全面掌握AI技術,開創屬於自己的AI之路,晉升專業實戰AI工程師AI模型優化與實戰入門,矩陣到大型語言模型的完整攻略理論與實作並行,完整理解AI的邏輯與機制【內容簡介】♚AI知識剖析:完整理解數學、程式及實戰案例♚實務能力提升:學會建構、優化並實際應用AI模型♚實戰案例培訓:提供競賽經驗與案例,符合現場實務需求♚前瞻技術學習:掌握從經典模型到Transformer架構本書內容改編自第16屆iThome鐵人賽AI/ ML & Data組佳作系列文章《從零開始學AI:數學基礎與程式碼撰寫全攻略》。本書是專為AI初學者與工程師所寫的實戰指南,涵蓋從數學基礎、NumPy操作到PyTorch建模與經典深度學習架構,強調不只教「怎麼做」,更解析「為什麼這樣做」。作者結合競賽與實務經驗,深入剖析流程邏輯與常見錯誤,帶你掌握資料前處理、特徵選取、模型訓練、效能評估與部署,並逐步理解從感知器到Transformer的核心概念,幫助你真正理解模型原理、具備獨立設計與優化AI模型的能力。【目標讀者】✪想要補足實作能力並加強理解、提升競賽與研究成果的學生與研究者。✪想用多樣的方式理解複雜概念、對AI感興趣的非專業人士。✪想要理解並導入AI技術、強化職場競爭力軟體的開發人員與工程師。✪調整模型成為特定領域專家、使其協助日常生活的專業領域人士。
https://youtu.be/PHG1XsG5UZk☆Transformer 架構與 MoE 專家路由解析☆DeepSeek 系列模型架構與優化策略☆FP8 混合精度與 DualPipe 平行算法實作☆多頭注意力與跨節點通訊技術最佳化☆程式自動生成、自動補全與偵錯技術☆Prompt 工程與 Few-shot、Soft Prompt 設計☆多工任務調度與跨領域特化模型應用☆零售、製造等行業的訂製化實戰案例☆資料構建、自監督學習與模型微調☆DeepSeek-R1 自回歸快取與長上下文推理☆分散式訓練與推理部署策略☆API 呼叫設計、吞吐調校與系統整合本書共分為十一章,涵蓋大模型核心技術與實務應用。第一章介紹大模型的演進歷程與基礎概念,說明深度學習、Transformer 與 MoE 架構的發展脈絡。第二章深入解析 DeepSeek 的核心設計,包括多頭注意力、FP8 混合精度與跨節點通訊技術。第三章建立大模型開發基礎,從 API 調用到資料準備與模型訓練。第四章聚焦對話生成與語義理解,實作多輪對話與語意分析。第五章實作從文字到程式的智慧開發流程,包含程式補全與錯誤偵測。第六章說明多工學習與跨領域應用,包括少樣本調適與領域特化。第七章系統介紹 Prompt 工程設計與調優策略。第八章探討模型最佳化與分散式部署。第九章解析資料構建與自監督學習流程。第十章展示訂製化模型開發在零售與製造業的應用案例。第十一章專章說明 DeepSeek-R1 的推理引擎與最新優化技術。全書內容完整銜接理論與實踐,適合開發者快速掌握 DeepSeek 的開發核心。
內容簡介:🚀 不只是用AI寫Code,而是完整的AI輔助全流程開發思維。 跟著本書一起改寫AI開發時代的遊戲規則,讓AI成為最佳的開發夥伴! 本書不只教你用AI寫Code,並涵蓋從需求規劃、程式設計、測試、部署等完整開發流程,你將學到 AI 在每個階段的最佳實踐。不論是希望加速開發流程的工程師,或是想深入理解AI輔助開發的技術領導者,都能從中獲得超實用的見解。 本書內容包括: ✔️ AI在軟體開發的實際應用與案例分析 ✔️ 如何利用AI工具提升程式碼品質與效能 ✔️ AI輔助測試與除錯的最佳方法 ✔️ 優化部署流程,提升軟體交付效率 ------------------------------------------------------------- 「我們在六個星期內,就把向量搜尋的功能順利加入Cassandra,其中Copilot和ChatGPT絕對是我們能在期限內完成任務的重要關鍵;不過,大多數開發者卻不知道該如何善用這類AI工具。Tom這本書就是很棒的入門方式,可以讓你省下無數嘗試錯誤的寶貴時間。」 —— Jonathan Ellis,DataStax共同創辦人兼首席技術長 本書會提供一些實用的建議,讓你學會如何把各種AI開發工具運用到創建程式碼的所有階段,包括需求、規劃、設計、編寫、除錯和測試。無論是初學者或資深的開發人員,都可以透過本書學會運用各式各樣的AI工具,涵蓋範圍從通用的LLM(ChatGPT、Gemini和Claude),到專為程式編寫設計的各類系統(GitHub Copilot、Tabnine、Cursor和Amazon CodeWhisperer)。 你也可以學習到更多特別設計的生成式AI工具,完成一些像是以文字生成圖片之類的任務。 作者Tom Taulli提供了一套完整的模組化程式設計方法論,這套方法論與大家利用提示來生成AI程式碼的做法非常契合。這本指南還介紹了如何以通用的LLM來學習程式語言、解釋程式碼,或是把程式碼從某一種語言轉換成另一種語言的最佳做法。 本書探討了: .AI開發工具的各種核心能力。 .較熱門的AI系統(例如GitHub Copilot)其優缺點及實際的使用案例。 .使用ChatGPT、Gemini、Claude之類的通用LLM來進行程式設計的各種做法。 .在軟體開發生命週期中使用AI開發工具,包括需求規劃、撰寫程式、除錯、測試等各個階段。 .軟體開發相關的提示工程。 .用AI輔助程式設計的做法,來處理一些繁瑣的任務(例如編寫正則表達式)。 .如何運用那些能讓你少寫一些程式碼、甚至完全不用寫程式碼的AI工具。
https://youtu.be/PDfNwFzQBUc►剖析 DeepSeek 核心架構與 MLA 注意力模組►系統講解 MoE 混合專家模型的設計與調度►建構完整的 PyTorch 多模態開發環境►從基礎到進階掌握自注意力與位置編碼原理►實作自回歸架構下的文字生成與情感分類►探討 GQA、MQA、差分注意力等調優策略►整合 API 調用與應用場景中的任務鏈設計►部署本地多模態模型並實作 LoRA 微調►實戰多模態圖文問答與交叉注意力語音轉換►實現 Token 壓縮與特徵融合技術於影像識別►使用 VQ-VAE 與 FSQ 進行影像與語音重建►完整開發跨平台智慧客服應用與 UI 前端整合本書重點在於多模態大模型 DeepSeek 的核心技術架構,深入解析其高效注意力機制(如MLA、MQA、GQA)與混合專家模型(MoE)在實際應用中的設計與優化策略。內容涵蓋從PyTorch環境建置、API串接到LoRA/PEFT微調等多個開發環節,並透過情感分類、語音辨識、圖文問答、影像生成等跨模態實例,具體展示各模組在不同任務中的運行特性與效能差異。書中對於特徵融合策略、位置編碼設計、token壓縮方法等議題也有細緻探討,尤其在調優章節中,對各類注意力變種模型的適用條件與實作瓶頸提供實證分析。對於希望深入理解高性能Transformer架構、多模態任務建模及部署流程的開發者與研究者而言,本書可作為技術參考與實作指南。
https://youtu.be/JqvcZ0TRF18你與 AI 大神的距離,只差這本「動手做」的實戰指南! 翻開本書,開始打造專屬於你的第一個 AI 應用吧!★ AI 當你的程式助教,從零開始不怕痛! 本書專為入門者設計,帶你從 Colab 環境建置到程式碼實作,每一步都有白話說明。 ★ 掌握 LangChain、LangGraph、LangSmith核心框架,晉升 AI 開發者 不只教你用 AI,更教你打造 AI!學會業界最主流的 LLM 應用框架,讓你的作品更上一層樓。 ★ 深入 RAG 技術,徹底告別 AI 的胡說八道 本書帶你深入剖析 RAG(檢索增強生成)技術,讓你的 AI 應用能整合外部知識,提供有憑有據的精準回答。 ★ 打造兩個超酷專案,作品集馬上 +1 親手實作出「多語言 AI 翻譯系統」與「自動化新聞摘要與社群貼文產生器」,從理論到實踐,完整體驗開發流程。 ★ Gradio 讓你的成果被看見,輕鬆做出互動介面 學會用 Gradio 快速打造使用者介面,讓你的 AI 程式不只會跑,還能動手玩,輕鬆分享給朋友與全世界。 【專家推薦】我認為這本書非常棒的地方是恆修在技術講解中融入了大量的實務考量。比如在討論文件分割時,不僅考慮技術層面的語義完整性,還顧及了不同文件類型(技術文件、公司政策、API 文件等)的特性差異,提供了針對性的優化策略。這些步驟也確實是我們在業界實務開發上會考慮到的「眉角」。這樣貼近實際應用場景的設計,才會讓讀者能夠將所學直接應用於企業級專案開發。喬泰科技股份有限公司 - 邊緣運算電腦總監暨AI 系統架構師侯冠宇【第一部分:打好 GenAI 核心基礎】◆揭開 LLM 的神秘面紗:從大型語言模型的運作原理、Transformer 架構,到什麼是 Token,用最白話的方式,讓你真正搞懂 AI 如何思考。 ◆學會與 AI 高效溝通:深入「提示語工程」的核心策略,學習如何下達精準指令,讓 AI 聽懂你的心聲,產出高品質的結果。 ◆開發環境一次搞定:帶你無痛上手 Google Colab,從建立筆記本、操作介面到管理 API 金鑰,讓你擁有一個免費又強大的雲端開發實驗室。 【第二部分:掌握 LLM 開發框架與應用】◆LangChain 實戰入門:學習如何使用 LangChain 這套強大的開發框架,將資料載入、切割、儲存到模型串接的複雜流程,變成像堆積木一樣簡單有趣的過程。 ◆LangGraph 打造 AI 代理:學習如何用 LangGraph 設計出能夠自我修正(Reflection)、團隊協作(Hierarchical Workflow)的 AI 代理,讓你的 AI 應用變得更聰明、更自動化。 ◆LangSmith 監測系統:掌握 LLM 每一次思考與推論的過程,透過 LangSmith 關注每次 LLM 對話內容,讓除錯變得清晰、透明。◆深入 RAG 解決 AI 幻覺:從 RAG 的誕生背景、核心概念到完整實作,帶你一步步打造能整合外部知識庫的 AI 系統,讓回答不再天馬行空。【第三部分:從零到一的專案實作】◆多語言 AI 翻譯系統:整合 LangGraph 的所有知識,打造一個能同時進行多語言翻譯、並透過自我反思機制,確保各版本語意一致的專業翻譯團隊。 ◆自動化新聞摘要與 X 貼文工廠:從千字長文自動生成百字摘要,再進一步優化為風格吸睛、標籤精準的社群貼文,打造一個高效的「一站式」內容產生器。 【本書適合】◎ 想踏入AI領域的學生:不論是資工、管理還是文組,這本書都能幫你建立實作能力。◎ 充滿好奇的 GenAI 玩家:想從單純的「使用者」晉升為「創造者」。◎ 產品經理與創業者:想了解如何將 LLM 技術落地,打造創新產品。◎ 想累積作品集的準工程師:透過本書專案,快速為你的履歷加分。你是不是還在做AI的使用者,卻渴望能夠主導AI開發並將其運用於實際專案中?這本書將引領你學會設計與開發AI應用,開始寫程式、設計架構,成為能獨立開發AI應用的開發者。
https://youtu.be/SJAUIFtf5OQ★解析大模型幻覺與知識陳舊的本質問題★建立RAG與GraphRAG的完整技術圖譜★掌握大語言模型的使用與實踐技巧★深入理解向量表示與語義檢索機制★精通Milvus與其他主流向量資料庫★逐步構建檢索增強生成系統★掌握知識圖譜設計與六韜法應用★從零實作映射式與取出式圖譜建構★操作JanusGraph圖資料庫與Gremlin查詢★解析圖模互補應用範式的邏輯結構★建立GraphRAG系統並落地應用實例★橫跨教育、金融、醫療與製造業的應用案例本書聚焦於當前人工智慧應用中的一個核心問題:如何讓大模型變得更可信、更實用。透過系統性介紹檢索增強生成(RAG)、知識圖譜、向量資料庫與圖型計算等關鍵技術,本書深入剖析了如何將外部知識結合到大語言模型中,提升其資訊更新能力與邏輯一致性。從向量相似度與Milvus實戰,到GraphRAG的系統建構與應用案例,內容涵蓋理論、實作與部署,技術完整,實用性強。書中也包括圖模互補的應用架構與常見場景,對於希望開發具備知識增強能力的LLM應用者而言,是一本難得的實戰指南。
