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AI 行銷實驗室：創意企劃、內容實作、數據洞察與會員經營
https://youtu.be/QCqdYIKm8yc會下 Prompt，只是起點把 AI 用在對的地方，做出行銷成果，才是真本事不再追著工具跑。先釐清問題、盤點任務、拆解流程，再選擇工具，把 AI 用進創意企劃、內容製作、資料分析、廣告文案與會員經營。AI 素養 × 行銷實作 × 流程設計 × 團隊應用工具會更新，功能會改版；不會過時的，是判斷問題、設計流程與創造價值的能力。您將學會：第一章｜AI行銷素養與關鍵思維理解使用 AI 的風險與責任，判斷哪些工作適合交給 AI，哪些決策仍必須由自己負責。第二章｜AI行銷策略與流程設計從工作痛點與行銷目標出發，盤點產出項目、拆解工作流程。第三章｜AI行銷工具百寶箱運用 ChatGPT、Gemini、Gemini Notebook 等工具，協助資料整理、知識管理、簡報製作與行銷企劃。第四章｜AI 行銷應用與創意實戰將 AI 應用於創意活動、行銷文案、新客獲取、會員經營與行銷自動化。第五章｜AI人才賦能與培訓從提升個人效率走向團隊共創，建立 AI 使用規範、人才賦能架構、應用場景與可衡量的導入機制。這本書適合✓ 想提升工作效率，但不知道該從哪個AI 工具開始學✓ 負責內容、社群、廣告、數據分析或會員經營的行銷工作者✓ 想把 AI 導入團隊，卻不知道該從哪個場景開始的行銷主管✓ 希望建立 AI 工作流程的企業經營者、顧問與講師✓ 想從「會操作工具」升級為「能解決問題」的職場工作者【專業推薦】徐福崧｜精立數位 創辦人兼總經理蘇穎泰 Terry Su｜覺數據 執行長/Google Ads 認證講師周芷逸 Gina｜Ematic Solutions - Country Manager林昶聿｜Meet.jobs 創辦人、UC Berkeley 訪問學者江莉方 Gin｜众像影映創辦人、導演暨 AI 影音創作者
AI 永遠學不會的資料 - RAG 在工作流及企業中實戰聖經
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
手刻Coding Agent更好玩 - 使用Pi Agent玩通雲端地端模型取代Claude Code
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。
Harness 強大應用 ：Codex App 超越 Coding Agent 實戰大全
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。
AI Agent 最強工具－LangGraph建構最新代理人系統
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。
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。
最重要的 20 個 AI Agent 實戰案例精彩直播
https://youtu.be/52TP5-2k8fc【書籍簡介】20 個 AI Agent 開發案例，從真實業務需求出發的實戰全書。每個案例完整走過整體設計、開發環境、系統實現與功能測試。統一開發環境建置：Python、PyCharm、Anaconda 與大模型 API 申請。內容創作類：生成歌詞、文字生成圖片、生成遊戲。影音處理類：調整影片目光、影片調優。智慧問答類：智慧問答、通訊學科知識問答、網頁問答。檢索應用類：智慧檢索、階段式搜尋模型、檢索增強生成模型。辦公自動化：簡歷回覆、程式開發、輔助決策。對話與教學：對話機器人、教學機器人、智慧翻譯。知識工程：擷取知識圖譜，建構結構化知識。平臺整合：代理平臺的搭建與應用。適合大學相關科系教材，亦適合物聯網與創新開發技術人員。
Deep Agents 實戰：用 LangChain 自建能連續工作的 AI Agent
https://youtu.be/DVAqqWI0Mqg市面上談 AI Agent 的書多半停在「把工具接上模型」這一步，跑得動就算成功；這本書的起點恰恰是那之後的問題，當任務長到一次對話裝不下、當上下文被工具結果塞爆、當 Agent 需要連續工作好幾十輪，該怎麼設計。本書把 Deep Agents 的四個核心設計（規劃、檔案系統、子代理人、上下文管理）逐一拆解，每一個都給出可執行的程式與實測數字：待辦清單帶進來的兩段提示長什麼樣、工具結果外移的門檻設在哪裡、漸進式揭露到底省下多少上下文、平行委派時哪些東西共用哪些隔離。難得的是它不迴避失敗，書裡有大量「它答錯的地方」「第一次失敗」「上限撞到的時候」這類小節，把模型會編造數字、會被提示注入、會在沒有驗收標準時交出跑不動的程式，都攤開來寫。