NotebookLM數位生產力：從資料整合到高效產出的知識工作術，打造你的AI思考特助
我們身處一個不缺資訊，卻極度缺乏「消化力」的時代。你的雲端硬碟裡，是不是也躺著幾十份下載了、卻從未打開的PDF？瀏覽器書籤裡是不是存滿了「有空再看」的YouTube教學？我們每天被巨量的會議紀錄與外文規格書追著跑，日復一日按下「儲存」鍵，卻從未真正消化，於是囤積的速度越快，焦慮就越深，甚至吃掉了你晚間與週末的休息時間。本書將帶你打破「收藏即遺忘」的無限迴圈，教你如何讓AI負責消化資料，替你處理繁雜的行政規章、外文財報與雜亂企劃，而你負責產出洞見與準時下班。 NotebookLM已經徹底顛覆你的學習及工作方式，只要提供你的資料、筆記、影音、PDF，NotebookLM就能實現高準確性的專屬知識庫NotebookLM可增加你的資料消化力及生產力，高效產出知識，大幅提升你的時間價值【內容簡介】♚AI工具活用術大集合！| 個人筆記 | 語音摘要 | 影片摘要 | 資料篩選 | 素材彙整 | 製作資料 || 重點整理 | 資訊圖表 | 共享資訊 | 企劃報告 | 簡報生成 | 內容分析 || 翻譯閱讀 | 自我檢測 | 規格比較 | 會議紀錄 | 高效決策 | 知識存取 |我們身處一個不缺資訊，卻極度缺乏「消化力」的時代。你的雲端硬碟裡，是不是也躺著幾十份下載了、卻從未打開的PDF？瀏覽器書籤裡是不是存滿了「有空再看」的YouTube教學？我們每天被巨量的會議紀錄與外文規格書追著跑，日復一日按下「儲存」鍵，卻從未真正消化，於是囤積的速度越快，焦慮就越深，甚至吃掉了你晚間與週末的休息時間。本書將帶你打破「收藏即遺忘」的無限迴圈，教你如何讓AI負責消化資料，替你處理繁雜的行政規章、外文財報與雜亂企劃，而你負責產出洞見與準時下班。【目標讀者】✪AI使用者：追求AI時代新工作術的人，NotebookLM讓你提早完成工作，準時下班。✪決策分析者：PM、主管、業務等需要分析各項環節的人，使用NotebookLM分析會議紀錄、競品報告與產業資料，5分鐘就能摘要重點、產出方案與簡報。✪資訊整理者：研究員、法務、分析師等需要大量閱讀文獻、逐字稿、法條、財報的人，NotebookLM幫你把堆積如山的資料，變成一個可以隨時對話、隨時呼叫、找出問題的知識庫。✪自我升級者：想用碎片時間換取真正成長的工作者與學習者，NotebookLM幫你把以往收藏的課程、影片、文章轉變成個人知識庫，成為你的知識夥伴，轉化為你的知識能力。
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
AI高效學習術 - 人工智慧時代學得更聰明
https://youtu.be/s1hAjUbomUIAI高效學習術人工智慧時代學得更聰明本書內容☆★☆在 AI 時代，會學習才是真本事☆★☆☆★☆不是學更多，而是學得更聰明☆★☆☆★☆讓 AI 當思考教練，而不是答案機器☆★☆☆★☆從理解到輸出，打造你的學習升級系統☆★☆☆★☆把知識變能力，把努力變系統☆★☆在 AI 什麼都會的時代，真正的差距，不再是誰知道得多，而是 - 誰「學得更聰明」。你是否也有這些困擾？◇讀了很多書，卻說不出重點。◇作文改了很多次，分數卻停滯。◇背了很多單字，卻開不了口。◇做了大量題目，成績卻沒有突破。◇學了新技能，卻換個情境就卡住。◇筆記寫滿一整本，卻考前還是重來。問題不是你不夠努力，而是學習方式需要升級。⏹︎ 這不是一本工具書，而是一套完整的「AI學習設計系統」本書從一個最真實的問題開始，為什麼《紅樓夢》總是讀不完？接著一步步帶你建立：◎閱讀理解地圖◎作文骨架設計能力◎外語實用表達模板◎研究判讀與證據拆解力◎精準抓重點流程◎筆記重組與概念連結術◎錯題轉理解系統◎跨科整合與系統思考◎專題與報告架構設計◎自學升級路線圖◎長期學習運作節奏◎職場快速補齊方法◎第二大腦建構流程◎學習輸出循環系統這是一條完整的能力升級路徑：◎從「看懂」到「會用」。◎從「理解」到「輸出」。◎從「努力」到「系統」。⏹︎ AI 不會取代你，但會放大你◎AI 可以幫你摘要，但你必須能重述。◎AI 可以幫你改作文，但你必須會設計結構。◎AI 可以幫你生成簡報，但你必須能回答問題。◎AI 可以幫你整理筆記，但你必須能連結與整合。本書真正教你的，不是「怎麼依賴 AI」，而是 - 「如何讓 AI 成為你的思考教練」。⏹︎ 這本書適合誰◎學生 - 想提升成績與學習效率◎考生 - 想擺脫題海戰術◎研究者 - 想建立判讀與整合能力◎自學者 - 想讓技能真正可遷移◎上班族 - 想快速補齊陌生領域◎長期學習者 - 想打造第二大腦如果你想：◎讓閱讀變得有方向◎讓寫作變得有結構◎讓考試變得可預測◎讓筆記真正可用◎讓知識開始連結◎讓學習能夠持續這本書，就是為你而寫。⏹︎ 在 AI 時代，真正的優勢是◎會思考◎會整合◎會輸出◎會設計自己的學習流程當別人只是「用 AI 得到答案」，你將學會 - 「用 AI 建立能力」。⏹︎ 總結這不是一本「教你變快的書」，而是一本「教你變強的書」。
《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。
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)
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。
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。
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。
不懂程式也能自架專屬 AI：Vibe Coding 教你從零開始本地部署與雲端整合