內容簡介:本書如同Arduino一樣容易上手,完全以初學者角度切入,設計多元實作內容,為入門與專題應用的最佳指引。專題實作單元包含【相關知識】、【函式說明】、【實作練習】三大部份。只需結合書中範例,再加自己的創意巧思,就能設計出有趣又好玩的互動作品。 從入門、應用到專題實作,現在,就開始輕鬆的玩好Arduino! ■ 學習最容易:使用Arduino公司提供的免費Arduino IDE軟體,操作簡單、輕鬆上手。本書強調在玩創意,而不是在設計Arduino程式,全彩實圖說明,範例練習生動有趣、輕鬆易學,絕對是一本最佳的零基礎AI入門書。 ■ 共享資源多:Arduino IDE內建多樣化範例程式,官網及相關網站提供技術支援資料及豐富共享資源。另外,硬體商也開發大量相關周邊模組可供選擇。 ■ 應用生活化:生活化的單元教學設計,提高學生學習興趣,培養創意思考的素養能力。內容包含霹靂燈、雨滴燈、呼吸燈、調光燈、計數器、數字鐘、數位電壓表、數位溫溼度計、水位計、人體移動偵測器、超音波測距器、倒車警示器、傾斜角測量器、旋轉角測量器、LED字幕機、電子琴、音樂盒、AI智慧風扇、AI智慧窗簾、AI智慧追光系統、RFID智慧電子鎖、紅外線家電控制、RF家電控制、藍牙家電控制、BLE家電控制、WiFi家電控制等。 ■ 玩出大能力:本書全方位學習Arduino UNO R3板及Arduino UNO R4 Minima / WiFi板專案開發。全書程式模組化設計,發揮創意、輕鬆組合,使用最少花費就能玩出大能力。 ■ 教材多元化:本書適用於零基礎的Arduino初學者,旨在培養Arduino基本AI專案開發能力。讀者如有興趣深入學習進階AI專案開發,可參考進階教材「Arduino+ESP32智慧聯網最佳入門與應用」。
│還在害怕自己的能力被取代嗎? │還在害怕跟不上時代的腳步嗎? 那是因為你還沒找到正確使用人工智慧的方法! & 掌握AIGC關鍵技巧 讓你從設計新手升級為視覺策略高手! & 【AI插畫崛起:創作流程的革命性轉變】 面對商業插畫產業日益競爭的市場需求,人工智慧繪圖技術如Midjourney與Stable Diffusion正成為插畫師與設計工作者的重要創作夥伴。本書以實務為導向,首先釐清AI在商業插畫中的角色與價值,從創意生成、風格探索到客製化輸出,完整呈現AIGC如何徹底改變插畫製作流程。AI不僅加快設計節奏,亦讓創作者能在短時間內產出風格多變、主題鮮明的影像,快速回應客戶需求與市場節奏。 & 【商業價值解構:插畫如何轉化為市場影響力】 商業插畫不僅是視覺裝飾,更是品牌溝通與市場操作的重要工具。本書從品牌塑造、產品包裝、出版媒體、展覽宣傳等角度,深入解析插畫如何以視覺語言建立情感連結與品牌識別。讀者將學會如何透過AI插畫傳遞核心價值、形塑品牌語境,並掌握插畫風格在不同產業中所扮演的策略角色。本書強調「應用導向」的思考模式,幫助創作者將插畫從藝術創作轉化為具有商業驅動力的視覺資產,為專案增值並拓展設計者的市場邊界。 & 【實戰操作技術:從提示詞到風格控制】 AI工具的強大關鍵,在於人如何與之對話。本書深入教學如何運用提示詞高效生成目標圖像,從主體描述、風格定位到畫面需求,均有系統解析。特別針對商業插畫的需求,書中收錄多種適用於產品視覺、封面設計、活動宣傳與社群素材的高精度範例,介紹如何運用Niji、Raw、Expressive等模型模式進行風格調整與品質優化,並教讀者如何以人手修飾搭配AI草圖,融合機器與人類創意,達成符合客戶期待又具美術品質的專業插畫成果。 & 【多場景應用:從封面到IP,全方位創意展演】 為讓讀者能靈活運用AI插畫於不同商業場景,書中規劃多元應用案例,如科幻小說封面、藝術雜誌插畫、品牌吉祥物、青春文學內頁、旅遊指南視覺等。每個案例皆附完整畫面構思、提示詞示範與風格分析,讀者可依自身需求參考模組化的創作邏輯。透過這些具體應用,本書將抽象技術轉化為可執行的商業設計策略,助力創作者以AI實現創意與市場的雙重價值。 & 〔本書特色〕 本書深入聚焦AIGC在商業插畫中的應用與實踐,透過Midjourney等AI繪圖工具,結合真實案例解析,帶領讀者掌握如何高效生成具視覺衝擊力與市場價值的插畫作品。內容涵蓋品牌形象建構、包裝設計、出版插畫、雜誌封面、展覽視覺等多元商業場景,並融入設計思維、構圖技巧與風格轉化教學,實用性極高。
在瞬息萬變的科技時代,工程師不只是技術的實踐者更是擁有無限可能的知識傳播者本書以工程師思維為根基,將「技術文」拆解為一套模組化流程:從最小可行的筆記開始,透過 AI 與 Prompt 的協作,帶你系統性掌握技術內容的輸出流程。從語氣訓練、風格養成、多輪優化,到 SEO 觸及與社群轉化,全書搭配情境式實作範例與常見卡關解法,幫助你逐步建立個人化的提示語工具箱,讓技術知識的輸出變得具體,成為長期發展的專業資產。無論你是剛起步的工程師,或想強化內容輸出能力的團隊領導者,本書都將是你在 AI 時代持續發聲、打造專業影響力的最佳指南。精彩內容● 運用 3 分鐘筆記與 AI 協作,在零碎時間完成可發布的技術內容。● 掌握 Prompt 四元素(角色、任務、限制、格式),引導 AI 產出所需成果。● 利用 AI 生成「30 天內容日曆」,持續規劃主題與累積素材。● 拆解語氣、敘事與節奏,結合語氣標籤與 AI 協作,養成個人技術風格。● 5 至 7 輪精煉與批判提問,將零散筆記整合完成完整草稿。● 金字塔結構結合 AIDA 模型,增強內容條理與說服力。● 模組化 Prompt 與批次自動化,快速產出多平台內容。● 分類與標籤系統結合 AI 歸檔,確保風格一致與再利用。● 多平台差異化改寫搭配社群互動,擴大觸及與轉發率。● 關鍵字研究與 SEO Prompt,讓內容持續被搜尋與曝光。目標讀者◆ 工程師、軟體開發者、資料科學家等技術專業人士。◆ 希望將技術知識與經驗系統化輸出成文章(技術部落格、社群貼文、內部文件、專案報告等)的技術人。◆ 對 AI 工具有興趣,期望透過內容產出建立個人專業品牌或提升社群影響力的讀者。
▌本書特色 ◆ 以供應鏈產銷的方式剖析勞動力,並以圖解方式說明AI Agent架構 ◆ 附AI認證小幫手,協助考取各類雲端與AI認證 ◆ 兼具系統性理論以及各類業務情境的AI Agent實作案例 ◆ 讓AI人才專注業務,打造企業所需的新型AI管理人才 ◆ 雲育鏈多年企業輔導與自身業務導入AI Agent經驗 AI Agent的出現,猶如為社會增添了一股全新的勞動力。這股數位勞動力,將使整體生產要素得以提升,進而影響供應鏈的結構與分工。本書的主要目標在於協助讀者有效建構AWS上的AI Agent管理體系,並進一步考取AWS-AIF認證。雖然這張認證屬於入門級別,但若能以嚴謹態度準備,便會發現其涵蓋範疇已經足以奠定從事AI Agent應用的知識背景與技術基礎,為未來職涯鋪路。 ▌本書介紹每一次新科技的誕生,往往都象徵著新的契機與挑戰。它不僅推動社會進步,也意味著對全新專業人才的需求,並進一步開啟社會財富重新分配的可能。AI Agent的出現,猶如為社會增添了一股全新的勞動力。這股數位勞動力,將使整體生產要素得以提升,進而影響供應鏈的結構與分工。未來的社會,將急切需要能調度AI完成任務的人、能為AI產出結果負責的人,以及能管理AI的人。為了迎接這股浪潮,我們必須提前做好準備,掌握AI的應用與實踐,才能在新型職缺出現時,成為第一波受青睞的人才,並協助企業建立AI Agent的業務流程與管理機制。展望未來,城市的競爭力不再僅依賴於能源與資源,更取決於能否擁有源源不絕的算力,來驅動AI Agent所帶來的數位勞動力。然而,算力基礎設施的建置與維運成本高昂,且隨時間必然面臨折舊。對多數企業而言,自建AI機房是一種奢侈,因此雲端供應商如AWS、GCP,將成為企業部署AI Agent服務體系的首選。也因此,若能同時掌握AWS與AI Agent,不僅能成為為AI Agent提供算力的專業人才,更能成為企業內部負責規劃、設定與管理AI Agent的關鍵角色。這類人才,將是未來社會最為稀缺且核心的工種。本書的撰寫,正是以此為出發點。其主要目標在於協助讀者有效建構AWS上的AI Agent管理體系,並進一步考取AWS-AIF認證。雖然這張認證屬於入門級別,但若能以嚴謹態度準備,便會發現其涵蓋範疇已經足以奠定從事AI Agent應用的知識背景與技術基礎,為未來職涯鋪路。最後值得強調的是,AI Agent勢必將在全球掀起一股熱潮。筆者所在的公司,亦已經將多種類型的工作內容與AI Agent深度結合,無論是重複性任務,抑或創造性工作,皆已展現出巨大的潛能。這意味著,我們正站在一場產業與人才全面轉型的起點。雲育鏈官網:www.cxcxc.io/雲育鏈LINE@:@cxcxc雲育鏈FB粉絲頁:www.facebook.com/cxcxc.fans
這本書深入探討AI如何重塑全球供應鏈運作,結合理論與實務,完整涵蓋從供應鏈基礎、臺灣高科技產業優勢、AI技術應用,到國際趨勢與永續發展的多元議題。全書以十一章架構,逐步引導讀者理解AI驅動下的供應鏈革新,包括智慧物流、風險預測、彈性製造與綠色治理等核心議題,並透過台積電、亞馬遜與華碩等標竿企業案例,展現AI實踐供應鏈管理的策略與成效。本書強調數據驅動、跨域整合與永續導向,特別適合高等教育、企業決策者與供應鏈管理實務工作者,作為理解當前與未來全球供應鏈趨勢的重要參考資源。適合對象:本書適合多元領域的讀者群,特別是對AI與全球供應鏈發展趨勢有高度關注的學術與實務工作者。首先,對於大學與研究所相關科系,例如:企業管理、國際貿易、資訊管理、工業工程與運籌管理等師生而言,本書提供系統性的AI應用知識與實例分析,有助於課堂教學與學術研究。其次,對企業高階主管、供應鏈與物流管理人員、數位轉型推動者而言,本書可作為策略規劃與決策的實務指南,協助理解AI如何強化營運效率、風險管理與永續績效。此外,政府相關單位、產業研究機構與智庫人員也可藉由本書掌握當前國際供應鏈重組的趨勢與政策應對方向。對中小企業而言,書中對AI技術民主化與可行性導入策略的剖析,也有助於建立數位轉型的基本認知與實踐路徑。本書語言清晰、架構分明,融合學理深度與實務廣度,適合用於高等教育課程教材、企業內訓讀物或政策研擬參考資料。
