https://youtu.be/VkR7N7GeSFkGemini 3.5 x NotebookLM 領軍Nano Banana x Omni x Lyric x Flow x GemGoogle 多模態 AI 工作流本書內容☆★☆內容最新、最全面(512頁) ☆★☆☆★☆Gemini Spark – 邁向 AI Agent 之路☆★☆☆★☆全面整合 Google Workspace 與 Gemini 生態系 AI 工具☆★☆☆★☆圖像、語音、音樂、影片、研究與文件的多模態一次到位☆★☆☆★☆讓 AI 成為真正的工作夥伴，而非只會聊天的助手☆★☆☆★☆一次掌握「行動 + 桌面 + 雲端」的 Gemini 3.5 全平台☆★☆導讀語 當多數人仍停留在「和 AI 聊天」，Gemini 3.5 已經進化成能驅動搜尋、文件、影像、影片與知識引擎的智慧核心。本書以實務導向為核心，從 Gemini 3.5 的基礎操作出發，逐步深入 Google Workspace、Chrome AI 搜尋、Canvas、Deep Research、Gem，一直到 Nano Banana、Omni 與 Flow 所構成的多媒體創作環境。 壓軸的 Notebook 與 NotebookLM 整合能力，更完整展現 Gemini 3.5 如何把資料來源轉化為可對話、可摘要、可整理、可教學的知識工作流。使用者不只可以透過 NotebookLM 深入研究資料，也能在 Gemini 中直接建立 Notebook，讓 AI 從單次助理升級為長期陪伴學習與研究的知識引擎。 無論你是想提升效率的辦公室人士、創意工作者、行銷專家、教育工作者，或希望用 AI 展開第二職涯的自媒體創作者，這本書都會讓你擁有一位「全能的 AI 夥伴」。2026年8月18日起新增內容 (至深智官網下載)附錄 B : AI Agent – Gemini Spark本書值得閱讀的15大亮點1：Gemini 3.5 全新世代完整解析 全面整合 Gemini、Chrome、Google Workspace、Canvas、Nano Banana、Omni、Flow、Gem、NotebookLM、Gemini App、Gemini Live、Google翻譯等 AI 平台，建立多模態工作流的第一本中文專書。2：從聊天到研究的多層次學習路徑 第1 ~ 3章由淺入深介紹 Gemini 操作、聊天技巧與輸出格式控制，讓新手快速具備 AI 對話邏輯與結構思考力。 Google 翻譯是 Google 提供的多語言翻譯工具，可協助使用者快速翻譯文字、語音、圖片與網頁內容。使用者可以輸入文字、說出句子，或拍攝外文招牌、菜單、文件，讓系統即時轉換成指定語言。3：Nano Banana：AI 驅動智慧圖像成為核心能力 第4 ~ 5章AI驅動的智慧圖像生成、搭配Google網站與AI搜尋整合協作，圖像生成包含封面、插圖、資訊圖、漫畫、地圖全面實作。 ◎AI 圖像創作部分：健康圖表、教學情境圖、心智圖、旅遊動線地圖、路線圖、資訊圖表（概念、流程、比較、架構、KPI）、漫畫、四格與多格故事。 ◎即時資訊視覺化：天氣預報圖、股市走勢圖、交通與人潮預估圖。 ◎圖像編輯：圖像一致化、超寫實3D、科幻公仔、場景變換與多圖融合。 ◎Nano Banana驅動 AI 塗鴉。4：Gemini x Workspace跨應用場景的實務操作 旅遊、媒體、Workspace 三大應用（第6 ~ 7章），示範如何整合 Google 地圖、航班、YouTube、Gmail、文件（Docs）、日曆（Calendar）、Tasks、Keep、雲端硬碟（Drive） 等工具，打造 AI 辦公室自動化流程。 ◎Gemini整合Verify AI內容識別技術，保護創作者、大眾與平台。5：Chrome x Gemini 的 AI 搜尋革命 第8章介紹「AI 搜尋」，關鍵轉變是：「使用者不再必須搜尋資訊，而是讓資訊主動整理好給使用者」。 不只找資料，直接生成比較表、簡報與決策建議。展現「查詢 → 分析 → 產出 → 視覺化」的完整能力。6：多模態資料上傳與分析實戰 第9章介紹「文字」、「音訊」、「圖像」、「影片」等資料型態上傳與智慧解析，展現 Gemini在辦公與研究領域的強大應用潛力。例如： ◎ 文字文件：摘要重點、生成簡報。 ◎ 音訊檔案：會議記錄、專訪內容轉文字稿。教學錄音生成講義與摘要。 ◎ 圖像檔案：物品辨識、場景分析與意境解讀。 ◎影片檔案：影片內容摘要、場景分析、重點片段整理。教學影片生成學習筆記，會議影片整理成紀錄與待辦事項。7：Gemini 融入Google文件、試算表與簡報 ◎Gemini 融入 Google 文件後，可以協助撰寫初稿、摘要內容、改寫段落與整理重點，讓文件從文字編輯工具，升級為 AI 寫作助理。 ◎Gemini 融入 Google 試算表後，能協助建立表格、產生公式、整理資料與分析趨勢，讓資料處理更直覺、更有效率。 ◎Gemini 融入 Google 簡報後，可以協助產生大綱、整理重點、撰寫投影片內容與講稿，讓簡報製作更快速、更有架構。8：Canvas：讓文件活起來，把 AI 思考變成可編輯成果 第11章的Gemini Canvas ，跳脫聊天環境的結構化創作方式，協助「把想法梳理清楚」、「把內容組織起來」、「把成果保存與再利用」。同時也協助使用者將靈感轉化為「網頁」、「資訊圖表」、「測驗」、「學習卡」與「語音摘要」。 ◎Canvas也具備輕量化程式設計功能，是初學Vibe Coding最佳平台。 ◎Canvas整合NotebookLM筆記。8：Deep Research：AI 查證與引用透明化 第12章的Deep Research章節，教你如何利用多來源比對與長時推理，生成可驗證、可追溯的研究結果，適合學生、學者與記者。 有了他，使用者將從「零碎資訊的消費者」轉變為「結構化知識的獲取者」。9：Gem：建立專屬 AI 助理與導師 第13章的探索Gem，驗證了 AI 的能力不再只是「即時對話」，而能被模組化、保存、重複使用。本章用「英文學習卡Gem」與「電商客服Gem」，完整說明建立專屬「AI 助理」。10：創作音樂 - Lyria 第14章用 Lyria 建立音樂的 3 個重點是： ◎用文字描述音樂風格：可以輸入想要的音樂類型，例如流行、爵士、電子、古典或電影配樂，讓 AI 依照描述生成音樂。 ◎指定情緒與使用情境：可說明音樂要表現的感覺，例如輕快、溫暖、緊張、療癒，或指定用途如影片背景、廣告配樂、課程開場音樂。 ◎調整節奏與氛圍：可進一步描述速度、樂器與整體氣氛，例如「中等節奏、鋼琴主旋律、適合閱讀時播放」，讓生成結果更符合需求。11：Omni x Flow - AI 影片創作新紀元 第15章描述用Omni建立影片，以及用Flow建立電影級的影片。 ◎Omni：文字、圖像與影片建立音效影片，創建「能量覺醒 – 電光英雄」影片。以及建立中、英文影片「水的三態變化」。 ◎Flow：Google實驗工具，可從單一片段到完整敘事短片的生成流程。創作長達25秒、電影等級含音效與文字的故事短片「奈米香蕉人創作大冒險」。12：Gemini App x Gemini Live Gemini App 讓 AI 隨身同行，從語音對話、拍照辨識到 Live 即時互動，讓手機成為學習、工作與生活中的智慧助理。13：Gemini x NotebookLM：AI 知識庫與學習革命 第17 ~ 18章，講解NotebookLM與Gemini的整合應用。Gemini 不再只是單次問答工具，可以直接開啟與建立 NotebookLM，將資料整理、知識對話與成果輸出整合在同一個 AI 工作流程中。使用者可以從 Gemini 進入 NotebookLM，建立專屬 Notebook，加入文件、影片、音訊、網頁與筆記等來源，讓 AI 協助理解、整理、轉換與應用知識。 從「資料來源 → 對話 → 工作室」的完整流程中，NotebookLM 可以把分散資料轉化為可摘要、可提問、可視覺化、可教學、可展示的知識成果，真正展現 AI 知識庫與學習革命。 ◎語音摘要：NotebookLM 將知識「說給你聽」的功能。 ◎影片摘要：NotebookLM 不只是文字與語音的工具，透過影片形式，知識更容易被理解、分享與傳播，特別適合課程教學與團隊協作。 ◎報告：NotebookLM 不只可以做為學習輔助，更能成為「知識成果輸出機器」。它能將同一份來源轉化為不同風格的報告，滿足學術、教學與商務場景的多重需求 ◎心智圖：NotebookLM組織「一眼可看全局」的知識。它將分散在來源文件裡的概念，轉化為清晰的結構圖，幫助使用者更快理解、比較與應用。 ◎智慧學習卡：NotebookLM 超越了單純的「知識整合工具」，它把整理後的知識轉化為問答練習，幫助使用者主動回憶與檢測，達到更深層的學習效果。 ◎互動測驗：NotebookLM 不僅是「筆記整理器」，而能透過多題型測驗來檢視學習成果的「智慧教練」。