模型與生成式技術深度融合，只需輸入自己的資料就能落地應用，實現 效率倍增、成本下降，把時間留給真正創造價值的事。 👑 告別通靈！植入 CEO 思維與標準化管理 拒絕把 AI 當代工廠，帶你升級維度，教你精準設定 AI 的角色、任務、上下文與輸出限制。將熟手經驗和領導思維完美轉化為標準作業流程，徹底解決回答品質時好時壞的痛點，讓你真正 掌握 AI 核心競爭力。 🚀 實戰淬鍊！打造可複製的企業成長引擎 你完全不需要具備工程師背景，只要套用這套真實企業現場輔導的變現實戰術，就能讓超強顧問完全融入團隊日常運作。為個人職涯與企業建立進化型 AI 工作流，全面放大營收與獲利，打造持續擴張與穩定成長的最佳路徑。 ✨全書提供完整模板下載，讓你立即落地實踐。✨ 【各界推薦】 (依姓氏筆畫排序) ◆江誠榮|台旭環境科技中心 董事長 ◆許逸德|華城電機 總經理 ◆陳來助|AI 轉型大學創校校長 ◆黃冠華|旭榮集團執行董事 本書特色: ▶ 核心特色：顛覆傳統的 AI 管理工作流◀ ● 獨創 AI 主動發問的引導框架：不要問 AI 問題，讓 AI 問你問題，讓系統主動為你釐清盲點。 ● 歷時 3 年實戰驗證：打造 AI SOP 工作流，徹底跳脫低效瞎聊。 ● 附贈完整企業模板：提供 20 組實戰 Prompt 下載，填空替換關鍵字就能落地應用。 ● 融合經典商管模型：首度將 PEST、SWOT、波特五力等商業框架轉化為生成式指令。 ● 植入高階管理思維：精準設定 AI 角色與任務邊界，將個人經驗完美轉化為標準作業流程。 ▶ 實戰收穫：打造專屬千萬級 AI 顧問◀ ● 決策更快更準：讓 AI 化身智慧軍師洞察數據，精準判斷市場走向並搶占先機。 ● 告別空洞廢話：精準收斂商業邏輯，產出完全貼合企業需求的高質量企劃與文案。 ● 效率倍增成本下降：建立自動化管理流程，把大腦從繁雜思考解放，留給創造價值的事。 ● 放大營收與獲利：全面強化人資、行銷與營運等核心職能，讓團隊競爭力持續領先。 ● 建立進化型系統：打造可複製的成長引擎，讓超級數位員工完美融入企業日常運作。
AI機器人｜從感知到行動的下一步
發布會上的機器人動作越來越細膩， 影片中的自動駕駛可以在複雜環境中流暢穿梭， 但真正的改變，不是硬體升級或炫目的動作展示， 而是當AI打通了感知與行動之間的連結，機器人真正從實驗室走入真實世界！ 當機器能看見環境、理解情境，再根據理解做出決策， 它就不再只是執行指令的工具，而是具備行動能力的智慧系統。 本書由Berkeley AI研究室(BAIR)與Google DeepMind專家執筆， 匯集大神Pieter Abbeel實驗室的前瞻技術與來自NVIDIA、Cruise的實戰經驗， 為您拆解這場變革的關鍵技術—— 從影像辨識、深度學習，到強化學習與LLM應用， 看懂機器人如何感知、思考與行動。 帶您了解： ．機器人如何透過影像辨識理解周遭環境 ．如何透過學習不斷修正動作與決策 ．自駕車、人形機器人與工業機器人背後的核心技術 ．AI如何讓機器具備跨任務學習與適應能力 從強化學習走到跨體現機器人實戰，本書不僅讓您澈底掌握LLM與VLM在機器人控制與規劃的最新技術，更是理解未來智慧機器的藍圖。 ----------------------------------------------- 本書以深度學習的視角切入機器人學，探討人工智慧（AI）如何徹底改變機器人研究與應用的面貌。引導讀者將過去數十年累積的經典機器人問題，轉化為以AI為核心的技術，並在大型基礎模型的時代，運用現代技術方法解決實務問題。 [本書架構] ■ 關鍵技術解說：AI重塑機器人學的核心問題 ．從感知與感測出發，解釋卷積神經網路與視覺轉換器在影像分割、分類、偵測任務中的應用。 ．探討大型語言模型（LLM）與多模態模型在機器人推理與控制上的調適方法。 ．將模擬、定位、勘測與導航視為深度學習問題，並統整最新技術發展成果。 ．涵蓋強化學習與控制，闡述機器人以反覆試誤與自我對弈的未知環境自主訓練能力。 ■ 實務應用案例：真實世界的AI機器人應用 ．深入分析自駕車、工業型機器人與人形機器人的AI體現應用。 ．解說系統設計與演算法選擇的取捨，理解性能與可靠性之間的平衡。 ．探討數據驅動的營運模式、基礎設施與安全性議題，以及描繪AI機器人的未來展望。
從零打造 ESP32 雙輪直立機器人：開發流程 × 演算法實作 × 操作影片全攻略
機器人開發未必要複雜設備與昂貴模組，本書以ESP32為核心，帶你用平凡材料打造可手機遙控的自平衡機器人。作者結合30年研發經驗，從結構設計、電路精簡到PID演算法與Timer中斷控制，逐步解析核心技術。透過創意工法與系統整合實作，教你學會感測定位、步進驅動與軟硬體整合，讓Maker創客、學生與工程愛好者都能從零打造第一台機器人！ 打造機器人一定要昂貴模組與複雜的 3D 列印嗎？最好的工程訓練，往往藏在最平凡的素材與最純粹的實作中。★ 職人精神｜30 年資深研發積澱，職人級的跨界技術分享★ 隨選材設計｜點石成金，將平凡材料變為不平凡的機器人★ 輕鬆玩技術｜精簡電路與結構優化，輕鬆駕馭嵌入式系統開發★ 靈魂賦予｜深度解析 PID 演算法，在 Timer 中斷技術灌注平衡靈魂本書作者擁有超過 30 年的手機平板研發經驗，他將數十年的產業積澱與對「動手實踐」的熱誠，轉化為這本深入淺出的實作指南。透過「先見林，再見樹」的教學邏輯，引領讀者利用 ESP32 主控板搭配基礎控制模組與PP瓦楞板，從零開始構建出一台具備高度穩定性可手機遙控的「自平衡機器人」。你將在本書中學到：✔ 創意構造工法：獨家「半切工法」與輕量化設計，打破 3D 建模與列印的結構開發高牆。✔ 精準控制邏輯：掌握 MPU 感測定位、A4988 步進驅動與 Timer 硬體中斷技術。✔ 系統整合實戰：從模組堆疊、車體整合到手機遙控設計，一步步實現軟硬體一氣呵成。【推薦對象】這是一本寫給所有 Maker 創客、學生與工程愛好者的實作手冊。無論你是具備背景的技術專家，還是渴望完成第一件智慧作品的新手，都能在「倒吃甘蔗」的製作過程中，體會從無到有的悸動與無可取代的成就感。
資安法到ISO 27001的稽核攻防：AI神隊友助力(第2版)
章節主題包含：1.核心業務及其重要性2.資安政策及推動組織3.專責人力與經費配置4.資訊資產盤點風險評估5.資通系統服務委外辦理6.資安維護計畫及績效7.資安防護及控制措施8.資通系統發展維護安全9.資安事件通報應變10.資通系統防護基準檢核11.圍棋布局 vs. ISO 2700112.ISO 27001新增控制項13.ISO 27001證書不等於保證14.鑑往知來CI X DG X AI
《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇：爬蟲× OCR × 多模態API應用×Perplexity AI Comet Generative AI × Robust Prompted Sampling Web Crawling × OCR × Multimodal APIs×Perplexity AI Comet
https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k 《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。專業推薦崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士伽碩職訓中心執行長─郭明洽昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫
大型語言模型應用實戰：從Prompt Engineering到Agentic RAG與MCP
https://www.youtube.com/watch?v=WLx8W-N52Ug 本書強調動手實作，帶領讀者從開發到落地，完整掌握LLM系統的工程方法。★從基礎到進階，一條完整的LLM開發學習路線★給開發者的LLM實戰書，從第一個Prompt到可擴充的Agent系統★一次掌握 Prompt、RAG、Tools、Agent與MCP，建立屬於你的大型語言模型應用版圖本書改編自作者於TibaMe與工研院開設、深受好評的大型語言模型（LLM）實務課程。大型語言模型（LLM）已不只是聊天工具，而是正在重塑軟體架構、資料存取與人機互動方式的關鍵技術。本書以「實際應用開發」為核心，從基礎概念出發，逐步帶領讀者完成可實際運作、可部署、可延伸的LLM系統。你將學會：•整合雲端與本地端模型，建立彈性又可控的LLM架構•設計穩定、可預期的Prompt與對話流程，大幅降低模型失控風險•快速打造對話機器人、遊戲NPC、SQL助手與法規諮詢系統•從零開始建構完整RAG系統（Embedding、Chunk、Vector DB、Re-Ranker）•讓模型學會「使用工具」，實作Tools與Function Calling•導入MCP（Model Context Protocol），打造可組合、可擴展的AI系統•進階掌握LCEL、Memory、結構化輸出與Agentic RAG等關鍵技術