不會寫程式，也能打造AI應用！本書以VibeCoding氛圍編程為核心，教你用說的就能開發系統，從零開始建立AI實戰能力。內容涵蓋本地部署與雲端整合，實作Gemini、OpenAI、Ollama、Claude四大平台，透過11個專案，完成RAG知識庫、Line機器人、智慧記帳等多元應用，讓零基礎的你也能快速學會並實際導入工作與生活場景，全面提升效率。立即上手AI，不再卻步！ 用說的就能寫程式！AI 時代人人必備的開發新技能本書獨創創新螺旋式學習法，一步步帶你建立 AI 應用開發的能力✦ 附完整範例程式碼✦ 本地部署 + 雲端整合雙軌教學✦ Gemini / OpenAI / Ollama / Claude 四大平台實戰✦ 教育部 AI 認證講師親授✦ 11 個實戰專案完整收錄【專業推薦】誠摯推薦本書給所有對 AI 有興趣的教育工作者、師資生與終身學習者。期待本書能成為讀者踏入AI應用世界的重要起點，也為教育現場注入更多理性、創新且具行動力的科技實踐。黃國禎 | 國立臺中教育大學講座教授兼副校長、國立臺灣科技大學講座教授這是一本能夠協助讀者「以簡馭繁」、在技術洪流中站穩腳跟的好書。我誠摯推薦這本書給每一位希望在 AI 浪潮中掌握主動權的讀者。謝昌勳 | 財團法人工業技術研究院（IndustrialTechnologyResearchInstitute, ITRI）教授________________________________________AI 浪潮席捲全球，你是否也想打造屬於自己的 AI 應用，卻因為不會寫程式而卻步？本書以「VibeCoding 氛圍編程」為核心，教你用自然語言對話的方式開發程式，完全不需要程式基礎也能完成！書中涵蓋本地部署與雲端整合兩大主軸，從 Ollama 本機運行 AI 模型到串接 Gemini、OpenAI 雲端服務，透過 11 個完整實戰專案，帶你親手打造 RAG 知識庫、智慧記帳、Line 聊天機器人等多元應用。不論你是完全零基礎的初學者，還是想將 AI 導入工作的專業人士，這本書都能讓你真正掌握 AI 開發的實戰能力！________________________________________【精采內容】👉認識 Vibe Coding 氛圍編程，用對話方式開發 AI 應用👉取得 Gemini、OpenAI 等主流平台 API Key 完整教學👉掌握地端與雲端 AI 模型串接的核心概念👉打造 RAG 知識庫問答系統，讓 AI 讀懂你的資料👉實作智慧記帳、行事曆管理、新聞查詢、電影推薦系統👉建構 Prompt 互動提示詞生成器，提升 AI 對話品質👉開發 AI 表單生成與預約系統，自動化日常作業👉串接 Line Messaging API，打造專屬聊天機器人👉YouTube 影片自動生成測驗系統實戰👉使用 Ollama 在本機部署 AI 模型，保護資料隱私________________________________________【目標讀者】👉想了解 AI 應用開發，但沒有程式基礎的初學者👉希望將 AI 導入工作流程，提升效率的上班族與教師👉對 Line 機器人、RAG 知識庫等熱門應用有興趣的開發者👉想學習 Vibe Coding 氛圍編程新趨勢的技術愛好者
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。
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
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
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。
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。
一本搞定AI數位員工實戰：ChatGPT Agent、Gemini、Nanobanana、Manus、Skywork等各家AI代理人，幫你打造虛擬工團隊
讓AI真正融入每日工作許多 AI 書籍只介紹工具功能，但本書不同，它以「職場角色」為核心，帶領讀者看見 AI 如何真正融入每日工作。行政助理可用 PDNob + ChatGPT Agent 解決文件負擔；專案經理依靠 Proactor AI + Skywork 讓開會到簡報完全自動化；行銷人員靠 Gemini + Manus AI 完成文案、簡報、行銷網站；設計師透過 Lovart + Nanobanana 建立一致角色與高質感視覺；決策者則由 ChatArt + Julius AI 組成策略幕僚與資料科學團隊。讀者將第一次清楚看到：「我今天的工作，有多少可以由 AI 替我做？」而本書提供的分類、拆解與流程模板，讓讀者可以立即把 AI 導入自己的日常工作。超越單點工具，建構自動化「AI 生產線」市場上大多數 AI 書籍教的是「如何用一個工具」，但真正的效率革命來自「流程自動化」。本書最強的地方，就是示範如何讓 AI 員工彼此接力：你可以讓 AI 員工分工接力，一個負責整理資料、一個生成內容、另一個設計視覺，還有專責製作網站與進行數據分析的成員。本書提供完整「職位 × 工作流模板」，包括行銷、設計、專案、行政與決策等角色。讀者不需要猜測工具如何串接，也不需要從零開始，而是可以直接「套用」一條完整的 AI 生產線。不只學使用，更要學領導：駕馭 AI 的終極心法本書最珍貴的部分，就是不只教你「如何使用 AI」，更教你「如何避免錯誤、如何判斷、如何領導 AI」。書中不僅深入解析 AI 的限制（如資料偏見、幻覺、隱私與情感缺失等問題），更進一步指出未來職場所需的新能力——AI 策略設計力、提示詞拆解力、工作流配置力、結果審核力。這些技能將成為未來十年最稀缺的人才條件。本書讓讀者不只提升效率，更提升「不可取代性」，真正成為能帶領 AI 團隊的現代職場領袖。
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
Canva零基礎入門：圖文設計、影音動畫、簡報編輯、行銷素材、AI應用快速上手 (暢銷回饋版)
本書特色 ✅ 完整剖析 Canva 核心功能 ✅ 社群、簡報、影片、網站與行銷素材設計主題全收錄 ✅ 實作導向、步驟清晰，設計小白也能輕鬆上手 ✅ 圖文並茂、版型精美，學習設計同時提升審美力 ✅ 掌握 Canva AI 工具，設計流程再進化 ✅ 收錄常見錯誤排除，打造高效率工作流 ✅ 適用職場簡報、個人品牌、社群經營 感謝讀者支持，暢銷回饋中！圖文、影片、簡報、AI應用一次上手新手也能完成質感設計的全能入門書你是否曾想創作吸睛的社群貼文、製作專業簡報、或快速完成影片與海報設計？而Canva就是你搞定所有的萬能教練。Canva是目前全球最多人使用、介面最直覺的設計平台，本書從帳戶註冊、範本挑選，到動畫、影片剪輯、AI 應用…等，囊括了最新、最完整的功能操作解析。透過實戰導向的教學與豐富範例，讓Canva不只是工具，更是你的設計超能力！只要打開這本書，就能一次學會：👉 從基礎到進階從帳戶註冊、範本選擇，到文字、圖像、動畫、影片、簡報、社群行銷設計，循序漸進，幫你打好設計根基。👉 AI工具與未來趨勢完整介紹Canva最新的AI功能，如魔法文案工具、AI圖像與影片生成，帶領你掌握最先進的自動化創作流程。👉 實用操作與常見問題解析包含常見錯誤排除、效能優化、排版建議等單元，幫助你少走冤枉路，提高設計效率。👉 適用各行各業的設計實例不管你是教師、創作者、企業主或社群經營者，都能從中找到適合你的實用案例與靈感來源。不論你是初學者、職場工作者、自媒體經營者，還是教育、創業或行銷領域的設計需求者，本書都可引領你掌握Canva的無限可能，讓你從設計門外漢，成為創意高手！
