https://youtu.be/mnYpV1BLmqsGemini Notebook 知識管理術打造你的 AI 第二大腦◎資料愈來愈多，你的知識真的有跟著增加嗎？PDF下載了一堆、網頁收藏了一堆、影片看了一堆、筆記也做了一堆 ...真正需要用到時，卻還是找不到、想不起來，甚至又得重新讀一次。問題不是資料不夠，而是資料沒有真正變成你的知識。《Gemini Notebook 知識管理術：打造你的 AI 第二大腦》帶你跳脫傳統「收藏、抄寫、分類」的筆記方式，學會利用 Gemini Notebook，把散落在 PDF、文件、簡報、圖片、YouTube、網站、錄音與會議紀錄中的資訊，集中整理成一套可以理解、查詢、比較、驗證、輸出，而且能持續成長的個人知識系統。◎從「記錄」升級到「理解 → 輸出」AI 時代真正重要的，不再是你保存了多少資料，而是能不能快速從資料中找到重點、看懂關係，最後轉化成真正可以使用的成果。本書帶你建立完整的知識工作流程：◇資料來源 → 整理脈絡 → AI 對話 → 引用查證 → 記事累積 → 工作室輸出 → 長期知識庫你將學會如何把原本散亂的資訊，逐步轉變成真正屬於自己的「AI 第二大腦」。◎不只是問 AI，而是讓 AI 根據「你的資料」回答Gemini Notebook 最大的價值，在於它能圍繞你提供的資料進行理解與整理。你可以把：◇PDF、Word、Google 文件與簡報◇圖片、流程圖、白板與課堂筆記◇YouTube 影片與錄音◇網站與最新公開資料◇研究資料、會議紀錄與企業文件放進同一個筆記本，再讓 AI 幫你摘要、比較、找出關聯、回答問題，並透過引用直接回到原始來源核對。不是叫 AI 憑空回答，而是讓答案有資料、有脈絡，也能被查證。◎一份資料，可以變成九種不同成果當資料整理完成，你還可以利用工作室，把同一批來源進一步轉化為：◇語音摘要、影片摘要、心智圖、學習卡、測驗、資訊圖表、簡報、報告與資料表。讀資料，不再只是為了「看完」。一次整理好的內容，可以反覆轉化成學習、教學、研究與工作的不同成果，真正提高每一份資料的使用價值。◎學生：把「讀很多」變成「真的會」面對考試、報告與專題，不必再陷入「資料很多，卻不知道從哪裡開始」。本書示範如何利用 Gemini Notebook：建立考前複習筆記本、製作語音摘要與影片摘要、用心智圖建立整科概念架構、用學習卡整理核心概念、用測驗檢查自己是不是真的理解，並將多來源資料整理成有脈絡的報告與專題。少一點死背，多一點理解。◎教師：讓 AI 成為真正的備課助手教材、講義、影片、外部資料愈來愈多，教師最缺的往往不是內容，而是整理時間。本書帶你從課程架構開始，利用心智圖建立整體脈絡，再進一步製作簡報、學習卡、形成性測驗、影片摘要與資訊圖表，讓 AI 協助完成備課與教材轉化，而教師仍保有最後的教學判斷。◎上班族：讓會議與企劃不再做完就消失會議開完了，決策理由忘了；企劃做完了，下一次又重新找資料；工作經驗累積很多，卻沒有真正留下。Gemini Notebook 可以幫你整理會議重點與決策脈絡、比較企劃方案、保存工作經驗，讓過去的文件與判斷成為未來可以再次使用的知識資產。讓每一次工作，都替下一次工作累積價值。◎研究者與長期學習者：建立會成長的知識庫真正的研究，不是讀完一批資料就結束。本書示範如何建立主題型知識庫，持續加入新研究、新觀點與新資料；利用 Fast Research 快速探索，用 Deep Research 深入研究，再透過記事保存重要理解與研究判斷。當一本本筆記本逐步累積，再將重要成果跨筆記本比較與串聯，零散知識就能形成更高層次的個人知識網絡。◎這才是真正的「AI 第二大腦」它不是替你思考，而是幫你保存思考的材料、整理知識的脈絡，在需要時迅速找回你曾經理解過的內容。如果你經常覺得：◇資料很多，卻找不到重點；◇筆記很多，卻沒有真正累積；◇AI 很強，卻不知道怎麼融入學習與工作；這本書，就是從「資料很多」走向「知識真正屬於你」的完整實戰指南。不要再只是收藏資料。開始讓資料變成知識，讓知識變成成果，再讓每一次成果，持續累積成你的 AI 第二大腦。
https://youtu.be/i3GBL72X5zM AI Agent工作革命用ChatGPT Work打造企業競爭力★☆★讓AI不只回答問題，更能完成工作！★☆★★☆★一本掌握ChatGPT Work、外掛程式、Skill與排程！★☆★★☆★從個人效率提升到企業流程革新！★☆★★☆★建立可執行、可檢查、可重複的AI工作流程！★☆★★☆★未來的競爭力，來自人與AI共同工作的能力！★☆★從「會問AI」進化到「讓AI完成工作」！本書帶領讀者運用ChatGPT Work，將AI從回答問題的聊天工具，升級為能讀取資料、執行任務、製作成果與協助企業運作的AI Agent。本書十大熱點1. 掌握AI Agent新工作模式從生成式AI的單次問答，進一步學會交付完整任務，迎接AI Agent時代。2. 完整認識ChatGPT Work清楚說明Chat、Work與Codex的定位與差異，幫助讀者選擇適合的工作方式。3. 從「提示詞思維」升級為「任務思維」學會設定企業背景、任務目標、限制條件、工作資料與成果格式。4. 一次掌握企業常用檔案處理實際運用AI整理與分析文件、試算表、簡報及圖像，提升日常辦公效率。5. 直接製作可交付的工作成果不只產生文字，還能完成專業報告、公式、圖表、簡報與視覺化內容。6. 運用外掛程式連接企業服務讓Work串接郵件、行事曆、雲端文件與協作平台，擴大AI可處理的工作範圍。7. 用Skill建立企業標準流程將重複使用的步驟、判斷規則與輸出格式保存下來，打造可重複執行的AI工作流程。8. 結合排程實現工作自動化讓AI在指定時間執行資料整理、信件掃描、定期報告與提醒等例行任務。9. 建立安全可靠的人機協作機制透過人工檢查點、權限限制與核准程序，避免AI誤用資料或自行做出重要決定。10. 從企業實戰走向正式導入以產品上市專案為例，整合跨部門資料，製作決策報告、主管簡報、行動清單與上市決策包。這不只是一本ChatGPT操作書，更是一本教企業如何設計AI任務、建立工作流程、管理執行風險，並逐步導入AI Agent的實戰指南。