高速且零錯誤的程式碼：菁英級軟體測試優化
https://youtu.be/_onX4YnzkWA ★當機現場搶救：未提交內容復原流程★型別與ABI陷阱：long長度與相容性問題★功耗定位：除錯器視角的耗電路徑★大程式碼陷阱：相依、編譯、連結的連鎖錯誤★Linux登入緩慢：啟動鏈、網路、驗證延遲拆解★影像卡頓排查：渲染管線與硬體加速瓶頸★WiFi連線失敗：掃描、認證、DHCP與驅動診斷★記憶體踩踏：證據鏈與最小重現條件★FreeRTOS UsageFault：堆疊、向量、指令級分析★Windows裝置相容：HID鍵盤與輸入堆疊問題★Flash燒錄失敗：時序、電壓、寫入保護與校驗★GDB與硬體除錯：符號伺服器、ARM ETM/PTM、GPU斷點這本書用實戰案例串起軟體除錯的核心方法：先用現象建立假設，再用證據鏈逐步縮小範圍，最後把根因落到可重現的最小條件。從Chrome崩潰的資料搶救、Linux登入緩慢、WiFi連網失敗，到FreeRTOS UsageFault、Windows HID鍵盤相容、Flash燒錄失敗，每一篇都把工具使用與思考路徑寫清楚。後半段再深入GDB指令、符號伺服器、編譯器訊息、ARM ETM/PTM、GPU斷點與動態連結，讓你把除錯從猜測變成可驗證流程，適合驅動、系統、嵌入式與效能問題排查時隨手翻查。本書共分63章。第一至十二章 以救急案例建立除錯基本功，涵蓋崩潰資料搶救、型別與ABI問題、功耗分析、Linux登入緩慢、影像卡頓、WiFi失敗、記憶體踩踏、FreeRTOS異常、Windows裝置相容與Flash燒錄診斷。第十三至十八章 強化跨平台疑難排查，聚焦會議軟體閃退、使用者空間存取、硬碟異動與驅動堆疊溢位。第十九至二十四章 整理持鎖、斷點黏住、CPU跑飛等常見誤區。第二十五至三十七章 深入Linux核心、CPU初態、投機漏洞、互斥量死結與命令列問題。第三十八至五十章 系統化介紹ARM硬體除錯器、序列埠、符號伺服器、編譯器與GDB實戰。第五十一至六十三章 面向新硬體與新場景，涵蓋奈秒級分析、GPU長指令與斷點、ARM64動態連結、呼叫堆疊、UEFI、匯流排與安卓除錯，並附ARM多重含義、Linux工具清單與故事索引。
Sutskever 大神推薦：建構AI世界最重要的30篇論文:用PyTorch完整實作
https://youtu.be/IAWRuwwzmcg用 PyTorch、NumPy、Google Colab T4 GPU 最強工具完整實作 Perceptron、CNN、RNN、Transformer、GPT、RLHF 等經典論文* Perceptron / MLP / Backpropagation / CNN / RNN / LSTM 精選論文實作* 超過 30 個完整 Jupyter Notebook 重現論文過程* 最棒的學習路徑，從 1958 到 2022，一次掌握 64 年 AI 發展史* 串接 Google Colab 免費 GPU，無限制的運算資源，還有 T4 加速* 用 PyTorch 撰寫 Attention、Transformer、BERT* 實作 AlphaGo，5 分鐘搞懂蒙地卡羅樹搜尋，自己幫你跑完整局棋* 快速寫出 Visual Transformer 完整實作快點上手全世界最強 AI 研究者的必讀論文，從此不用再苦苦爬 arXiv，不用再嫌自己看不懂數學，只要會寫程式。讓 PyTorch 帶你用 Vibe Coding 以百倍速度把論文變成能跑的程式碼。本書從入門到實戰，一路扶持你成為能駕馭 AI 論文的開發者。從設定 Google Colab 環境與啟用 T4 GPU，熟悉 PyTorch 張量操作，活用 Perceptron、MLP、Backpropagation、Dropout、BatchNorm，立即感受大神們在完成論文的開心！包括使用 CNN 做影像辨識，使用 Word2Vec 做詞嵌入，使用 RNN 和 LSTM 處理序列資料，使用 Seq2Seq 做機器翻譯，當然還有使用 Attention 機制，重現歷史的重要 AI 時刻。掌握 Transformer 的關鍵思維，了解 BERT 與 GPT 的預訓練威力，結合 Decoder-Only 架構，不用再摸索無盡的論文海，不用再埋頭苦讀上百頁英文的官方文件，直接就動手做了用 VAE 精準生成，了解 AI 最愛看的 GAN 生成對抗網路，使用 ResNet 建立一個 AI 專用的殘差連接流程，從零打造 Batch Normalization；再進一步實作 DQN 強化學習與 AlphaGo 蒙地卡羅樹搜尋策略，最後用 InstructGPT 與 RLHF，Dall-E、Stable Diffusion、Visual Transformer，了解 AI 圖片產生的原理。
現代電子產品的核心：半導體與量子物理原來這麼簡單！(好評熱銷版)
https://youtu.be/mhFl7MOkjEk\好評熱銷再上市/★ ☆ ★ 迷你電子世界的大解密，啟動您的半導體探險之旅！ ★ ☆ ★ 在我們的日常生活中，幾乎所有的家電產品都有半導體，但你知道，其實它的運作方式與量子物理有關嗎？即便大家可能都聽過半導體(或稱晶片)，但對於其運用或相關原理可能都不是那麼清楚，本書便是想要以淺顯易懂的方式，來讓大家了解半導體是什麼。 但半導體本身涵蓋的知識非常龐大，想要透過一本書談完根本難如登天，因此本書只會關注「基本問題」，意即想要入門半導體需要學習哪些基本知識，從中了解重要梗概，進而掌握本質。本書分成兩個部份，第一部份屬於半導體應用，第二部份屬於半導體原理。內容上從積體電路與半導體的基礎開始談起，涵蓋了記憶體、元件概說、量子物理學、量子化學、晶體科學，進而到半導體的材料與製程，最後則談論到晶片漏洞的資安問題。 本書以簡單易懂的語言描述，並用生動的譬喻，使讀者更容易理解半導體的原理，也讓這些艱深的知識變得輕鬆有趣，無論是剛接觸半導體的初學者，還是對其有一定了解的人士，相信都能在本書中找到專屬的趣味。現在就讓我們一起探索半導體的奧妙，並感受科技的影響力吧！
開發者傳授PyTorch秘笈(好評熱銷版)
本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計╱數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★清楚介紹 PyTorch功能 https://youtu.be/oYs-MPWzGtk\好評熱銷再上市/～開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI)
玩爆你的龍蝦：最強 OpenClaw 安裝設定應用實機演練
https://youtu.be/GsPGaJoa8yc ╲\國內第一本！OpenClaw實戰專書 /╱AI 助理不只住在手機裡。OpenClaw 是第一個真正能「坐在你電腦前幫你做事」的開源 Computer Agent，從開啟軟體、填寫表單、執行指令到控制硬體，全部辦得到。這本書帶你從零開始，把 OpenClaw 變成 24 小時不下班的個人助理。1. Computer Agent：史上第一個能真正「坐在電腦前幫你做事」的開源 AI2. 完整安裝：從零開始，在 macOS 上把 OpenClaw 裝好裝滿3. Telegram 連接：手機傳一句話，電腦立刻動起來4. LINE 連接：用最熟悉的 App 直接指揮你的 AI 助理5. 正式域名：Cloudflare Tunnel 加 Docker，開機自動上線、永不斷線6. 全通道串接：WhatsApp、iMessage 一次接齊，一個大腦管所有入口7. 多重 Agents：工作、私人、研究各一個分身，記憶個性完全隔離8. Skills 擴充：不用寫程式，用 Markdown 就能讓 Agent 學會新技能9. Mac 桌面操控：Peekaboo 讓 Agent 看見螢幕、點擊按鈕、操作任何 App10. Nodes 多機協作：一個指令同時控制多台電腦，打造你的 AI 機器軍團11. 語音電話通報：整合 Twilio，任務完成時 Agent 直接打電話給你
未來數位科技活用大全：從 AI 協作、程式設計、資訊安全到大數據分析(第二版)