後段的四個完整專案（程式開發、銀行業務、客服工單、維運）更是少見地把稽核軌跡、個資遮蔽、對抗性測試、併發下的漏洞一併處理，最後一章直接列出從能執行到能交付的差距清單與十項上線檢查。對想把 Agent 真正放進生產環境的開發者，這本書補足的正是最不好看、卻決定成敗的那一段。【內容重點】►比較工作流程型、ReAct、規劃執行、反思、多代理人五種 Agent 架構。►指出淺層 Agent 的極限，提出 Deep Agents 的四個核心設計。►用 uv 建可重現環境：pyproject 欄位、金鑰存放原則、驗證腳本。►一份程式三種後端：雲端 NIM、DGX Spark 的 Qwen、macOS 本機模型。►create_deep_agent 的參數、內建中介層，與三種執行方式。►工具設計：參數 schema、輸入驗證、錯誤轉成模型訊息、自我修正。►檔案系統五種 backend：State、Filesystem、LocalShell、Store、Composite。►上下文工程實測：待辦規劃、工具結果外移、摘要門檻、提示快取。►Skills 機制：一個目錄一個技能，漸進式揭露只注入清單而非全文。►子代理人委派：上下文隔離、自訂 SubAgent、平行執行時檔案共用。►七個應用：研究、資料分析、RAG、程式開發、多模態、MCP、模型路由。►產品化四關：人工核准、權限沙箱、記憶持久化、容器化與上線檢查。
AI 時代的終端機入門：非工程師也能學會的 CLI、指令與 AI 工具實戰
https://youtu.be/rUPMV6Xykfs【書籍簡介】．從「終端機在哪裡」開始教，不預設你懂任何東西．macOS 和 Windows 範例兩欄並排，雙系統都通．每一章附上動手範例，帶著你安全的練習．教你看懂 AI 對你的檔案做了什麼，你會知道什麼時候可以放行，什麼時候要喊停！【附指令速查表．錯誤訊息對照表．Windows 讀者專用補充】【適合讀者】．不想轉職工程師，只想把手上這份工作做完、做快的人．怕打錯一個指令就把電腦弄壞，所以一直不敢動手的人．身邊沒有工程師朋友，出事了不知道要問誰的人．三十歲以後才開始學技術，覺得自己「應該早就要會了」的人．初階工程師也可以。學校沒教的那一塊在這裡
容器底層原理運作：containerd剖析實戰精要(好評熱銷版)
【本書特色】 • 雲端原生的價值與容器執行時期的關係。 • Docker與Kubernetes的發展歷史介紹。 • 容器技術發展史及其依賴的Linux基礎。 • containerd的安裝與部署及CLI工具操作。 • Kubernetes中的CRI機制及containerd中的CRI Plugin架構。 • containerd中的CNI規範與網路外掛程式。 • containerd透過snapshotter管理容器鏡像的方法。 • containerd的核心元件架構與各個模組剖析。 https://youtu.be/O-KLJxax-gA╲\好評熱銷再上市/╱ 本書共分為八章，第一章講解雲端原生與容器執行時期，介紹什麼是雲端原生，探討其價值以及它與容器執行時期的關係，了解Docker與Kubernetes及containerd容器技術的發展歷史。 第二章深入探討容器執行時期的概念，從容器技術及介紹容器，容器所依賴的Linux基礎，當前的容器執行時期規範等。 第三章則專注於如何使用containerd，內容涵蓋containerd的安裝和部署，以及如何透過ctr和nerdctl兩種CLI工具操作containerd。 第四章講解containerd與CRI的關係，介紹Kubernetes中的CRI機制及其演進，containerd中的CRI Plugin架構和設定，以及CRI使用者端工具crictl的使用方法。 第五章主要講解containerd中的容器網路，介紹CNI規範、常見的CNI網路外掛程式，以及如何在containerd中指定容器網路建立容器等。 第六章介紹containerd和容器儲存，詳細說明containerd是如何透過snapshotter管理容器鏡像的。 第七章對containerd的核心元件進行剖析，根據containerd的架構講解組成containerd的各個模組，如API、Core以及Backend層的多個模組。第八章探討containerd在生產與實踐中的一些操作，包括如何設定containerd的監控，如何基於containerd做延伸開發等。
誰說資安寫不了情書(好評熱銷版)