https://youtu.be/i3GBL72X5zM AI Agent工作革命用ChatGPT Work打造企業競爭力★☆★讓AI不只回答問題，更能完成工作！★☆★★☆★一本掌握ChatGPT Work、外掛程式、Skill與排程！★☆★★☆★從個人效率提升到企業流程革新！★☆★★☆★建立可執行、可檢查、可重複的AI工作流程！★☆★★☆★未來的競爭力，來自人與AI共同工作的能力！★☆★從「會問AI」進化到「讓AI完成工作」！本書帶領讀者運用ChatGPT Work，將AI從回答問題的聊天工具，升級為能讀取資料、執行任務、製作成果與協助企業運作的AI Agent。本書十大熱點1. 掌握AI Agent新工作模式從生成式AI的單次問答，進一步學會交付完整任務，迎接AI Agent時代。2. 完整認識ChatGPT Work清楚說明Chat、Work與Codex的定位與差異，幫助讀者選擇適合的工作方式。3. 從「提示詞思維」升級為「任務思維」學會設定企業背景、任務目標、限制條件、工作資料與成果格式。4. 一次掌握企業常用檔案處理實際運用AI整理與分析文件、試算表、簡報及圖像，提升日常辦公效率。5. 直接製作可交付的工作成果不只產生文字，還能完成專業報告、公式、圖表、簡報與視覺化內容。6. 運用外掛程式連接企業服務讓Work串接郵件、行事曆、雲端文件與協作平台，擴大AI可處理的工作範圍。7. 用Skill建立企業標準流程將重複使用的步驟、判斷規則與輸出格式保存下來，打造可重複執行的AI工作流程。8. 結合排程實現工作自動化讓AI在指定時間執行資料整理、信件掃描、定期報告與提醒等例行任務。9. 建立安全可靠的人機協作機制透過人工檢查點、權限限制與核准程序，避免AI誤用資料或自行做出重要決定。10. 從企業實戰走向正式導入以產品上市專案為例，整合跨部門資料，製作決策報告、主管簡報、行動清單與上市決策包。這不只是一本ChatGPT操作書，更是一本教企業如何設計AI任務、建立工作流程、管理執行風險，並逐步導入AI Agent的實戰指南。
https://youtu.be/wXkyKiU9eu0 「從模型到介面，從部署到串接，打造可操作、可擴充的語言模型應用」◼ 建立穩定的開發與資料處理基礎從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 到 Pandas，掌握 CSV、Google Sheets 與多種資料格式的讀取、整理與比對。◼ 將 Python 程式轉化為可操作的動態 APP比較 Gradio、Streamlit、Tkinter 與 CustomTkinter 的介面特色，實作股價資料查詢與財報 RAG 應用。◼ 完成 Hugging Face Spaces 部署與除錯掌握 requirements.txt、README、Secret、API Key、套件版本管理，以及常見平台部署流程。◼ 理解開源模型、微調與量化技術認識 Llama、ChatGLM、TAIDE、Breeze、Qwen、Yi，並掌握 SFT、LoRA、QLoRA、模型量化、RLHF、PPO 與 DPO 的微調核心概念。◼ 串接知識庫、通訊工具與跨平台工作流實作 RAG、AnythingLLM、MAKE、Line Bot、Google Sheets、Telegram、Claude API 與 MCP，延伸模型的查詢、推播與任務串接能力。專業推薦 (排名不分先後)國立中山大學物理系─莊豐權特聘教授欣榮藝術行銷有限公司 執行長、吾料音樂創造工作室 創辦人─侯沛罧 敬薦綠先農業科技國際股份有限公司─張靜雯經理伽碩職訓中心─郭明洽執行長嘉南藥理大學人工智慧與多媒體應用系─蘇致遠教授元大─陳尚瑋副理數位行銷顧問─佘昀永義房屋高鐵自由加盟店 店長 / 第21 屆金仲獎楷模─王靚瑜永達保經─李雅雯經理
https://youtu.be/d7kbeyguzg8．Pi 的核心只有 read、bash、edit、write 四個工具，MCP、子代理人、權限控管由使用者自行補上．以 ChatGPT Plus 或 Pro 訂閱帳號登入即可使用 GPT-5.6，不另外計費．五條模型路線各配一個完整專案：GPT-5.6、Nemotron 3 Ultra 550B、GLM 5.2、區網 vLLM、Apple Silicon MLX．地端章節在關閉網路的狀態下完成整個 CLI 專案，程式碼與資料不離開本機．技能、擴充功能、套件三類資源的完整流程：撰寫、打包成 npm 套件、發佈、團隊以 pi install 安裝．oh-my-pi 專章：LSP、原生除錯器、多代理人、URL 資源介面，與原版 Pi 的差異與並存方式．Session 以樹狀結構儲存，可從任一則訊息建立分支；context 接近上限時自動壓縮並接續工作．安全章實測四種隔離方式：專案信任、Docker 容器、Gondolin micro-VM、OpenShell 推論閘道．SDK 與 RPC 兩種嵌入方式：AI 寫作助手網頁、launchd 排程的每日早報、手機瀏覽器遙控器．最貼近日常生活的九大實戰範例：記帳、台鐵時刻表、統一發票對獎、氣象及股市晨報【書籍簡介】Coding Agent 不必是別人設計好的黑盒子。Pi Agent 用四個工具的極簡核心告訴你：代理人的每一層都可以自己決定。你將完全了解下面的實戰案例：．