測驗可檢驗理解深度，幫助知識內化並長期記憶。 ◎資訊圖表：將 Notebook 中較為複雜、抽象或篇幅較長的內容，轉換為一眼就能理解的視覺化重點整理。 ◎簡報：將 Notebook 中的知識內容，自動整理為條理清楚、可直接展示的簡報架構。 ◎資料表：NotebookLM 不再只是閱讀與摘要工具，透過 AI 的語意理解能力，原本分散在文件、筆記與研究資料中的內容，得以快速轉換為清楚的表格形式，協助使用者建立可比較、可延伸應用的資料基礎。14. 引導式學習：AI 線上導師正式上線（電子書）附錄A的引導式學習，Gemini 在此學習場景中，扮演的不僅是「知識提供者」，更是「智慧學習夥伴」。透過引導式學習、語音互動與測驗生成，Gemini 能協助使用者以更有效率、更符合個人需求的方式學習，無論是語言、專業技能，還是跨領域知識，都能快速上手。15. 附錄 B : AI Agent – Gemini Spark ◎ 從聊天 AI 進化到 AI Agent ◎ 把完整工作直接交給 Gemini Spark ◎ 自動規劃並執行多步驟任務 ◎ 串聯 Gmail、雲端硬碟與 Google 工具 ◎ AI 在背景持續完成工作 ◎ 用排程打造自動化工作流程 ◎ 用技能保存標準工作方法 ◎ 工作、排程、技能一次整合 ◎ 保留人工檢查，兼顧效率與安全 ◎ 讓一次 Prompt 變成可重複的工作流程
https://youtu.be/goMo2U5C3vo NotebookLM筆記術 打造你的AI「第二大腦」 ★☆★ 從「抄重點」走向「理解與輸出」 ★☆★ ★☆★ 多來源整合 x 提問思考 x 知識累積 ★☆★ ★☆★ 學生、教師、上班族、研究者都適用 ★☆★ ★☆★ 不是功能教學，而是完整思考流程 ★☆★ ★☆★ 真正的「第二大腦」，不是替你想，而是陪你想 ★☆★ ◎ 書籍核心定位 這不僅僅是一本功能操作說明書。 更是一套在 AI 時代，重新設計「理解與輸出流程」的筆記方法。 當多數人還在問：「AI 會不會取代我」？本書教你的是：「如何讓 AI 成為你的第二大腦，而不是你的代勞者」。 ◎ 這本書在解決什麼問題 ☆ 抄了很多重點，卻說不出重點。 ☆ 資料很多，卻無法整合。 ☆ PDF 一直存著，卻沒有真正讀完。 ☆ 會議紀錄很多，卻無法回顧決策脈絡。 ☆ 做了很多報告，但知識沒有累積下來。 本書從「傳統筆記為何失效」談起，帶你建立一套完整流程： ☆ 多來源整合 → 提問釐清 → 結構形成 → 成果輸出 → 長期累積 ◎ 與市面NotebookLM書籍最大差異 本書不是教你「按哪個按鈕」，而是教你： ☆ 為什麼來源順序會影響理解。 ☆ 為什麼第一問不該追求結論。 ☆ 為什麼多來源不會亂，問題才會亂。 ☆ 為什麼工作室不能一開始就用。 ☆ 為什麼記事才是知識真正開始累積的地方。 這是一本「思考流程設計書」，不是功能列表手冊。 ◎ 三大讀者族群 ★ 學生 ☆ 考前複習 Notebook 建立。 ☆ 小論文與專題整理流程。 ☆ 減少死背，提高理解效率。 ☆ 用學習卡與測驗檢核理解深度。 ★ 教師 ☆ 快速建立課程結構。 ☆ 教材整合與影片摘要。 ☆ 形成性評量設計。 ☆ 用資訊圖表強化教學視覺化。 ★ 上班族 ☆ 會議紀錄自動整理。 ☆ 企劃決策脈絡保存。 ☆ 建立可回顧的工作經驗庫。 ☆ 建立長期可成長的知識系統。 ◎ 本書實戰特色 ☆ 示範建立完整研究型 Notebook。 ☆ 示範處理長 PDF（不用從第一頁開始讀）。 ☆ 示範多來源整合（PDF + 圖片 + 影片 + 網站）。 ☆ 示範會議決策整理。 ☆ 示範跨 Notebook 比較與觀點整理。 ☆ 示範從 Fast Research 到 Deep Research 的完整流程。 每一章都有： ★ 情境問題 ★ 操作示範 ★ 思考拆解 ★ 使用判斷 ◎ 本書的核心價值 真正的第二大腦： ☆ 不是幫你想，而是讓你想得更清楚。 ☆ 不是讓 AI 代替你閱讀，而是讓你有能力理解複雜資料。 ☆ 不是替你生成內容，而是幫你把理解轉為可輸出的成果。