https://youtu.be/njp2z9jXUL4╲\好評熱銷再上市/╱☆如何用資訊安全的觀念寫出情書☆誰說資訊從業人員寫不了情書。那古老的密碼，流動於數據之間，只為了與誰相遇而存在。不是陽光灑落的光芒，是妳微笑時，讓我忘了黑暗築起的高牆不是月下拂過的清涼，是妳指尖的方向，撐起了讓我仍願意在此的嚮往資訊人寫出的情書，是很資訊人的情書，本書的主人公Allen，在八個章節裡與各路資訊從業人員碰撞、合作、鼓勵及相互扶持讓他的資訊人生很人生。本書包含資訊系統運作時的觀念、專有名詞介紹、debug時的盲點及致敬奇摩聊天室的情懷，和幻想未來可能會出現超越ChatGPT的AI對話系統。踏入資訊領域可能像是踏入不歸路，但這條路不一定是枯燥煩悶，也可以是對未來充滿期待對自己充滿信心。駭客の嘆息如果，我留下足跡，卻無人發現，算不算可惜。如果，我遇見了我的足跡，卻渾然不知，何以證明，是我的曾經?消散的過往，此刻的心情阻擋不住，歡與悲的交集所以我留下足跡那日後迷惘時可以回想的曾經
Java網路元件專案 - 大型網際網路企業級最重要應用(好評熱銷版)
【本書特色】 ● 動態發現與健康檢查 ● Dubbo基本概念與整合 ● ZooKeeper結構與特性 ● OAuth 2授權模式 ● Spring Cloud Gateway路由與更新 ● 分散式鏈路追蹤背景和概念 ● 流量控制元件對比介紹 ● ShardingSphere分片策略與資料遮罩 ● Elasticsearch+Logstash+Kibana安裝設定 ● RocketMQ架構與基本原理 https://youtu.be/OA0GOPubq-M╲\好評熱銷再上市/╱本書共分10章。第1章介紹Nacos的動態發現、健康檢查、設定管理、技術選型、分散式事務及其與Eureka的區別。第2章介紹Dubbo的基本概念、整合、設定、註冊中心、偵錯和監控、擴充、原理、性能最佳化及序列化協定。第3章介紹ZooKeeper的結構、特性、資料模型、API、應用場景、工作原理以及監控和管理。第4章介紹Spring Cloud Security OAuth 2的授權模式、底層工作原理及JWT技術。第5章介紹Spring Cloud Gateway的路由與更新、負載平衡策略、篩檢程式、限流方式、底層工作原理及高併發下的問題與解決方案。第6章介紹分散式鏈路追蹤的背景和概念，Skywalking的安裝設定、資料獲取、呼叫堆疊分析和故障排除。第7章介紹量控制元件，涵蓋限流、熔斷、降級、動態規則、服務治理、流量控制方式、核心元件及Sentinel規則和持久化推送模式。第8章介紹了Apache ShardingSphere與同類產品，並討論分片策略、資料遮罩、分散式事務、資料庫讀寫分離、主從同步、叢集管理、跨資料庫分頁、垂直與水平拆分、廣播與綁定資料表及底層實現原理。第9章介紹Elasticsearch、Logstash和Kibana的安裝設定及底層實現原理。第10章介紹RocketMQ的安裝、設定、架構、基本原理及高可用性、容錯性、性能優化和監控方法。
現代 AI 全景聖經：多模態生成 × Agentic AI，從 LLM 演化到 AI 工程實戰
https://youtu.be/dGnqsrGtc3Q擺脫碎片化學習，建立不退流行的演算法母語！►直擊前沿範式 ｜ 深度解密 o1/R1 推理與 1M+ Context►手刻 Agent 系統 ｜ 150+ 範例，從 MoE 手刻到 LangGraph►階梯思考訓練 ｜ 全套 2,578 題庫，建構完整知識圖譜►在地繁中評測 ｜ 大量對接司法院判決、健保 QA 等在地資料【Part IV LLM 與生成式】 大模型技術全景‧ 解密 GPT-4.5、Claude 4 與 DeepSeek MoE‧ SFT、DPO 對齊與 QLoRA 輕量微調【Part V & VI 前沿應用】 Agentic AI 與長上下文‧ 企業級 RAG 知識庫與 GraphRAG 實戰‧ Computer Use 螢幕操作與 LangGraph 多 Agent【Part VII 工程與治理】 Production 落地防線‧ vLLM 推理引擎、GGUF 量化與 MLOps‧ Prompt Injection 防禦與端到端 Capstone
不只會用 Agent - LangGraph 自己動手設計代理人
https://youtu.be/oSGygTohT4E★以 LangGraph 1.0 從零打造 AI 代理的完整實戰指南★從大語言模型到代理：釐清代理的核心價值與應用版圖★環境安裝與大模型設定，含 Qwen3 網頁版與線上 API 實戰★LangGraph 程式設計基礎：工作流架設、工具呼叫與輸出範式★掌握 Map 與 Reducer，處理大量與彙整型任務★建構圖的多條件分支與節點平行化處理★九大代理設計模式循序拆解，從反應式到 Supervisor★ReAct 範式與 create_agent 預建構模組、中介軟體詳解★記憶系統：短期儲存與長期記憶的載入與整理★規劃與執行：整合 tavily 網路搜尋的代理實戰★上下文工程：提示詞設計、上下文污染與卸載策略★多代理實戰：共用空間驅動與主代理驅動的協作系統本書共分12章◼第 