用 GPT-5.6 打造前後端完整的記帳 Web App．用 550B 開放模型 Nemotron 3 Ultra 寫台鐵時刻查詢工具．在區域網路與 Mac 本機部署地端模型，全程離線開發、統一發票對獎．一套繁體中文寫作技能組，打包成套件全隊安裝．攔截危險指令、每回合自動存檔的擴充功能．把 Pi 嵌進網頁的 AI 寫作助手、每天七點自動更新的生活早報、手機就能遙控的代理人本書特色：．全程實測：每一個宣稱的能力都有畫面證據，實測遇到的問題與解法照實收錄．在地化範例，範例用台鐵、發票、氣象署、證交所的在地資料．雲端地端並重：訂閱帳號、免費金鑰、自架 vLLM、Apple Silicon MLX 五條路線互相對照．從使用到開發：終端機操作、SDK、RPC、自訂供應商，最後從原始碼建置整個專案．兩條路線並陳：極簡的原版 Pi 與大而全的 oh-my-pi（LSP、除錯器、多代理）互為對照，依工作型態選擇適合的讀者：有 ChatGPT Plus/Pro 訂閱、想完整發揮 Coding Agent 的讀者；用過 Claude Code、想比較不同設計路線的使用者；重視資料隱私、需要地端模型方案的團隊；想把 AI 代理人整合進自家產品的開發者。
https://youtu.be/xH64u77IgQk．智慧代理定義與發展：代理等級、使用動機與落地路徑．智慧代理核心元件：LLM、工具、記憶、規劃與 RAG．實驗環境建置：網頁對話、程式碼對話與工程骨架．大模型基礎：Transformer、資料清洗、斷詞、預訓練、微調與對齊．解碼策略與模型評測：Sampling、幻覺機制、MMLU、C-EVAL、GSM8K、HumanEval 與 OpenCompass．提示詞工程：結構化 Prompt 與常見提示框架．RAG 系統構建：文件解析、檢索索引、查詢路由、最佳化與 RAGas 評測．記憶系統工程：token 計數、摘要壓縮、短期與長期記憶，MemGPT、Mem0、BoT．規劃與多智慧代理：CoT、Function Calling、ReAct、Plan-and-Execute，以及 AutoGen、MetaGPT、CrewAI、LangGraph；案例涵蓋智慧家居、AI 辦公、翻譯、知識庫、程式助手與智慧客服【書籍簡介】本書共分8章，第1章介紹智慧代理定義、核心元件、代理等級與實驗環境；第2章介紹 Transformer 與大模型訓練流程、解碼與能力評測，並以 OpenCompass 示範評測；第3章介紹提示詞與結構化提示詞，整理多種提示框架與最佳化方法；第4章介紹 RAG 系統建構、文件解析、最佳化策略與 RAGas 評測；第5章介紹記憶模組的手動實作與 MemGPT/Mem0/BoT 框架；第6章介紹規劃能力方法群，包含 CoT、Self-Ask、Function Calling、ReAct、Plan-and-Execute 等；第7章介紹多智慧代理系統核心概念與 AutoGen/MetaGPT/CrewAI/LangGraph 實作；第8章以智慧家居、AI辦公、翻譯、知識庫、程式助手與智慧客服等案例完成整合實戰。
https://youtu.be/jIjhBrzcaTQ☆★☆Youtube頻道訂閱超過160萬☆★☆☆★☆影片觀看次數突破9200萬次☆★☆☆★☆StatQuest with Josh Starmer幕後創作者繁體中文書☆★☆☆★☆看漫畫學習神經網路與深度學習☆★☆Josh Starmer博士在YouTube的影片觀看次數突破9200萬次（截至2026年6月的數據），他幫助世界各行各業的人贏得數據科學競賽、通過考試、順利畢業、成功求職或晉升，因此被大家譽為「矽谷守護神」。本書是面對大眾的神經網路與深度學習科普書籍，延續了Josh Starmer博士暢銷書《StatQuest圖解機器學習》的視覺化表達形式與幽默的語言風格。書中並未簡化核心概念，而是將複雜的AI技術拆解為一個個演算法小片段，透過串連這些片段，清楚呈現神經網路的構成邏輯，以及AI技術的誕生原理，引導讀者更深入透徹的理解神經網路與深度學習的本質。同時，本書注重理論與實踐的結合，每一個核心概念都有搭配PyTorch實作教學，手把手教讀者從零開始編寫神經網路程式碼。全書兼顧扎實的基礎理論與落地的實踐操作，內容上從統計基礎知識逐步延伸至神經網路核心原理，搭配完整的PyTorch程式碼，非常適合AI技術入門者基礎學習。
https://youtu.be/wXkyKiU9eu0 「從模型到介面，從部署到串接，打造可操作、可擴充的語言模型應用」◼ 建立穩定的開發與資料處理基礎從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 到 Pandas，掌握 CSV、Google Sheets 與多種資料格式的讀取、整理與比對。◼ 將 Python 程式轉化為可操作的動態 APP比較 Gradio、Streamlit、Tkinter 與 CustomTkinter 的介面特色，實作股價資料查詢與財報 RAG 應用。◼ 完成 Hugging Face Spaces 部署與除錯掌握 requirements.txt、README、Secret、API Key、套件版本管理，以及常見平台部署流程。◼ 理解開源模型、微調與量化技術認識 Llama、ChatGLM、TAIDE、Breeze、Qwen、Yi，並掌握 SFT、LoRA、QLoRA、模型量化、RLHF、PPO 與 DPO 的微調核心概念。◼ 串接知識庫、通訊工具與跨平台工作流實作 RAG、AnythingLLM、MAKE、Line Bot、Google Sheets、Telegram、Claude API 與 MCP，延伸模型的查詢、推播與任務串接能力。專業推薦 (排名不分先後)國立中山大學物理系─莊豐權特聘教授欣榮藝術行銷有限公司 執行長、吾料音樂創造工作室 創辦人─侯沛罧 敬薦綠先農業科技國際股份有限公司─張靜雯經理伽碩職訓中心─郭明洽執行長嘉南藥理大學人工智慧與多媒體應用系─蘇致遠教授元大─陳尚瑋副理數位行銷顧問─佘昀永義房屋高鐵自由加盟店 店長 / 第21 屆金仲獎楷模─王靚瑜永達保經─李雅雯經理