量子運算與人工智慧融合的嶄新視野走進次世代科技,掌握跨領域競爭優勢一書在手,擁抱計算科學新紀元⚑ 一場技術革命隨著摩爾定律逐漸失效,傳統半導體技術面臨物理極限,資料密集型應用對算力的需求日益劇增。本書以「智慧算力的下一步」為核心視角,深入探討量子運算作為新一代算力支柱的可行性,並展現量子技術如何重塑人工智慧的演算法與應用。⚑ 量子AI核心技術全揭露本書介紹量子AI的主要架構與技術模組,包括量子自編碼網路、量子卷積神經網路、量子注意力機制、量子對抗網路與量子強化學習等。讀者能清楚看見傳統AI技術如何轉化為量子版本,並掌握其潛在優勢。特別值得一提的是,書中引介了參數化量子線路與量子神經網路等關鍵架構,展示其在減少參數數量、提升學習穩定性與抗干擾能力上的優勢,為深度學習的下一階段提供新方向。⚑ 應用導向的實務案例與程式實作本書並非僅止於理論推導,而是強調「落地應用」與「可操作性」。透過多個跨領域案例,包括新冠病毒RNA變異預測、蛋白質靶點親和力分析、太陽能材料結構設計、癲癇腦波分析等,作者展示了量子AI在各種產業的實際潛力。⚑ 面向未來的量子AI生態與開源願景書中提及,量子AI要真正落地,不只需要硬體突破,還需建立可普及的開發框架與生態系。因此,書中特別介紹了如何基於PyTorch架構打造類Qiskit風格的量子神經網路開發平台,降低跨領域開發者進入門檻。量子AI的學術與產業價值已逐漸受到全球重視,但其門檻亦高。本書以開源、模組化、跨語言整合的方式,鋪設出一條從理論、技術到應用的完整道路,為後續研究與開發提供可複製、可擴展的框架參考。⚑ 適合對象與學習價值本書適合AI開發者、資訊工程師等具備數學與程式基礎的讀者閱讀。它不僅是一部技術參考書,更是一扇通往未來智慧算力世界的大門。透過本書,讀者能掌握量子AI的基礎邏輯與發展藍圖,並獲得實作與應用層面的具體指引。隨著量子計算逐漸走出實驗室並邁向產業落地,量子人工智慧勢必成為21世紀最具顛覆性的科技之一。本書是理解與參與這場革命的起點。本書特色:本書結合量子運算與人工智慧兩大尖端科技,深入淺出地介紹了量子電腦與AI的融合趨勢。涵蓋量子自編碼器、量子卷積神經網路、量子注意力機制等前沿技術,並搭配PyTorch與Qiskit實作範例。特別收錄新冠病毒變異預測、藥物設計、基因表達等應用,展現量子AI在醫療與材料科學的潛力,是探索未來智慧算力的入門寶典。
https://youtu.be/oxfPu5VI6Ec☆ROS 2 核心架構與通訊機制深度解析☆ROS 2 節點、話題、服務、動作完整實作☆DDS 通訊模型與QoS參數實務設定☆tf 座標系統操作與動態轉換程式開發☆Gazebo 模擬環境與 URDF/XACRO 模型建構☆ROS 2 驅動層設計:從PWM到閉環控制實作☆差速運動學正逆解與底盤驅動開發☆相機標定、影像處理與 OpenCV 整合應用☆深度學習視覺巡線與 YOLO 物件辨識部署☆SLAM Toolbox、Cartographer、ORB 與 RTAB地圖建構實戰☆Nav2 導航框架全域規劃、局部避障與定位技術實務☆rqt、rosbag 與 RViz 資料視覺化工具詳解☆ROS 2 分散式通訊與 SSH 網路整合部署☆C++ 與 Python 雙語言範例完整提供【內容簡介】本書共分三部分、九章,完整涵蓋ROS 2在實際機器人開發中的應用。第一部分為基礎原理篇(第1至第3章),說明ROS 2的核心概念與技術基礎,包括節點、話題、服務、動作、參數機制,並深入解析ROS 2所採用的DDS通訊架構與QoS設定方式,此外也介紹實務開發常用的工具,如ros2 launch、tf變換、RViz可視化、rosbag記錄與Gazebo模擬環境的整合方法。第二部分為機構與驅動篇(第4至第6章),從機器人建模的URDF與XACRO語法開始,延伸到機構模擬與差速底盤的運動學正逆解與實作,並包含感測器資料處理、馬達PWM控制、編碼器讀值、PID閉環控制與ROS 2硬體驅動的整合流程。第三部分為應用實作篇(第7至第9章),涵蓋影像處理與機器視覺模組建置,包含OpenCV影像分析、YOLO物件偵測與視覺巡線應用,並介紹常見SLAM建圖方案如SLAM Toolbox、Cartographer與RTAB-Map的使用流程與設定方式,最後完整說明導航框架Nav2的架構設計、路徑規劃、障礙物避讓與自主探索參數調校方法,協助開發者快速建立具備自我定位與導航能力的智慧型移動機器人。
【本書特色】 ►用GPT-5、Claude 4.0 Sonnet、Gemini 2.5 Pro等最新模型 ►MCP、Rules、自訂模式、全自動找文件,Tool Use、SubAgent開發 ►Agent / SubAgent / Background Agent / Inline Edit / Chat任你選 ►超過20種最新的模型幫產生任何資料,程式碼、文件、PR、流程圖 ►最棒的上下文管理,Rules、全目錄索引、`@`加資料、Memory、 ►串接數百個 MCP 伺服器,無限制的工具使用,還有 Cursor CLI 工具 ►給 Cursor 文件就能開發,用 ChatGPT 撰寫PRD、AGENT.md、TODO.md ►串接 TMDB,5分鐘開發出電影推薦網站,自己幫你 Seed 所有電影資料 ►3分鐘寫出YouBike站點查詢 APP https://youtu.be/Jqv2QYNff-4╲\國內第一本!Cursor教戰手冊/╱☆★☆Context Engineering 頂級實作工具☆★☆☆★☆100倍速開發,一天完成原型及產品佈署☆★☆【內容介紹】快點上手全世界最多人用的 AI IDE 開發工具,從此不用再嫌自己打字慢,不用再苦苦尋思創意,只要會說話,就會寫程式。讓 Cursor 帶你用 Vibe Coding 以百倍速度把點子變產品。本書從入門到實戰,一路扶持你成為能駕馭 AI 的開發者。基礎篇帶你打好根基:設定 Git 與 GitHub、安裝與啟用 Cursor,熟悉介面與操作,活用 Tab 自動完成、Agent、Background Agent、Inline Edit 與 Chat,立即感受效率暴衝。進階篇教你完全熟練 Cursor 的各種功能,包括使用 Tab 自動完成,使用 Agent 進行自動化工作,使用 Background Agent 進行背景工作,使用 Inline Edit 進行行內編輯,當然還有使用 Chat 一邊聊天,程式就寫好了。上下文工程篇教你讓 AI 真的「懂你」:掌握 Context Engineering 的關鍵思維,善用 Rules、Memories 與 Codebase Indexing,結合 MCP Server 擴充能力,建立穩定、可重複的工作流,不用再搜尋無盡的網海,不用再埋頭苦讀上百頁英文的官方文件,有了 Cursor,他全部搞定。實戰篇直上產線:用 AI 專用 PRD 精準規劃,了解 AI 最愛看的`AGENT.md`文件怎麼寫,甚至用 ChatGPT 打磨一個 AI 專用的 PRD 需求,從零打造電影推薦社群網站;再進一步實作多語言開發、架構圖與大型程式碼庫策略,最後用 Cursor CLI 將全端開發一口氣跑完,3分鐘產生一個 YouBike 查詢系統。
https://youtu.be/Z6OMjRTMWhA☆自然語言處理任務分類與表示方式☆詞嵌入與文字向量表示方法☆N 元語言模型與神經語言模型架構☆NLP 評估指標與效能測量方法☆基礎工具:NLTK、LTP、tiktoken、PyTorch☆卷積、循環、Transformer 等神經網路模型☆靜態與動態預訓練詞向量模型☆Decoder、Encoder、Encoder-Decoder 預訓練架構☆BERT、GPT、T5 等主流語言模型解析☆微調技術:指令資料、序列任務、生成任務☆大語言模型訓練策略與位置編碼機制☆提示工程、多工訓練與強化學習調配方法☆模型壓縮、量化與高效部署技術☆多語言、多模態與程式預訓練模型實作【內容簡介】本書共分三部分、十三章,系統介紹自然語言處理與預訓練語言模型的技術發展與應用。第一部分為基礎知識,涵蓋 NLP 任務分類、詞嵌入表示法、模型評估指標、NLTK 與 LTP 工具、PyTorch 使用方法與常見資料集,並介紹 MLP、CNN、RNN 與 Transformer 模型及其實作。第二部分為預訓練語言模型,涵蓋 N-gram、神經語言模型與語言模型評估方式,靜態與動態詞向量模型如 Word2Vec 與 ELMo,以及 BERT、GPT、T5 等主流模型的結構與微調策略。第三部分為大語言模型,從 LLaMA、Mixtral 架構到 FlashAttention、RoPE、LoRA、RLHF 等關鍵技術,再到指令微調、中文調配、模型壓縮與高效部署等流程,並包含多語言、程式語言與多模態模型的延伸應用,最後以 DeepSeek 系列為例總結最新進展。
內容簡介:這是暢銷書系列《Deep Learning》的第5集,本次的主題是「生成模型」。 書中延續此系列的風格,以連貫的故事介紹從「常態分布」到「擴散模型」的技術。你可以累積學到的知識,一步一步練習操作,不斷累積學習成果,最終完成類似「Stable Diffusion」這樣的AI影像生成模型。 技術的有趣之處在於細節,從零開始建構,挑戰各種公式。
內容簡介:AI 語言技術的進步,正以前所未有的速度改變世界! 「Jay和Maarten一如既往地運用精美的插圖為複雜主題提供深具洞察的描述。對於任何想了解大型語言模型背後主要技術的人來說,這本書都是寶貴的資源。」 —Andrew Ng(吳恩達),DeepLearning.AI 創辦人 「我想不出有哪本書比這本書更重要,值得現在就去閱讀。書中的每一頁,我都學到在這個語言模型時代,對於成功至關重要的知識。」 —Josh Starmer,StatQuest 想深入了解大型語言模型的奧秘,並將其應用於實際專案中? 《Hands-On Large Language Models》正是為你量身打造的指南! 由知名AI專家Jay Alammar和Maarten Grootendorst執筆,透過近300幅精美圖解,帶你輕鬆掌握LLM的核心概念和實踐技巧。 無論是文案撰寫、摘要生成,還是建立先進的語義搜尋系統,本書都提供了詳盡的步驟和範例,助你在AI領域中脫穎而出。快讓《Hands-On Large Language Models》開啟你的 AI 進階之旅! -------------------------------------------------------- 近年來,AI在語言處理領域取得了驚人的突破。隨著深度學習的快速發展,語言AI系統在文字寫作與理解方面的能力,比以往任何時候都更加出色。這一趨勢正在催生全新的功能、產品,甚至是全新的產業。透過本書視覺化的教學方式,你將學習如何運用這些強大技術,掌握實用工具與關鍵概念,並能立即應用於你的專案中! 你將學會如何運用預訓練的 LLM 進行文案撰寫與摘要生成;打造超越傳統關鍵字匹配技術的語義搜尋系統;運用現有的函式庫和預訓練模型,來進行文本分類、搜尋與聚類。 本書將助你深入理解: • Transformer語言模型的架構,掌握文本生成與語意表達的核心技術。 • 構建高效的LLM流程,對文本資料進行聚類並探索其主題。 • 透過密集檢索(dense retrieval)與重新排名(reranking),構建超越關鍵字匹配的語義搜尋引擎。 • 從提示工程(prompt engineering)到檢索擴增生成(RAG),探索生成式AI的各種運用方式。 • 深入學習如何訓練 LLM,針對特定應用進行優化,包括生成式微調(generative fine-tuning)、對比微調(contrastive fine-tuning)與上下文學習(in-context learning)。 • 透過生成式模型微調(Generative Model Fine-tuning)、對比式微調(Contrastive Fine-tuning)以及情境學習(In-context Learning),更深入地了解如何訓練LLM,並針對特定應用進行最佳化。
產品特色: 本書特色 實用性:每張卡片都經過實際情境的驗證,直接可用! 易讀性:以清晰的圖卡結構和淺顯文字呈現複雜知識! 實踐性:提供平台的基本功能,讓自學更有效率! 閱讀建議 建議讀者可依照個人需求選擇性閱讀,每張卡片都是獨立的知識單元,可以根據自身興趣和需求靈活運用。也歡迎您在實踐過程中,與更多學習夥伴分享使用心得,一起在AI學習的路上相互鼓勵。讓我們一起在AI與知識的交會處,開創自主學習的無限可能!