1 章初識代理，從大語言模型談到代理的應用並解析 LangGraph 1.0◼第 2 章講 Agent 環境安裝與大模型設定，涵蓋 Python 環境、Qwen3 API 與 Hello Agent 實戰◼第 3 章介紹程式設計基礎，含工作流架設、工具呼叫範式、Map 與 Reducer、輸出範式，並帶出設計模式一反應式代理與自動導航◼第 4 章講多條件分支與節點平行化◼第 5 章為設計模式二 ReAct，詳解 ToolNode、create_agent 與中介軟體◼第 6 章為設計模式三記憶系統，涵蓋記憶儲存與長期記憶整理◼第 7 章為設計模式四規劃與執行，結合 tavily 搜尋實戰◼第 8 章為設計模式五上下文工程，探討提示詞、上下文污染與卸載◼第 9 章進入多代理實戰◼第 10 至 12 章為案例實戰，依序是新能源車文案設計、共用空間驅動的多代理，以及主代理驅動的多代理與 Supervisor 模式。
自動駕駛的大腦 - 車載晶片技術開發及詳解(好評熱銷版)
【本書特色】 ★車載晶片產業介紹 ★汽車電子與晶片 ★汽車電子可靠性要求 ★車載晶片標準介紹 ★晶片設計基礎 ★車載晶片功能安全設計 ★晶片可靠性問題 ★車載晶片可靠性設計 ★車載晶片製程與製造 ★車載晶片的可靠性生產管理 ★車載晶片與系統測試認證 https://youtu.be/z5r_AAVCTB8╲\好評熱銷再上市/╱全書共分11章，主要內容包括車載晶片產業介紹、汽車電子與晶片、汽車電子可靠性要求、車載晶片標準介紹、晶片設計基礎、車載晶片功能安全設計、晶片可靠性問題、車載晶片可靠性設計、車載晶片製程與製造、車載晶片的可靠性生產管理、車載晶片與系統測試認證。車載晶片和工業級、消費級晶片最大的不同在於車載晶片的高可靠性。車載晶片的高可靠性表現在滿足AEC Q系列應力測試的封裝積體電路故障機制測試方法標準、汽車電力電子模組認證標準AQG 324，以及為了滿足自動駕駛安全而引入的功能安全標準ISO 26262和預期功能安全SOTIF，為了滿足這些嚴苛的標準，汽車晶片在設計、製造、封裝、測試等全過程也要滿足IATF 16949的品質管制系統認證。這對汽車晶片從業人員提出了更高的要求，也在可靠性物理機制、可靠性生產管理中形成了一套完整的方法學內容。本書全面、完整、系統性地介紹該方法學的全部內容，是目前業界最完整的中文書籍。
ChatGPT 對話 x Work x Codex：從生成式 AI 到 AI Agent 工作術
https://youtu.be/i33rsJ8myY4ChatGPT對話 x Work x Codex從生成式 AI 到 AI Agent 工作術☆★☆ 從「問 AI」到「讓 AI 完成工作」 ☆★☆一本掌握 ChatGPT、Work 與 Codex 的新世代 AI 實戰指南！☆★☆ 邁向最新 ChatGPT 6 Astra x Image 2.5 ☆★☆◎2026年10月20日新增最新功能 讀者可以至深智官網下載讀者資源，參考附錄C。圖片關鍵字 認識關鍵字，建立Q版角色。建立透明背景圖與Line表情貼圖。ChatGPT文件掃描與分析 手機版ChatGPT掃描文件、儲存成PDF文件，最後分析此文件。「您的 dot」 打造長期工作的AI助理。◎從生成式 AI 到 AI Agent，重新定義你的工作方式 過去，我們使用 ChatGPT，多半是提出問題、等待回答；現在，AI 已經不只能陪你聊天、撰寫文章或整理資料，更能理解工作目標、規劃執行步驟、操作工具，甚至依照排程主動完成例行任務。 AI 的角色，正從「聊天機器人」進化為真正能協助工作的 AI Agent。 本書以三條清楚的學習主軸，帶領讀者掌握 ChatGPT 的完整應用： ◆Chat 幫你想：搜尋資訊、設計 Prompt、撰寫內容、生成圖像、分析文件與整理想法。 ◆Work 幫你做：規劃工作流程、使用外掛程式與 Skill、操作電腦、執行跨軟體任務及建立排程。 ◆Codex 幫你開發：用自然語言描述需求，讓 AI 協助建立網站、設計程式、測試與除錯。 全書從 ChatGPT 的基本操作與 Prompt 設計開始，逐步進入圖像生成、圖像工作流、文件分析、Excel 資料處理、資料視覺化、Projects 專案管理、深入研究、寫作區塊及程式碼區塊；接著深入介紹 ChatGPT Work，示範如何結合外掛程式、Computer Use、Skill 與排程，讓 AI 從回答問題進一步走向執行任務。 即使沒有程式背景，也能跟著書中的步驟與實例，學會如何說清楚工作目標、指定資料來源、設定限制條件、決定成果格式，並在重要環節保留人工確認。最後再透過 Codex 與 Vibe Coding，親自完成網站與遊戲程式，體驗從一句自然語言需求走向可執行成果的全新開發方式。 