https://youtu.be/ZzgeJEIpsF0★大模型發展脈絡：N-Gram到Transformer到指令微調與對齊☆職位地圖：演算法、開發、資料、推論部署、垂直領域微調★代表性公司與模型堆疊：OpenAI、Anthropic、Mistral、Qwen、DeepSeek等☆預訓練資料集體系：C4、Pile、BooksCorpus與中文資料來源★文本清洗與重複率控制：去噪、去重、品質篩選、資料治理☆Tokenization工程：BPE、Unigram、SentencePiece與長度分佈分析★輸入管線設計：Prompt範本、Padding與Masking、Sliding Window、動態Batch☆Transformer訓練核心：Self-Attention、多頭注意力、位置編碼、殘差與層正規化★平行化與加速：資料平行、模型平行、管線平行、ZeRO、FlashAttention、混合精度★推論與部署：本地與雲端、ONNX、TensorRT、Triton、KV Cache、量化與延遲分析☆微調與對齊技術：全參數微調、Prompt與Prefix、LoRA與QLoRA、SFT與RLHF★Agent與RAG與MCP A2A：多代理協作、向量庫整合、工程化、監控與安全、面試題拆解【內容簡介】本書共分十二章，第一章介紹大模型技術演進、職位分工與主流公司技術堆疊，第二章介紹預訓練資料集來源、清洗去重、對齊與斷詞及批次管線，第三章介紹Transformer結構、訓練目標、穩定性與平行化加速，第四章介紹模型部署路徑、推論延遲分析、量化與快取最佳化，第五章介紹全參數與參數高效微調、LoRA與QLoRA以及SFT與RLHF，第六章介紹主流架構演化、專家路由與MoE機制，第七章介紹經典論文重點與常見面試熱點的拆解方式，第八章介紹智慧體類型、對話狀態管理與多代理協作實作要點，第九章介紹RAG架構、向量資料庫整合與文件分塊策略，第十章介紹MCP協定與A2A通訊及多代理排程控制，第十一章介紹工程化落地包含環境建置、CI與CD、監控與安全治理，第十二章提供高頻面試題深度解析與答題策略，協助讀者把資料、訓練、部署、微調到系統整合串成可驗證的專案敘事。
https://youtu.be/cWhnTyObl5s從會回答，到真正會做事企業需要的，不是另一個能展示的 AI Demo，而是一套能接入資料、串聯流程、穩定執行，並持續演進的智慧系統。本書從 RAG、AI 工作流程到 AI Agent，帶你走過大型模型應用，從概念驗證到企業級落地的完整路徑。透過 10 個真實業務案例，拆解資料處理、模型整合、流程編排、工具呼叫、效能最佳化與系統架構設計，讓 AI 不只提供答案，更能參與實際工作。你將掌握◼建立可靠的企業知識問答系統從文件解析、文字分塊、向量索引到檢索生成，打好 RAG 核心基礎。◼處理企業真正棘手的資料場景整合 PDF、圖像、表格、資料庫與 API，解決多格式資料與複雜文件解析問題。◼把單點能力串成自動化工作流程實作合約審查、合約生成、Text2SQL 與銀行交易明細解析，讓複雜任務穩定執行。◼建構能規劃、反思與呼叫工具的 Agent打造預測性設備維運與智慧化信貸徵審助手，完成從問答到自主決策的進階應用。◼提煉可重複使用的工程架構掌握「資料擷取與運算分離」、「先規劃後生成」、「先預覽後認知」等設計方法，降低試錯成本。10 大企業級應用場景企業規章問答｜智慧履歷篩選｜設備維修圖文問答競賽等級 RAG 系統｜智慧合約審查與生成｜Text2SQL多格式銀行交易明細解析｜設備預測性維護｜智慧化信貸徵審
https://youtu.be/d7kbeyguzg8．Pi 的核心只有 read、bash、edit、write 四個工具，MCP、子代理人、權限控管由使用者自行補上．以 ChatGPT Plus 或 Pro 訂閱帳號登入即可使用 GPT-5.6，不另外計費．五條模型路線各配一個完整專案：GPT-5.6、Nemotron 3 Ultra 550B、GLM 5.2、區網 vLLM、Apple Silicon MLX．地端章節在關閉網路的狀態下完成整個 CLI 專案，程式碼與資料不離開本機．技能、擴充功能、套件三類資源的完整流程：撰寫、打包成 npm 套件、發佈、團隊以 pi install 安裝．oh-my-pi 專章：LSP、原生除錯器、多代理人、URL 資源介面，與原版 Pi 的差異與並存方式．Session 以樹狀結構儲存，可從任一則訊息建立分支；context 接近上限時自動壓縮並接續工作．安全章實測四種隔離方式：專案信任、Docker 容器、Gondolin micro-VM、OpenShell 推論閘道．SDK 與 RPC 兩種嵌入方式：AI 寫作助手網頁、launchd 排程的每日早報、手機瀏覽器遙控器．最貼近日常生活的九大實戰範例：記帳、台鐵時刻表、統一發票對獎、氣象及股市晨報【書籍簡介】Coding Agent 不必是別人設計好的黑盒子。Pi Agent 用四個工具的極簡核心告訴你：代理人的每一層都可以自己決定。你將完全了解下面的實戰案例：．用 GPT-5.6 打造前後端完整的記帳 Web App．用 550B 開放模型 Nemotron 3 Ultra 寫台鐵時刻查詢工具．在區域網路與 Mac 本機部署地端模型，全程離線開發、統一發票對獎．