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。
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。
資安法到ISO 27001的稽核攻防：AI神隊友助力(第1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
輕鬆學超實用AI：最強職場工作技巧一本搞定(第1版)
本書特色：‧AI職場全攻略：寫作、簡報、行銷、理財一次掌握‧效率神助攻：會議、客服、翻譯快速搞定‧生活智慧包：行程、健康、料理輕鬆搞定‧語言學習快充：多國語言聽說讀寫全面提升《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！
Empowering DTCO Innovation with AI and Machine Learning(第1版)
Core Insight：Cross-Domain Data Collaboration: Unlocking Chip PotentialEliminating the "efficiency gap" caused by knowledge silos is the starting point for industry potential. Data doesn't lie; Data Science provides the solution: Through innovation and cross-domain restructuring, we visualize results to become the critical accelerator for boosting efficiency.GenAI Reshaping the Future of SemiconductorsFacing the immense challenge of the slowing pace of Moore's Law, the semiconductor industry urgently requires new breakthroughs. This book is specifically designed to solve the "Efficiency Black Hole" that consumes tens of billions of dollars annually in the industry.The Empowering DTCO Innovation with AI and Machine Learning offers readers a practical DTCO.ML Framework, demonstrating how to leverage Machine Learning (ML) and Generative AI (GenAI) technologies to inject new acceleration into chip manufacturing processes. Learn to master process variability and optimize chip energy efficiency, eliminating the time-consuming and costly physical tape-out trial-and-error cycle.You Will Master: How to use data to transform Yield improvement from relying on lengthy trial-and-error into a predictable, controllable process with Accelerated ROI; achieving significant Energy Efficiency (EE) leaps in every product iteration; and gaining a Time-to-Market (TTM) competitive advantage of several months for your team.Whether you are a chip design engineer, process R&D expert, or a manager seeking industry "re-acceleration" strategies, this book provides a validated AI-enabled strategy and execution blueprint. The future of DTCO starts here.
知道你的下一筆訂單：使用LLM
https://youtu.be/JJC0UXW_Eeo【內容特點】★大語言模型推薦系統技術架構★Transformer與注意力機制應用★嵌入生成與人物誌建模模組★大規模向量檢索與Faiss整合★生成式推薦與RLHF最佳化★預訓練模型應用於冷啟動推薦★微調技術與LoRA參數調整★Prompt工程與上下文學習技術★多模態嵌入與CLIP特徵整合★多工學習架構與互動式推薦系統★排序演算法與Learning-to-Rank應用★高併發推薦服務與快取策略設計★分散式推理與ONNX模型部署★電子商務平台推薦系統專案實作【內容簡介】本書針對大語言模型於推薦系統中的應用進行完整拆解，涵蓋從基礎架構設計、嵌入建構、排序演算法到冷啟動處理與互動式推薦等核心模組。內容不僅包括主流技術如Transformer、Faiss、T5與GPT模型，亦涵蓋LoRA、RLHF與Few-shot推薦等進階主題。技術實作部分詳細說明了如何處理人物誌建構、多模態資料整合、向量檢索與模型微調，同時結合分散式推理與高併發部署方式，提供了可落地的工程指引。實務案例涵蓋LangChain對話推薦、電子商務場景應用與推薦效能監控設計，並搭配程式碼範例與框架工具，讓開發者能從需求分析一路實作至部署。此書適合資料工程師、推薦系統開發者與希望導入LLM能力的AI實作者閱讀，能作為系統化構建智慧推薦系統的技術參考資料。
更少GPU卻更強 ：LLM輕量化壓縮及加速訓練