無料AIChatGPT + DeepSeek + Gemini + Perplexity + Copilot Claude + NotebookLM + Coze + Felo + DzineElevenLabs + Suno + Stable Audio + Runway + Sora + Gamma 文字、筆記、搜尋、繪圖、動漫、視覺、語音、音效、音樂、影片、簡報AI Agent – 創意無限本書內容如下【免費】 × 【強大】 × 【即學即用】【17套免費AI工具】 x 【21個主題的全方位應用指南】這不是一本教你「什麼是 AI」的書，而是一本帶你「怎麼用 AI 改變自己」的行動手冊！◎本書不談艱深技術，強調實用操作與應用創造，讓你無痛上手、即學即用！◎不論你是學生、老師、上班族還是創作者，都能在這本書中找到最適合你的 AI 助手與創作流程。全書內容特色總覽：★ 無料ChatGPT徹底應用◎ AI生活顧問◎ 高效AI辦公室◎ 簡報創作◎ 出題、摘要、報告、專題撰寫等教育應用◎ 公告、面試、行銷、腳本設計等企業應用◎ 短、中或長篇小說◎ 詩詞創作◎ 學習多國語言、英語翻譯機與英語學習機◎ 提升Excel工作效率◎ 輔助程式設計◎ AI 推理◎ 畫布(Canvas)環境★ AI 搜尋與知識聊天 - Perplexity◎ AI 搜尋◎ AI 知識聊天★ AI最強競爭者 - Claude◎ 安全理念◎ 寫作和分析、問答、數學、編碼、翻譯、摘要◎ 讀取與摘要PDF文件◎ AI視覺智慧◎ 同時讀取與比較多個檔案內容◎ 資料分析，例如：分析機器學習資料★ 整合Google資源的AI模型 - Google Gemini◎ 語音輸入與輸出◎ 表格式報告與Google雲端試算表◎ Google雲端文件整合Gemini回應輸出◎ AI生圖與視覺◎ Gemini與Gmail整合◎ Deep Research◎ Canvas★ 最全方位的AI模型 - Copilot◎ Copilot多模態聊天◎ Copilot繪圖與視覺◎ 深入思考（Think Deeper）◎ Office使用Copilot◎ 手機應用 - Bing App★ AI 新亮點 - DeepSeek◎ 中文AI 引擎的新星★ AI Agent的知識與簡報生成 - Felo◎ AI 簡報◎ 心智圖◎ YouTube影片摘要★ AI筆記助理 - NotebookLM◎ 筆記助理◎ 語音摘要◎ 心智圖★ AI音效與語音 - ElevenLabs◎ 語音與音效生成◎ 文字轉語音★ AI音樂創作 - Stable Audio◎ 音樂製作★ AI音樂與歌曲創作 - Suno◎ 文字情境生成中文歌曲◎ AI歌曲編輯★ AI視覺創作與變臉 - Dzine◎ 圖像風格轉變◎ 圖像角色一致◎ 變臉◎ 背景移除★ AI影片創作 - Runway◎ 唇形同步影片◎ 圖片生成影片◎ 文字 + 圖片生成影片★ 文字驅動精準影片創作 - Sora◎ 文字生成影片★ 最專業的AI簡報 - Gamma◎ 主題、網頁生成簡報◎ 簡報匯出與分享★ 新一代聊天機器人平台 - Coze◎ 串接ChatGPT◎ 實作AI Agent機器人★ Memo AI (電子書)◎ 讓影片說中文
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/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。
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。
★☆★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/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。
https://youtu.be/tuS9KQqqHg4．釐清AI Agent的本質與應用價值，並界定它與RAG、Workflow的區別與聯繫．回顧從傳統代理人到生成式LLM - Agent的歷史演進與主流分類．拆解AI Agent的三大能力與行為決策運行機制．詳解LLM - Agent五大模組：LLM、角色、記憶、規劃、行動．系統說明提示工程、函式呼叫、RAG、微調與訓練╱推論優化等核心範式．建立LLM-Agent的能力評估體系與評估方法．橫向比較六大開發框架：LangGraph、CrewAI、Swarm、AutoGen、OpenAI Agents SDK、Google ADK．提供從零打造通用AI Agent的八個步驟與多代理人設計．深入MCP與A2A協定，串接Agent之間的通訊協同．以Coze、Dify、LangGraph實戰，從ReAct走到企業級多代理人落地部署．用DeepSeek模型實作企業級ChatBI與智慧客服，落地電商與金融場景．