一套繁體中文寫作技能組，打包成套件全隊安裝．攔截危險指令、每回合自動存檔的擴充功能．把 Pi 嵌進網頁的 AI 寫作助手、每天七點自動更新的生活早報、手機就能遙控的代理人本書特色：．全程實測：每一個宣稱的能力都有畫面證據，實測遇到的問題與解法照實收錄．在地化範例，範例用台鐵、發票、氣象署、證交所的在地資料．雲端地端並重：訂閱帳號、免費金鑰、自架 vLLM、Apple Silicon MLX 五條路線互相對照．從使用到開發：終端機操作、SDK、RPC、自訂供應商，最後從原始碼建置整個專案．兩條路線並陳：極簡的原版 Pi 與大而全的 oh-my-pi（LSP、除錯器、多代理）互為對照，依工作型態選擇適合的讀者：有 ChatGPT Plus/Pro 訂閱、想完整發揮 Coding Agent 的讀者；用過 Claude Code、想比較不同設計路線的使用者；重視資料隱私、需要地端模型方案的團隊；想把 AI 代理人整合進自家產品的開發者。
★☆★會用 AI 是起點，會規劃 AI 才是能力★☆★從提示詞設計、工具選擇、工作流程到專案導入★☆★建立真正可執行的生成式 AI 應用力★☆★生成式 AI 正在快速改變學習、工作、創作與辦公流程。但是，真正的 AI 能力，不只是會輸入問題、取得回答，而要能夠清楚分析需求、設計任務、選擇工具、規劃流程，並檢查 AI 產出的品質與風險。《生成式 AI 規劃與應用》從基礎觀念出發，帶領讀者完整理解生成式 AI 的能力與應用方式。全書涵蓋 AI 平台與工具選擇、提示詞設計、AI 應用規劃、工作流程建立、專案導入、搜尋研究、辦公應用、圖像生成、聲音音樂影片、自動化、AI 代理與風險治理。本書不只教你「問 AI」，而是教你如何把 AI 安排進真正的學習、工作與創作流程中，讓 AI 成為可以穩定協助任務、提升效率、創造價值的工作夥伴。核心重點1. 從觀念建立 AI 應用思維本書先帶領讀者理解生成式 AI 是什麼、它和傳統 AI 有何不同，以及為什麼 AI 正從單純工具走向工作夥伴。讀者能建立完整基礎，不會只停留在零散功能操作。2. 從提示詞進入任務設計提示詞不是一句口令，而是任務設計的開始。本書教讀者如何設定角色、背景、目標、格式與限制，讓 AI 更清楚理解需求，產生更接近實際用途的成果。3. 從需求出發規劃 AI 應用使用 AI 前，先確認要解決什麼問題、成果給誰使用、應用在哪裡，以及哪些內容需要人工確認。讓 AI 不只是產生內容，而是解決真正的工作問題。4. 從單次使用走向工作流程本書說明如何將 AI 任務拆解成流程，安排輸入資料、輸出成果、人機分工與人工審核，讓 AI 應用從臨時幫忙變成穩定可重複的工作方法。5. 從個人使用走向專案導入當 AI 應用要多人使用、正式發布或長期導入時，就需要進一步評估資料、工具、成本、風險與成效。本書協助讀者建立 AI 專案規劃能力。6. 涵蓋多種實務應用場景內容包含 AI 搜尋與知識整理、寫作與辦公、郵件與職場溝通、企劃書與會議紀錄、試算表與簡報、圖像生成、聲音音樂影片、自動化與 AI 代理。7. 強調風險治理與人工審核AI 產出不一定完全正確，也可能涉及隱私、資料安全、著作權與錯誤資訊。本書提醒讀者建立查證、審核、責任控管與成效評估觀念。適合讀者本書適合想要有系統學習生成式 AI 的讀者，包括：學生、教師、上班族、行政人員、企劃人員、行銷人員、內容創作者、企業培訓人員，以及希望導入 AI 應用的工作者。無論你是 AI 初學者，還是已經會使用 ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot 等工具，本書都能協助你從「會使用 AI」進一步提升到「會規劃 AI」。
★☆★會用 AI 是起點，會規劃 AI 才是能力★☆★從提示詞設計、工具選擇、工作流程到專案導入★☆★建立真正可執行的生成式 AI 應用力★☆★生成式 AI 正在快速改變學習、工作、創作與辦公流程。但是，真正的 AI 能力，不只是會輸入問題、取得回答，而要能夠清楚分析需求、設計任務、選擇工具、規劃流程，並檢查 AI 產出的品質與風險。《生成式 AI 規劃與應用》從基礎觀念出發，帶領讀者完整理解生成式 AI 的能力與應用方式。全書涵蓋 AI 平台與工具選擇、提示詞設計、AI 應用規劃、工作流程建立、專案導入、搜尋研究、辦公應用、圖像生成、聲音音樂影片、自動化、AI 代理與風險治理。本書不只教你「問 AI」，而是教你如何把 AI 安排進真正的學習、工作與創作流程中，讓 AI 成為可以穩定協助任務、提升效率、創造價值的工作夥伴。核心重點1. 從觀念建立 AI 應用思維本書先帶領讀者理解生成式 AI 是什麼、它和傳統 AI 有何不同，以及為什麼 AI 正從單純工具走向工作夥伴。讀者能建立完整基礎，不會只停留在零散功能操作。2. 從提示詞進入任務設計提示詞不是一句口令，而是任務設計的開始。本書教讀者如何設定角色、背景、目標、格式與限制，讓 AI 更清楚理解需求，產生更接近實際用途的成果。3. 從需求出發規劃 AI 應用使用 AI 前，先確認要解決什麼問題、成果給誰使用、應用在哪裡，以及哪些內容需要人工確認。讓 AI 不只是產生內容，而是解決真正的工作問題。4. 從單次使用走向工作流程本書說明如何將 AI 任務拆解成流程，安排輸入資料、輸出成果、人機分工與人工審核，讓 AI 應用從臨時幫忙變成穩定可重複的工作方法。5. 從個人使用走向專案導入當 AI 應用要多人使用、正式發布或長期導入時，就需要進一步評估資料、工具、成本、風險與成效。本書協助讀者建立 AI 專案規劃能力。6. 涵蓋多種實務應用場景內容包含 AI 搜尋與知識整理、寫作與辦公、郵件與職場溝通、企劃書與會議紀錄、試算表與簡報、圖像生成、聲音音樂影片、自動化與 AI 代理。7. 強調風險治理與人工審核AI 產出不一定完全正確，也可能涉及隱私、資料安全、著作權與錯誤資訊。本書提醒讀者建立查證、審核、責任控管與成效評估觀念。適合讀者本書適合想要有系統學習生成式 AI 的讀者，包括：學生、教師、上班族、行政人員、企劃人員、行銷人員、內容創作者、企業培訓人員，以及希望導入 AI 應用的工作者。無論你是 AI 初學者，還是已經會使用 ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot 等工具，本書都能協助你從「會使用 AI」進一步提升到「會規劃 AI」。