https://youtu.be/cszgj1MeX38【內容特點】★Transformer與MoE架構計算特性★模型壓縮技術：量化、剪枝、蒸餾★混合精度訓練與分散式訓練架構★ONNX與TensorRT格式轉換流程★運算圖最佳化：融合、重寫、記憶體配置★端側學習與聯邦學習通訊機制★IR中介表示與計算圖優化策略★動態Batch與記憶體排程機制★cuDNN與MKLDNN運算元庫應用★CUDA核心函數與GPU記憶體管理★Vulkan推理加速與圖形並行整合★OpenCL與AVX跨平台加速★DeepSeek-V3訓練與推理結構★FP8精度訓練與Sigmoid路由演算法【內容簡介】本書從工程實作與架構設計的角度出發，系統地整理了大模型在實際部署中的資源瓶頸與解決方案。從Transformer與MoE架構切入，解析其帶來的計算與儲存壓力，並延伸至量化、剪枝、知識蒸餾等主流模型壓縮技術的原理與實作要點。書中不僅整理了各類加速方法，如混合精度訓練、分散式架構與推理引擎建構，還提供跨框架的模型格式轉換範例，涵蓋ONNX、TensorRT等工具鏈整合流程。進一步深入端側學習、IR最佳化與動態Batch記憶體管理等核心技術，並透過cuDNN、MKLDNN、CUDA與Vulkan等元件展示運算元優化的具體實作。本書最大特點是涵蓋理論與部署細節，並以DeepSeek-V3為案例展現整體技術鏈條如何協同降本增效。對於實際從事大模型研發、推理部署或系統最佳化的工程人員而言，是一本兼顧理論深度與實務操作的實用指南。
史上最完整 - 一本書晉升深度學習世界級大師
https://youtu.be/N4oymCPIy98【內容特點】★深度神經網路架構與演算法★卷積神經網路、循環神經網路實作解析★多頭注意力機制與Transformer原理★BERT、GPT系列模型結構與應用★預訓練語言模型任務與資料構建流程★自然語言處理：Word2Vec、GloVe、fastText★訓練最佳化：Adam、AdaGrad、BatchNorm★模型評估指標與過擬合正規化技術★文字分類、問答系統、命名實體辨識模型建構★端到端模型訓練與微調流程★多GPU訓練與參數共享技術★PyTorch框架與範例程式實作★深度學習開發環境與GPU部署教學★ChatGPT、InstructGPT、GPT-4使用與提示詞工程【內容簡介】本書針對自然語言處理與大語言模型的完整技術鏈條進行系統化整理，內容涵蓋文字表示、語言模型、詞向量、神經網路架構、預訓練模型、大語言模型訓練與應用等領域。相較於僅以應用為導向的實作教材，本書更注重方法論、模型結構與設計邏輯，透過引導方式逐步建構讀者對自然語言處理任務類型、演算法發展脈絡與各類模型原理的理解，並提供必要的數學符號與程式碼範例輔助說明，特別針對BERT、GPT等模型提供演化系譜與結構剖析，搭配模型調配、微調、部署與評估技術，兼顧訓練方法與應用實作需求，對希望掌握現代語言模型核心機制與架構實現的技術開發者與研究人員具實質參考價值。
迎戰 APCS！C++ 從零開始的 PBL 實戰學習法
https://youtu.be/Nw-GREmF4ec以實戰開啟程式之門，成為你從入門到挑戰的最佳夥伴！★ 不怕沒基礎，從零開始也能上手！這本書帶你一步步寫出屬於自己的程式。★ 以 APCS 題型為核心，結合 C++ 教學與 PBL 問題導向學習，讓實戰與理論完美接軌。★ 每一題皆附流程圖、程式碼、模擬執行與複雜度分析，完整訓練解題思維。★ 將「題目理解 → 邏輯推理 → 演算法設計 → 程式實作」化為循序進階的學習地圖。★無論是初學者、APCS 準備生，或希望強化程式思維的大學生，都能在本書中找到前進的方向。【選擇重複】讓你從條件與迴圈開始駕馭程式邏輯●核心概念全解析：if、while、for 三大結構一次掌握，學會讓程式「會判斷、能重複」。●實戰題型導向：從紅燈等待、液面高度，到陷阱之路與巴士行程，逐題培養模擬思維。●思考力＋實作力並進：每題附流程圖、程式、分析與模擬，帶你真正理解條件控制與迴圈運作。從簡單的選擇結構到靈活的重複控制，一步步打好 C++ 基礎，為 APCS 實作題奠定最穩固的起點。【陣列操作】從資料到邏輯，一次掌握序列思維●透過一維、二維陣列，學會儲存、搜尋、更新與比對，讓資料結構更有條理。●從圍籬修補、臨界分數、好友分群 到 卡牌消除，逐步訓練你看懂資料間的關聯。●每題皆搭配 流程圖＋模擬圖＋完整程式，讓你真正理解索引、邊界與掃描邏輯。不只是存取資料，更要學會如何讓陣列「思考」──讓你的程式從基礎邁向高效運算！【字串函數】玩出文字的邏輯魔法●學會使用 string、substr、find、stoi 等常見函數，靈活操作文字資料。●透過 字母和諧、字串映射、原字重現 等題目，體驗文字轉換與還原的實戰魅力。●結合 判斷、統計、模擬 等技巧，讓程式能「讀懂」文字、處理輸入、生成結果。讓文字不只是文字，而是程式邏輯的素材──從處理字元開始，寫出會思考的程式！【本書適合】◎高中生與大一新鮮人：第一次學 C++，想打好基礎、了解 APCS 題型結構。◎準備 APCS 的考生：希望透過實戰題目強化邏輯、熟悉評測節奏與思維。◎大學程式課學生：想在修課前預習、或補足程式設計與演算法的觀念。◎教師與助教：尋找具系統性、可直接教學與延伸的教材參考。◎資訊社團與自主學習團隊：想以 PBL 模式設計學習活動、帶領同儕共學。◎自學者與跨域學習者：沒有程式背景，也能循序漸進地掌握實作能力。只要你曾經想過：「程式學習能不能更有系統、更有成就感？」這本書，就是你最好的起點！
LLM提示工程技術｜打造兼具藝術與科學的高效應用
Albert 和 John 是史上最成功的生成式 AI 產品之一 GitHub Copilot 的幕後推手，也因此成為值得學習的典範。本書讓每個人都能輕鬆邁入提示工程這個領域。 —— Hamel Husain，獨立 AI 研究員與顧問 大型語言模型（LLM）正在徹底改變世界，期許能自動化各種任務並解決複雜問題。新一代的軟體應用紛紛把這些模型作為基礎元件來釋放幾乎所有領域中的驚人潛力，但同時也需要全新的技能才能穩定運用這些能力。本書將帶領你學習提示工程的藝術與科學 — 這正是釋放 LLM 真正潛能的關鍵。 產業專家 John Berryman 和 Albert Ziegler 將分享如何與 AI 有效溝通，將你的想法轉化為適合語言模型理解的格式。學會理論基礎與實用技巧之後，你將具備充分的知識與信心來打造新一代的 LLM 應用程式。 本書精彩內容： • 理解 LLM 的架構，並學會與其互動的最佳方式 • 針對你的應用程式設計完整的提示撰寫策略 • 收集、篩選並呈現高效提示所需的上下文資訊 • 精通特定提示技巧，例如少樣本學習、思維鏈提示設計與 RAG（檢索增強生成）