本書內容範圍極廣，涵蓋了從AI協作平台到資訊安全，從智慧財產權到文書試算表設計，再到程式設計、Web 3.0技術與大數據分析等各種現代科技領域，皆以深入淺出的方式進行解說。。 AI 浪潮來襲，不掌握，就等著被淹沒！本書內容範圍極廣，涵蓋了從AI協作平台到資訊安全，從智慧財產權到文書試算表設計，再到程式設計、Web 3.0技術與大數據分析等各種現代科技領域，皆以深入淺出的方式進行解說。。本書的每一章都是為了解答您可能對這些科技主題有的疑問而精心編輯的。無論您是科技新手，還是其他各個領域的一般人士，我們希望本書都能滿足您的需求。第一章將帶您深入探討AI協作的世界，然後介紹AI知識庫及AI Agent，最後則是介紹在現階段應該遵守的AI倫理及相關社會議題。第二章則詳述資訊安全的重要性以及它在我們生活中扮演的角色，諸如各種風險、應對策略以及法規要求。第三章將探討智慧財產權、著作權等議題，幫助您了解這些法律對於數位生活的影響和重要性。在第四章，我們將引領讀者了解如何使用Excel和Google表單來處理文書工作和設計問卷。第五章則將帶領讀者進入程式設計的世界，提供Python程式語言的基礎知識並解說其在資料分析中的應用。進入第六章，我們將探討新興的Web 3.0技術，包括元宇宙、區塊鏈、虛擬貨幣與NFT等話題，帶您一探數位世界的新發展趨勢。在第七章中，我們將帶領讀者了解大數據分析的基礎概念和方法，並學習如何使用Python來進行資料分析與視覺化。我們的目標是讓這本書成為您的科技知識指南，希望您在閱讀本書的同時，不僅能學習到新的知識，更能對科技的未來發展充滿期待。再次感謝您選擇本書，讓我們一同探索科技的奧秘。☛☛☛☛☛☛☛Python的安裝方式☚☚☚☚☚☚☚在進行本書第五章時，請依影片安裝 Python。
NotebookLM筆記術: 打造你的AI「第二大腦」
https://youtu.be/goMo2U5C3vo NotebookLM筆記術 打造你的AI「第二大腦」 ★☆★ 從「抄重點」走向「理解與輸出」 ★☆★ ★☆★ 多來源整合 x 提問思考 x 知識累積 ★☆★ ★☆★ 學生、教師、上班族、研究者都適用 ★☆★ ★☆★ 不是功能教學，而是完整思考流程 ★☆★ ★☆★ 真正的「第二大腦」，不是替你想，而是陪你想 ★☆★ ◎ 書籍核心定位 這不僅僅是一本功能操作說明書。 更是一套在 AI 時代，重新設計「理解與輸出流程」的筆記方法。 當多數人還在問：「AI 會不會取代我」？本書教你的是：「如何讓 AI 成為你的第二大腦，而不是你的代勞者」。 ◎ 這本書在解決什麼問題 ☆ 抄了很多重點，卻說不出重點。 ☆ 資料很多，卻無法整合。 ☆ PDF 一直存著，卻沒有真正讀完。 ☆ 會議紀錄很多，卻無法回顧決策脈絡。 ☆ 做了很多報告，但知識沒有累積下來。 本書從「傳統筆記為何失效」談起，帶你建立一套完整流程： ☆ 多來源整合 → 提問釐清 → 結構形成 → 成果輸出 → 長期累積 ◎ 與市面NotebookLM書籍最大差異 本書不是教你「按哪個按鈕」，而是教你： ☆ 為什麼來源順序會影響理解。 ☆ 為什麼第一問不該追求結論。 ☆ 為什麼多來源不會亂，問題才會亂。 ☆ 為什麼工作室不能一開始就用。 ☆ 為什麼記事才是知識真正開始累積的地方。 這是一本「思考流程設計書」，不是功能列表手冊。 ◎ 三大讀者族群 ★ 學生 ☆ 考前複習 Notebook 建立。 ☆ 小論文與專題整理流程。 ☆ 減少死背，提高理解效率。 ☆ 用學習卡與測驗檢核理解深度。 ★ 教師 ☆ 快速建立課程結構。 ☆ 教材整合與影片摘要。 ☆ 形成性評量設計。 ☆ 用資訊圖表強化教學視覺化。 ★ 上班族 ☆ 會議紀錄自動整理。 ☆ 企劃決策脈絡保存。 ☆ 建立可回顧的工作經驗庫。 ☆ 建立長期可成長的知識系統。 ◎ 本書實戰特色 ☆ 示範建立完整研究型 Notebook。 ☆ 示範處理長 PDF（不用從第一頁開始讀）。 ☆ 示範多來源整合（PDF + 圖片 + 影片 + 網站）。 ☆ 示範會議決策整理。 ☆ 示範跨 Notebook 比較與觀點整理。 ☆ 示範從 Fast Research 到 Deep Research 的完整流程。 每一章都有： ★ 情境問題 ★ 操作示範 ★ 思考拆解 ★ 使用判斷 ◎ 本書的核心價值 真正的第二大腦： ☆ 不是幫你想，而是讓你想得更清楚。 ☆ 不是讓 AI 代替你閱讀，而是讓你有能力理解複雜資料。 ☆ 不是替你生成內容，而是幫你把理解轉為可輸出的成果。
零基礎玩轉LLM應用全攻略：Python × No-Code實作AI開發超簡單（iThome鐵人賽系列書）
本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。用Python和No-Code工具來開發專屬你的LLM應用新手友善的LLM應用實戰指南，理解本質才能精準操作LLM這個黑盒子從基礎AI開發開始，奠定AI應用飛躍之路【專業推薦】本書不像其他生成式AI書籍，需要很深的數學基礎與AI知識，而是選擇以新手友善、從工程與系統設計的視角，說明LLM的特性、限制與應用方法。書中內容涵蓋Prompt設計、RAG、模型微調、模型安全等議題，透過大量Python與No-Code工具的實際操作，從本質出發，協助讀者建立正確的觀念，而非僅止於零碎技巧的學習。─ 郭耀煌，國立成功大學副校長本書最難得的地方在於，它沒有急著要教你多厲害的東西，也沒有一直強調「你一定要會寫很多程式」，反而是很踏實地把原理講清楚，再搭配實際可以動手做的例子，讓你知道原來這些生成式AI應用不是遙不可及，而是真的可以一步一步做出來的。─ 陳明毅（Miles Chen），采鑛數據科技 CTO在目前生成式AI快速落實的背景下，提供了一條清楚且務實的實作導向學習路徑。作者不以理論推導為主，而是聚焦於大型語言模型在實務場景中的應用方式與限制，並結合Python與No-Code工具，協助讀者將LLM穩定地整合進實際流程與系統架構中，創造可持續的應用價值。─ Jerry Tseng，EMILY.RPA Founder & CEO本書不使用艱難的數學公式，而是從實務出發，循序漸進帶領讀者掌握打造大型語言模型應用的核心知識。書中以遊戲化設計來提升學習動力，像是「小海狸心法」點出思考關鍵、「訓練場」提供題型演練、「戰利品」清楚標示可獲得的技能與成就、「冒險者素質」提醒必備技能，最後再加上「祕技加成」進一步強化實作，更讓整個學習過程變得充滿趣味且有效率。本書相當適合AI初學者，以及希望快速上手、一步步「打怪升級」的你。─ 陳培殷，國立成功大學資訊系 特聘教授 兼 成大醫院資訊室主任本書最珍貴之處在於大幅降低技術門檻，以淺顯易懂的語言，讓非工程背景的讀者也能深受啟發，無論你是AI初學者還是資深架構師，若想在這波浪潮中快速實踐創意，這本書將是最好的起點，誠摯推薦給每一位準備動手實作的朋友。─ 劉秋良，采鑛數據科技股份有限公司 總經理【內容簡介】♚學習AI開發：建立正確觀念，奠定紮實基本功♚理論實作並行：由淺入深學習，搭配程式碼實作♚套件全面剖析：理解套件背後的設計思路與取捨♚搭配No-Code工具：完整解析繁體中文Dify實戰本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。看完本書的你，就相當於擁有精準操作LLM這個「黑盒子」的基本能力，任何天馬行空的想法都能實現，而這也將會是你進入AI領域最開心的前奏。【目標讀者】✪Python新手、想做點什麼的人。✪對AI有興趣、不知道怎麼開始的人。✪對開發LLM應用有興趣的人。✪不怕被說是套模仔的人。
人工智慧基礎概論：AI規劃師我也可以成功做到(第1版)
＼AI時代除了工程師，更需要能將技術轉化為價值的「AI規劃師」／⊙「AI應用規劃師」證照考試參考書：本書解析AI規劃師的核心價值、界定跨領域必備職能與考照重點，適合企業決策者、產品經理（PM）、專案經理，以及所有渴望從零開始建立AI應用藍圖之專業人士。⊙以終為始的實踐框架：說明從技術理論，到如何發掘商業痛點、評估導入效益、設計落實路徑，提供系統化的規劃框架與31個跨產業案例，讓讀者能將願景轉化為具體的開發藍圖。⊙技術洞察力 × 商業決策力 × 溝通協調力：打造AI規劃師必備的跨領域能力。內容涵蓋從硬體GPU算力配置、深度學習框架選型到AIoT架構，強調如何將複雜的演算法轉化為清晰的商用語言，成為技術團隊與高層決策者之間不可替代的橋梁。「從『AI旁觀者』轉身成為『AI領航員』」 本書解析人工智慧（AI）規劃的基礎概念、核心技術與其廣泛應用。強調「以終為始」的策略思維，帶領讀者從AI開發流程的基礎理論技術，一路深入到教育、工商、軍事等31種業態的實務應用案例。書中不僅介紹GPU、CUDA與深度學習框架等核心技術，更著重於「發掘價值」與「設計路徑」的規劃深度。無論你是想掌握AI規劃師的跨領域職能、考取專業證照，還是為企業打造AI競爭力，本書都將是你跳脫技術細節、掌握AI宏偉藍圖的最佳策略夥伴。
ChatGPT原理，從PyTorch中的NLP功能讓你一腳跨入自然語言(好評熱銷版)