https://youtu.be/dMEP2kDGDAg☆★☆從入門到實戰的 Codex App 使用指南☆★☆☆★☆五大完整範例：個人營運長 AI 助理、資料變決策簡報、全端 Web App、自動化工程夥伴、茶葉小舖 iOS App☆★☆► 專案與執行緒管理：用不同執行緒處理不同任務，支援平行開發與任務切換► 多執行模式：可在本機、雲端或不同環境中執行 Codex 任務，AGENTS.md 規則► 最完整 CLI 工具：讓 Codex 能安裝套件、指令、查錯、測試與部署。► 程式碼修改與交付：支援讀檔、改檔、產生 diff、審查變更與提交成果。► Git、GitHub 與 Worktrees：支援版本控制、PR 協作與多分支平行開發。► 權限與沙箱安全：控制 Codex 能不能讀檔、改檔、執行指令或連外部服務。► Skills 技能系統：把常用工作流程封裝成可重複使用的能力。► Plugins 與 MCP：瀏覽器、雲端、資料庫、文件工具與外部服務。► 跨環境操作能力：包含 In-app 瀏覽器、Chrome 擴充功能、Computer Use、Windows、與遠端環境。► 非程式產出能力：支援影像輸入、影像生成、文件處理、PDF、簡報、Appshots 與 Web 搜尋。【內容簡介】前半部先帶讀者認識 AI Agent、Coding Agent 與主流產品差異，再進入安裝、登入、專案選擇、第一次任務與介面設定。書中也會說明 AGENTS.md 的用途，讓 Codex 理解專案架構、開發環境、測試方式與工作限制，並透過 CLI 工具、套件管理、GitHub、容器、雲端、文件與 PDF 工具，真正進入專案工作流程。後半部重點放在 Codex App 的進階應用與完整案例。內容包含提示設計、任務規劃、權限與沙箱安全、diff 審查、Git 與 Worktrees 平行開發，也會介紹 Skills、Plugins、MCP Server、Automations、瀏覽器、Chrome 擴充功能、Computer Use、影像生成、Appshots、Web 搜尋、Windows、遠端與 IDE 整合。最後以五大範例收尾，示範個人營運長 AI 助理、資料變決策簡報、全端 Web App、自動化工程夥伴與茶葉小舖 iOS App。
https://youtu.be/HJF6ELcJaOI網站．關鍵字．內容．網站提交上站前優化上站後優化．成效追蹤與評估SEO 與GEO 兼容工作流程 生成式 AI 興起，除了帶動 AI 搜尋蓬勃發展，也衝擊到基於傳統搜尋的 SEO。本書將介紹 AI 搜尋，以及 AI 搜尋對 SEO 帶來的影響與因應策略，並帶領你學習如何實作AI搜尋優化(或稱為「生成式引擎優化」(GEO))，幫助您與您任職的企業將危機化為轉機，積極開拓新流量機會。你將學到►什麼是AI 搜尋、AI 搜尋如何影響SEO、什麼是GEO►是否還需要做SEO、後續搜尋行銷的策略為何►如何打造適合SEO 與GEO 的網站、需要配合開通設置哪些工具► SEO/GEO 關鍵字研究的流程、工作重點、資源、工具► SEO/GEO 內容寫作的流程、工作重點、資源、工具►什麼是SEO與GEO 導向的優質內容、需要具備哪些條件►如何將網頁提交跟傳統搜尋引擎和AI 搜尋平台►如何讓網頁取得SEO 排名、曝光與GEO 提及、引用►如何提升SEO 搜尋結果點閱率以及做好GEO 品牌曝光與導流►如何提升搜尋流量上站後的使用者經驗與成效►SEO 與GEO 兩者的思維、目標、追蹤指標有何不同►如何追蹤評估GEO 的成效【專業推薦】(排名不分先後)「在 AI 搜尋快速改變行銷規則的此刻，企業更需要重新理解 SEO 與 GEO。本書用清楚、務實又好吸收的方式，帶讀者從趨勢看見策略，從觀念走向執行。很適合經營者、行銷主管與內容工作者閱讀，協助品牌在 AI 搜尋時代被看見、被理解，也被選擇。」——唐美娟｜聯聖集團 總經理「欣見啓佑將AI搜尋、SEO與GEO寫成企業看得懂、團隊做得到的實務指南。本書不只談趨勢，更提供流程、工具、案例與成效追蹤，能讓讀者從概念走向執行，是AI搜尋時代難得的實戰手冊。」——王鳳奎｜東海大學EMBA專任教授「AI 搜尋正在改變使用者取得資訊的方式，也改寫搜尋行銷的遊戲規則。本書可貴之處，在於連啓佑老師不是只談趨勢，而是從 SEO 與 GEO 的核心邏輯出發，幫助讀者建立一套更完整、更務實，也更能面對未來變化的搜尋行銷觀念。」——邱韜誠 Frank Chiu｜GEO 行銷顧問「SEO 是網路行銷的關鍵。在張飛創意行銷邁入第11年之際，連老師在我心中仍是台灣 SEO 界的教父。他長年無私研究、授課並分享所有Know How，對產業影響深遠。非常期待這本新書，感謝老師持續無私奉獻！」——羅淑真｜張飛創意行銷 總經理