用AI點燃創意引擎,激發無限靈感跨越設計邊界,開啟嶄新可能人機共創,重新定義未來⚑ AI時代的設計指南本書是一本專為AI時代設計人才與創新實踐者量身打造的前沿著作。隨著人工智慧技術快速融入各行各業,產品設計也迎來了全新的挑戰與轉機。本書以豐富的產業案例與設計理論為基礎,全面介紹AI如何介入產品設計流程,並帶來突破性的創造力與效率提升。它不只是一本介紹AI應用的工具書,更是一部融合人文、科技與藝術的創新設計思維指南。⚑ 從技術到創造力的深度探索作者結合自身在AI與設計教育領域多年的實踐經驗,提出「AI創造力」的關鍵概念,強調人與AI並非對立,而是可以合作共創、互補發展的新夥伴關係。透過「CREO人機共創模型」,本書深入解析AI如何在「感知」、「思考」、「表達」、「合作」、「執行」、「測試」等六大創造歷程中發揮效能,協助設計者從靈感發想、設計生成到產品優化建立完整的智慧設計能力。⚑ 多層次結合理論與實務本書不僅涵蓋智慧型產品的定義、技術結構與設計原則,還以大量實務案例說明AI在不同領域(如視覺設計、智慧家電、互動媒體、教育工具等)中的實際應用方式。從掃地機器人到AI生成音樂、從智慧推薦系統到虛擬角色設計,讀者可以具體了解AI技術如何轉化為實際產品價值。此外,每章皆設有思考題與實作練習,引導讀者在閱讀中實踐,提升自身的設計整合能力與創造性解決問題的技巧。⚑ 跨領域人才的啟發之書本書強調跨領域整合與終身學習的重要性,鼓勵設計師、產品經理、工程師、學生與教師等讀者,不僅要熟悉AI工具,也要理解人性需求與設計本質。書中強調「以人為師、以人為本、以人為伴」的設計理念,提醒讀者在擁抱技術的同時,不忘設計的初心──為人創造更好的未來體驗。⚑ 面向未來的設計教育資源這本書同時是一套兼顧理論深度與操作實用性的設計教育資源,適合作為大學設計課程教材,也能供中學教師與創新教學者參考應用。從「AI設計元年」的時代脈動,到產品設計流程中的模組化、共創性與個性化設計,本書引導讀者掌握未來智慧設計的核心能力,迎向AI與人類共創的產品時代。本書特色:本書系統性梳理AI與智慧型產品設計的發展脈絡與實務應用,橫跨科技、人文與藝術三大面向,融合設計理論與產業案例。作者提出「AI創造力」的核心概念與CREO人機共創模型,強調人與AI合作共創的未來設計思維,並配合練習題、案例分析與應用工具,培養讀者面對AI時代產品創新與人才培養的實戰能力。
AI駕駛新浪潮──引爆交通運輸的變革技術演進×產業全景×發展趨勢從感測、運算到智慧決策,完整剖析自動駕駛技術的研發脈絡與應用挑戰▎尖端技術與背景 本書以業界自動駕駛技術研發流程為主線,結合理論與實務,深入解析自動駕駛的原理、架構與應用場景。序言與前言部分指出,人工智慧的發展已使機器具備部分思考與決策能力,其中自動駕駛是交通領域的重大突破,將改變城市結構、移動模式與社會形態。書中強調,自動駕駛不僅影響汽車產業,也將牽動雲端運算、5G/6G通訊、智慧城市等多個領域。為降低初學者進入AI領域的門檻,作者以智慧小車與模擬車道沙盤作為教學實驗平臺,讓讀者在動手實作中掌握從「看車」到「玩車」的全流程知識。▎技術基礎與研發流程 書中首先系統介紹自動駕駛的概念、分級標準(NHTSA與SAE J3016)、產業現況與核心技術挑戰。自動駕駛的實現需具備感測、感知、決策與執行四大功能,並涵蓋資訊採集、傳輸、辨識、決策及輸出等關鍵環節。作者詳細拆解業界研發流程:從路測規劃、測試車改裝、資料採集與上傳、數據淨化與標註,到演算法訓練、虛擬模擬、硬體驗證、道路測試與量產。技術面除需克服算力不足、感測器成熟度、軟體架構轉型等問題,也涉及高精地圖「鮮度」、長尾情境測試等挑戰。▎人工智慧在自動駕駛中的應用 本書深入闡述AI特別是深度學習在自動駕駛中的角色,包括監督學習、無監督學習與強化學習等方法。透過模仿學習與逆強化學習,自動駕駛系統可從人類駕駛行為中學習,並在未知環境下做出合理決策。作者強調,現有多數自動駕駛系統採用模組化設計與端到端模型相結合的方式,以平衡效能最佳化與系統可維護性。同時也介紹了環境感知、智慧運輸、路徑規劃、軌跡預測與精準控制等AI應用實例,並結合智慧小車作為教學案例,幫助讀者理解抽象演算法如何應用於實體車輛。▎社會影響與未來展望 除了技術層面,本書亦探討自動駕駛的非技術挑戰,如交通事故責任歸屬、車輛物權變化、AI倫理、資訊不全決策風險及社會接受度等議題。作者提醒,自動駕駛的普及需在法律、政策、產業鏈合作與大眾認知等方面達成平衡。書末以「開放性思考」的方式,鼓勵讀者思考自動駕駛的產業機遇、人才培養方向、普及策略與城市管理挑戰。全書結構環環相扣,既提供系統化的知識框架,又保留了實驗與創新的空間,適合作為教學教材、研發參考與產業入門指南。【本書特色】:本書以自動駕駛技術研發流程為主線,結合理論解析與實例探討,讓讀者從零開始掌握AI在交通領域的應用。內容涵蓋感測、感知、決策、執行等核心技術,並深入介紹資料採集、模型訓練、模擬驗證到量產部署的全流程。兼顧技術深度與教學易用性,更探討法律、倫理與社會影響,全面呈現自動駕駛的挑戰與機遇。
本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組優選系列文章《2024年用LangGraph從零開始實現Agentic AI System》。內容直擊生成式AI領域的痛點與實務需求,從基礎到進階完整掌握AI代理技術,幫助讀者在職涯道路上迅速脫穎而出。全書以目前生成式AI領域炙手可熱的LangGraph框架為主軸,搭配真實的企業專案案例,從核心觀念、設計模式到實戰應用逐步展開,讓讀者一步到位地學會如何設計、部署並管理高效的多代理系統。透過即學即用的程式碼範例與場景式實務指引,讀者能在短時間內提升技術實力,成為企業爭相搶奪的生成式AI專家。 透過LangGraph框架,晉升企業爭相延攬的AI專家兼具生成式AI理論深度與多代理實戰應用,助你從基礎走向職場競爭力的飛躍之路【內容簡介】♚從入門到精通:由淺入深學習,奠定紮實的技術基本功♚實戰案例導向:精選真實操作案例,立即落實專案成果♚破解系統瓶頸:掌握高階開發技巧,降低知識學習門檻♚提升技術實力:全方位提升AI技能,成為AI專業人才本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組優選系列文章《2024年用LangGraph從零開始實現Agentic AI System》。內容直擊生成式AI領域的痛點與實務需求,從基礎到進階完整掌握AI代理技術,幫助讀者在職涯道路上迅速脫穎而出。全書以目前生成式AI領域炙手可熱的LangGraph框架為主軸,搭配真實的企業專案案例,從核心觀念、設計模式到實戰應用逐步展開,讓讀者一步到位地學會如何設計、部署並管理高效的多代理系統。透過即學即用的程式碼範例與場景式實務指引,讀者能在短時間內提升技術實力,成為企業爭相搶奪的生成式AI專家。【目標讀者】✪想要掌握生成式AI技術、提升職涯競爭力的初階及中階工程師。✪正在求職、轉職,極需具體實務經驗來增加求職籌碼的技術人員。✪想要快速落實AI專案並推動團隊轉型的產品經理、資料科學家與主管。✪希望在生成式AI熱潮中卡位、提升個人價值的職場人士。✪需要掌握AI Agent商業應用案例與導入流程、加速企業數位轉型的人員。
【本書特色】 •一本專屬 AI Agent 與 MCP 的開發實戰手冊 •從 Single-Agent 到 Multi-Agent •深入解析 Agent 與 MCP(Model Context Protocol) 的設計與實作 首本 MCP 多平台整合實戰書──OpenAI 只是起點!一次搞懂 AI Agent、Function Calling 與 MCP本書含最新 OpenAI GPT-5 範例《AI Agent 奇幻旅程》集結七大章、五位實戰講師,從宏觀願景到微觀程式碼完整展示 AI Agent 與 MCP 的威力。本書不僅描繪 AI 代理的未來藍圖,更以 OpenAI Agent SDK、Claude Desktop、Semantic Kernel、GitHub Copilot、Line 等熱門主角,逐章帶你實現「Agent × MCP」跨平台串接──讓桌面、雲端、聊天機器人一次打通。每章皆附範例專案程式碼,幫助讀者快速複製情境到自己專案。無論你想開發企業級智慧工作流,或打造個人化多代理應用,本書都是一把從概念到落地的「萬用鑰匙」。打開《AI Agent 奇幻旅程:MCP 通往異世界金鑰》這本書之前,讓我們先確認一件事:你是否已經接觸過大型語言模型(LLM),知道什麼是 prompt、token、embedding,也嘗試過呼叫像是 ChatGPT 的 API,做出一些能與人對話的範例程式?如果你的答案是「是的」,那麼,恭喜你——你已經準備好踏上下一階段的冒險,來探索 AI 模型不只是會說話,而是能夠行動,能夠呼叫工具、整合服務、進行決策,甚至協調多個代理角色,真正變成你的智慧夥伴。這本書的焦點不在於再教一次 LLM 的基礎,而是要帶你直奔最精華、也最刺激的主題:Model Context Protocol(MCP) 以及 AI Agent 架構。從願景出發,到實作落地,我們安排了七大章節,由五位具備實戰經驗的講師聯手執筆,深入淺出地展現如何打造多平台整合的 AI Agent。全書圍繞「Agent × MCP」這個核心,帶你逐步實現桌面端(Claude Desktop)、雲端平台(OpenAI Agent SDK)、本地框架(Semantic Kernel)、AI 輔助工具(GitHub Copilot),甚至社群應用(LINE 機器人)的跨平台連結。每一章都搭配完整範例專案,讓你不只學得會,還能直接套用到自己的實務場景中。▋ 建議搭配《Python 原力爆擊》如果你還沒實際寫過生成式 AI 程式碼,我們也誠摯推薦你搭配閱讀我們的姊妹作《Python 原力爆擊:OpenAI / Gemini / AWS / Ollama 生成式 AI 應用新手指南》,作為進入本書的前導篇章。《AI Agent 奇幻旅程》不只是一場技術實作的學習之旅,更是一把通往下一代智慧應用的大門鑰匙。希望你在閱讀過程中,不只學會「怎麼做」,更對 AI Agent 的未來,產生無限想像與創造力。本書範例原始碼 : https://github.com/iangithub/mcpbooktemp
https://youtu.be/N_mtzsu1rhI ChatGPT 5 全能實戰 Agent、Prompt、Projects、Canvas、GPT、Sora AI工作流 ★☆★「AI 時代最全面的 ChatGPT 5 實戰指南」★☆★ 在 AI 快速演進的浪潮中,ChatGPT 5 不僅是工具,更是未來工作與創作的強大戰友。本書從基礎到進階,完整揭示最新的 Agent 模式、任務自動化、Prompt 實戰技巧、Projects 專案管理、Canvas 協同創作、Sora 影片生成 等核心應用,幫助讀者全方位掌握 AI 工作流。本書特色: ☆最完整技術解析:從 GPT-5 的多模態升級到語音、影像與影片生成,一次掌握 AI 前沿能力。 ☆實戰案例豐富:行銷文案、教育教學、投資理財、Python 程式設計、創意影像,涵蓋職場與創作者的各種需求。 ☆工作流整合應用:教你如何串接 Prompt → Projects → Agent → Canvas → GPT → Sora,打造專屬的 AI 解決方案。 ☆創意與效率兼具:從資料處理、圖表分析,到文學創作、影音生成,全面提升學習、工作與創作力。 這不只是一本工具書,而是一份 AI 戰略藍圖。讓你在 AI 時代不僅跟上,更能領先一步。本書重點內容如下: ☆AI助手的重要里程碑 - ChatGPT 5 ◎ChatGPT 5 的核心技術與更新亮點 ◎GPT-5 在多模態(文字、圖片、語音、影片)上的進化 ◎搜尋聊天 ◎AI幻覺 ◎網頁搜尋 ◎閱讀網頁新聞 ☆輸出格式的 Prompt 規則 ◎讓 AI 用您指定的格式回應 ◎條列式、QA、表格、簡短╱詳細輸出控制 ◎限制字數、加入實例、標示來源的技巧 ☆ChatGPT繪圖 - 開啟心靈畫家的旅程 ◎從對話到創作 - 探索AI繪圖的起點 ◎深入探索AI繪圖語法 - 打造你的專屬風格 ☆資料處理與分析 ◎表格與數據分析(含 Excel、CSV) ◎PDF、Word、PPT 的自動化摘要與編輯 ☆AI文學工坊 - 詩詞、小說與創作的全景探索 ◎古詩與現代詩 ◎規劃與創作一部小說 ◎多風格與多語言的創作生成技巧 ◎AI 與人類協作的實例 ☆教育與學習 ◎AI 助教與教材生成 ◎課程設計與互動學習 ☆商務與行銷 ◎行銷文案與 SEO 優化 ◎廣告與品牌策略 ◎客戶服務與自動化回覆 ☆表格資料彙整與視覺化圖表製作 ◎表格訊息彙整技巧 ◎股市資料的視覺化分析 ◎熱力圖分析與應用 ☆專案(Projects)管理功能 ◎專案功能的核心概念 ◎專案實作範例與應用 – AI分析均線 ☆深入研究 ◎主要用途與核心能力 ◎與一般搜尋引擎的不同點 ◎適合深入研究的主題 ☆AI Agent的雛形 - ChatGPT 任務 ◎任務(Tasks)主要功能 ◎任務的應用範例 ☆畫布(Canvas) ◎AI協同寫作 ◎AI助攻Python程式設計 ☆代理程式模式 - ChatGPT 化身 AI Agent ◎代理程式模式的運作流程 ◎實作案例 ☆GPT機器人 ◎探索 GPT ◎自然語言設計GPT ☆Sora 創意影片生成與應用 ◎探索 Sora 的功能與進入指南 ◎建立影片提示(Prompt)的實用參考 ◎從文字生成精彩影片 ◎故事板(Storyboard)的使用與應用 ★☆★「為什麼你一定要讀《ChatGPT 5 全能實戰》」★☆★ ☆全面掌握最新 AI 技術:一次理解 GPT-5 的重大升級,涵蓋文字、語音、圖像與影片多模態應用。 ☆學會打造 AI 工作流:從 Prompt、Projects、Agent、Canvas 到 GPT、Sora,完整串接,真正落實自動化與創意並行。 ☆跨領域應用範例:行銷文案、SEO 優化、教育教學、投資理財、Python 程式設計、文學創作、影像製作,滿足不同需求。 ☆從入門到進階皆適用:結合圖解、案例與實作,讓初學者能快速上手,進階用戶也能深度探索。 ☆提升職場與創作競爭力:掌握 AI 工具的核心能力,讓你在學習、工作與創作中領先一步。 這本書,不只是一本教學書,更是你與 AI 共創未來的實戰藍圖。 讀者資源說明 本書籍的Prompt、實例或部分作品可以在深智公司網站下載。 特別說明:本書部分實例透過網址分享,若該網址已被原廠移除,則將無法進行瀏覽。 臉書粉絲團 歡迎加入:王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入:MQTT 與AIoT 整合應用 歡迎加入:iCoding 程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限),讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入:穩健精實AI 技術手作坊
1.本書帶領讀者了解電子商務的重要知識,也特別剖析電子商務的發展與未來,並介紹ChatGPT在電子商務的應用,可以全方位掌握最新的電子商務議題與工具。2.本書精彩主題包括:雲端運算、物聯網、跨境電商、行動商務、O2O模式、大數據、電子商務經營模式、電子商務與交易流程、付費模式、電子現金、行動支付、安全機制、企業流程再造(BPR)、企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、企業電子化、知識管理、網站設計、響應式網頁(RWD)、網路行銷、關鍵字廣告、搜尋引擎最佳化(SEO)、社群行銷、資訊隱私權、資訊財產權等。MOSME行動學習一點通功能:搭配「MOSME行動學習一點通」,可自我練習增強記憶力,即學即測即評。評量:可反覆線上練習書籍裡所有題目。
本書特色 1. 豐富圖文解說,詳述AI原理與必備知識:以詳細圖表解說AI的興起、語言模型與生成式AI的發展,及各行各業當中的AI技術應用,了解中學生必備的AI知識。 2. 經典藝術作品,提升中小學生AI素養:蒐羅東方與西洋經典文學、電影作品,從虛構故事中認識人類對AI的恐懼與反思,引領讀者思考人工智慧興起的利弊。 3. 深入時事報導,探索AI社會的道德議題:從疫情、戰爭等時事分析AI技術的運用與潛在風險,並放眼未來,拆解思考如何防止AI技術的濫用,建構理想社會。 中小學生必讀的AI應用入門書!輕鬆掌握機器學習、生成式AI原理從AI訓練到創意應用,全面解析人工智慧的發展與未來善用影像生成AI,人人都能成為藝術家⁈神奇的ChatGPT,為什麼能像人類一樣掌握多種語言?夢想般的自動駕駛汽車,隨著AI登場邁向新階段如何防範AI產生的假新聞、深偽影片侵犯權益?AI安全社會與監控社會的界線何在?——我們該如何聰明使用AI,迎接人工智慧新世代? 科技革命時代來臨,人工智慧也有了劃時代的進步!現代人的生活已多方面運用人工智慧技術。從商品開發、創意產業,到物流、餐飲服務,甚至照護、醫療界等,各行各業都因引進AI技術而受到前所未見的衝擊。 AI超越人類智慧的時刻即將來臨。日前已出現超級電腦在西洋棋對弈中打敗世界冠軍;ChatGPT等生成式AI問世,更是為我們的日常生活提供更多便捷的服務。 在各項技術日新月異的時代,引進AI已是產業轉型的必經道路之一。然而在過往預期中,基層勞動力被AI大幅取代的景象卻未出現,反而是生成式AI的誕生對創意產業進行衝擊。 本書將帶領讀者,從AI的起源開始,了解機器學習的原理、機器人的革新,以及深度學習技術發展、生成式AI的劃時代誕生等。也介紹不同業種受到AI技術的影響,及疫情後產生的連鎖變化,並認識AI的濫用、犯罪、侵犯著作權等諸多問題。 當人工智慧全面融入日常生活,我們在接觸和利用AI技術時,該如何才能聰明地運用它來提升工作效率,讓AI為我們帶來更好的生活呢?本書內容Part1 AI的歷史Part2 AI的基礎知識Part3 在AI影響下轉型的工作Part4 AI與人類的未來
https://youtu.be/lUX9vRKPFS8 用最實務的方式,讓 AI 真正為你的系統工作,從此告別只會聊天的 AI,打造能解決實際問題的智慧助手!★ 用 Node.js 打造強大 AI 應用★ JavaScript/Node.js全端開發,Web 工程師最熟悉的技術棧★ 涵蓋 RAG 知識庫、工具調用、多 Agent 協作等企業級應用技術★ 實戰導向教學,每章都有完整可執行的程式碼範例★ 不只教你用 AI,更教你把 AI 整合到既有系統中只要你曾經想過:「如何讓 AI 加入我的系統,為我工作?」 這本書,就是你的一個解答。【基礎入門】從理論到實作的第一步• AI 與 LLM 核心概念:從 Token、Embedding、多輪對話機制完整解析帶你更認識 AI• 環境搭建與 Discord Bot 開發:用最熟悉的 JavaScript 開始你的 AI 之旅• OpenAI API 整合實戰:掌握 ChatGPT API 的正確使用方式________________________________________【進階技巧】Prompt Engineering 提示詞工程• 零樣本、少樣本提示技巧:讓 AI 理解你的真正需求• 角色提示與思維鏈:打造有個性、會推理的 AI 助手• 格式化輸出與安全防護:用 Zod 確保穩定性,防範 Prompt Injection 攻擊________________________________________【核心技術】Tool Calling 讓 AI 長出手腳• Function Calling 實戰:從遊戲指令到官方 API 的進化史• 多輪工具調用:讓 AI 學會「連續技」,處理複雜任務• OpenAI 官方工具整合:Web Search、Image Generation 輕鬆上手________________________________________【企業應用】Workflow 與 Agent 團隊協作• 多 Agent 協作模式:協調者-工作者、評估者-優化者架構設計• RAG 知識庫系統:突破 Token 限制,讓 AI 博覽群書• LLM 應用開發框架:從手工打造到框架化開發的實踐介紹【本書適合】◎ Full-Stack 工程師:想將 AI 能力整合到 Web 應用中◎ 後端開發者:需要為既有系統添加 AI 功能◎ 企業技術主管:評估 AI 技術導入可行性◎ 產品經理:了解 AI 產品開發的技術邊界◎ 新創團隊:快速建構 AI 產品的 MVP◎ 資深工程師:深入理解 LLM 應用架構設計
https://www.youtube.com/watch?v=9ZUffkUXBi8從資料處理到圖論實踐―用Python及AI最強工具預測分析編寫特色• 數學 + 藝術——全圖解,極致視覺化,讓數學思想躍然紙上、生動有趣、一看就懂,同時提高大家的資料思維、幾何想像力、藝術感。• 零基礎——從零開始學習 Python 程式設計,從寫第一行程式到架設資料科學和機器學習應用,儘量將陡峭學習曲線拉平。• 知識網路——打破數學板塊之間的門檻,讓大家看到數學代數、幾何、線性代數、微積分、機率統計等板塊之間的聯繫,編織一張綿密的數學知識網路。• 動手——授人以魚不如授人以漁,和大家一起寫程式、創作數學動畫、互動 App。• 學習生態——構造自主探究式學習生態環境「紙質圖書 + 程式檔案 + 視覺化工具 + 思維導圖」,提供各種優質學習資源。• 理論 + 實踐——從加減乘除到機器學習,叢書內容安排由淺入深、螺旋上升,兼顧理論和實踐;在程式設計中學習數學,學習數學時解決實際問題。六大板塊資料處理、時間資料、圖論基礎、圖的分析、圖與矩陣、圖論實踐。這六大板塊都緊緊圍繞一個主題—資料!核心內容• 遺漏值視覺化與插補方法:提升金融與醫療資料的完整性與可用性 • 離群值偵測與圖形分析技巧:應用直方圖與散布圖,提升資料的穩健性 • 距離計算與相似度評估:聚類、分類與資料比對的核心運算 • 從矩陣運算到特徵工程:建構資料分析的數學基礎與特徵空間 • 時間序列資料建模與分解:提取趨勢與週期變化,進行銷售與市場預測 • 高斯過程與回歸建模:以核函數掌握資料變化,實現時間與空間預測 圖論與關聯性矩陣分析:掌握社群網路連接性與影響力的核心結構
https://www.youtube.com/watch?v=BxK3wmq4kWw►掌握大模型推薦系統核心技術與設計原理►從預訓練、微調到上下文學習完整覆蓋►系統化拆解4種推薦範式與工程實踐技巧►深度解析嵌入特徵、生成樣本與商品內容►實作TALLRec、GIRL等前沿推薦模型►運用大模型強化電子商務冷啟與對話推薦►實務導向,涵蓋MIND與Amazon資料集應用►提供CUDA與MacBook雙開發環境安裝指南►完整展現大模型在真實推薦業務中的落地挑戰與策略►建構互動式智慧體與推薦解釋提升用戶說服力本書系統性解析大模型如何重塑推薦系統架構,全面涵蓋預訓練、微調、上下文學習等核心技術,並以實戰角度帶領讀者進行實作與部署。透過MIND、Amazon等主流資料集,詳細展示從資料準備、開發環境建置到模型推理的完整流程。內容涵蓋嵌入特徵生成、冷啟推薦、推薦解釋、互動式推薦等熱門應用,並實作TALLRec、GIRL、LLMRank等前沿案例。進階章節更涵蓋大模型在真實業務中的部署策略、ROI 分析與工程最佳化,幫助開發者將技術真正落地。適合大專院校、AI 工程師及產業實務人員深入學習大模型推薦技術的首選指南。
https://youtu.be/Lj43pNr2R7M►完整介紹 Agent 架構與應用場景►實作 Coze 平臺打造專屬 AI 助理►設計客服聊天機器人,整合前後端技術►掌握 AutoGen 框架與 LLM 接入流程►深入剖析史丹佛 AI 小鎮與生成式代理技術►實戰 LangChain 架構下的 RAG 系統開發►從部署到互動,建構本地知識庫與介面應用►配置 LLM 本地環境,支援主流模型部署►完整講解 LoRA、PEFT 微調技術與流程►精準調校 Llama 3 模型,完成量化與應用開發本書針對 AI Agent 與大語言模型的整合應用進行深入剖析與實作說明,涵蓋從 Agent 框架概念、Coze 平臺應用、AutoGen 實戰,到 RAG 架構與本地知識庫部署,帶領讀者一步步實現企業級智慧助理。特別介紹史丹佛 AI 小鎮專案,分析其行為模擬與社會互動模式,並透過 LangChain 架構進行 RAG 系統開發。進階章節涵蓋 LLM 模型本地部署、量化技巧、LoRA 與 PEFT 微調策略,讓讀者掌握從模型開發、推理到產品化的完整能力。全書範例完整、工具豐富,適合 AI 工程師、技術創業者與高校師生自學與參考。