https://youtu.be/bRHMscICZKk☆★☆好評熱銷再上市☆★☆★打不過AI就加入他！建立自己的GPT產品★手刻ChatGPT從NLP基礎開始★PyTorch親手打造RNN、LSTM、GRU、BERT、GPT★Attention、Transformer詳解★用GPT做出自動詩詞創作平台全書分為4篇：「自然語言處理基礎篇」、「PyTorch入門篇」、「用PyTorch完成自然語言處理任務篇」和「實戰篇」。第1篇包含自然語言處理的背景知識、常用的開放資源、架設Python環境以及使用Python完成自然語言處理的基礎任務。第2篇包含PyTorch環境設定和PyTorch的基本使用，以及機器學習的一些基本原理和工作方法。第3篇介紹如何使用PyTorch完成自然語言處理任務，各介紹一種模型，包括分詞(又稱斷詞)、RNN、詞嵌入、Seq2seq、注意力機制、Transformer、預訓練語言模型。第4篇是實戰篇，第分別講解自然語言理解的任務和自然語言生成的任務，即「中文地址解析」和「詩句補充」。這兩個任務綜合了前面各章的知識，並展示了從資料下載、處理、模型到使用者互動介面開發的全部流程。從入門到專案實戰，打下你在NLP這一門最紅技術上的紮實基礎。☘ 目標讀者■有一定程式設計基礎的電腦同好。■希望學習機器學習和自然語言處理的人。■電腦及其相關專業的學生。■對自然語言處理領域感興趣的研究者。■對自然語言處理感興趣並樂於實踐的人。
最紮實的基礎 - 使用PyTorch X Transformer X Hugging Face實作大模型
https://youtu.be/Uv6Rot_xDGY【書籍特點】☆Transformer 編碼器－解碼器架構與序列建模☆自注意力機制、縮放點積注意力與 Softmax 權重☆多頭注意力設計、拼接與線性變換☆殘差連線、層歸一化、位置編碼實作要點☆PyTorch 動態計算圖、自動微分、GPU 加速☆從零實作基礎 Transformer 並完成訓練與測試☆Hugging Face Transformers：模型載入、配置、訓練與推理☆資料前置處理與分詞：清洗、BPE、WordPiece、截斷與填充☆微調與遷移學習：全參數/部分參數、凍結層、增量訓練☆文字生成推理：Beam Search、Top-K、Top-P、溫度與重複控制☆模型最佳化：剪枝、蒸餾、量化、TorchScript、Profiler、AMP、Checkpointing☆分散式訓練與落地：多GPU/All-Reduce/梯度累積，分類/問答/NER，可解釋性（SHAP、LIME），Docker 與 Kubernetes 部署【內容簡介】本書以Transformer為主線，從PyTorch實作到Hugging Face預訓練模型訓練與微調，依序整理資料前置處理、分詞（BPE、WordPiece）、生成推理（Beam Search、Top-K、Top-P）、模型最佳化（剪枝、蒸餾、量化、TorchScript、Profiler）、混合精度與多GPU分散式訓練，並以分類、問答、命名實體辨識等NLP任務貫穿，最後完成智慧文字分析平臺的容器化與雲端部署。內容以可執行範例串接關鍵機制，適合大模型開發與NLP研發人員作為實作導向的參考。本書共分12章，第1章介紹大模型與Transformer技術背景、PyTorch特點與簡易Transformer實作；第2章介紹編碼器－解碼器結構、位置編碼、殘差連線與層歸一化的模組化實現；第3章介紹注意力與多頭注意力、權重視覺化與解讀；第4章介紹Hugging Face Transformers載入配置、訓練推理與Tokenizer/Dataset/Pipeline整合；第5章介紹文字清洗、停用詞、BPE/WordPiece分詞、截斷與填充；第6章介紹領域微調、遷移學習、凍結層與增量訓練；第7章介紹文字生成推理與輸出控制；第8章介紹剪枝、蒸餾、量化、混合精度與效能分析；第9章介紹多GPU並行與分散式訓練；第10章介紹分類、問答與命名實體辨識實作；第11章介紹SHAP、LIME與注意力可解釋性；第12章整合前述技術開發智慧文字分析平臺並完成Docker與Kubernetes部署。
AI Agent智能工作流：設計與自動化全實戰
https://youtu.be/j8l5Ik3juEc 2025，Agent 元年。AI 不再只是回答問題，而是真正幫你把事情做完。這本書帶你認識這個即將改變工作與生活的新夥伴。★ 不用學程式，也能擁有 24 小時待命的數位員工★ 從 ChatGPT 到 AI Agent，一次搞懂「動口」到「動手」的關鍵差異★ 故事導向寫法，讀起來像看小說，不像讀教科書★ 涵蓋生活應用、企業實務、軟體開發，各行各業都適用★ 零程式碼工具教學，帶你親手打造第一個 Agent【第一部：初識】從零開始認識你的數位夥伴• 從餐廳 AI 訂位的真實案例，秒懂 Agent 在做什麼• ChatBot 只會回話，Agent 會動手做事——本質差異一次講清楚• 大腦、手腳、工具箱：用簡單比喻理解 Agent 的基本構造【第二部：理解】Agent 如何思考與行動• 感知、思考、行動、反省——Agent 工作循環完整拆解• 記憶的藝術：Agent 怎麼記得你說過的話• 一個不夠用？多個 Agent 的團隊協作模式【第三部：應用】Agent 正在改變的世界• 你的私人秘書：生活中的行程管理、訂餐、訂票• 不眠不休的員工：企業客服、銷售、人資自動化• 會寫程式的 Agent：軟體開發的革命性變化【第四部：實作】打造你的第一個 Agent• 零程式碼工具介紹，不會寫 code 也能做• 手把手帶你建立簡單 Agent• 讓 Agent 更聰明的實用技巧【第五部：展望】與 Agent 共處的未來• Agent 會搶走你的工作嗎？• 當 Agent 犯錯，誰該負責？• 人機協作新時代，找到你的位置
讓 LLM 飛起來的工具使用 - AI Agent MCP 協議開發、標準、應用
https://youtu.be/2D6W5ujnX9s ★大模型上下文調度理論全解析★MCP協定標準與互動規範詳解★DeepSeek平台API與SDK開發實務★多層級Context Object建模技術★任務導向Prompt合成流程設計★多模態上下文封裝與注入方法★MCP狀態機驅動控制架構實作★智慧郵件系統構建全流程範例★跨模組語義控制與狀態共享模式★開發工具鏈：模擬器、偵錯、Mock測試★複合代理系統專案實戰三例★兼顧專案實作與研究探討的標準參考本書是深入探討大模型上下文管理技術的實戰型技術專著，針對MCP（Model Context Protocol）協定從架構設計、資料結構、互動語義到開發工具鏈全面剖析，為開發者提供一套可系統性複製的大模型應用開發方法論。書中不僅對上下文注入、多模態輸入處理、Prompt合成邏輯等複雜議題做出結構化解析，更基於DeepSeek開放平台實作一套可驗證、可擴充的智慧系統建構流程。無論是Context Object的巢狀結構與狀態快照、還是任務導向的Prompt拼接策略與多輪語義保持方法，皆有範例可循。書末三個大型專案包括AI劇本工坊、自演化議程系統與深夢指令生成器，更直接示範MCP協定在多元領域中的靈活應用與工程價值。適合有意進行智慧Agent開發、研究上下文協定架構或構建LLM應用平台的開發者、架構師與研究人員深入研讀。本書共分為4部分9章，涵蓋MCP協定的原理、標準、開發方法與實踐專案。第一章介紹大模型與上下文管理機制，包含Transformer結構、上下文表示方式及DeepSeek平台API。第二章說明MCP的基本架構、上下文資料結構與狀態管理邏輯。第三章整理MCP協定標準與訊息格式，涵蓋互動協定、錯誤碼、權限與安全設計。第四章深入MCP與大模型的整合流程，包括Prompt注入、多模態處理與KV Cache對齊。第五章說明開發工具鏈、SDK使用與本地偵錯技術。第六章進入應用建構，介紹任務導向上下文組織、模組化設計與狀態控制流程。第七章透過智慧郵件系統示範MCP應用開發的完整實作過程。第八章擴展至多模態整合，處理圖像、音訊與表格型資料上下文注入。第九章提供三個完整實戰專案，展示MCP協定在AI劇本、議程協作與夢境生成領域的應用能力。
一學就會的 AI 影像生成術