https://youtu.be/TLJeu4K-wNc✓ 每天 30 分鐘，30 天學會用在工作上的自動化流程✓ 從抓資料、寄報告到 AI 自動回信，拉一拉就完成✓ 卡關有三層保險：除錯指南、AI 助教 Prompt、完整範例檔你今天做的工作，有多少是上星期就做過一遍的？開十個分頁搬資料、月底重寄同一份報表、有人問進度就一再翻表。這些事不難，所以你一直忍著做。但不難的事做一千遍，就成了你的職涯。這本書要教你的，是讓這些事從你的人生裡消失。n8n 是一套免費、開源的自動化工具，全球已有數十萬人用它把瑣事交給機器。你不需要會寫程式，你需要的是一張走得完的地圖。這本書把 30 天切成五段旅程：先練出看見「可以自動化」的眼睛，再讓 n8n 替你抓資訊、發通知、做判斷，最後接上 AI，讓流程自己運轉。每天 30 分鐘，30 天後你帶走的是：■ 21 個親手打造、啟動後自行運作的自動化工作流■ 一套「看到重複，就知道怎麼把它自動化」的思維反射■ 一群會上網查資料、讀信、寫草稿、回 Slack 的 AI 助理■ 一份遇到任何新問題都能照著拆解的自動化 SOP翻開這本書之前，你可能是：□ 被報表、貼文、信件追著跑的行銷、業務、HR□ 想帶團隊導入 AI，卻不知道第一步在哪的主管□ 打開過 n8n，盯著空白畫布十分鐘然後關掉的人□ 不會寫程式，但拒絕一輩子當傳話筒的每一個人每一章都有「Debug 診斷室」，幫你先踩過地雷；卡住時，有提示詞讓 AI 當你的助教；真的做不出來，掃 QR Code，就有完整工作流等你下載、貼上、繼續前進。作者為 AI 獨角獸企業資深工程師，這套方法已在企業內訓帶著上百位零基礎的同事走完全程，完成自動化實作。一年後的你，不會記得這個月加了幾天班，但你會感謝那個在第 0 天翻開這本書的自己。【專業推薦】(依姓氏筆畫排列)「身為財務，每個月對帳、做報表、追各部門進度，就佔掉我大半的時間。這本書用我這種不會寫程式的人也聽得懂的方式，帶我把這些重複的工作交給n8n 自動處理。 每天在做的事，有很多其實都能交給機器。這個開關一打開，就像進入一個新世界，看工作的眼光整個不一樣了。」——Lynne｜財務專員「有別於生硬的技術書籍，這本書正是將 n8n 的技術與操作，深度結合辦公室真實案例而成。只要每天花一點點時間，循序漸進跟著書中的單元練習 30 天，你也能成為 n8n 專家！但容我提醒你：讀的時候請務必細細品味。除了要學習 Andy 的 n8n 技法，更要用心體會他的自動化心法！技法讓你短期制勝，心法讓你受用終生！」——楊皓霖（亨利羊）｜「自動化不該是少數人的特權，而是每個人都該擁有的能力。作者用最貼近讀者的語言和最具體的範例，陪著讀者一步步建立起『看到重複，就知道怎麼解決』的思維。這種把複雜變簡單、把能力交到更多人手上的努力，正是我認為 AI 時代最重要的事。」——蘇家永 Joe Su｜Appier 共同創辦人暨技術長
https://youtu.be/gbutMGu9FJM☆★☆Youtube頻道訂閱超過160萬☆★☆☆★☆StatQuest with Josh Starmer幕後創作者第一本繁體中文書☆★☆☆★☆看漫畫輕鬆學習機器學習☆★☆Josh Starmer博士在YouTube的影片觀看次數突破9200萬次（截至2026年6月的數據），他幫助世界各行各業的人贏得數據科學競賽、通過考試、順利畢業、成功求職或晉升，因此被大家譽為「矽谷守護神」。他那獨特的圖文表達形式和幽默的語言風格深受觀眾喜愛。這本《StatQuest圖解機器學習》結合了他創新的視覺呈現方式，深入淺出地闡釋了機器學習的基礎知識和高階知識，是一本輕鬆理解機器學習的「漫畫書」。本書前3章著重介紹了機器學習的整體框架和主要思想，從第4章起，介紹了各種機器學習演算法：從基礎的線性迴歸（第4章）和邏輯迴歸（第6章）到樸素貝葉斯（第7章）和決策樹（第10章），最後介紹了支援向量機（第11章）和神經網路（第12章）。在介紹機器學習演算法的同時，本書還穿插介紹了機器學習的進階知識和實用技巧，如梯度下降法（第5章）、模型性能度量（第8章）和防止過擬合的正則化方法（第9章）。
https://youtu.be/dMEP2kDGDAg☆★☆從入門到實戰的 Codex App 使用指南☆★☆☆★☆五大完整範例：個人營運長 AI 助理、資料變決策簡報、全端 Web App、自動化工程夥伴、茶葉小舖 iOS App☆★☆► 專案與執行緒管理：用不同執行緒處理不同任務，支援平行開發與任務切換► 多執行模式：可在本機、雲端或不同環境中執行 Codex 任務，AGENTS.md 規則► 最完整 CLI 工具：讓 Codex 能安裝套件、指令、查錯、測試與部署。► 程式碼修改與交付：支援讀檔、改檔、產生 diff、審查變更與提交成果。► Git、GitHub 與 Worktrees：支援版本控制、PR 協作與多分支平行開發。► 權限與沙箱安全：控制 Codex 能不能讀檔、改檔、執行指令或連外部服務。► Skills 技能系統：把常用工作流程封裝成可重複使用的能力。► Plugins 與 MCP：瀏覽器、雲端、資料庫、文件工具與外部服務。► 跨環境操作能力：包含 In-app 瀏覽器、Chrome 擴充功能、Computer Use、Windows、與遠端環境。► 非程式產出能力：支援影像輸入、影像生成、文件處理、PDF、簡報、Appshots 與 Web 搜尋。【內容簡介】前半部先帶讀者認識 AI Agent、Coding Agent 與主流產品差異，再進入安裝、登入、專案選擇、第一次任務與介面設定。書中也會說明 AGENTS.md 的用途，讓 Codex 理解專案架構、開發環境、測試方式與工作限制，並透過 CLI 工具、套件管理、GitHub、容器、雲端、文件與 PDF 工具，真正進入專案工作流程。後半部重點放在 Codex App 的進階應用與完整案例。內容包含提示設計、任務規劃、權限與沙箱安全、diff 審查、Git 與 Worktrees 平行開發，也會介紹 Skills、Plugins、MCP Server、Automations、瀏覽器、Chrome 擴充功能、Computer Use、影像生成、Appshots、Web 搜尋、Windows、遠端與 IDE 整合。最後以五大範例收尾，示範個人營運長 AI 助理、資料變決策簡報、全端 Web App、自動化工程夥伴與茶葉小舖 iOS App。