使用FastAPI建構生成式AI服務｜開發理解豐富脈絡的生成式AI應用
「軟體開發者與資料科學家必備的實戰資源！Ali以深厚技術與清晰教學，手把手帶你用FastAPI打造可上線的生成式AI服務，從實作中保持領先地位。」 —Joe Rowe，Applied Data Science Partners技術保證與合規主管 「這是一本極實用的生成式AI入門書籍，詳盡說明如何打造真正能運作的服務，非常適合當成邁入 AI 開發領域的首選書籍。」 —Julian Brendel，Vitol資深Python開發者 準備好要用生成式AI打造真正可上線的應用程式了嗎？ 本書以實作為核心，教你如何運用FastAPI網頁框架來設計與部署AI服務。你將學到如何整合模型，處理文字、圖像、音訊與影片，並讓服務與資料庫、檔案系統、網站與API自然串接。無論你是網頁開發者、資料科學家，還是DevOps工程師，本書提供的範例、工具與策略，都能幫你打造高效、可隨需擴展、能即時提供服務的AI應用程式。 作者Alireza Parandeh透過清楚的解說與實際範例來介紹身分驗證、並行、快取，同時結合向量庫的檢索增強生成（RAG）技術。你將學會如何檢驗AI輸出品質、提升效能，以及保護微服務的最佳做法，並利用Docker來部署容器，在雲端自信啟動你的AI應用程式。 • 建立可與資料庫、檔案系統、網站及API互動的AI服務。 • 管理並行的AI工作與長時間運行的任務。 • 透過WebSockets與伺服器傳送事件（SSE），以串流形式傳送AI生成的結果。 • 使用身分驗證、內容過濾、限流與速率限制機制來保護服務。 • 透過快取、批次處理與微調技術強化AI效能。 Alireza Parandeh 是獲得英國工程委員會（UK Engineering Council）認證的特許工程師（Chartered Engineer），也是微軟與Google認證的開發者、資料工程師與資料科學家。 #FastAPI #生成式AI #AI服務/應用開發 #RAG #Docker部署AI #Context-rich AI
AI 時代的 Side Project 全攻略：產品思維 × 專案管理 × 變現路徑（iThome 鐵人賽系列書）
本書宗旨在於教讀者如何將Side Project變成職涯加速器，弄懂產品的服務對象、核心痛點、清楚的價值主張與最低成本的驗證，把成果整理為可展示與可交付的職涯資產。本書適合工程師與開發者、設計師與產品經理、自由接案者，甚至缺乏實戰經驗的學生，透過結合AI來提升效率，不僅可以做出好的Side Project，更能打造出可持續複利的職涯引擎！ 從原型到產品，從作品到變現學習、履歷與收入，用 AI 讓你面面俱到AI 正在加速改寫整個產業價值鏈：從資料處理、產品迭代，到市場驗證、客戶成功，這個速度前所未見。雖然會寫程式很重要，但在人人都能用 AI 快速產出應用程式的今天，光靠寫程式已撐不起職涯的高度。本書主張：職涯高度不僅在於「能做」，更在於把功能打磨為被市場選擇、並以數據驗證的產品與成果。真正拉開差距的關鍵在於：把「做得出來」變成「有人願意用、願意付費、還會推薦」的價值。這就是產品經營的核心，也是本書想帶你跨過的那道鴻溝。Side Project 在 AI 時代，已經不只是「技術練功房」，更像一台「職涯加速器」。AI 讓你原型做得快，但接下來才是重點：你要服務的對象、核心痛點、明確的價值主張、最低成本的驗證方法，以及每次釋出如何讓產品更靠近「被選擇」（如轉換率、留存、推薦率）。這些不只講技術，還牽涉產品、商業和溝通。你會在書中走過一條可複製的路徑：從想法出發，用 AI 做出「能用」的原型；靠數據與回饋修正方向；把功能變成體驗，把體驗說成清楚的價值主張；想定價與定位，設計取得客戶的途徑；最後把成果整理成能展示、能講述、能交付的職涯資產（可被展示、量化與轉移的成果組合）。這不是只為了「做完一個專案」，而是要把你鍛造成「會做產品的人」。程式是功能運作的基礎，AI 能幫你更快解題、分工更精準、決策更有效。但會寫程式之後，差距來自於產品視角：為什麼使用者需要你？他現在用什麼替代方案？你的不一樣在哪？你怎麼把價值講清楚、量得出來、建立信任、累積口碑？技術讓你起步，產品讓你被看見，商業讓你被記住，職涯讓你被需要。這本書不只講「怎麼做」，也會說「為什麼做」和「做到什麼程度才算好」。我們不追求堆疊技術，而是把一件小事打磨成會被反覆選擇的解法。從概念與原型、到任務拆解與驗證、再到產品化、商業化與個人品牌，我們一步步走，讓 Side Project 作品成為你被世界看見的機會。將專案淬鍊成可延展的產品線，把「我會寫程式技能」轉化為「我能帶來商業成果的職涯資產」。如果你正考慮轉職、轉換專業跑道或走自己的路，就從今天開始：把目標寫成使用者聽得懂的語言，讓每一份努力對齊商業與職涯的座標。用 AI 加速，以產品思維、數據與敘事提高說服力。當技術、產品、商業與職涯取得交集，你不只是在做一個 Side Project，而是在打造能持續複利的職涯引擎。願這本書，成為你在 AI 時代從「能做」走到「能成」的槓桿，助你透過 Side Project 打造職涯的無限可能。本書內容改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽 Modern Web 組的優選系列文章《與 AI 一起開發 Side Project 吧！》。四大面向♦ 接案變現指南：掌握報價原則的有保障接案範例♦ 完整交付流程：從開發到上線 AI，通通幫你搞定♦ 副業經營案例：沒經驗到賺點外快，教你替自己加薪♦ 職涯策略布局：AI 時代轉職攻略，培養完整產品思維目標讀者♦ 工程師與開發者：想打造作品集、學習新技術、建立個人品牌♦ 設計師與產品經理：想跨域學習技術、將設計思維轉為可運作產品♦ 學生與新鮮人：缺乏工作經驗，需透過 Side Project 證明能力與熱情♦ 自由工作者：想系統化接案流程、提高報價與交付品質
內行人才知道的生成式 AI系統設計面試指南