這不只是一本介紹 ChatGPT 功能的操作書，更是一本帶你建立 AI Agent 工作思維的實戰指南。◎本書特色完整串聯 Chat、Work 與 Codex 不只介紹單一功能，而是建立從對話、任務執行到程式開發的完整學習路徑。從 Prompt 進化到工作目標 教你不再只是思考「提示詞要怎麼寫」，而是進一步定義工作目標、資料來源、限制條件與成果標準。掌握 ChatGPT 圖像創作與視覺工作流 涵蓋自然語言生成圖像、局部修改、角色一致性、系列內容、3D立體剖面圖及科學視覺化等實用技巧。強化文件、資料與研究能力 實作 PDF、Word、PowerPoint、Excel、CSV 的摘要、整理、分析及圖表製作，並運用深入研究完成具來源依據的研究報告。讓 Work 真正完成工作 透過外掛程式、Computer Use 與 Skill，示範旅遊規劃、商品比較、跨軟體報告製作、會議紀錄整理與銷售資料分析。用排程打造主動工作的 AI Agent 建立重要郵件整理、每日工作簡報及每週銷售分析等排程，讓 AI 在指定時間自動執行例行工作。不會寫程式，也能使用 Codex 開發 以自然語言完成「AI Agent 來了！」活動網站及俄羅斯方塊遊戲，體驗 Vibe Coding 的全新開發模式。◎適合讀者 ◆想完整掌握 ChatGPT 新世代功能的讀者 ◆希望提升工作效率的上班族與主管 ◆經常處理文件、報表、簡報及研究資料的人 ◆想導入 AI Agent 工作流程的企業與團隊 ◆沒有程式背景，但想嘗試 AI 協助開發的人 ◆想從「會問 ChatGPT」進一步走向「會把工作交給 AI」的人
【電子書】ChatGPT 對話 x Work x Codex：從生成式 AI 到 AI Agent 工作術
https://youtu.be/i33rsJ8myY4ChatGPT對話 x Work x Codex從生成式 AI 到 AI Agent 工作術☆★☆ 從「問 AI」到「讓 AI 完成工作」 ☆★☆一本掌握 ChatGPT、Work 與 Codex 的新世代 AI 實戰指南！☆★☆ 邁向最新 ChatGPT 6 Astra x Image 2.5 ☆★☆◎從生成式 AI 到 AI Agent，重新定義你的工作方式 過去，我們使用 ChatGPT，多半是提出問題、等待回答；現在，AI 已經不只能陪你聊天、撰寫文章或整理資料，更能理解工作目標、規劃執行步驟、操作工具，甚至依照排程主動完成例行任務。 AI 的角色，正從「聊天機器人」進化為真正能協助工作的 AI Agent。 本書以三條清楚的學習主軸，帶領讀者掌握 ChatGPT 的完整應用： ◆Chat 幫你想：搜尋資訊、設計 Prompt、撰寫內容、生成圖像、分析文件與整理想法。 ◆Work 幫你做：規劃工作流程、使用外掛程式與 Skill、操作電腦、執行跨軟體任務及建立排程。 ◆Codex 幫你開發：用自然語言描述需求，讓 AI 協助建立網站、設計程式、測試與除錯。 全書從 ChatGPT 的基本操作與 Prompt 設計開始，逐步進入圖像生成、圖像工作流、文件分析、Excel 資料處理、資料視覺化、Projects 專案管理、深入研究、寫作區塊及程式碼區塊；接著深入介紹 ChatGPT Work，示範如何結合外掛程式、Computer Use、Skill 與排程，讓 AI 從回答問題進一步走向執行任務。 即使沒有程式背景，也能跟著書中的步驟與實例，學會如何說清楚工作目標、指定資料來源、設定限制條件、決定成果格式，並在重要環節保留人工確認。最後再透過 Codex 與 Vibe Coding，親自完成網站與遊戲程式，體驗從一句自然語言需求走向可執行成果的全新開發方式。 這不只是一本介紹 ChatGPT 功能的操作書，更是一本帶你建立 AI Agent 工作思維的實戰指南。◎本書特色完整串聯 Chat、Work 與 Codex 不只介紹單一功能，而是建立從對話、任務執行到程式開發的完整學習路徑。從 Prompt 進化到工作目標 教你不再只是思考「提示詞要怎麼寫」，而是進一步定義工作目標、資料來源、限制條件與成果標準。掌握 ChatGPT 圖像創作與視覺工作流 涵蓋自然語言生成圖像、局部修改、角色一致性、系列內容、3D立體剖面圖及科學視覺化等實用技巧。強化文件、資料與研究能力 實作 PDF、Word、PowerPoint、Excel、CSV 的摘要、整理、分析及圖表製作，並運用深入研究完成具來源依據的研究報告。讓 Work 真正完成工作 透過外掛程式、Computer Use 與 Skill，示範旅遊規劃、商品比較、跨軟體報告製作、會議紀錄整理與銷售資料分析。用排程打造主動工作的 AI Agent 建立重要郵件整理、每日工作簡報及每週銷售分析等排程，讓 AI 在指定時間自動執行例行工作。不會寫程式，也能使用 Codex 開發 以自然語言完成「AI Agent 來了！」活動網站及俄羅斯方塊遊戲，體驗 Vibe Coding 的全新開發模式。◎適合讀者 ◆想完整掌握 ChatGPT 新世代功能的讀者 ◆希望提升工作效率的上班族與主管 ◆經常處理文件、報表、簡報及研究資料的人 ◆想導入 AI Agent 工作流程的企業與團隊 ◆沒有程式背景，但想嘗試 AI 協助開發的人 ◆想從「會問 ChatGPT」進一步走向「會把工作交給 AI」的人