https://youtu.be/TLJeu4K-wNc✓ 每天 30 分鐘，30 天學會用在工作上的自動化流程✓ 從抓資料、寄報告到 AI 自動回信，拉一拉就完成✓ 卡關有三層保險：除錯指南、AI 助教 Prompt、完整範例檔你今天做的工作，有多少是上星期就做過一遍的？開十個分頁搬資料、月底重寄同一份報表、有人問進度就一再翻表。這些事不難，所以你一直忍著做。但不難的事做一千遍，就成了你的職涯。這本書要教你的，是讓這些事從你的人生裡消失。n8n 是一套免費、開源的自動化工具，全球已有數十萬人用它把瑣事交給機器。你不需要會寫程式，你需要的是一張走得完的地圖。這本書把 30 天切成五段旅程：先練出看見「可以自動化」的眼睛，再讓 n8n 替你抓資訊、發通知、做判斷，最後接上 AI，讓流程自己運轉。每天 30 分鐘，30 天後你帶走的是：■ 21 個親手打造、啟動後自行運作的自動化工作流■ 一套「看到重複，就知道怎麼把它自動化」的思維反射■ 一群會上網查資料、讀信、寫草稿、回 Slack 的 AI 助理■ 一份遇到任何新問題都能照著拆解的自動化 SOP翻開這本書之前，你可能是：□ 被報表、貼文、信件追著跑的行銷、業務、HR□ 想帶團隊導入 AI，卻不知道第一步在哪的主管□ 打開過 n8n，盯著空白畫布十分鐘然後關掉的人□ 不會寫程式，但拒絕一輩子當傳話筒的每一個人每一章都有「Debug 診斷室」，幫你先踩過地雷；卡住時，有提示詞讓 AI 當你的助教；真的做不出來，掃 QR Code，就有完整工作流等你下載、貼上、繼續前進。作者為 AI 獨角獸企業資深工程師，這套方法已在企業內訓帶著上百位零基礎的同事走完全程，完成自動化實作。一年後的你，不會記得這個月加了幾天班，但你會感謝那個在第 0 天翻開這本書的自己。【專業推薦】(依姓氏筆畫排列)「身為財務，每個月對帳、做報表、追各部門進度，就佔掉我大半的時間。這本書用我這種不會寫程式的人也聽得懂的方式，帶我把這些重複的工作交給n8n 自動處理。 每天在做的事，有很多其實都能交給機器。這個開關一打開，就像進入一個新世界，看工作的眼光整個不一樣了。」——Lynne｜財務專員「有別於生硬的技術書籍，這本書正是將 n8n 的技術與操作，深度結合辦公室真實案例而成。只要每天花一點點時間，循序漸進跟著書中的單元練習 30 天，你也能成為 n8n 專家！但容我提醒你：讀的時候請務必細細品味。除了要學習 Andy 的 n8n 技法，更要用心體會他的自動化心法！技法讓你短期制勝，心法讓你受用終生！」——楊皓霖（亨利羊）｜「自動化不該是少數人的特權，而是每個人都該擁有的能力。作者用最貼近讀者的語言和最具體的範例，陪著讀者一步步建立起『看到重複，就知道怎麼解決』的思維。這種把複雜變簡單、把能力交到更多人手上的努力，正是我認為 AI 時代最重要的事。」——蘇家永 Joe Su｜Appier 共同創辦人暨技術長
https://youtu.be/7ARD98x-pHk．從GCN到RDNA的架構演進，完整剖析AMD顯示卡的核心技術與分類．釐清CPU與GPU硬體差異，拆解SIMT、SIMD、SMT與CU的並行模型．解析硬體圖形管線，比較IMR、TBR、TBDR三種低功耗渲染策略．深入顯示記憶體的內部結構、分類，以及ECC檢測與糾正機制．梳理DRI1～DRI3的演進，串接X、Wayland、SurfaceFlinger的合成顯示．講透Linux KMS送顯架構，並前瞻雲端化著色與手遊雲端運行趨勢．對照DirectX、OpenGL、Vulkan三大圖形API，詳解Vulkan整體架構．完整呈現Mesa、Gallium3D與RADV的使用者空間著色驅動框架．拆解DRM子系統與AMDGPU驅動：IP模組、軔體與PM4命令佇列．說明GPU任務排程器：job、Fence、DMA-BUF與排程執行緒的運作．闡明GEM╱TTM記憶體管理，以及GPUVM位址空間與VMID頁表機制．涵蓋功率控制、超頻、DVFS與ROCm平行計算及大模型訓練實務【書籍簡介】本書共分 10 章，並附 1 個附錄。第一章說明顯示卡的硬體結構，從 AMD 的 GCN╱RDNA 歷史、計算硬體（SIMT、SIMD、CU）談到硬體圖形管線、記憶體結構與顯示輸出。第二章是合成與顯示，涵蓋 DRI1～DRI3、X 與 Wayland、FrameBuffer 送顯，以及 Linux KMS 與雲端化著色趨勢。第三章是三維圖形著色管線，介紹三維座標、模型檔案，並比較 DirectX、OpenGL、Vulkan 與 Vulkan 對 AMDGPU 的功能映射。第四章是使用者空間著色驅動，深入 Mesa、Gallium3D、RADV、軟管線與 FrameGraph。第五章是 DRM 與 AMDGPU 驅動，講解 KMS╱GEM╱TTM、IP 模組、軔體與 PM4 命令佇列、中斷與異常。第六章是 GPU 任務排程器，剖析 job、Fence、DMA-BUF 與排程執行緒。第七章是 GEM、TTM 與 AMDGPU 物件，說明記憶體類型、BO 建立與 Evict 交換機制。第八章是 GPUVM 位址空間，闡述 VMID、頁表與 BO 狀態機。第九章是功率控制，包含結溫、功耗散熱、電壓頻率、超頻與 DVFS。第十章是顯示卡的平行計算與大模型計算，介紹 ROCm、MPI、AI 模型與跨卡跨機分散式訓練。附錄 A 則整理 AMDGPU 術語。