生成式 AI + 系統設計 + 面試攻略 10道真實面試實例 × 280+圖解 × 7步驟設計架構 「這是一本絕佳的參考書，內容充滿趣味、實用的案例研究、深入的見解與淺顯易懂的範例。對於正在準備生成式AI系統設計面試的人來說，絕對是無價之寶。」 —— Chip Huyen，《設計機器學習系統》與《AI工程》的作者 「這是一本進入這個領域不可或缺的指南。即使是我這樣對生成式AI領域已相當熟悉的人，如果沒有這本書，在面試中也可能會招架不住！本書成功搭起從底層演算法到實際產品所需的完整系統架構之間的橋樑。真心推薦給所有想在正式環境下實作GenAI解決方案的人。」 —— Damien Benveniste，前Meta機器學習技術主管 要在面試中設計生成式AI（Generative AI，簡稱GenAI）系統，是一項既複雜又具挑戰性的任務。本書提供清晰且結構化的方法，引導你有系統地掌握各類生成式AI系統設計題目。透過實用的框架與真實案例，幫助你更輕鬆理解並應用這些概念。 本書可以看作是《內行人才知道的機器學習系統設計面試指南》的延伸之作。前作聚焦於搜尋與推薦系統等主題，而本書則專注於生成式系統，透過詳盡的範例與說明，帶你理解生成式AI系統在實務中的實際構建方式。 本書內容有些什麼？ - 揭示面試官真正關心的是什麼，以及背後的原因。 - 系統性的的7步驟問題拆解框架，幫助你分析與回答生成式AI系統設計面試題。 - 10道真實的生成式AI系統設計題，並提供詳細的解決方案。 - 超過280張圖表，幫助你輕鬆理解複雜且抽象的系統架構。
AI × AIGC精要與產業應用含AIA國際認證 - AICC人工智慧綜合能力(Specialist Level、Expert Level)- 最新版
產品特色： 了解AI 是每個世代的素養，就像識字、會思辨與能判斷資訊來源一樣重要。 本書不只是一本AI入門書，而是陪伴你走向數位未來、跨越AI 知識鴻溝的一把鑰匙。書中不僅補充各國科技政策要點與趨勢走向，並且介紹AI Agent（人工智慧代理人）這個逐漸成形的重要角色，協助你掌握這一波AI 技術革新的核心方向。 閱讀本書是你開始說出「我懂AI」的第一步。 ?以非資工背景及跨領域發展的讀者為出發，圖文並茂，條理清晰。 ?系統化整合AI基礎概念、生成式AI精要、產業應用到LLM實作指南。 ?對應AIA人工智慧應用國際認證，人工智慧綜合能力Specialist Level、Expert Level完整能力指標。 ?收錄國內外案例，涵蓋教育、金融、行銷、醫療、製造、交通等產業。 ?搭配MOSME行動學習一點通平臺，幫助讀者強化AI素養與應用力。 MOSME行動學習一點通 使用「MOSME行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可自我練習，即學即測即評。 評量：可在線上反覆練習書內題目。 詳解：在線上即時練習書內題目後，可立即核對答案，查閱詳細解析。 擴增：線上提供額外補充內容，可自主學習調整進度。
人工智慧思維｜它不是工具，他/她是夥伴
內容簡介:「在信任與創新之間，開啟企業的AI新篇章。」—— IBM台灣技術長 莊士逸 「迎向AI共創的未來，技術與信任的完美交會。」—— 研華全球企業發展副總裁 吉永和良 【 專家學者誠摯推薦 】 IBM台灣技術長 莊士逸 研華全球企業發展副總裁 吉永和良 台大管理學院教授 曹承礎 前IBM全球技術理事 林育震 意藍資訊創辦人 楊立偉博士 聯發科技術經理 蔡憲明博士 ------------------------------------------------------------- 來自經驗老到的產業專家，透過新鮮有趣的幻想角色，帶你探索人工智慧的兔子洞… 書裡收錄超過 100 組提示詞與由 AI 生成的有趣圖案、程式、圖表！ ■ 從基礎到應用，掌握 AI 架構與核心觀念 本書從最基礎的 AI 原理開始，循序帶出機器學習、提示工程（Prompt Engineering）、資料彙整、AI App 開發、AI 倫理與資安思維等核心架構。雖然內容專業，卻不艱澀。 ■ 用角色敘事講解 AI，讓閱讀更有趣 以創新的敘事方式貫穿全書，以兩位角色：Pato，一位具備精緻語言能力的聊天機器人；以及Datos，一位充滿個性與記憶層級結構的資料合集。他們透過對話、模擬情境、討論衝突，讓抽象的技術轉化為具體的「人機共生」畫面。 ■ 結合 GenAI 實作，100+ 組提示的最佳實踐 更特別的是，本書本身就把生成式 AI 當成寫作夥伴，不僅用 GenAI 協助產出書中插圖與程式碼，更公開 100+ 組提示與最佳實踐，讓閱讀過程本身即是學習與創作的過程。這種方式，不僅降低了學習門檻，也強調了AI導入過程中最重要的兩項價值：透明與共享。 如果你想真正理解 AI、與 AI 合作，本書會是你最有陪伴感的一本入門至進階指南。
創造力的密碼：人工智慧時代的藝術與創新
人工智慧有何侷限和潛力？「創意」真正的意涵是什麼？創造力可以培養嗎？它是人類獨有的，還是人工智慧也可被視為具有創造力？ 屢獲殊榮的天才數學家探索創造力的未來機器學習將如何顛覆、豐富並轉變我們對「人性」的理解「面對即將到來的AI世界，這是一本絕佳的旅遊指南。」──珍奈．溫特森（Jeanette Winterson） 身為人類，我們擁有非凡的能力，能創造出提升、拓展和轉化生命意義的藝術作品。然而，在其他許多領域，人工智慧的新發展正在撼動現狀，我們逐漸發現許多人類從事的任務，電腦也一樣做得好，甚至更好。複雜的演算法正在幫我們採購雜貨、挑選伴侶及管理我們的投資。它們能處理比醫生或律師更多的資料，以更高的精確度行動。但機器有創造力嗎？它們能很快從感動我們的藝術中學習，並理解藝術與平凡之作的差別嗎？ 屢獲殊榮的天才數學家馬庫斯．杜．索托伊，在這本關於創造力未來的必備指南中，帶領我們深入人工智慧和演算法學習的世界。他詢問我們對藝術的情感反應，有多少是源自大腦對模式和結構的回應？在數學、藝術、語言和音樂中，「創意」真正的意涵是什麼？他探索電腦學習將如何改變創造力的未來，也探究模式和模仿在創造過程中的作用，並著手研究那些試圖在遊戲、音樂、藝術和語言領域與人類創新匹敵、甚至超越人類的程式和程式設計師──從DeepMind、Flow Machine到Botnik、WHIM──像DeepDream這樣的程式能生成看似波洛克的抽象滴畫，DeepJazz則能以艾靈頓的風格寫出爵士樂。但這些程式是在模仿，還是真的擁有「創造」的能力？ 電腦要多久才能創造出有創意的作品？它們是否可能反過來激發我們發揮更多的想像力？當市面上大多數談論人工智慧的書籍聚焦於工作的未來時，本書對人工智慧與身為人類的本質，提供引人入勝且與眾不同的探索，引導我們來到創新科技的前線，並且呈現出一幅更積極、更充滿意外的未來圖景，一個人類與機器共存、並肩創造的世界。
Notion AI活用術｜72個讓工作和生活更輕鬆的絕妙好招