AI 驅動開發 - 從 Prompt 到 Loop，建立可控、可驗、可恢復的工程系統
https://youtu.be/b-px2lBi1Xg當 AI 說「完成」，人要拿甚麼重新確認？【書籍簡介】AI 已經能讀程式庫、修改檔案、呼叫工具、執行測試，甚至在多輪工作中持續往前推進。真正困難的問題也跟著改變：當 AI 說「完成」，人要拿什麼重新確認？當一個變更跨過需求、設計、實作與驗收，誰負責定義邊界、誰有權接受結果，失敗後又怎麼回到可信狀態？這本書不押注某一套工具，也不把提示詞寫成魔法公式。它從 Prompt、Context 與 Spec 開始，把需求說清楚；再用 Harness、Evidence 與 Authority 約束變更、保存證據；最後進入代理分工與有界 Loop，讓長任務能停止、接手與恢復。書中用兩個真實專案的開發紀錄拆解判斷與證據，也保留尚未完成的關卡；另有一套可重跑的本機實驗室、完整交付包與恢復手冊。你會看到的不只是 AI 做了什麼，還包括哪些結果不能接受、證據缺在哪裡，以及人最後為什麼放行或停下。如果已經開始用 AI 寫程式，卻不想把品質交給一句「測試通過」；如果正準備把個人技巧變成團隊流程，這本書要留下的是一套換了模型仍然能用的工程判斷。【適合讀者】．已經使用 AI 程式開發工具，想把「能跑」提升為「能驗、能交付」的開發者。．想把個人用法整理成可交接流程的 Tech Lead、工程主管與產品團隊。．需要理解 AI 如何進入需求、設計、開發、測試與交付流程的 PM、Designer 與 QA。
用 macOS 完整部署地端模型
https://youtu.be/1n0pVNYezCg【書籍簡介】Apple Silicon 的統一記憶體，讓一台 Mac 就能執行過去要靠多張顯示卡才載得動的模型。 全書 25 章的操作、指令與畫面，都在 Mac 上實際執行過。 －128GB 統一記憶體全部可當 GPU 記憶體，單機載入 100B 級模型。－Ghostty、Homebrew、uv 建好環境，Tailscale 與 macmon 遠端使用與監控。－Ollama、Open WebUI、LM Studio、llama.cpp 四套推論工具實際操作一遍。－四個方案同條件量測速度與記憶體，並與雲端 API 及 CUDA 主機對照。 －mlx-lm 直接使用 MLX 框架，從命令列、Python API 到相容伺服器。－量化原理講清楚，實作 DWQ、AWQ、GPTQ 與 dynamic_quant。－推測式解碼、量化 KV 快取與 prompt 快取，同一個模型輸出更快。－mflux、Draw Things、ComfyUI 生圖，實測 FLUX.2、Z-Image 與 Wan 2.2。－mlx-whisper 轉寫、Kokoro 與 Qwen3-TTS 合成、MusicGen 與 ACE-Step 作曲。 －mlx-vlm 與 FastVLM 看圖看影片，AnythingLLM 與 LightRAG 讀自己的文件。 －Claude Code、goose 接地端模型，sandbox-exec 與 Apple container 隔離。－Foundation Models framework 呼叫系統模型，exo 與 MLX 分散式組叢集。－mlx_lm.lora、mflux-train、mlx-lm-lora 微調，nanochat-mlx 從零預訓練。適合手上已經有一台 Apple Silicon Mac，想把它當成地端 AI 主機使用的開發者與研究者。
化繁為簡的藝術：高併發大模型複雜架構實作
https://youtu.be/6ikdNO_OKBc☆從高併發核心指標與常見場景出發，建立大型系統架構設計的完整思維☆從單體、SOA、分散式到微服務與Serverless，掌握架構演進與擴充方法☆以電商秒殺、搜尋引擎與AI平台案例，拆解真實高併發系統的設計策略☆建立標準化壓力測試流程，從流量模型、瓶頸定位到效能調校全面實戰☆深入Docker、Kubernetes與微服務架構，掌握運算資源與容器化部署☆理解行程、執行緒、事件驅動與協程模型，打造高效能後端服務☆深入Nginx、epoll、負載平衡與應用閘道器，突破網路效能瓶頸☆從LVS、Keepalived到SDN與ECMP，建構超大規模高可用負載平衡叢集☆掌握磁碟、CXL、Redis快取與Kafka訊息佇列的高效能儲存架構☆從CAP、Paxos到異地多機、故障切換與資料複製，建立高可用分散系統☆深入InnoDB、B+樹、Buffer Pool、TiDB與OceanBase，理解分散式資料庫演進☆實戰搜尋引擎、百萬訂單秒殺與DeepSeek服務，推演超大規模系統架構本書共分23章。