前瞻多模態、具身智慧、智慧駕駛與AGI，並探討倫理與安全議題【書籍簡介】本書共分 10 章，依「技術原理篇、落地實戰篇、前沿探索篇」三大篇章編排。第一章快速認識 AI Agent，說明其應用價值、本質，以及與 RAG、Workflow 的關係。第二章講解 AI Agent 的基礎原理與關鍵技術，涵蓋三大能力、五大模組與提示工程、函式呼叫、RAG、微調等範式，並介紹能力評估。第三章介紹主要開發框架（LangGraph、CrewAI、Swarm、AutoGen、OpenAI Agents SDK、Google ADK）與從零構建通用 Agent 的步驟。第四章深入 MCP 與 A2A 通訊協同。第五章是實戰一，基於 Coze、Dify 平台並剖析 ReAct 框架構建 Agent。第六章是實戰二，以 LangGraph 完成架構選型、工具呼叫、長短期記憶與企業級多代理人部署。第七章以 DeepSeek 模型打造企業級 ChatBI Agent，落地電商與物流。第八章建構智慧客服系統並應用於金融行業。第九章探索 AI Agent 前沿應用，包含電信開發平台與多模態 Agent。第十章展望 AI Agent 的高階形態、AGI 發展路徑，以及資料隱私、技術侷限與法律合規等倫理與安全挑戰。
https://youtu.be/rVYDjECmLB8☆★☆YOLO專書好評熱銷再上市☆★☆本書共分為四大部分13章，首章介紹了從深度學習時代開始的物件辨識發展，包括R-CNN及YOLO系列，第二章則介紹PASCAL VOC和MS COCO等重要資料集，從第三章到第八章，深入講解YOLO系列從YOLOv1到YOLOv4的發展，包括網路架構、檢測原理和訓練策略等，並提供程式實作的指導，幫助讀者建立對物件辨識任務的全面認識。第九章和第十章，介紹了YOLOX和YOLOv7的技術進展和實現細節，展示了對YOLOv3的改進及新型標籤分配的動態策略。 第十一章詳細介紹了DETR，這是一種基於Transformer的物件辨識框架，改變了傳統物件辨識的方法。第十二章探討了YOLOF，一種新型的單級物件辨識網路，而第十三章則專注於FCOS，這是一種無先驗框的檢測器，為物件辨識領域帶來新的思路。第四部分重點介紹了大型語言模型的擴充應用和評估。包括與外部工具和知識源連接的LangChain 技術。本書特色 ★物件辨識架構淺析 ★Pascal、COCO資料集詳解 ★YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3網路介紹及架設、訓練實作 ★新的YOLO架構YOLOX、YOLOv7網路介紹及架設、訓練實作 ★DETR網路介紹及架設、訓練實作 ★YOLOF網路介紹及架設、訓練實作 ★FCOS網路介紹及架設、訓練實作
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/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/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
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https://youtu.be/VkR7N7GeSFkGemini 3.5 x NotebookLM 領軍Nano Banana x Omni x Lyric x Flow x GemGoogle 多模態 AI 工作流本書內容☆★☆內容最新、最全面(512頁) ☆★☆☆★☆全面整合 Google Workspace 與 Gemini 生態系 AI 工具☆★☆☆★☆圖像、語音、音樂、影片、研究與文件的多模態一次到位☆★☆☆★☆讓 AI 成為真正的工作夥伴，而非只會聊天的助手☆★☆☆★☆一次掌握「行動 + 桌面 + 雲端」的 Gemini 3.5 全平台☆★☆導讀語當多數人仍停留在「和 AI 聊天」，Gemini 3.5 已經進化成能驅動搜尋、文件、影像、影片與知識引擎的智慧核心。本書以實務導向為核心，從 Gemini 3.5 的基礎操作出發，逐步深入 Google Workspace、Chrome AI 搜尋、Canvas、Deep Research、Gem，一直到 Nano Banana、Omni 與 Flow 所構成的多媒體創作環境。