內容介紹: 市面上唯一專注於 Google Sheets × 生成式 AI 的教學書為你開啟真正「活用」試算表的全新視角Google Sheets 不僅僅是一個試算表工具,更能搭配 AI 輔助,打造跨 Google 工具的自動化引擎!本書將聚焦 Google Sheets 觀念、實用的函式與技巧,再從各種職場常見情境切入,完整說明問題定義、流程設計到自動化實作的商業流程,逐步教你打造 Google 生態系跨工具實作技巧。所有工具皆為免費資源,只要一個 Google 帳號就能上手,讓你一鍵完成重複性工作、效率瞬間翻倍!本書分成三大部分,帶你從入門到實戰:- 觀念建立:說明 Google Sheets 與 AI 的使用原則與對話方法,奠定實作前的理論基礎。- 進階整合:解析 Google Sheets 進階函式,以及 Google Apps Script、Looker Studio、BigQuery 等商業分析工具的連動技巧。- 自動化實戰:透過活動管理、記帳系統、時間管理、薪資單寄送、數據簡報、建立 LINE 機器人等常見情境,打造自動化工作流程。幫你把瑣碎工作變聰明、自動、高效,從此不再被四散的表單、資料、流程拖慢腳步,而是學會如何善用 AI,設計屬於自己的 Google Sheets 超級工作流!本書特色: 唯一專為 Google Sheets × AI 打造的中文書不只介紹 Google Sheets 操作,更多專注在 Google 生態系的自動化應用。工具全免費,只需一個 Google 帳號所有章節所用工具皆為免費資源,不需額外安裝或付費。循序漸進學習,操作與觀念並重從基礎概念到自動化流程設計,帶你熟悉背後邏輯與思考流程。五大實作案例,工作職場用得到每個案例都從情境問題出發,打造可用的自動化流程系統。本書分為三大架構:第一部分|概念了解 Google 工具與生成式 AI 的運作原則,建立自動化的基礎觀念。•Google Sheets 的核心應用思維•生成式 AI 使用訣竅第二部分|實作熟練 Google Sheets 技巧,學會與 Google 工具整合的用法。•Google Sheets 特色功能,奠定資料整理基本功•深入理解函式的邏輯與應用技巧•Google 跨工具整合練習,打造智慧化工作術第三部分|案例五個職場案例,帶你實作專業度較高的自動化流程。•活動管理模板,讓協作變高效•Looker Studio 助陣,打造資料儀表板•結合日曆與 Tasks 任務,聰明管理時間•一鍵寄發 Gmail 薪資單,節省重複流程•使用 BigQuery 分析數據,製作簡報
本書從基礎概念出發,帶領讀者探索 LangChain 與 RAG 的整合應用, 並透過智慧問診機器人實作,展現生成式 AI 如何與後端技術結合,打造更智能、更可靠的應用。 從概念到實作,全方位掌握 RAG 與 LangChain精準打造你的專屬 AI 系統!本書改編自第16屆 iThome 鐵人賽生成式 AI 組優選系列文章《初探 LangChain 與 LLM:打造簡易問診機器人》,完整收錄生成式 AI、大型語言模型(LLM)與檢索增強生成(RAG)的核心觀念與技術細節。書中首先帶領讀者認識生成式 AI 與 LLM 的重要觀念,深入探討模型常見的幻覺問題與即時知識更新的難點,並逐步引導讀者學習 RAG 架構如何有效克服這些挑戰。接著,以詳細且易懂的步驟說明環境建置方法,包括 Python、PyCharm、OpenAI API 及 MongoDB Atlas 的設定,確保讀者能快速架設並應用於實務專案。此外,書中透過實際案例「智慧問診機器人」專案的完整演練,全面介紹 LangChain 框架的基礎到進階操作技巧,並深入說明如何評估與測試系統效能,運用 DeepEval 及 LLM as a Judge 等工具進行成效驗證,幫助讀者掌握 RAG 系統的實務與優化策略,快速提升實戰能力。無論你是初次接觸生成式 AI 的新手,或希望深度實作 RAG 技術的進階讀者,本書將引導你扎實地掌握理論基礎與技術細節,輕鬆建立屬於自己的高效能智慧應用系統。重點摘要✦ 理論基礎深入淺出 RAG 核心觀念✦ 環境架設從開發到部署一本搞定✦ 實務專案採用貼近生活的問診系統實戰演練✦ 效能評估開發同時也關注模型回答的表現目標讀者.對生成式 AI 有興趣的讀者.具備基礎 Python 知識的讀者.期望理解 RAG 系統的人士.想要了解如何評估 RAG 表現的開發者
產品特色: 在生成式 AI 崛起的浪潮中,「AI 提示工程師」正快速成為引領未來的關鍵職能角色。本書《達人必學 AI Prompt Engineer提示工程師高效工作術》,專為有志投入 AI 應用與創作的學習者、教育者、內容製作者與職場工作者量身打造,內容實用、架構清晰,適合自學進修與企業培訓使用。 1.全面掌握 AI 提示工程師核心技能:系統化說明 AI 提示工程的定義、技能架構、創意思維與職涯發展方向,協助讀者奠定堅實的專業基礎。 2. 精通多種熱門生成工具操作:從 ChatGPT 到 DALL·E、Sora、Copilot、Playground AI,圖文影音工具一次掌握,全面提升生成式 AI 的實作能力。 3.強化提示設計與問題解決能力:詳盡介紹提示詞撰寫原則、優化策略、除錯技巧與高階提示設計方法,助你應對複雜任務與多輪對話挑戰。 4.跨域應用情境與實例豐富:涵蓋教育、行銷、翻譯、故事創作、知識查詢與創新應用等場景,讓 AI 技術真正融入工作與生活。 5.超過 200 題選擇題練習強化學習:各章皆設有選擇題演練,幫助讀者鞏固概念、驗證成果,適用於課程搭配或自我評量。 6.完整掌握 GPTs 與 ChatGPT 最新應用:深入解析 GPTs 機器人應用、語音互動模式、網頁搜尋與 AI 影片生成技術,緊跟 AI 發展最前線。 7.結合 AIA 國際認證 內容同步對應 AIA 人工智慧應用國際認證考試範疇,讓學習者在掌握 AI 實務技能的同時,也能逐步建立考證所需的核心知識,為職涯加值。
◎代理經銷 白象文化從教育到政治,從金融到創意,人工智慧正以不可阻擋的力量,改變著每一個領域。張瑞雄博士以橫跨科技與人文的深厚功力,解構AI如何潛移默化地改寫我們的學習方式、社會制度、經濟模式,甚至民主價值。全書涵蓋教育、政治、金融、版權、假訊息、大型語言模型、監管立法與未來展望,篇篇洞見、章章深思,為你拼出AI全圖像。本書不僅是對AI的全方位探索,揭示AI如何為我們的生活帶來全面變化,更探討其中隱藏的風險與倫理困境。從科技的熱點深入思考,揭開這場變革背後的真相。無論你是學生、老師、企業領袖、政策制定者,或是對未來世界好奇的讀者,本書都是你理解AI不可或缺的寶典,一本看懂AI如何改變世界的必讀指南。這是一本認識AI世界的入門書,更是一場跨領域的智慧旅行,邀你轉動萬花筒,看清AI的七彩現實與潛藏風險。張瑞雄博士帶你穿越AI迷霧,不只理解當下,更是預見未來!
內容介紹: 在 AI 模型不停推陳出新,生成的內容越來越逼真, 你是不是也開始對 AI 躍躍欲試,但卻又不得其門而入呢? 這本書的誕生,就是為了讓你我都能看得懂、用得上、不被落下。 ▌給上班族的你: 媒體不斷報導 AI 的強大,一邊說它能提升效率,一邊又說它可能取代人類工作──其實與其恐懼 AI,不如學會了解 AI。當你掌握 AI 的能力與限制,就能把它變成你的助力,讓自己在職場中更有競爭力。 ▌給學生、新鮮人與轉職者: 當企業逐漸看重具備 AI 能力的人才,你的履歷中有沒有實作經驗、能否與 AI 工具協作,都會成為關鍵加分項。然而學校不一定有教、網路資源又過於零碎,想要快速補足這塊技術的知識,你需要的是一套有系統的入門書。 ▌給關心下一代的家長: 現在的年輕世代是「AI 原生族群」,生成式 AI 將會伴隨他們長大、學習、工作,甚至影響他們的創造力與價值觀。與其被科技隔閡拉遠,不如主動理解 AI 的樣貌與影響,陪伴孩子健康地使用 AI、成為真正的科技公民。 無論你是上班族、新鮮人、轉職者、家長或學生,這本書都能幫助你打開 AI 世界的大門! 正如書名中「⇄」符號所呈現的意義, 希望帶領讀者了解各種「生成式 AI」應用與背後相關技術的來龍去脈, 讓你用最輕鬆的方式,培養面對未來的 AI 素養與競爭力。 現在就開始——你將不只是 AI 使用者,更是 AI 時代的參與者! 本書特色: \ 一看就懂的生成式 AI 最強入門書 / 貼近科技脈動,跟上 AI 技術發展腳步,吸收新知不落伍! 涵蓋完整 AI 技術地圖: - 機器學習 (Machine Learning) - 深度學習 (Deep Learning) - 電腦視覺 (Computer Vision) - 自然語言處理 (NLP) - 聊天機器人 (Chatbot) - 生成式 AI (Generative AI) - 檢索增強生成 (RAG) - AI 代理 (AI Agent) - AI 倫理與未來思辨 \ 52 個零基礎實作活動,讓你輕鬆玩懂 AI / 從趣味實驗到真實應用,不懂程式也能動手玩: - 看懂 ChatGPT 的運作邏輯 - 跟 AI 協作畫圖、創作音樂 - 打造毛小孩的影像識別模型 - 自動駕駛與 AI 道德判斷體驗 - 用眼睛控制畫面、用聲音操控動作 - 打造一個跟你對話的 AI 代理人 - 用 RAG 檢索不同的資料 - 請 AI 協助招聘的公平性反思 還有更多實用又有趣的活動:風格轉換、單字聯想、情感分析、AI 招聘挑戰、尋找威利……等你來體驗! 暢銷書《從 AI 到生成式 AI》作者最新力作 新作更加聚焦最熱門的生成式 AI 技術解析與實作體驗, 從 ChatGPT、NotebookLM 到 AI 寫作、繪圖、音樂生成,帶你全面掌握未來科技趨勢。 不只如此,實作活動從 40 則擴增至 52 則,更多應用、更豐富的實作, 讓你親身感受 AI 如何改變生活、工作與學習。 專家學者誠摯推薦 王年燦|致理科技大學 創新設計學院 教授兼院長 林仁智|國立臺北教育大學 數位科技設計系教授兼系主任 范姜永益|輔仁大學資訊工程學系 學術特聘教授 區國良|國立清華大學 學習科學與科技研究所 教授 張一偉|凡甲科技總經理 (以上依姓名筆劃順序排列)
DeepSeek公司成立於2023年,目前它推出的大型語言模型是完全免費的, 不像ChatGPT需要花錢解鎖各種功能。 2025年 DeepSeek-R1(一個大型語言模型)以其高效且低成本的優勢, 迅速成為行業焦點。這一突破引發了美國科技股的劇烈波動。 輝達(NVIDIA)股價單日下跌近17%,市值蒸發約6,000億美元, 創下美股單日市值蒸發紀錄。 和我們熟悉的ChatGPT或Claude(大型語言模型)不同, DeepSeek擁有更強的多模態(multimodality)能力和智慧整合優勢, 能生成文字,還能輕鬆理解和處理各種形式的資料, 比如圖片、表格、音訊、影片等。 更重要的是:它的介面對於中文使用者更友善。 學生可以用它整理筆記,將零散的資料整合成高品質報告或大綱。 設計師無須長時間構思,只需上傳幾張草稿或幾句簡單描述, DeepSeek就能生成多種風格的設計稿。 市場分析師能借助DeepSeek分析大量行業資料, 還能自動生成視覺化資料和決策建議。 企業主管可即時追蹤公司營運情況,自動生成週報、月報, 預測市場風險。 作者李尚龍是百萬暢銷書作家、連續創業者、 加拿大多倫多大學人工智能專業學者,及矽谷投資人。 全書從基礎應用、高階應用、團隊協作、7大使用技巧、 輔助學習、爆紅文案等方面,從入門、搜索、除錯到寫作,讓你輕鬆上手! ◎解鎖DeepSeek的使用技巧 ‧它「聽得懂」你的日常語言: 早上出門前問問天氣:「今天XX地區的天氣怎麼樣?」 到辦公室後,下個指令給它:「請幫我潤飾給客戶的英文郵件,讓語氣更專業」; 下午開會結束,馬上請它:「把會議紀錄整理成一份簡短的報告」。 ‧它還能模擬網路罵戰,優雅回嗆惡評。 網友評論:「你的文章沒有新意,別出來丟人現眼。」 你可以馬上輸入:幫我生成一段幽默又不失禮貌的回覆。 DeepSeek會快速生成、優雅回擊,不讓你陷入無意義的爭論。 ◎快記、快背、快寫,成為學習達人 ‧生僻專有名詞怎麼記: 告訴DeepSeek:「將『腓腸肌、尺神經、乙狀結腸』編入一個偵探故事。」 看完故事你也記住了。這是故事引導法。 ‧一個問題如何多種論述? 告訴DeepSeek:請從三個視角分析「中小學生沉迷短影音」現象。 它就會從個體反應、家庭學校監管到社會整體演算法機制, 層層剖析問題成因,並給出具體干預策略。 還有類比思考法、刻意練習法、遊戲化學習,都可以套用。 比ChatGPT適合中文使用者,入門、搜索、除錯到寫作, 學生、上班族或企業主管一鍵適用。
Stability AI官方合作夥伴從零開始教,新手也能即學即用,最實用的AI繪圖入門指南!手機、平板也能用,一本成為AI生成創作者。※適用Google Colab & Stability Matrix環境*一本書一次解決下列問題!‧想認識圖像生成AI‧想生成自己專屬的圖像‧想用AI輔助一部分工作‧想親自確認AI的實用性‧想學習實際的應用例與注意點圖像生成模型「Stable Diffusion」存在許多不同的版本。本書將主要介紹如何使用「Stable Diffusion XL」(SDXL) 和「AUTOMATIC1111/Stable Diffusion WebUI」(v1.8.0) 進行數位插畫製作。本書並非為精通GPU、Python和機器學習相關技術的人士所撰寫,也不以需要高額設備投資,而更重視「學習更基礎的知識、技能和表現技術,使讀者掌握能長久應用的技能」。編寫團隊以實用且能穩定獲得的成果為依據,並以清楚說明容易出錯的地方以及提升繪圖品質的「訣竅」作為本書的編寫方針。將會以SDXL和Google Colaboratory(Colab)這個無需使用GPU,即便是新手和一般使用者也能輕鬆使用的標準環境為中心來進行解說。只要擁有Google帳戶,任何人都能使用這個環境,再加上AICU公司開發和翻譯的便捷腳本,就能以最少的先備知識和環境建置技能,舒適地體驗圖像生成AI。此外,即使是完全沒有程式設計知識的人,也能學到如何自行修改腳本,打造屬於自己的舒適創作環境。