第一章介紹高併發概念、指標與架構演進；第二章說明高併發架構設計方法；第三章解析搜尋、秒殺與AI平台案例；第四章介紹壓力測試；第五章介紹虛擬化、Docker與Kubernetes；第六章解析行程、執行緒與協程；第七章介紹Web Server、Nginx與epoll；第八章介紹負載平衡與應用閘道器；第九章深入LVS與大型負載平衡叢集；第十章介紹儲存與CXL；第十一章介紹快取架構；第十二章介紹Kafka與訊息佇列；第十三章說明CAP、分散式交易與Paxos；第十四章介紹異地多機與故障處理；第十五章介紹運算層高可用；第十六章介紹儲存層高可用；第十七章解析InnoDB、B+樹與Buffer Pool；第十八章回顧四代分散式資料庫；第十九章比較TiDB與OceanBase；第二十章實作全網搜尋引擎；第二十一章實作百萬訂單秒殺系統；第二十二章推演DeepSeek高併發架構；第二十三章探討無限容量架構的設計思路。
現代 AI 全景聖經：機器學習 x 神經網路，從數學原理到 Transformer 核心
https://youtu.be/Djci5GTfEmo擺脫碎片化學習，建立不退流行的演算法母語！►第一原理推導 ｜ 434 篇論文錨定，打通演算法底層►手刻真實代碼 ｜ 100+ 範例，擺脫「看懂卻寫不出」►階梯思考訓練 ｜ 1,000+ 題庫，課後複習與培訓首選►在地真實實戰 ｜ 對接台股、實價登錄等台灣真實資料【Part I 基礎工具】 徹底擺脫相依地獄‧ Conda / PyTorch / CUDA 環境完美對齊‧ NumPy / Pandas / Polars 超高效 ETL 實戰【Part II 經典 ML】 表格資料與小樣本首選‧ 決策樹、SVM 與 XGBoost / LightGBM 剖析‧ AutoML 自動建模與 XAI 可解釋性 AI【Part III 深度學習】 現代 AI 總樞紐‧ 手刻神經網路、反向傳播矩陣推導‧ CNN 空間特徵、ViT 與 Transformer 核心數學專業推薦林立生—新竹市政府教育處 處長/ 國立屏東大學教育學 博士呂明峯—明新科技大學 教授/ 明新科技大學校長馮美瑜—台北城市科技大學 教授/ 台北城市科技大學 校長林義貴—國立陽明交通大學 終身講座教授/ 國立勤益科技大學 學術副校長/國科會傑出特約研究員獎得主/APIEMS Fellow/ 中國工業工程學會會士/三度榮獲國科會傑出研究獎呂奇傑—輔仁大學 特聘教授/ 2020-2025 全球前2％科學家林維昭—長庚大學 教授/ 校務研究中心 執行秘書/2021-2025 全球前2% 頂尖科學家
萬顆 GPU 的訓練：分散式機器學習 — 系統工程與實戰 (好評熱銷版)
https://youtu.be/ogZa3oSiIH8＊分散式機器學習機礎，包括資料、模型、管線的並行＊集合通訊的重要性、參數伺服器PS-Lite＊PyTorch DataParalle、PyTorch DDP的基礎及動態邏輯＊Uber Horovod的原理及實作＊GPipe、PyTorch的管線並行及PipeDream基礎架構及實作＊Megatron原理及實作、PyTorch的模型並行原理實作＊分散式運算的最佳化器＊TensorFlow的分散式環境，靜態架構、動態邏輯＊分散式架構的策略基礎、MirroredStrategy、ParameterServerStrategy本書以PyTorch為主體講解，從系統和實踐的角度對分散式機器學習進行整理。包括了第1篇分散式基礎，介紹了分散式機器學習的基本概念、基礎設施，以及機器學習並行化的技術、框架和軟體系統，然後對集合通訊和參數伺服器PS-Lite進行了介紹。第2篇介紹資料並行，將計算負載切分到多張卡上，實作為PyTorch及Horovod。第3篇介紹模型並行，主要說明了張量模型並行及管線模弄並行，讓模型可以放入多節點上。第4篇NVIDIA Megatron進行分析，講解如何進行層內分割模型並行，然後學習PyTorch如何支援模型並行。第5篇則是將全書的內容用TensorFlow實作，讓已經熟悉TensorFlow的使用者不必重新學習新的框架。
AI 時代不缺席 - RTC 即時音訊程式設計最高指導書(好評熱銷版)