長期關注人工智慧發展的作者孫大千，出版的第四本AI主題書籍進階到影片生成工具的應用。在這本新書中，孫大千介紹了三款最新、最熱門的 AI 影像生成工具：Nano Banana、Sora 2以及可靈 AI（KLING AI），並且手把手帶領讀者從設定到提示詞到修正AI輸出品質，全書共提供了30種圖片、影片生成範例來幫助讀者快速上手，讓創作影像不再遙不可及！ 未來的電影，屬於那些敢於想像的人。電影的歷史，始於光影；而 AI 影像的時代，則始於「語言」。當我們對 AI 說出一句話，它便能理解語意、模擬世界、生成畫面——這不僅是一場科技革命，更是一場敘事方式的根本變革。在這本新書中，作者孫大千介紹了三款最新、最熱門的 AI 影像生成工具， 分別是：Nano Banana、Sora 2， 以及可靈 AI（KLING AI）。相較於具備聊天功能的 ChatGPT、Gemini，和其他類似的 AI 工具，AI 影像生成工具往往給一般民眾一種「使用門檻過高、技術含量太重、不容易學習」的錯覺。因此，作者特別以「手把手」的方式，展示這三款 AI 影像生成工具的操作流程與特色功能，並透過不同的使用範例，提供讀者更多實際的應用場景。Nano Banana 是由 Google 發表的 AI 圖像生成工具，功能非常強大，只需要輸入一句話，或提供一張照片，就能夠產生令人驚艷的影像輸出，讓每個人都能用一句話「畫出」想像。Sora 2 則是由 OpenAI 所開發的 AI 影像生成工具，號稱可以「生成符合物理真實世界的影像」，讓 AI 不只是理解畫面，而是理解這個世界。而可靈 AI，則是由中國短影音平台「快手」所推出的 AI 影像生成模型，代表了亞洲創作者在生成式影片時代，一個全新的「素人入口」。人人都能創作影像的時代已經來臨。期待這本書，能夠讓更多朋友不再害怕使用 AI 影像生成工具。在這個時代，你不再需要昂貴的攝影棚，也不必苦等靈感降臨——你只需要一句話，AI 便能讓它成真。
Vibe Coding 聖經：4 天寫出 4000 行可執行程式碼，不只是「快」，也重新定義「你的能耐」！
◈《華爾街日報》暢銷作者全新力作◈★亞馬遜電腦書分類第一★生成式 AI正在從根本上改變軟體開發的世界，其影響力是自網際網路誕生以來前所未見的。作為一本劃時代的著作，本書將帶領開發者學會如何擁抱這個全新的領域。科幻小說如今已成為現實，程式設計師不再需要為了程式碼和語法苦苦鑽研，只要描述自己想要的結果，就能立刻看到它成形。歡迎來到程式設計的未來——vibe coding。在這本劃時代的著作中，業界資深工作者 Steve Yegge（Google、Amazon、Sourcegraph）與華爾街日報暢銷書作者 Gene Kim（鳳凰專案、DevOps Handbook）揭示了 vibe coding 如何徹底改變我們所熟知的軟體開發方式。透過善用 AI 助手的力量，「意圖」與「心流」變得比語法更加重要，開發者得以實現前所未有的生產力、創造力與樂趣。汲取了在軟體工程與開發者生產力領域數十年的綜合經驗，Yegge 與 Kim 展示了 vibe coding 如何讓開發者能夠：◇將複雜的程式設計挑戰轉化為與生成式 AI 的流暢對話◇以更快的速度打造更具野心的專案，同時維持令你引以為傲的程式碼品質◇獨自完成以往需要整個團隊才能做到的驚人成果◇掌握與 AI 夥伴共同創作的藝術◇擺脫語法、環境設定等傳統程式設計的束縛◇自信地使用你從未接觸過的多種程式語言與框架進行開發但這不只是加快寫程式的速度而已，而是從根本上改變我們看待軟體開發的方式。作者分享了在現實世界中導入生程式 AI 驅動開發的實務策略，從小型專案到企業級應用，都能維持現代系統所需的工程卓越標準。無論你是希望在 AI 革命中保持領先的資深開發者、引領團隊經歷轉型的 Tech Lead、重返程式設計的前程式設計師，還是剛踏入職場的新手，這本書都為你提供了在軟體開發新時代中茁壯成長所需的路線圖。別在這場自網際網路革命以來最大的產業變革中落後。學習如何駕馭 vibe coding 的力量，釋放你作為開發者的全部潛能。本書特色: ▋從「產線上的廚子」到「指揮 AI 的主廚」▋本書將帶你完成一次角色升級，從產線上的工程師，轉變為能指揮 AI 團隊、掌控品質與節奏的「主廚型開發者」。◤FAAFO：vibe coding 的五大優點◢◇Fast：開發速度將大幅提升到過去難以想像的層級◇Ambitious：擴大專案的範圍，嘗試過去無法完成的專案◇Autonomous：一人完成過去需要團隊協作的工作，降低溝通成本◇Fun：跟無趣的部份說再見，重新找回寫程式的成就感與創作樂趣◇Optionality：在 commit 之前就能平行探索多種解法，不論是解決問題還是避開風險都能獲得更多選項◤不談複雜的知識細節，適合所有程度的讀者◢◇軟體開發的革命已經開始，快速理解 AI 對軟體開發的影響◇用廚房的生動比喻輕鬆學習開發者與 AI 的互動方式◇大量來自作者的 vibe coding 使用經驗分享◇理解上下文窗口、劫持獎勵函數等重要概念，掌握跟 AI 合作的技巧◇了解使用 AI 的風險與監督的方法◤三層開發迴圈，讓 vibe coding 能穩定兌現產能◢◇內層：與 AI 即時互動，從最小的規模用基本原則維持 AI 的紀律◇中層：明確指示、防止事故、平行協作，確保人與 AI 能順利完成各自的任務◇外層：著眼長期架構與流程，持續改進系統與開發環境◤從個人到企業：將 AI 擴展到整個團隊◢◇成為 AI 廚房的主廚，設計流程、協作方式與最終責任◇如何在推廣 vibe coding 的過程中消除團隊內質疑，帶領組織轉型◇以動態標準與心智融合，讓人類與 AI 成為高效團隊
人工智慧漫畫全圖解：十組關鍵詞、五大面向，讀懂 AI 的歷史、運作原理與重大影響（二版）
機器學習、深度學習、類神經網路、奇異點……等，究竟是什麼？ 三波AI發展潮各推進了什麼發展？又引發什麼新的課題與挑戰？ 漫畫劇情＋圖解對照＋發展歷史＋實際應用 ＝了解AI的全方位入門書！ ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ ◎機器學習、深度學習、類神經網路、奇異點……究竟是什麼？它們有什麼強大的能力？又有什麼侷限？ ◎人工智慧的研究熱潮是在什麼時候、因為什麼契機而出現的？ ◎全世界第一個人工智慧程式能做到什麼？第一波AI狂潮由於什麼瓶頸而進入寒冬？ ◎在第二波AI狂潮，藉由輸入大量知識來打造「專家系統」時，衍生出什麼新難題？ ◎我們現在所處的第三波狂潮，話題正夯的「機器學習」與「深度學習」有何差異？ ◎人類與人工智慧的關係是「你輸我才贏」的零和賽局？人類憑什麼勝過人工智慧？ ◎AI的性質與能力遠超乎以往出現過的新科技，它會怎樣改變我們的生活與工作？ ◎人工智慧帶來的產業與生活新貌，衍生出哪些課題，又需要什麼新規範與思考？ 人工智慧的技術與應用持續快速發展，深入人類社會的各個領域，本書延請了日本知名的人工智慧專家，以及擅長科普繪本的畫家，將這個領域的基礎知識，整理成方便對照的架構，以及容易理解的形式，幫助讀者快速掌握了解這門學問的必備知識。 ＊＊＊＊＊ AI的應用已逐步深入各個產業，它究竟會怎樣改變我們的生活與工作？ 本書藉由輕鬆的漫畫情節、悉心整理的圖表、循序漸進的介紹，從以下五大關鍵面向，介紹ＡＩ時代的世界新貌，讓讀者只花短短六十分鐘，輕鬆掌握人工智慧基本知識與關鍵詞彙的意義！ （1）人工智慧的真正面貌 （2）人工智慧的歷史 （3）人工智慧的新時代 （4）人工智慧與心智 （5）人工智慧改變未來 ●特別說明：本書此前版本名為《一本漫畫就讀懂！人工智慧》，本版內容沒有增修，敬請避免重複購買。
輕鬆學超實用AI：設計創作與教學的全方位應用工具箱(第1版)
本書特色：‧圖像×影片×漫畫×遊戲×教學整合攻略‧掌握設計與教學的AI應用主題‧應用Midjourney、Sora、Suno、ChatGPT等熱門平台‧提供實作案例與提示詞設計，創作效率爆升‧適用教育者、自媒體、設計師、創作者與遊戲迷《輕鬆學超實用AI》系列，分為兩大主題路線，從職場應用到創作教學，全面揭示AI的多元應用實力：● 第一冊：聚焦職場效率與日常實用，收錄寫作、翻譯、簡報、客服、語音、理財等實戰技巧，幫助你大幅提升工作效率。● 第二冊：深耕圖像×影片×漫畫×遊戲×教學×多媒體×設計，不論你是教育者、創作者還是AI藝術愛好者，都能從中獲得靈感與實作力。在這兩冊書中涵蓋近30款主流AI工具與平台，提供許多提示詞設計與應用實例，幫你從零開始掌握AI核心技能，打造屬於你的AI超能力！
用Google玩人工智慧實驗：Google AI Experiments探索 - 最新增訂版 - 附贈MOSME
產品特色： 本書以淺顯易懂的方式引領讀者踏入AI世界，從Google AI實驗室的趣味體驗入手，破除「需懂程式才能學AI」的門檻。透過影像、聲音、語言等多元應用實例，逐步建立對人工智慧的基本認識與正向期待。全新增訂的第8章更深入生成式AI浪潮，解析LLM、提示詞、多模態等關鍵概念，並導覽Gemini、NotebookLM等當代工具，帶領讀者從「體驗AI」走向「動手創作」，開啟人機協作的新可能，攜手迎接屬於每個人的科技奇點。 ‧ 只需開啟瀏覽器即可在手機、平板或電腦操作。 ‧ 圖文說明精彩、操作畫面介紹流暢，實際演練人工智慧的網路應用。 ‧ 從淺到深的人工智慧教學內容，使初學者可以快速上手。 ‧ 新增Google AI生態系：Gemini、NotebookLM、AI Studio與Google Labs的介紹。
Python修仙之路：VS Code + GitHub Copilot──從AI輔助學習到專案開發，全方位提升你的「程式閱讀力」