內容介紹: ⛧⛦ 跟著「三大場景 × 23 個實驗」動手做 ⛦⛧⛧⛦ 新手也能輕鬆打造 LLM 智慧聯網便利生活! ⛦⛧你是否曾對家中智慧家電的運作原理感到好奇?常聽到「物聯網」這個詞,卻不太清楚它的真正含義?AI 聊天機器人這麼厲害,又該如何整合進智慧家電中?本套件將帶你從零開始,使用 ESP32 家族的 S2 mini 開發板連接感測器與電子元件,再透過 Python 撰寫程式,實作出各種有趣的物聯網應用。除此之外,還會進一步帶你認識 Web 與 MQTT 等網路技術,動手設計網路資料抓取、網頁遙控器、遠端鬧鐘、遠端留言板等實用功能。更好玩的是,我們把當前最夯的 LLM 技術也整合進來了!只要讓 S2 mini 透過 API 呼叫 LLM,就能用自然語言調整燈光顏色、生成音樂和弦,甚至自動摘要股市新聞。讓 AIoT 裡的「AI」不再侷限於傳統機器學習或基礎人工智慧,而是升級成真正懂你的智慧好夥伴!本書特色: 從書桌、床頭到大門,打造 LLM 時代的智慧居家物聯網生活▸ 從電子電路 → 程式設計 → 物聯網技術 → 整合 LLM,一套搞定▸ 獨門傳授免費串接 LLM API 的密技,讓 GPT 幫你作曲、控燈、做新聞摘要▸ 與 LLM 合作編寫程式,無論網頁前端或後端程式開發,不會寫的就問 Grok▸ 獨家教學 OLED 螢幕的中文顯示、小喇叭響起音樂和弦,完美貼近你我生活讓 AI 成為你的得力助手,全力支援你將書中實驗延伸出無限可能!組裝產品料件:ESP-32 S2 mini 開發板 × 1 片Type-C 傳輸線 × 1 條麵包板 × 1 片RGB LED 模組 × 1 個光線感測模組 × 1 個紅外線人體移動偵測模組 × 1 個小喇叭 × 1 個0.96 吋 OLED 螢幕模組 × 1 個溫濕度感測模組 × 1 個RFID IC 卡感應模組 × 1 個按壓開關 × 2 個公-公杜邦線 × 1 排公-母杜邦線 × 1 排排針 × 1 排Windows / macOS 均適用
內容簡介:用GitHub Copilot實現你對AI開發的所有想像! 🔰零基礎輕鬆起步 從環境建置到語法應用,逐步教學帶你打好基礎。就算沒寫過程式,也能跟著學會開發實用的 AI 應用。 🛠 真實場景實戰案例 精選貼近生活與工作的案例,學習成果即刻轉化為實用技能。 🔗附屬程式碼 詳細教學搭配完整程式碼資源,學習與實作無縫接軌,操作更便捷。 🤖 聚焦 VS Code + GitHub Copilot,快速養成 AI 開發思維 深入剖析 AI 輔助程式編寫的原理與操作方式,讓你理解不只是「怎麼寫」,更知道「為什麼這樣寫」。 本書專為熱愛程式設計的玩家與專業開發者量身打造!全書分為十大章節,以VS Code+GitHub Copilot為核心工具,系統性地帶領讀者探索人工智慧在程式設計領域的無限可能,並聚焦於運用AI輔助程式編寫工具,讓程式設計學習更簡單、開發更高效,即使沒有深厚程式背景,也能輕鬆跨入程式的世界。 從AI輔助程式編寫的基本概念出發,帶領讀者揭開AI程式設計的神秘面紗,並認識GitHub Copilot等工具。這些工具能透過AI輔助完成程式設計與建議,大幅提升程式開發效率與品質。 書中不僅講解理論,更精心設計豐富的實戰案例,如「大量文件翻譯」和「網頁版智慧對話機器人」等。這些案例不僅生動展現AI工具在實際開發中的強大能力,更提供詳細的步驟和程式碼範例,確保讀者不但能輕鬆上手,還能應用到真實專案,最終將所學轉化為解決實際問題的能力。 不論你是學生、工程師,還是轉職中途的學習者,都能透過本書掌握AI輔助程式設計的精髓,將AI技術運用自如,提升自己的程式設計技能和工作效率。
https://youtu.be/54IlZZQfjAw☆★暢銷再上市★☆►有資料就有矩陣,有矩陣就有向量,有向量就有幾何,有幾何就有空間►從資料一路提升到張量的所有數學基礎►將數學視為思想、工具、語言、體系、基石、藝術的角度進行學習►分為向量、矩陣、向量空間、矩陣分解、微積分、空間幾何、資料►所有機器學習、深度學習最重要的基礎數學概念►不再亂猜,寫機器學習程式碼時,每行指令背後代表的數學基礎►學矩陣就是學AI,從此看到AI程式碼完全無負擔AI熱潮來臨,每個人都很怕直接被機器取代,不管文科理科背景的人,每個人都想搭上AI快車飛速到達未來。然而你的第一關就是數學。數學是宇宙的共同語言,也是人類意志極緻的展現。數學從數字開始進入高維之後,向量、矩陣、張量將整個人類文明帶入新的境界,也將我們的世界從點線面體推向無法視覺化的高維空間,而針對空間的運算,更是所有科學的重要基礎。空間幾何這門完全和生活知識抽離的學科,看似是和向量打交道而已,但卻是整個世界運行的基礎,近年AI興起,機器學習及深度學習成為熱門行業,當你想要學習TensorFlow時,面對的第一個觀念就是張量(Tensor)。這些名詞讓你感到陌生又不是完全不認識時,就是重拾矩陣的時候了。本書利用最小的成本,幫你把這個又陌生又熟悉的老朋友重新交往。作者從最簡單的加法開始說明,一直到機器學習中的梯度、偏導數、積分、矩陣、線性代數,從小學到研究所所學的數學,一一在適當的章節出現,當你讀到某個章節時,會發現「啊!原來如此,這就是奇異值分解在機器學習的原理啊!」,有一種豁然開朗的感覺,相信這種驚喜在全書中會不斷出現。ChatGPT出來之後,AI已經光速啟動,有志加入這個行業,也只能快速跟上,而這本書,正是你進入的最佳助手,與其繼續逃避直到被淘汰,不如就花一點時間,把這本本來就不難的書看完,補上你個人AI志業的最重要一塊拼圖。全書分為以下幾個部分:向量:從資料、矩陣、向量、幾何、空間開始談起,包括向量運算,範數等基本定理。接下來談到矩陣,把矩陣所有的性質(四則運算、表格、秩等)說明清楚,更有重要的內外積等。第三部分談的是向量,包括座標系、各種變換、維度、行列視,投影、正交、基等性質。第四部分談的是矩陣分解,實作了包括LU、Cholesky、QR,特徵/奇異值分解。第五部分就是談到空間的微積分,如多元函式、偏導、梯度、方向微分、泰勒展開等。也說明了拉格朗日乘子等。第六部分說明了空間幾何,包括直線、超平面、圓錐曲線等。也說明了曲面和正定性等問題。最後一部分則整理了前面所有觀念,發展至資料統計、SVD分解、機器學習、線性迴歸及PCA原理。搭配本書系其它書籍,相信AI的數學,對你來說只會是開心而不是阻礙。
https://youtu.be/heuPhOj-bAgAI不會取代你,但會讓還不會用AI的你提前出局。這不是一本AI技術教科書,而是一本能讓你不加班也能升遷的AI實用書!在你還在手動整理報告、寫PPT、跑流程?別傻了!真正的高手,早就讓 AI 幫他加班。從數位分身到本地端部署、從自動化工具到跨世代協作——這不是AI工具教學,而是一場讓你升級職場戰力的實戰訓練營!你將學到:★ AI 如何補足你的職場短板★ 立即可執行的自動化工作流程★ 強化決策力與專案效率的AI應用★ 未來5年企業必備的AI競爭力★ 本地部署,打造專屬AI工作夥伴★ 模擬AI Agent來帶領團隊-適用對象:白領上班族、企業IT、斜槓工作者、AI愛好者-不加班,不等老闆救你,靠AI,你自己就是王牌!【基礎篇】養成你的AI工作思維-重新理解AI不是魔法,而是會用就能超神的工具-用「AI數位分身」打造屬於你的24小時助理-不會寫程式也能啟動AI工作流,零基礎也能學會【實戰篇】職場痛點全面AI化-報告、簡報、Email 不再拖延,AI為你精準生成-專案協作、流程自動化、資料整合,AI高效搞定-完整武裝你的AI工具軍火庫,打造不加班工作流【進階與未來篇】搶先部署AI職場競爭力-本地AI部署,全程不連雲、安全自主-跨世代職場思維升級,Z世代也能與你協作無礙-從AI生命延續到數位遺產,探索未來職涯全貌給所有白領、PM、企業IT、斜槓者的職場生存指南!-49天的訓練營,不只是教你工具,而是升級你的人生操作系統。-你不是被AI取代的那一個,而是被AI武裝、超進化的那一個!________________________________________【本書適合】◎行政人員與助理AI 將是你最可靠的「職場影分身」 ◎中小企業老闆或主管這本書教你有效整合團隊與資源。◎會計、財務與人資人員AI幫你自動清洗、整理與生成報表。◎業務與行銷人員用AI生成與優化創造更多成交機會!◎自由工作者、創作者與接案者AI教戰手冊幫你放大個人產能。◎學生與轉職者49天精實特訓培養你的就業競爭力。
https://youtu.be/fhNG9VQnfZg☆好評再上市☆本書共有六篇第一篇第1章到第3章介紹了多模態情感分析相關研究概述、多模態機器學習以及多工學習機制在不同領域的應用。第二篇介紹了多模態情感分析的資料集和前置處理方法,包括資料集簡介和基於主動學習的自動標定方法。第三篇討論了以文字、語音和人臉為基礎的單模態情感分析方法。第四篇介紹了跨模態資訊的情感分析,包括跨模態特徵表示、多層次資訊互補的融合方法、生成式多工網路的情緒辨識方法以及面向對齊和非對齊序列的跨模態情感分類方法。第五篇討論了多模態資訊的情感分析,包括基於多工學習和自監督學習的多模態情感分析模型,以及基於交叉模組和變數相關性的多工學習方法。第六篇介紹了多視角學習和遷移學習為基礎的多模態情感分析模型,並介紹了基於生成對抗網絡的情感分析模型。以上總結了各章節的概述和主要內容。深入探討了智慧服務機器人領域中的共融機器人,即機器人與人、機器人與環境、機器人之間自然互動共融的應用。機器人與人之間的自然互動能力是關鍵技術之一,包括人機對話、多模態情感感知和人機協作。要具備情感感知能力,機器人必須具備多模態情感辨識能力,並針對多模態情感資訊的特徵表示、特徵融合和情感分類進行研究。本書內容包括了深度學習模型的人臉情感特徵辨識、多模態情感資訊的學習表示和多模態情感特徵的融合,是智慧型機器人自然互動、自然語言處理和人機互動等領域的重要參考。
https://youtu.be/HpGOF5EbIk0►全面掌握 RAG 技術原理與應用實戰►從零開始構建文件檢索與回應生成系統►涵蓋 LangChain、LlamaIndex 等主流框架►逐步實作查詢引擎、對話引擎與 Data Agent►實現多模態與 SQL 查詢、多階段檢索流程►進階解析 Self-RAG、C-RAG 與 RAPTOR 新范式►提供完整開發環境、部署策略與效能優化指南►針對企業級應用設計 API 模組與前後端整合►詳細講解 RAG 系統的評估標準與測試流程►實例導向,完整涵蓋從理論到專案實作全流程本書系統化解析 RAG(Retrieval-Augmented Generation)的技術核心、開發流程與工程實踐,從初學者能立即上手的簡易範例,到企業級部署場景中的最佳化策略與創新范式應用,涵蓋最完整的知識脈絡。使用 LlamaIndex、LangChain 等熱門框架,實作查詢引擎、對話引擎與多模態處理流程。針對開發者與實務導向需求,書中詳細講解資料載入、索引、檢索與回應生成等各階段設計重點,並引導讀者透過可追蹤、可自訂的模組打造高彈性 RAG 解決方案。進階章節聚焦於 C-RAG、Self-RAG、RAPTOR 等新型架構,並提供完整評估機制與部署架構,協助技術團隊有效實作生產環境,是不可或缺的現代生成式 AI 系統開發指南。
https://youtu.be/sLq1TAxNNN8☆好評再上市☆▶▶▶ 從深度學習的基礎知識到案例,快速掌握JAX深度學習框架!◄◄◄本書為繁體版第一本的JAX全方位指南!JAX是一個用於高性能數值計算的工具,專門為深度學習領域所設計。本書從基礎概念開始談起,教導讀者在Windows環境下架設WSL,以方便使用GPU,而不需要全新從Linux安裝,接著開始介紹一些機器學習和深度學習的理論。從第四章開始,便是JAX的正式介紹,包括了XLA、自動微分等,以及談到JAX和Numpy之間的關聯,並且有實際的程式說明。到第六章開始,便陸續介紹JAX的開發細節,然後正式使用JAX進行深度學習的程式應用,包括CNN中的VGG模型,或是將JAX和TF結合,運用兩者間的搭配來解決大部分的問題。待前面的基礎都已經完備後,便引導你來放手使用JAX撰寫自訂函數,以及帶讀者使用JAX的高級套件,如experimental和nn。最後則是進階CNN的開發,使用ResNet來完成CIFAR100的分類、用JAX解決NLP的問題,以及進一步使用JAX來實作GAN網路。不管你先前是TF或PyTorch的使用者,當你發現JAX的程式碼行數是TF的1/10,PyTorch的1/3,速度更快,且程式碼更容易理解,更加Pythnoic,你真的可以開心地踏入JAX的深度學習世界!【本書看點】✪ 從零開始學JAX✪ 把numpy放入TPU和GPU的數值套件✪ JAX如何實作XLA✪ 使用JAX實作CNN✪ 用JAX自訂函數✪ JAX實作ResNet CIFAR100資料集分類✪ 用JAX實作自然語言處理的Word Embedding✪ 用JAX實作GAN生成對抗網路【適合讀者】☛ 人工智慧入門讀者。☛ 深度學習入門讀者。☛ 機器學習入門讀者。☛ 大專院校人工智慧專業的師生。☛ 專業教育訓練機構的師生。☛ 其他對智慧化、自動化感興趣的開發者。