內容簡介:工作太多？筆記太亂？靈感老是卡卡？ 讓Notion AI把工作與生活都變得更輕鬆有序 🚀 大家都在用！快來親身體會它的便利與強大！ 🏆 讓Notion AI成為你的超級助理，工作、生活都更順手！ 不論是整理資料、規劃專案、撰寫筆記、歸納靈感 還是想替生活加一點自動化的好點子、讓生活輕鬆一點 讓Notion AI幫你化繁為簡，日常運作更高效、更愜意 🌿 🧠收錄72個能立即上手的Notion AI活用靈感 ．帶你掌握Notion與Notion AI的核心概念 ．活用Ask AI、Database AI、Custom AI Blocks等進階技巧 ．讓「生成文件」、「資訊組織」、「翻譯文字」與「創意輸出」都更自然流暢 ．收錄可立即套用的超實用範本，讓靈感再也不怕卡關 ✨本書特色 ．從入門到進階：圖解教學×範例示範，一看就懂 ．滿載可直接套用的Notion範本，靈感不怕卡關 ．結合AI與Notion的思維設計，讓你效率與創造力同步升級 🌸推薦給你 ．想開始用Notion，卻不知從哪一步下手的人 ．用過Notion AI，但還不太熟練的人 ．想讓Notion AI幫忙打理工作與生活大小事的人 無論你是想打造更高效的工作流程， 還是想記錄更有溫度的生活， 這本書都會是你與Notion AI的最佳起始點。 #NotionAI #效率神器 #工作術 #AI工具書 #AI生活提案
一小時學會ChatGPT：讓AI成為工作、理財、健康與旅行最佳助理
與ChatGPT交談並創建您自己的個人AI助理，寫作、提出想法、家務問題、財務規劃、學習建議、旅行計劃、駕馭生活中的一切･･････ ▍如果你好好利用它，你的生活將會更加愉快！ ●家務：請他們用家裡現有的食材製作菜單；詢問如何組織清潔的建議 ●財務：身為虛擬理財規劃師，指導家庭財務；取得如何增加資產的建議 ●生活：在困難的禮物選擇過程中獲得幫助；準備一篇能引起你共鳴的演講 ●瑣事：獲取有關寵物健康的建議；PC問題及安全問題諮詢 ▍使用 ChatGPT 讓工作更高效 文章、內容製作：請它撰寫道歉郵件的內容；請它構思社群媒體的貼文 人事管理：請它設計面試的提問；請它編寫接待服務手冊 行銷規劃：請它調查市場趨勢；請它協助菜單開發或商品命名的發想 ▍用 ChatGPT 讓學習與娛樂更有趣 學習支援：請它幫忙批改英文作文；請它幫忙製作專屬的英文單字表 創意發想：請它幫忙潤色作品；和孩子一起製作簡單的遊戲 娛樂：請它提供旅行計畫建議；請它設計高爾夫練習課程建議 近幾年來，「ChatGPT」與「生成式AI」這些詞語越來越常聽見。AI逐漸滲透到我們的工作與日常生活中，人們對AI的未來既充滿期待又懷有不安。然而，實際上該如何使用？使用後生活會有什麼改變？仍有不少人感到模糊不清。 ChatGPT 是一位非常可靠的夥伴，它基於龐大的學習數據，能對我們的問題或需求給出驚人自然的回應。從文章撰寫、資訊收集，到家務協助與金錢規劃，使用範圍幾乎無限。雖然有人會聯想到在商業上的高端應用，但實際上，它也是日常生活中簡單易用的存在。 本書的目的，是讓還沒有使用過 ChatGPT 的人，能夠藉由各種在工作、生活、學習與娛樂上的活用範例，拓展使用想像。希望透過這本書，大家能學習與 ChatGPT 的相處方式，讓每一天都更加豐富便利。 ▍跟 ChatGPT 成為好夥伴，從零到活用，AI 的智慧夥伴 本書以「零基礎」為出發點，帶領讀者認識 ChatGPT 與生成式 AI 的世界。作者先在前言中指出，近年來 ChatGPT 已逐漸滲透到日常生活與工作場景，人們對 AI 既充滿期待也懷有不安。因此，本書的目的就是幫助初學者從零開始，了解 ChatGPT 的功能、使用方式，以及它如何讓生活與工作更便利。全書以五大部分展開：首先介紹 ChatGPT 的特徵與基礎知識，再深入探討如何在工作、生活、學習與娛樂中運用，最後回到 AI 的基本概念，幫助讀者掌握與 AI 相處的智慧方式。 ▍第一章 ChatGPT 是什麼 說明 ChatGPT 的基本性質與優勢。它是一種基於 GPT 語言模型的對話型 AI，能夠回答問題、生成文章、進行多語言交流，甚至參與規劃與創作。作者透過漫畫和案例，展示了 ChatGPT 在生活中扮演的角色，如家務助手、商店經營的幫手或日常對話的夥伴。內容也比較了 ChatGPT 與傳統聊天機器人的不同：前者能即時生成新穎的回答，而不只是依靠固定規則。書中同時提醒讀者，雖然它表現自然，但仍只是透過概率計算生成語句，並非真正理解。 ▍第二章 在工作中活用 聚焦於 ChatGPT 在工作場合的應用，展示如何提高效率。包括撰寫與修改商務郵件、設計社群媒體貼文、生成商品說明、進行數據分析與製作報告。書中提出「提示詞設計」（Prompt Engineering）的技巧，教導讀者如何透過具體條件與格式化要求，讓輸出更精確。章節也說明如何利用記憶功能與自訂指示，讓 ChatGPT 成為專屬的 AI 助手。此外，透過與 Excel、程式碼生成、行銷研究的結合，讀者能體會到 ChatGPT 在商務流程自動化與知識工作輔助上的強大潛力。 ▍第三章 生活中的便利助手 展示了 ChatGPT 在日常生活的實際應用。舉例來說，輸入家中現有的食材，即可獲得合適的晚餐菜單與烹飪步驟；透過房間照片上傳，能得到收納與整理的具體建議；甚至可生成掃除分工表，協助家庭成員公平分配任務。此外，還能協助撰寫二手交易的商品文案、分析家計支出、提供節約方法，成為虛擬理財顧問。章節中特別強調，ChatGPT 不僅能提出方案，還能依據用戶的回饋進行調整，讓日常生活更加舒適高效。 ▍第四章 學習與娛樂 進一步探討 ChatGPT 在教育、創作與娛樂領域的應用。它能協助撰寫報告、設計簡報、檢查英文作文、生成單字表，甚至模擬對話幫助語言練習。對於創作者而言，ChatGPT 可提供故事靈感、修改作品、協助遊戲設計與音樂推薦。在娛樂面向，它能規劃旅行行程、翻譯外文菜單、解釋運動規則，甚至透過提示生成插畫。作者強調，讀者可藉由與 ChatGPT 的互動，讓學習更具趣味性，讓娛樂更有創意，體驗 AI 帶來的知識與想像力擴展。 ▍第五章 AI 基礎與未來展望 回歸 AI 的基本原理，幫助讀者理解 ChatGPT 背後的技術。書中解釋了人工智慧的定義、強弱 AI 的差異，以及三次 AI 熱潮的歷史發展。重點介紹了機械學習、深度學習與大規模語言模型（LLM），並以圖解說明其運作方式。此外，也對生成式 AI 的特徵、應用場景（文字、圖像、音聲、音樂、3D 模型等）做了分類說明。作者提醒讀者，雖然 AI 看似能理解與思考，但實際上只是依據概率生成答案，因此需要理性使用，不可過度依賴。本章既提供知識背景，也幫助讀者培養正確心態。
Vibe Coding CLI 頂級開發：Claude Code 前瞻菁英育成手冊