本書特色 ● AI 輔助學習 × AI 輔助開發的完整整合 ● 幾乎免費的學習工具，人人都能上手 ● 超過 1000 個可反覆修煉的程式範例，建立真正的程式閱讀力 使用「經濟版Copilot」輔助學習Python程式設計VS Code + GitHub Copilot建立你的程式閱讀力 × 提示工程力 × 架構思維● 不背語法，也能看懂Python程式碼● 9大AI提示詞，系統化訓練「程式閱讀力」● Copilot寫程式，你負責評估糾錯與決策● 從AI輔助學習到AI專案開發完整進階● 可與ChatGPT、Claude、Gemini搭配使用不從背語法開始，而是先建立AI時代最重要的能力──程式閱讀力隨著生成式AI能快速產生程式碼，「會寫程式」的定義正在轉變。在AI時代，真正的關鍵能力不再只是輸入指令，而是看懂、判斷、修正，並與AI協作完成程式設計與專案開發。本書不是教你按快捷鍵、接受AI建議，而是從根本培養在AI時代不可或缺的核心能力——程式閱讀力。書中以新開發出的「窮人版Copilot」為核心，透過所設計出的9大AI提示詞，將「看懂程式」這件事有效轉化成結構化和系統化的程式學習方法論。書中提供超過1000個程式範例，這些程式範例不是單純示範語法，而是學習者修煉程式閱讀力的最佳素材。每段程式碼都是一套可反覆拆解、理解與思考的「心法」，幫助你逐步建立看懂程式、評估程式與重構程式的能力。全書依照程式學習的自然進程，分為三個修煉階段：從AI輔助學習Python，到駕馭GitHub Copilot撰寫程式，再進階到AI協作的專案開發與架構思維。所學到的不只是工具操作，更是在對的時機使用AI、評估AI的回應，以及真正掌握AI時代的程式設計能力。你將學會● 使用「窮人版 Copilot」的9大提示詞看懂Python程式● 判斷AI產生的程式碼是否正確、可讀、可維護● 與GitHub Copilot協作撰寫、審查與重構程式● 將AI整合進版本控制、虛擬環境與專案流程● 建立AI時代必備的程式素養與架構思維適合讀者● 想在AI時代學會程式設計的初學者● 已有基礎，但想突破「能寫卻寫不好」瓶頸的學習者● 希望導入AI輔助教學的程式設計教師與講師
AI思維：原子習慣:把意志力換成可被維持的行為系統
https://youtu.be/vLt49PeTN3EAI 思維 - 原子習慣為什麼這本《AI 思維 - 原子習慣》值得你帶回家？如果你已經看過無數「自律」、「時間管理」、「成功習慣」的書，卻始終做不到、撐不久、三分鐘熱度，那不是你的問題，而是方法本身就設計錯了。這本書不再要求你更努力、 更自制、 更完美。它從根本翻轉提問方式：◎不是「我要怎麼逼自己改變」。◎而是「我能不能設計一套，讓行為自然發生的系統」？這是一本真正把「原子習慣」落地到現實生活的書。本書以「原子習慣」為基礎，但不止於觀念說明，而是進一步結合 AI 思維，把習慣從抽象原則，轉化為可被維持、可被調整、可被長期運作的生活系統。你將學到的不是「應該怎麼做」，而是：◎為什麼行為會反覆失敗（不是因為你不夠努力）◎為什麼意志力一定會耗盡◎為什麼真正能改變人生的，永遠是「結構」而不是決心從習慣原理 → 行為結構 → 真實生活的完整設計全書循序漸進，從底層認知一路走到實際落地：◎第一篇（1 ~ 3 章）（習慣系統的底層結構）：帶你徹底理解「原子習慣」與「行為迴圈」的真正運作方式，並說明 AI 思維為何是強化習慣系統的關鍵，而不是用來監控你。◎第二篇（4 ~ 7 章）（可運作的習慣工程設計）：將「顯而易見、有吸引力、容易做到、令人滿足」四大法則，轉化為可實際運作的系統設計，讓習慣開始、持續、被大腦保留下來。◎第三篇（8 ~ 11 章）（健康微習慣）：睡眠、飲食、運動、情緒，不靠硬撐、不靠紀律，而是用低門檻、可重複的微習慣，讓身體與心理慢慢回到穩定。◎第四篇（12 ~ 14 章）（專注與生產力）：不再追求爆發式效率，而是建立「撐得住、不焦慮、可長期產出」的工作節奏，讓 AI 成為節奏守護者，而不是壓力來源。◎第五篇（15 ~ 17 章）（生活系統與年度成長）：教你如何用 AI 建立個人儀表板、解讀狀態、進行自動調整，最終形成一套 365 天走得完、回得來、不容易崩盤的成長系統。這不是一本勵志書，而是一套「活得下去」的設計書。你不會在這本書中看到空泛的口號，也不會被要求每天做到 100 分。相反地，書中不斷強調：◎一致性優先於完美◎不中斷優先於做很多◎穩定優先於效率◎系統優先於意志力這本書真正關心的，不是你今天做了多少，而是：◎一年後，你是否還走在這條路上。如果你正在尋找一本，能陪你長期使用、反覆翻閱、隨著人生階段不斷調整的書，那麼《AI 思維 - 原子習慣》，不是用來看完的，而是用來「活進生活裡」的。
AI Agent手刻首選：使用LangChain親手實作 LLM 大型商業專案
https://www.youtube.com/watch?v=XQx52jzitS0【內容特點】大語言模型與LangChain應用架構★OpenAI API金鑰與開發環境建置★模型類別與LangChain快取機制★提示詞範本與多輪對話設計★任務鏈組件：LLM鏈、序列鏈、路由鏈★文件處理：Stuff鏈、Refine鏈與Map-Reduce鏈★記憶體模組：階段緩衝、摘要與Redis整合★LCEL語法與並行處理技巧★Agent系統與多工任務執行★回呼處理與任務即時監控★模型I/O處理與嵌入儲存系統★檢索系統與文字向量儲存架構★系統性能最佳化與查詢任務設計★企業級智慧問答系統建構流程【內容簡介】本書共分12章，第一章介紹大語言模型基本原理與LangChain架構；第二章說明API金鑰與開發工具鏈設定流程；第三章講解模型類別與快取應用；第四章涵蓋提示詞範本、多輪對話與少樣本提示技巧；第五章介紹LLM鏈、序列鏈、路由鏈與文件處理鏈的功能與差異；第六章說明聊天記憶模組、階段摘要與Redis整合方式；第七章描述LCEL語法與並行執行實作；第八章介紹Agent架構、ReAct流程與自訂LLM代理配置；第九章說明回呼處理常式設計與任務監控機制；第十章講解模型輸入輸出解譯與向量儲存結構；第十一章探討系統效能優化、任務鏈拆解與併發處理；第十二章實作企業級智慧問答系統，整合提示、檢索、記憶與回呼模組，展示從需求設計到測試部署的完整流程。
不再是ChatBot ：最新AI Agent代理建構
https://youtu.be/t6yUBUqQ8ro【書籍特點】★系統解析大語言模型與智慧體的結合機制★建立智慧體的感知、決策與執行架構★實作上下文管理與記憶模組的核心技術★整合向量資料庫與RESTful API進行知識擴充★使用LangChain實現多步驟推理與任務自動化★運用LlamaIndex建構可查詢的智慧知識庫★透過OpenAI API快速搭建可用的智慧體原型★實作出行訂票與語言翻譯等實用智慧應用★處理郵件、自動回覆與多工佇列管理技術★開發具備履歷解析與面試評估功能的智慧體★建立個性化推薦系統與使用者行為預測模型★開發支援多語言、長上下文的智慧寫作工具★實現智慧客服中的對話管理與語義理解模組★涵蓋從需求分析到部署上線的完整開發流程【內容簡介】本書針對AI Agent開發的實際需求，從大語言模型的語言理解能力出發，說明智慧體的核心組成與開發架構，涵蓋記憶模組設計、上下文管理、語義查詢與任務執行等技術關鍵。內容橫跨LangChain、LlamaIndex、向量資料庫整合與OpenAI API實作，並透過郵件回覆、論文潤色、出行訂票與智慧客服等案例呈現LLM應用落地的完整流程。相較於僅介紹語言模型的入門書籍，本書更強調工具鏈的組合與系統層次的實現方式，適合需要從0到1實作智慧體應用的工程師與技術決策者。從開發環境設定、模組設計到部署測試，皆提供具體步驟與實戰細節，是整合語言模型與企業應用場景的實用參考架構
RAG再深入研究 ：向量資料庫智慧檢索及應用
https://youtu.be/D_AP0VRylsI【書籍特點】★解構高維資料儲存與「維度詛咒」問題★比較向量資料庫與傳統關聯式資料庫設差異★探索靜態與動態向量嵌入的生成與應用★分析距離度量失效與高維相似度計算方法★實作HNSW與LSH等近似最近鄰搜尋演算法★評估Annoy與BallTree在不同檢索場景的效能★解析FAISS向量索引類型與GPU加速技術★建構Milvus系統並實現分散式與容器化部署★支援中繼資料條件查詢與多維混合檢索★結合語義嵌入技術進行語義搜尋系統開發★完整實作自動駕駛場景的資料檢索系統★導入預訓練模型與微調生成高品質語義向量★實現RESTful API與雲端語義檢索服務整合★全面覆蓋語義搜索性能調校與異常診斷模組【內容簡介】這是一本針對高維向量資料檢索技術所編寫的系統性實務指南，涵蓋從理論基礎、核心演算法到主流工具與應用部署的完整脈絡。內容不僅說明向量資料庫的設計必要性，也具體分析傳統資料庫在高維資料處理上的限制，進而引入HNSW、LSH、Annoy等近似最近鄰搜尋演算法的實作方法。對於工程應用層面，書中詳細介紹FAISS與Milvus兩大系統的架構設計、索引建構、GPU最佳化與容器化部署流程，並輔以自動駕駛、語義檢索等真實場景的完整案例。實作細節包括語義嵌入生成、向量預處理、多條件查詢與RESTful介面開發，對需要建構語義搜索或高效推薦引擎的開發者而言具有極高參考價值。本書適合AI開發者、搜尋系統工程師、推薦系統實作者及研究高維向量檢索的學術人員使用，是串接模型應用與資料系統的關鍵橋樑。