壓軸的 Notebook 與 NotebookLM 整合能力，更完整展現 Gemini 3.5 如何把資料來源轉化為可對話、可摘要、可整理、可教學的知識工作流。使用者不只可以透過 NotebookLM 深入研究資料，也能在 Gemini 中直接建立 Notebook，讓 AI 從單次助理升級為長期陪伴學習與研究的知識引擎。無論你是想提升效率的辦公室人士、創意工作者、行銷專家、教育工作者，或希望用 AI 展開第二職涯的自媒體創作者，這本書都會讓你擁有一位「全能的 AI 夥伴」。本書值得閱讀的十四大亮點1：Gemini 3.5 全新世代完整解析全面整合 Gemini、Chrome、Google Workspace、Canvas、Nano Banana、Omni、Flow、Gem、NotebookLM、Gemini App、Gemini Live、Google翻譯等 AI 平台，建立多模態工作流的第一本中文專書。2：從聊天到研究的多層次學習路徑第1 ~ 3章由淺入深介紹 Gemini 操作、聊天技巧與輸出格式控制，讓新手快速具備 AI 對話邏輯與結構思考力。Google 翻譯是 Google 提供的多語言翻譯工具，可協助使用者快速翻譯文字、語音、圖片與網頁內容。使用者可以輸入文字、說出句子，或拍攝外文招牌、菜單、文件，讓系統即時轉換成指定語言。3：Nano Banana：AI 驅動智慧圖像成為核心能力第4 ~ 5章AI驅動的智慧圖像生成、搭配Google網站與AI搜尋整合協作，圖像生成包含封面、插圖、資訊圖、漫畫、地圖全面實作。◎AI 圖像創作部分：健康圖表、教學情境圖、心智圖、旅遊動線地圖、路線圖、資訊圖表（概念、流程、比較、架構、KPI）、漫畫、四格與多格故事。◎即時資訊視覺化：天氣預報圖、股市走勢圖、交通與人潮預估圖。◎圖像編輯：圖像一致化、超寫實3D、科幻公仔、場景變換與多圖融合。◎Nano Banana驅動 AI 塗鴉。4：Gemini x Workspace跨應用場景的實務操作旅遊、媒體、Workspace 三大應用（第6 ~ 7章），示範如何整合 Google 地圖、航班、YouTube、Gmail、文件（Docs）、日曆（Calendar）、Tasks、Keep、雲端硬碟（Drive） 等工具，打造 AI 辦公室自動化流程。◎Gemini整合Verify AI內容識別技術，保護創作者、大眾與平台。5：Chrome x Gemini 的 AI 搜尋革命第8章介紹「AI 搜尋」，關鍵轉變是：「使用者不再必須搜尋資訊，而是讓資訊主動整理好給使用者」。不只找資料，直接生成比較表、簡報與決策建議。展現「查詢 → 分析 → 產出 → 視覺化」的完整能力。6：多模態資料上傳與分析實戰第9章介紹「文字」、「音訊」、「圖像」、「影片」等資料型態上傳與智慧解析，展現 Gemini在辦公與研究領域的強大應用潛力。例如：◎ 文字文件：摘要重點、生成簡報。◎ 音訊檔案：會議記錄、專訪內容轉文字稿。教學錄音生成講義與摘要。◎ 圖像檔案：物品辨識、場景分析與意境解讀。◎影片檔案：影片內容摘要、場景分析、重點片段整理。教學影片生成學習筆記，會議影片整理成紀錄與待辦事項。7：Gemini 融入Google文件、試算表與簡報◎Gemini 融入 Google 文件後，可以協助撰寫初稿、摘要內容、改寫段落與整理重點，讓文件從文字編輯工具，升級為 AI 寫作助理。◎Gemini 融入 Google 試算表後，能協助建立表格、產生公式、整理資料與分析趨勢，讓資料處理更直覺、更有效率。◎Gemini 融入 Google 簡報後，可以協助產生大綱、整理重點、撰寫投影片內容與講稿，讓簡報製作更快速、更有架構。8：Canvas：讓文件活起來，把 AI 思考變成可編輯成果第11章的Gemini Canvas ，跳脫聊天環境的結構化創作方式，協助「把想法梳理清楚」、「把內容組織起來」、「把成果保存與再利用」。同時也協助使用者將靈感轉化為「網頁」、「資訊圖表」、「測驗」、「學習卡」與「語音摘要」。◎Canvas也具備輕量化程式設計功能，是初學Vibe Coding最佳平台。◎Canvas整合NotebookLM筆記。8：Deep Research：AI 查證與引用透明化第12章的Deep Research章節，教你如何利用多來源比對與長時推理，生成可驗證、可追溯的研究結果，適合學生、學者與記者。有了他，使用者將從「零碎資訊的消費者」轉變為「結構化知識的獲取者」。