內容介紹: ~當靈感不來、截稿在即,Call AI 就對了!~ 要做海報、廣告、發社群貼文,卻連第一步都踏不出去? 想擴圖、改圖、調色、合成,卻被軟體操作與技術門檻卡住? 本書專為社群小編、電商小編、行銷、自媒體經營者、個人創業者量身打造,從零開始教你善用 AI 工具,在時間緊迫或創意卡關時,快速產出高品質的視覺設計。不需具備設計背景,只要跟著書上的說明實戰演練,就能一鍵生成海報、社群貼文的圖、商品圖,甚至是品牌形象提案! 本書帶你使用 AI 設計工具與應用,從靈感發想、素材生成,到社群貼文圖、小說封面,甚至圖庫找不到的專屬 icon 和無接縫背景、刊物與商品模擬設計,甚至連旅遊路線圖、漫畫與商品的融合、文字特效、LINE 貼圖、……等,都能交給 AI 處理。只要輸入提示詞 (prompt),沒想法、沒素材、沒時間,全都不是問題!AI 就像是設計靈感的得來速,想什麼、要什麼、Call AI 就有。 此外,還有專篇介紹各種「編修任務」的 AI 工具,像是照片擴圖、比例延伸、快速去背、物件清除、無破綻添加景物、凸顯主體、一秒變裝、風格轉換、用 AI 生成向量插圖、……等,原本這些要用 Photoshop、Illustrator 處理很久,現在用 AI 只要幾秒到數分鐘就能做到,不僅省時、省力,AI 更是你全年無休的設計助手! 本書特色: 不會畫畫、沒學過設計也沒關係,打開這本書你就能立刻開始設計,不需為了「配圖」卡關。不論是商品圖、廣宣圖還是社群貼文的圖,AI 都能讓你一秒到位、快速出圖。 □ 用最省時、最聰明的方法完成圖像設計 □ 用 AI 解決沒想法、沒素材的困境! □ 用 AI 一鍵完成擴圖、調色、合成與編修 □ 生成式 AI 不藏私應用:將商品融入多格漫畫、用 AI 模擬產品及包裝、用 AI 生成著色畫、用 AI 當你的私人導遊,安排行程、手繪路線圖樣樣行
內容簡介:來自業界專家的推薦📢 「Mike和James是這領域的大師,這絕對是我讀過關於提示工程的最棒書籍之一。」 ── Dan Shipper,Every共同創辦人與CEO 「如果想要提升AI系統的準確性和可靠性,這本書在你的書架上足有一席之地。」 ── Mayo Oshin,Siennai Analytics創辦人與CEO,LangChain早期貢獻者 ChatGPT、DALL-E這類大型語言模型(LLM)和生成擴散模型具備了前所未有的潛力。經由網際網路上的公開文字與圖像訓練之後,這些模型可應用於各種任務。由於進入門檻大幅降低,幾乎任何開發者都能利用AI模型來解決以往不適合自動化的問題。 透過本書,你將掌握生成式AI的扎實基礎,並學習如何將這些模型應用於實際情境。在將大型語言模型與生成擴散模型整合至工作流程時,多數開發者往往難以生成可供自動化系統使用的可靠結果。本書作者James Phoenix與Mike Taylor將深入解析提示工程的核心原則,讓你在正式部署後能與AI高效共事。 本書精彩內容: • 適用於不同模型且未來也依然有效的提示五大原則。 • 使用LangChain等函式庫和框架,將生成式AI應用於實際案例。 • 評估GPT-4和DALL-E 2等OpenAI模型與其他包括開放原始碼模型的替代方案,分析比較各自的優勢與弱點。 • 這些原則如何實際應用在自然語言處理、文字與圖像生成以及程式開發領域中。
◎特色 ◇全台唯一AI Prompt + Excel整合教學專書。 ◇實用範例豐富,從新手到進階皆適用,附Prompt設計範本與練習。 ◇一次學會ChatGPT、Copilot、Gemini等主流AI平台在Excel的應用。 ◇同步涵蓋自動化、資料清理、數據分析、財務建模與VBA實作應用。 ◇學習資源完整,附線上範例檔案及社群交流資源,讓學習不中斷。 ◇職場實用導向,每章皆有職場案例與應用,培養智慧工作力。 ◎學習目標 - AI智慧流,讓Excel成為你的專屬數據助理! 你還在用傳統方法處理Excel嗎?《AI Prompt for Excel:打造智慧流工作術》全面升級你的資料分析與自動化工作流! ◇用一句Prompt,AI幫你自動完成報表、公式、圖表與數據清理 ◇不會VBA、不懂複雜公式,也能靠AI成為Excel達人 ◇專為現代職場設計,涵蓋ChatGPT、Copilot、Gemini等熱門AI平台 ◇全方位案例演練,涵蓋財務、行銷、數據視覺化、報表自動產生 ◇下載即用範例,社群互動資源豐富 從資料分析師、財會人員到業務、行政與教育工作者,本書都能助你省時省力,大幅提升數位競爭力! AI Prompt for Excel用AI提示詞翻轉Excel生產力【讓AI成為你的Excel智慧助理,創造無限可能!】【立即入手,跟上數位辦公革命第一線!】◎內容重點★ AI結合Excel的實戰應用從AI學習環境、Excel不同版本的AI運用開始,說明如何利用ChatGPT、Copilot等AI平台輔助Excel學習與工作流程,並深入講解AI輔助的資料分析、公式設計、數據視覺化及自動化D139-DM2555-0619 。★Prompt(提示詞)設計全面教學系統性解說Prompt的基本概念、設計語法、實作技巧,並提供大量範例,幫助讀者將自然語言需求快速轉化為AI可執行的Excel指令,有效提升資料處理與自動化效率 。★涵蓋Excel全核心功能內容從數值、文字、邏輯、查詢、日期、統計等函數,延伸到VBA自動化,逐步教學如何用Prompt強化各項Excel功能,並以大量案例實作說明 。★ 進階應用與職場實戰專章介紹財務模型、資料自動化、流程整合、進階圖表、商業報表等情境,並配合AI工具與最新資源,強化實務操作力,讓讀者真正成為「Excel+AI」的職場高手 。★ 建立AI職場競爭力強調如何讓AI成為你的「虛擬助理」,解放繁瑣重複的Excel工作,把重點放在高價值決策與創意發揮,帶領你在智慧職場脫穎而出 。
內容簡介:想打造自己的AI助手,卻不知道從何開始? 用最熱門的LLM技術,打造真正會思考、會執行任務的AI Agent。 從零開始也不怕,帶你完整實作七種不同任務的AI應用,掌握開發實戰與最新技術趨勢! ------------------------------------------------------ 準備好和AI Agent一起開啟智慧新時代了嗎? 本書將帶你深入探索AI Agent的開發關鍵。 從技術框架、開發工具到應用趨勢,通通幫你整理到位。 打造能聽懂人話、會主動幫你解決問題的超強AI夥伴! 從GPT-4到LangChain、LlamaIndex、MetaGPT,一步步做出真正「會理解、會規劃、會執行任務」的智慧型AI Agent。 書中以中小企業需求為場景,帶領讀者從零開始打造七種強大實用的AI應用,包括智慧排程、辦公自動化、知識整合、RAG、……等熱門任務。 不論你是工程師、研究人員、產品PM,還是AI新手,只要對AI Agent有興趣,都能在本書中找到清晰的技術架構與實用的開發步驟。 ✔️ 全書實作導向,讓AI不只聊天,更能主動幫你工作! 📌本書特色: .從零開發AI Agent,人人都能輕鬆上手 .詳解LLM×Agent的技術架構與開發流程 .精選熱門技術GPT-4、LangChain、LlamaIndex一次掌握 .七大實戰應用任務,涵蓋智慧排程、RAG、文件處理等 .對應企業需求,實作情境貼近真實工作場景 ------------------------------------------------------------- 人工智慧時代,一種全新的技術——Agent正在崛起。 這是一種能夠理解自然語言並生成對應回覆,並且執行具體行動的人工智慧體,它不僅是內容生成工具,更是串聯複雜任務的關鍵樞紐。 本書將探索Agent的奧祕,內容包括從技術框架到開發工具,從實際操作專案到第一線發展,在帶著讀者動手打造7個功能強大Agent的同時,深入解析Agent的設計與實作,最後並展望Agent的發展性和未來趨勢。 適合對Agent技術感興趣或致力於該領域的研究人員、開發人員、產品經理或公司負責人,以及大專院校的相關領域師生。 內容以兩位虛擬角色互動的方式,帶領讀者進入極富趣味的Agent開發之旅,零距離接觸GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex 和MetaGPT 等關鍵技術,在辦公自動化、智慧排程、知識整合以及檢索增強生成(RAG)等領域,親身體會Agent的非凡表現,並攜手開啟AI時代的無限可能!
內容介紹: ▍GPT、Transformer、attention / self-attention 機制、seq2seq 架構...,大型語言模型 (LLM) 背後的建模技術「硬派」揭密!▍AI 界扛霸子 NVIDIA 的指定教材!近年來,在 NVIDIA (輝達) GPU、CUDA 技術的推波助瀾下,大型語言模型 (LLM) 的發展有著爆炸性的成長,例如最為人知的 ChatGPT 正是運用深度學習 (Deep Learning) 技術打造而成的熱門 LLM 應用。□【★徹底看懂 LLM 核心建模技術 - GPT、Transformer 的模型架構】自從 ChatGPT 爆紅之後,LLM 建模技術一直是熱門的研究話題,ChatGPT 的背後核心是 GPT 模型,而 GPT 裡面最重要的技術就是最後那個「T」- 也就是大名鼎鼎、使用了 attention (注意力) 機制的 Transformer 模型,這當中所用的建模技術可說是一環扣一環,也容易讓初學者學起來暈得不得了,只要一個關鍵地方沒搞懂,後面就全花了...為此,本書經過精心設計,是帶你看懂 GPT、Transformer、attention...這些 LLM 關鍵技術的最佳救星!本書設計了「環環相扣」的 NLP 章節內容,循序漸進介紹 LLM 的基礎建模技術:🔹看懂循環神經網路 (RNN、LSTM) 的缺點就知道為什麼需要 attention 機制以及 seq2seq 架構🔹看懂 attention 機制就能看懂 Transformer 的 self-attention 神經層🔹看懂 seq2seq 架構就能看懂 Transformer 的 encoder-decoder 架構🔹看懂 Transformer 就能看懂 GPT你可以深刻感受到次一章的模型架構幾乎都是為了解決前一章模型的不足之處而誕生的,經此一輪學習下來,保證讓你對 GPT、Transformer、attention / self-attention 等技術清清楚楚!這絕對是其他書看不到的精彩內容!【★學 LLM 基礎,跟 AI 重要推手 - NVIDIA 學最到位!】NVIDIA 除了在硬體上為 AI 帶來助益外,為了幫助眾多初學者快速上手 LLM 用到的深度學習基礎,任職於 NVIDIA 的本書作者 Magnus Ekman 凝聚了他多年來在 NVIDIA 所積累的 AI 知識撰寫了本書。本書同時也是 NVIDIA 的教育和培訓部門 -【深度學習機構 (Deep Learning Institute, DLI)】 指定的培訓教材 (https://www.nvidia.com/zh-tw/training/books/)。要學 LLM 基礎,跟 AI 重要推手 NVIDIA 學就對了!書中眾多紮實的內容保證讓你受益滿滿!本書特色: □【看懂 LLM 背後核心技術 - GPT、Transformer 的模型架構】GPT、Transformer、attention 機制、self-attention 機制、encoder-decoder、seq2seq、query-key-value 機制、Multi-head、位置編碼 (positional encoding)、預訓練 (pre-train)、微調 (fine-tune)...各種建模技術輕鬆搞懂!□【生成式 AI 語言模型 100% 從零開始打造!】‧用 Colab + tf.Keras 實作【多國語言翻譯模型】、【Auto-Complete 文字自動完成模型】‧從處理原始文字訓練資料 → 切割資料集 → 建構模型 → 模型調校、優化,從頭到尾示範一遍,帶你紮穩 LLM 建模基礎!□【深度學習基礎知識學好學滿】‧紮穩根基!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得暈頭轉向!‧深度神經網路基礎 / CNN / RNN / LSTM...基礎概念詳解‧多模態學習 (multimodal learning)、多任務學習 (multitask learning)、自動化模型架構搜尋...熱門主題介紹。□【詳細解說, 流暢翻譯】本書由【施威銘研究室】監修,為前版《跟 NVIDIA 學深度學習》全新修訂本,題材與架構和前版大致相同,新修訂本特別針對前版書籍內容進行修訂、大量補充,幫助讀者更容易理解內容。