使用 Spring AI 打造企業 RAG知識庫
https://youtu.be/jvnQpphx17k 本書以扎實的 Spring Boot/MVC/API 基礎為基石，帶您精通 Spring AI 的核心組件，最終具備開發企業級 AI 應用程式的能力★ 從 Spring Boot 基礎教起，建立堅實的企業級開發能力★ 精通 RESTful API 設計，打造穩健的生產級後端系統★ 掌握多模態處理、語音合成，擴展智能應用邊界★ 由 API 串接 AI，為模型賦予 Function Calling 行動力★ 實戰企業級 RAG 知識庫，讓 AI 讀懂你的私有文件★ 提供17個實作範例，涵蓋最新的MCP開發【核心基礎】奠定企業級 AI 應用開發基石• 穩固開發基礎：深入解析 Spring Boot 自動配置、三層架構，以及 RESTful API 開發• 必備觀念與實踐：掌握依賴注入、Validation、全域錯誤處理、安全配置 API Key 的方法• 掌握 Spring AI 核心價值：專注於解決將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯 的根本挑戰• 統一 API 介面：透過 ChatClient，輕鬆整合多種主流 AI 模型【AI 實戰】建構高智能對話與多模態能力• RAG 知識庫核心：實作RAG系統，從而解決資料過時或幻覺 問題• 賦予 AI 行動能力：透過 Function Calling突破AI限制，讓模型能調用外部 API 獲取即時數據、執行業務操作• 記憶與上下文管理：建立 ChatMemory 系統，實現對話歷史的 短期記憶 和跨會話的 長期記憶• 多模態功能集成：實現圖片、語音、影片分析及生成等功能•結構化輸出保證：讓 AI 回應自動轉換為 類型安全 的 Java 物件，便於系統整合與數據處理【企業部署與優化】打造生產就緒的 AI 平台• 數據品質保證：深入了解 ETL的 文本清理、智能分塊 和 元資料增強 等技術• Advanced RAG：學習 Embedding、Re-ranking排序優化，將檢索準確率提升至 90% 以上• MCP協議擴展：掌握MCP，這是標準AI工具接口，可輕鬆整合外部服務•生產部署與監控：進行效能監控與成本追蹤【本書適合】◎Java 開發者： 熟悉 Spring Boot 或 Spring Framework，希望快速進入 AI 應用開發領域◎企業架構師與技術主管： 負責設計穩定、高效能、可擴展的 企業級 AI 平台 和 RAG 知識庫◎數據工程師與後端工程師： 需要將 LLM、向量資料庫和企業數據進行深度整合，並重視系統穩定性◎學生與轉職者： 渴望打下紮實的企業級後端（Spring Boot）與 AI 工程基礎，未來走向數據分析或 AI 工程領域鑑於 Spring 框架在眾多企業核心業務系統中具有深厚的根基，Spring AI 的核心價值在於解決將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯 的根本挑戰，是企業級 Java AI 開發的首選
ChatGPT 5實戰應用：提問技巧、資料解析、圖像生成、語音助理、工作自動化、跨工具整合
＊ ＊ 率先掌握ChatGPT 5.2最新應用！＊ ＊ 6大超級AI工具Napkin、Deep Research、Perplexity、Felo、NotebookLM、Claude全面實戰！ 不是更努力，而是更聰明地用 AI！當 AI 成為你的第二大腦，企劃更快、報告更清晰、簡報更具說服力。 本書從實務需求出發，提供清晰可複製的操作方法，讓你立即把 AI 用出成果。 ＊ 精準提問 × 高效溝通：迅速讓 AI 聽懂你的需求 從提問框架到常見錯誤示範，帶你建構「像專家一樣與 AI 對話」的能力。企劃、寫作、簡報、報告一次到位。 ＊ 23 種職場情境 × 全方位生活應用 完整覆蓋職場七大任務：寫作、行政、溝通、會議、學習、企劃、開發；更延伸到旅遊規劃、健康管理、食譜生成、生活整理、家庭理財與學習計畫。無論是辦公日或周末，AI 都能派上用場。 ＊ 6 大超級AI工具組合技 從「找資料 → 摘要 → 圖表 → 簡報」一次串起，讓你更快做出決策分析、專案提案，甚至旅遊路線與比價清單也能一鍵搞定。 ＊ 圖像全能升級：生成 × 理解 × 推理一次掌握 海報、角色、貼圖、數據圖全都能AI自動產生。無論用在商業簡報、社群創作或產品素材，內容立刻更吸睛、更專業。 ＊ 專屬 GPT 助理 × 零代碼 Chat BI：打造你的智慧工作流 只要把文件、流程、資料餵給AI，就能建立專屬知識庫、個人助理與團隊協作流程。不會SQL也能做出專業儀表板，輕鬆實現資料視覺化。 【超值加贈】 電子化範例與提示詞索引：一鍵複製，快速實戰 最熱門應用趨勢：Comet AI瀏覽器完整教學影片
人工智慧入門與應用實作：全面了解 AI 技術與 ChatGPT 的多重應用（第四版）
本書從人工智慧的基礎開始講起，詳細解釋 AI 的發展史、種類與關鍵技術，以及 ChatGPT 5全新功能介紹，並解析 AI 在資訊科技中的多面向應用！ 本書特色 全面探索：從 AI 黃金入門到 ChatGPT 的深入應用 互動學習：涵蓋 AI 繪圖、AI 錄音和 AI 影片製作指南 ChatGPT 焦點：探討 ChatGPT 5 的全新介面、優化、和多樣應用 從基礎了解雲端運算、大數據、機器學習，到深度學習的關鍵技術探索 ChatGPT 在資訊科技的多元領域應用本書從人工智慧的基礎開始講起，詳細解釋 AI 的發展史與種類，同時帶領大家了解雲端運算、物聯網、大數據、機器學習、深度學習等關鍵技術。本書亦注重實用性，書中將透過多個應用案例：例如 ChatGPT、Copilot、AI 錄音、AI 繪圖、AI 影片製作等，以及 ChatGPT 在資訊科技中的多面向應用，為讀者帶來啟發和實用價值。閱讀完本書，無論你的專業領域在哪，相信都能深切體會到人工智慧的迷人之處。精彩內容◆ 人工智慧的應用、機器人與工業4.0、人工智慧發展史、人工智慧的種類◆ 雲端運算服務模式、雲端運算佈署模式、Google 的 AI 雲端服務、邊緣運算與 AI◆ 資料科學與大數據、大數據相關技術、從大數據到人工智慧◆ 機器學習的種類、機器學習的步驟、機器學習利器－TensorFlow◆ 電腦視覺：圖像辨識、人臉辨識、智慧美妝、智慧醫療◆ 智慧零售、智慧欺詐檢測、智慧理財機器人、P2P 網路借貸◆ 類神經網路架構、手寫數字辨識系統、卷積神經網路（CNN）◆ 遞迴神經網路（RNN）、語音辨識、自然語言、影像辨識◆ ChatGPT 5 全新介面、ChatGPT Plus、Copilot 使用教學◆ AI 提示詞（Prompt）必備的技能與策略◆ ChatGPT 升級與優化的外掛擴充功能◆ AI 音質革命：追求完美的錄音體驗◆ 高CP值的生成式 AI 繪圖藝術◆ 快速與多樣：AI 影片的製作魔法◆ 資訊科技中的 ChatGPT：多面向應用實例
用DeepSeek 打造自動化賺錢系統：AI創業‧一人公司就能致富
一本為「一人創業」量身打造的AI實戰手冊 善用AI，打造屬於你的高效率個人事業！在這個資訊爆炸、競爭激烈的時代，朝九晚五的工作已不再是唯一的職涯選擇。你是否曾經：" 想創業卻因資金、人脈、時間等限制而止步不前？" 想經營自媒體卻總是卡在內容創作、剪輯、社群經營等繁瑣工作上？" 想打造個人品牌卻不知道從何開始，感覺迷茫無助？如果你正面臨這些困境，那麼這本書將是你通往「一人公司」的最佳指南。※本書特色★把 AI 當作你的「第二大腦」，成為新時代的個人創業者寫文案卡關？剪影片沒靈感？社群經營沒方向？AI 是你的全能輔助工具，能高效處理大多數繁瑣任務，大幅節省時間與精力。AI時代拚的不是努力程度，而是誰更會善用工具提升競爭力。★ 靠AI打造「虛擬團隊」，從上班族一秒變 CEO自媒體流程全面AI化：從選題、文案、腳本撰寫到客服應對皆可自動化，操作簡單、步驟清晰，即使是初學者也能快速上手、完成變現。★無論你是學生、上班族還是自由職業者，越早掌握 AI 賺錢能力，就越早搶占先機AI不是未來，而是當下。趁紅利期將AI化為你的競爭力，彎道超車不再是專屬於資源豐富者--一人也能開創屬於自己的自由職涯。※適合讀者" 想利用副業創造額外收入的上班族。" 希望用AI提升創作效率、自媒體經營或內容創富的創作者。" 想從零開始搭建個人品牌或接案體系的自由職業者。" 渴望走出兼職框架，讓收入自動流入，重塑職涯的斜槓族。
LLMOps打造穩定運行的大型語言模型系統