9：Gem：建立專屬 AI 助理與導師第13章的探索Gem，驗證了 AI 的能力不再只是「即時對話」，而能被模組化、保存、重複使用。本章用「英文學習卡Gem」與「電商客服Gem」，完整說明建立專屬「AI 助理」。10：創作音樂 - Lyria第14章用 Lyria 建立音樂的 3 個重點是：◎用文字描述音樂風格：可以輸入想要的音樂類型，例如流行、爵士、電子、古典或電影配樂，讓 AI 依照描述生成音樂。◎指定情緒與使用情境：可說明音樂要表現的感覺，例如輕快、溫暖、緊張、療癒，或指定用途如影片背景、廣告配樂、課程開場音樂。◎調整節奏與氛圍：可進一步描述速度、樂器與整體氣氛，例如「中等節奏、鋼琴主旋律、適合閱讀時播放」，讓生成結果更符合需求。11：Omni x Flow - AI 影片創作新紀元第15章描述用Omni建立影片，以及用Flow建立電影級的影片。◎Omni：文字、圖像與影片建立音效影片，創建「能量覺醒 – 電光英雄」影片。以及建立中、英文影片「水的三態變化」。◎Flow：Google實驗工具，可從單一片段到完整敘事短片的生成流程。創作長達25秒、電影等級含音效與文字的故事短片「奈米香蕉人創作大冒險」。12：Gemini App x Gemini LiveGemini App 讓 AI 隨身同行，從語音對話、拍照辨識到 Live 即時互動，讓手機成為學習、工作與生活中的智慧助理。13：Gemini x NotebookLM：AI 知識庫與學習革命第17 ~ 18章，講解NotebookLM與Gemini的整合應用。Gemini 不再只是單次問答工具，可以直接開啟與建立 NotebookLM，將資料整理、知識對話與成果輸出整合在同一個 AI 工作流程中。使用者可以從 Gemini 進入 NotebookLM，建立專屬 Notebook，加入文件、影片、音訊、網頁與筆記等來源，讓 AI 協助理解、整理、轉換與應用知識。從「資料來源 → 對話 → 工作室」的完整流程中，NotebookLM 可以把分散資料轉化為可摘要、可提問、可視覺化、可教學、可展示的知識成果，真正展現 AI 知識庫與學習革命。◎語音摘要：NotebookLM 將知識「說給你聽」的功能。◎影片摘要：NotebookLM 不只是文字與語音的工具，透過影片形式，知識更容易被理解、分享與傳播，特別適合課程教學與團隊協作。◎報告：NotebookLM 不只可以做為學習輔助，更能成為「知識成果輸出機器」。它能將同一份來源轉化為不同風格的報告，滿足學術、教學與商務場景的多重需求◎心智圖：NotebookLM組織「一眼可看全局」的知識。它將分散在來源文件裡的概念，轉化為清晰的結構圖，幫助使用者更快理解、比較與應用。◎智慧學習卡：NotebookLM 超越了單純的「知識整合工具」，它把整理後的知識轉化為問答練習，幫助使用者主動回憶與檢測，達到更深層的學習效果。◎互動測驗：NotebookLM 不僅是「筆記整理器」，而能透過多題型測驗來檢視學習成果的「智慧教練」。測驗可檢驗理解深度，幫助知識內化並長期記憶。◎資訊圖表：將 Notebook 中較為複雜、抽象或篇幅較長的內容，轉換為一眼就能理解的視覺化重點整理。◎簡報：將 Notebook 中的知識內容，自動整理為條理清楚、可直接展示的簡報架構。◎資料表：NotebookLM 不再只是閱讀與摘要工具，透過 AI 的語意理解能力，原本分散在文件、筆記與研究資料中的內容，得以快速轉換為清楚的表格形式，協助使用者建立可比較、可延伸應用的資料基礎。14. 引導式學習：AI 線上導師正式上線（電子書）附錄A的引導式學習，Gemini 在此學習場景中，扮演的不僅是「知識提供者」，更是「智慧學習夥伴」。透過引導式學習、語音互動與測驗生成，Gemini 能協助使用者以更有效率、更符合個人需求的方式學習，無論是語言、專業技能，還是跨領域知識，都能快速上手。