https://youtu.be/LBpHl20GSpY►►►重量級Claude Code手冊◄◄◄►►►涵蓋最新更新Agent Skills內容◄◄◄►►►從新手晉升為高手◄◄◄★內容介紹☆Vibe Coding 時代第一名的 AI 開發助手 Claude Code☆☆專案從零到好，Spec Driven Development 的完美實踐☆沒有疑義，真正的開發「功夫皇帝」- Claude Code，自推出之後儼然成為 CLI 領域最強大的存在。Claude Code 的母公司 Anthropic，正是全球頂尖模型 Claude Sonnet 的研發者，自己的產品搭配最棒的模型，再加上 Cursor 或 VS Code 這類 IDE 的加持，成為你專案的主控中樞。最新 Claude Code 的功能自然完全對齊其 CLI 的特性，有最適合 CLI 的斜線指令、自訂模式、Hooks 系統，settings.json 的深度客製作。而在 AI 的應用方面，更支援了平行處理的 SubAgent、計劃模式、MCP、號稱平替 MCP 的 Agent Skills。在 Spec Driven Development 的完美實踐上，Claude Code 更支援了插入外掛、GitHub 自動回覆 Issues/PR 的 Action，支援主流的 Spec Kit、CCPM等規範，更可以和雲端的模型以及用 Ollama 串接的模型用 LiteLLM 整合。再加上本書完整的實作專案，想成為 Vibe Coding 的頂尖菁英，一本書就讓你從見習生直接跳級成大魔王。★書籍特點☆Agent/SubAgent/多平行Agent/計劃模式/全自動模式/多輸出模式/☆最強 Sonnet 4.5 模型產生任何資料，程式碼、文件、規格、最新Agent Skills☆最棒的上下文管理，自訂指令、Hooks，Plugins、全專案索引、斜線指令☆無限制的工具使用，60 個最常用的 MCP Servers，比 Context7 還強的 Exa☆Jupyter部署到Streamlit雲端平台、Huggingface串AI照片辦識卡路里☆無伺服器 Vercel/Neon結合手機電商平台開發，Xcode 開發 iOS 天氣 App☆LiteLLM/Vertex AI/Ollama 串接Gemini 2.5 Pro 最新及未來模型☆幫你用 Unsloth 訓練推理模型/Gradio 架設，Tailwind 數位指紋網站
手把手帶你實作完整機器學習專案
https://youtu.be/t-9Yehef1Lk 用一本書走完AI專案的最後一哩路，打造專屬於你的機器學習服務 告別只能離線展示的模型，成為業界渴求的全方位AI人才！ ★ 別讓模型只活在筆電裡！這本書教你打造成真正的產品！ ★ 一本書搞定！從開發、部署到維運的完整實戰指南。 ★ 全端AI應用，一次學會Docker、MLflow、Streamlit、FastAPI、BentoML。 ★ 親手打造音樂推薦系統，讓你從做中學、馬上看見成果。 ★ 不只給程式碼，更教你背後觀念，讓你不再盲目照抄。 【打好地基】搞懂MLOps核心觀念，不再紙上談兵 ●完整生命週期：從商業需求到監控迭代，一次搞懂 AI 產品的五大核心階段。 ●關鍵維運挑戰：深入了解資料漂移、模型老化，剖析模型上線後為何會「變笨」。 ●版本控制核心：不只管程式碼，更要學會管理資料與模型，確保專案的可追溯性。 ●迭代優化思維：掌握模型與資料導向策略，聰明提升模型表現，告別盲目調參。 【動手實戰】跟著做，親手打造全端AI應用 ●音樂推薦系統：以真實資料為例，整合所有主流工具，讓你從做中學。 ●高效實驗追蹤：導入DVC和MLflow管理資料、模型與參數，告別混亂的開發過程。 ●現代化模型部署：採用BentoML將模型打包成產品，實現真正的線上服務。 ●打造互動式前端：使用Streamlit開發視覺化介面，讓你的AI服務更好用。 【整合應用】將模型變為產品，創造真實價值 ●建構完整架構：整合Docker、資料庫與FastAPI，打造穩定可靠的後端服務。 ●API整合串接：將你的模型封裝成API，與其他應用程式順暢溝通。 ●職涯技能升級：填補從「模型開發者」到「AI系統架構師」的關鍵知識缺口。 【本書適合】 ●資料科學家：模型準確率很高，卻不知道如何部署上線，讓它真正發揮價值？ ●軟體工程師：想踏入最熱門的AI領域，卻不知從何開始建構機器學習系統？ ●機器學習工程師：厭倦了零散的知識，想尋求一套完整的MLOps實戰方法？ ●技術主管與PM：需要規劃與評估AI專案，想精準掌握從開發到上線的每個環節？ ●所有想踏入這個領域的人： 只要你想搞懂AI如何從無到有變成產品，這本書就是你的最佳起點！ 想了解AI如何從無到有變成產品？別懷疑，這本書就是為你而寫！
LLM應用開發：業界最實用30個應用現場直擊
https://youtu.be/T37vL31XL9g【書籍特點】★美食推薦與商品推薦系統整合★多輪語言學習與語音互動應用★戲文生成與小說創作自動化★智慧電影推薦與職業媒合系統★履歷生成與留學文書產出流程★職涯推薦與工作技能對應模型★圖片處理、影像生成與換臉技術★情緒分析與使用者評價介面建構★文字轉影像與手繪圖辨識系統★足球與網球運動員資訊查詢模組★菜譜推薦與旅遊圖鑑呈現介面★文案生成與文字校正整合應用★法律諮詢與知識問答服務實作★文風模擬與語體轉換工具開發★前端介面設計與Node.js整合流程★大模型API串接與多語系應用部署【內容簡介】本書共分30章，涵蓋30個實用的大語言模型應用專案。第一章介紹美食推薦系統，實作隨機推薦功能；第二章為語言學習平台，結合大模型進行語言對話；第三章為戲文生成工具，自動產出劇情內容；第四章為智慧電影推薦，整合演算法與GUI介面；第五章為影像處理應用，包含影像增強與生成；第六章設計職業匹配系統，分析履歷並提供建議；第七章實作簡歷生成工具，自動填寫履歷內容；第八章為產品推薦系統，根據輸入條件推薦商品；第九章開發文字互動小說專案；第十章為小說創作平台，自動續寫故事內容；第十一章為情緒分析工具，可解析用戶情緒傾向；第十二章實作文字轉影像工具；第十三章提供足球賽事資訊；第十四章為圖書館檢索系統；第十五章為音色轉換工具；第十六章實作智慧換臉應用；第十七章協助撰寫留學文書；第十八章開發寵物照護小幫手；第十九章分析使用者評價內容；第二十章為旅遊地點圖鑑查詢；第二十一章為文案生成助手；第二十二章為菜譜推薦平台；第二十三章為文字校正工具；第二十四章提供網球運動員資訊；第二十五章設計職業推薦系統；第二十六章建構職場知識問答平台；第二十七章為手繪圖像辨識；第二十八章為文獻閱讀助手；第二十九章開發法律諮詢小程式；第三十章實作文風模擬應用。