「使用 AI 來開發應用程式日益簡單，但在將 LLM 部署到生產環境時，才會面臨真正的挑戰。本書是我用來教導學生掌握複雜的 LLMOps，並成功部署大型語言模型的重要指南。本書以清楚、可行的解決方案，幫助讀者將 LLM 原型轉化為穩定、可投入生產的 AI 系統，是一本不可或缺的讀物。」 —— Ammar Mohanna，EDT&Partners 首席 AI 顧問暨貝魯特美國大學講師 「本書透過清楚、可實作的指導揭開 LLMOps 的神秘面紗。這本完美的資源非常適合機器學習工程師、平台團隊，以及想將 LLM 從原型推向生產環境的所有人。」 —— Nirmal Budhathoki，微軟資深資料科學家 大型語言模型的一大特點，是它們不再依循舊規則。在運行 GenAI 時，傳統的 MLOps 幾乎無助於事，模型會產生幻覺、安全假設不再成立、監視機制失靈、agent 可能無法正常運作，你會突然進入一片未知的領域。這就是 LLMOps 成為一個獨立領域的原因。 本書將帶領你在真正的使用者面前，以及在現實的商業環境中成功運行這些系統。本書不會教你做出華麗的 demo，而是教你讓 LLM 系統在現實世界中穩定運作。 • 掌握運作 LLM 所需的新角色與流程 • 在傳統指標無法全面反映效能時，監視 LLM 的實際表現 • 針對 GenAI 設計真正有意義的評估、治理、安全稽核機制 • 管理 agent、RAG 系統，與不斷演變的提示詞帶來的營運混亂 • 擴展基礎設施，並且控制運算成本
商務人士一定要懂的ChatGPT活用術
網羅能一口氣解決各種日常業務的 ChatGPT超實踐工作指南 81個隨學即用密技 職場效率翻倍跳！ ＃電子郵件 ＃撰寫企劃 ＃會議紀錄 ＃簡報資料 ＃任務管理 ＃市場行銷 ＃調查研究 ＃社群經營 ＃摘要 ＃翻譯 etc. 「請幫我摘要並翻譯這篇英文文章。」 「請幫我根據線上會議的逐字稿製作會議紀錄。」 「請幫我寫一封電子郵件為交期延後向客戶致歉。」 「請根據這份財務資訊幫我分析該公司的財務穩定度。」 「請告訴我雖然銷售額增加但利潤卻持平的改善方案。」 「請幫我為這項新服務建立一份從起草到推出的事業計畫。」 擁有大量資料庫，能讓AI透過搜尋、分析， 像與人對話般生成文章的ChatGPT， 一推出便快速改變人類的工作和生活。 舉凡可以透過語言實現的任務， 使用者都能透過指令要求ChatGPT完成。 例如回答問題、提出點子、創作文章或故事、 摘要或翻譯文章、生成程式碼等等， 只要掌握「運用方法」、懂得「精準提問」， 就能打造專屬AI助理，節省處理繁瑣業務的時間， 讓工作效率像開外掛般快速提升。 本書會分別根據不同的工作場景， 整合商務郵件、會議紀錄、翻譯摘要、客服回覆、社群行銷、 規劃排程、銷售提案、廣告文宣、市場分析等任務， 介紹各種商務人士用得上的ChatGPT活用術。 為了讓初次使用的零基礎新手也能立刻上手， 本書不會使用艱澀的技巧，而會盡可能介紹 以簡單指令就能完成的方法。 不妨現在就讓ChatGPT融入日常工作中， 善用AI打造高效工作流！ 【這樣運用ChatGPT，職場技能全面升級】 ․改善日常行政業務：快速提升工作效率 可以請ChatGPT撰寫報告、致歉、道謝等郵件的草稿，再調整成自己平時使用的用字遣詞，便能縮短寫信的時間；或是請它製作常用表格的範本，除了可以確保格式的一致性，也能迅速完成文件的製作。 ․製作精彩簡報內容：為商務演示大大加分 在提示詞中輸入簡報的最終目的和提供給客戶的服務，請ChatGPT檢查這份簡報的架構有無多餘或不足之處，同時指示它把內容彙整成指定的投影片張數，如此便能增加整體架構的說服力，明確傳達商品或服務的優勢。 ․撰寫吸睛社群貼文：精準觸及目標受眾 不同的社群媒體，其特性和用戶的使用習慣各不相同，例如有字數限制的X適合用簡短 易懂的文字，而Instagram的重點應放在傳達照片的資訊，可以向ChatGPT指定社群媒體的種類，讓它幫我們構思更容易吸引目光的文案或有效下對主題標籤。 ․想出更具廣度的點子：讓企劃案輕鬆過關 準備構思新點子時，可以把擁有大量知識的ChatGPT當成腦力激盪的夥伴，透過與它對話不斷深掘與微調腦中的想法，讓創意更容易成形且具有可行性，這樣的過程有助於淬煉創意，激發自己想出更好的新點子。
Vibe Coding 提示詞全攻略! 從概念到業界實戰：提示工程 / 程式碼維護 / Cursor / ChatGPT Codex / Lovable
\ Vibe Coding 提示工程最完整攻略 /\ Vibe 起來！用對話實現你的想法 /—★掌握 5 大 Prompt 核心技巧★——★Prompt Engineering 軟體開發新典範★—當特斯拉前 AI 主管 Andrej Karpathy 提出「程式碼不再重要」的理念時，Vibe Coding 已悄然成為軟體開發的新典範。這本書將帶你從零開始，學會用對話的方式與 AI 開發程式。不管你是完全沒有程式背景的新手，還是想提升效率的資深開發者，這本書都能幫你重新定義開發流程：把繁瑣的程式碼實作交給 AI，你只需專注在需求定義、架構設計與創意表達。▌為什麼要買這本書？市面上關於 AI 輔助開發的資訊很多，但大多零散且缺乏系統性，往往只針對特定工具進行教學。這本書從概念到實戰，提供完整的學習路徑，讓你掌握 Vibe Coding 的核心提示詞原則，不被特定工具綁架。不只是「知道」Vibe Coding，而是真正「會用」，無論工具如何更新迭代，依然能一以貫之。▌本書簡介►完整的工具指南：Cursor IDE、Codex、Lovable、Builder.io、Claude / GPT / Gemini 等主流工具與模型的實戰操作►五大 Prompt 核心技巧：角色扮演、提供範例、詳述背景、輸出樣式、驗證結果►系統化開發流程：從需求分析、解決方案設計、實作到重構的完整方法論►業界實戰案例：購物網站開發全流程，含測試保護與重構策略►疑難雜症 Q&A：重構技巧、程式碼閱讀策略、範圍控制、信任邊界等進階議題無論你想快速打造產品原型，還是在 AI 時代保持競爭力，這本書都是個好起點。我們正站在軟體開發歷史的轉折點上。AI 讓程式設計從「少數人的專利」變成「每個人的工具」，而 Vibe Coding 正是這個時代最重要的開發技能。▌本書分為三大部分概念篇建立你對 Vibe Coding 的完整認知，了解它與傳統開發、AI 輔助開發的差異；初階應用篇透過 Cursor IDE 操作指南和 Prompt 技巧大全，讓你掌握與 AI 溝通的核心方法；業界實戰篇則模擬真實開發場景，從完整的購物網站案例中學習專業的開發流程，並針對常見疑難雜症提供系統化解決方案。這本書的核心精神為：把繁瑣的程式碼細節交給 AI 夥伴，讓你專注於真正有價值的創新工作。不管你是想實現腦中想法的創業者、想提升效率的開發者，還是想直接參與原型開發的產品經理，這本書都能成為你探索 AI 時代軟體開發的最佳指南。現在就開始，讓我們一起享受 Vibe Coding 帶來的創作樂趣吧！本書特色: ▌從概念到實戰的完整學習路徑►三階段技術架構：概念篇（Vibe Coding 核心概念與工具生態系）→ 初階應用篇（Cursor IDE 操作、Prompt 設計、開發流程）→ 業界實戰篇（完整專案開發、重構策略、疑難雜症解決）►核心技術對比：深入解析 Vibe Coding 與傳統開發、AI 輔助開發在開發模式、程式碼生成機制、品質控制流程的技術差異，建立正確的開發思維架構►工具技術棧：詳盡介紹 Cursor IDE、Codex、Lovable、Builder.io 等 IDE 工具，以及 Claude、GPT、Gemini 等 AI 模型的技術特性與適用場景分析▌軟體開發必備的提示詞技巧►五大 Prompt 技術要素：角色扮演指定專業角色，少量樣本學習提供範例，脈絡與需求規格詳述背景，格式化指令規範輸出樣式，自我驗證與測試驅動確保品質►完整的工具操作指南：詳盡介紹提示詞輸入，以及 Cursor 必學的Commands、索引 @、Rules 檔案等核心操作，讓你快速上手 Vibe Coding 神器 Cursor IDE！►手把手帶你做 Vibe Coding：需求分析、架構規劃與模組化設計、實作、重構，手把手教你透過提示詞開發，體驗完整的 Vibe Coding 流程►進階技術策略：範圍控制的選擇與組合，信任邊界的分層機制與驗收清單，再透過程式碼閱讀的策略，建立系統化診斷程式碼問題的流程▌業界實戰經驗分享►完整開發流程實作：以 Cursor IDE 打造一頁式購物網站，包含需求整理、設計、測試、重構的完整技術實踐►重構技術流程：系統化的漸進式重構流程，搭配優良程式碼的重構模式，以及帶有測試保護的風險控制機制，防止「越改越爛」的技術債累積►開發者成長路徑：介紹累積軟實力的未來開發者能力地圖，並涵蓋範圍控制決策流程、信任邊界建立方法等進階決策技巧，協助你從執行者進階為具備技術判斷力的資深開發者