https://youtu.be/kFY0vVtyJSw AI 代理人核心能力：推理、規劃、工具使用、狀態管理 ReAct 設計模式：迭代執行迴圈、提示詞結構、衍生模式 代理人開發挑戰：可靠性、可控性、框架化工程方法 LangGraph 基本原語：節點、邊、狀態、命令（Command） 流程控制：分支、並行、遞迴限制、扇出╱扇入 MapReduce 任務分解：Send API、平行處理、應用場景 子圖（Subgraph）機制：模組化、複用、可維護圖設計 工具呼叫體系：ToolNode、@tool、錯誤處理、狀態更新、執行期參數 互動體驗：串流事件、持久化（Checkpoint）、人機迴路 interrupt() 記憶系統：短期╱長期記憶、語意搜尋、TrustCall、LangMem 核心 API：create_react_agent、Functional API（@entrypoint╱@task）、選型決策 平台與部署：Cloud╱自託管╱Docker、Studio、觀測除錯、存取控制、RemoteGraph╱React Hook【書籍簡介】本書共分11章，第1章介紹 AI 代理人概念、核心能力與 ReAct 模式；第2章介紹 LangGraph 架構與與 LangChain 的關係，並以 LangGraph 實作 ReAct；第3章介紹狀態圖的核心原語與流程控制，包含並行、MapReduce、子圖與工具呼叫；第4章介紹互動體驗設計，涵蓋串流、事件流、持久化與人機迴路；第5章介紹代理人記憶系統，包含短期╱長期記憶、語意搜尋、記憶更新與 LangMem；第6章介紹 LangGraph 核心 API 與 Functional API，並提供選型思路；第7章介紹代理人系統的架構模式與多代理人設計；第8章介紹 LangGraph 平台、部署方式、可觀測性與存取控制；第9章介紹官方開發範本的目錄結構與常見類型；第10章解析官方應用案例的流程與程式結構；第11章討論代理人框架選型與技術發展趨勢。
https://youtu.be/4bA4pza79AU TCP/IP 四層模型與封包視角 Wireshark 擷取技巧與過濾規則 逾時定位與重傳路徑分析 私有 IP 與 NAT 位址配置原理 公網 IP 查詢與連線可達性判讀 集線器 交換器 路由器差異與選型 Socket 通訊模型與收發緩衝區 TCP 與 UDP 行為對照與取捨準則 三向交握 四次揮手 狀態機解讀 RST 觸發場景與故障復原策略 MTU MSS 分段分片與封包沾黏處理 HTTP RPC WebSocket DHCP HTTPS DNS SSH CDN 排查路徑【書籍簡介】本書共分五章，第一章從 TCP/IP 四層模型建立封包視角，帶你用 Wireshark 擷取封包並用實例定位逾時問題；第二章聚焦網路層與網路介面層，解釋私有 IP 與公網 IP、位址分類與可達性差異，並整理居家與公司網路存取的關鍵限制，再比較路由器、集線器、交換器的轉送邏輯；第三章深入傳輸層，從 socket 通訊與緩衝區出發，對照 TCP 與 UDP 的行為與例外處理，拆解三向交握、四次揮手、兩次握手、RST 場景、listen 與 accept、MTU MSS、分段分片與封包沾黏的成因與解法；第四章進入應用層，以 HTTP、RPC、WebSocket、DHCP、HTTPS、DNS、SSH、ping 等主題建立可操作的排查流程；第五章回到實作，整理並發安全、I/O 多工與 epoll、unix domain socket、遊戲網路常見方案、KCP 與 QoS、序列化與 protobuf，以及 CDN 的加速機制與效能判讀。
https://youtu.be/OrZj2BOpIrY★大語言模型與上下文協定設計★Model Context Protocol（MCP）架構與組件★上下文 Slot 與生命週期管理★MCP 與 LLM 通訊流程★JSON-RPC 協定與訊息格式★能力協商與版本控制機制★MCP SDK 使用與工具鏈★服務端架構與併發處理★安全性與權限管理設計★工具呼叫與上下文注入★多智慧體（MAS）上下文協調★MCP 與 RAG 系統整合★上下文壓縮與成本控制★企業級 MCP 專案實戰案例【內容簡介】本書從系統工程角度切入大語言模型應用開發，將焦點放在模型上下文的結構化管理與協定化設計，完整說明 Model Context Protocol 在 LLM 系統中的角色與實作方式。全書不僅涵蓋 LLM 與 Transformer 的必要基礎，更深入解析 MCP 的通訊機制、訊息格式、生命週期管理、能力協商與版本控制，並延伸至服務端部署、併發處理與安全性設計。在應用層面，書中系統性說明 MCP 如何支援工具整合、Agent 系統、多智慧體協作與 RAG 架構，對於實際建構可控、可擴充的智慧體系統具有高度參考價值。書中範例涵蓋 SDK 使用、偵錯測試、上下文 Slot 設計、知識整合與企業場景實作，適合已有 LLM 開發經驗、希望進一步解決上下文管理與系統穩定性問題的工程師與架構師閱讀。