https://youtu.be/C9JHM3O54ME★即時通信（RTC）發展迅速，深入工作與生活。★使用RTC進行語音視頻交流、線上辦公、線上輔導、與朋友語音聊天等。★闡述 RTC 技術的書籍極少。★RTC 技術的複雜性涉及多個學科，難以單一視角全面闡述。★RTC 技術發展迅速，標準日新月異。★流行的開源 RTC 系統歷史悠久、體量大，不適合初學者入門。★5G 寬帶普及，WebRTC 確立了 RTC 的 W3C 標準。★需要從頭審視 RTC 系統的各個組成部分，以分析其必要性與實現方式。★書中將分層次、分階段介紹 RTC 概念、格式、工具及基礎模塊程序設計。 本書系統地介紹了即時音視訊系統的基礎概念、工具、程式設計方法，全書分為10章。 第1章介紹資訊與文字編碼的基礎知識，以及跨平臺網路程式設計的基本方法。 第2、3章介紹視訊的擷取與著色技術。 第4、5章介紹音訊的擷取與著色技術。 第6章介紹編解碼相關的壓縮技術。 第7章介紹信令與媒體串流的建連過程。 第8章介紹網路傳輸過程中的最佳化技術。 第9章介紹即時音視訊的應用與可擴充架構。 第10章介紹音視訊系統核心指標及其計算方法。 每章既有對相關背景知識的介紹、對理論方法的說明，也有可實踐的具體程式設計方法，章節後還附有相關的參考資料和練習題，可方便讀者進一步學習與複習。 本書適合電腦、通訊相關專業的在校大學生，以及希望更加了解即時音視訊系統的技術人員閱讀。
一定要懂的基礎 - 全圖解 Linux 網路原理實戰開發
https://youtu.be/htA-zD1DQHY網路程式設計真正的門檻，不只是會呼叫Socket API，而是理解一筆資料如何從應用程式進入Linux核心，經過TCP/IP協定堆疊、網路卡，再傳送到另一台主機。本書從OSI參考模型、TCP/IP、ARP、IP、交換器與跨網段通訊出發，逐步深入Linux核心的網路封包收發流程，再延伸到TCP、UDP、I/O模型、select、poll、epoll、Raw Socket、Unix Domain Socket、群播、廣播、零複製與百萬連線。書中涵蓋網路位元組序、Socket位址、TCP狀態機、TFO、SYN Cookies、UDP可靠性、io_uring、Socket選項、檔案描述元傳遞，以及Reactor架構等實務技術，將網路協定、系統呼叫、Linux核心機制與伺服器架構串成完整脈絡。對想從一般Socket程式設計進一步理解Linux網路底層、高效能I/O與高併發伺服器設計的開發者而言，這是一本兼具底層原理與實作細節的網路程式設計參考書。本書共分14章◼第1章介紹OSI參考模型、TCP/IP、ARP、交換器與跨網段通訊◼第2章介紹Socket概念及Linux核心的網路封包收發流程◼第3章介紹網路位元組序、Socket位址、IP與網域名稱轉換及Socket核心函式◼第4章介紹TCP狀態機、TCP程式設計、TFO與SYN Flood◼第5章介紹UDP程式設計、掉封包、順序錯亂與可靠性處理◼第6章介紹循環式伺服器、並行伺服器與I/O多工伺服器◼第7章介紹阻塞、非阻塞、訊號驅動、非同步I/O與io_uring◼第8章介紹select、poll與epoll◼第9章介紹Socket選項與sysctl◼第10章介紹網路層與資料連結層Raw Socket，以及使用者空間TCP/IP實作◼第11章介紹Unix Domain Socket與檔案描述元傳遞◼第12章介紹群播、IGMP與廣播◼第13章介紹mmap、DMA、sendfile與splice等零複製技術◼第14章介紹單機百萬連線、系統限制調整與Reactor架構
【電子書】AI 行銷實驗室：創意企劃、內容實作、數據洞察與會員經營
https://youtu.be/QCqdYIKm8yc會下 Prompt，只是起點把 AI 用在對的地方，做出行銷成果，才是真本事不再追著工具跑。先釐清問題、盤點任務、拆解流程，再選擇工具，把 AI 用進創意企劃、內容製作、資料分析、廣告文案與會員經營。AI 素養 × 行銷實作 × 流程設計 × 團隊應用工具會更新，功能會改版；不會過時的，是判斷問題、設計流程與創造價值的能力。您將學會：第一章｜AI行銷素養與關鍵思維理解使用 AI 的風險與責任，判斷哪些工作適合交給 AI，哪些決策仍必須由自己負責。第二章｜AI行銷策略與流程設計從工作痛點與行銷目標出發，盤點產出項目、拆解工作流程。第三章｜AI行銷工具百寶箱運用 ChatGPT、Gemini、Gemini Notebook 等工具，協助資料整理、知識管理、簡報製作與行銷企劃。第四章｜AI 行銷應用與創意實戰將 AI 應用於創意活動、行銷文案、新客獲取、會員經營與行銷自動化。第五章｜AI人才賦能與培訓從提升個人效率走向團隊共創，建立 AI 使用規範、人才賦能架構、應用場景與可衡量的導入機制。這本書適合✓ 想提升工作效率，但不知道該從哪個AI 工具開始學✓ 負責內容、社群、廣告、數據分析或會員經營的行銷工作者✓ 想把 AI 導入團隊，卻不知道該從哪個場景開始的行銷主管✓ 希望建立 AI 工作流程的企業經營者、顧問與講師✓ 想從「會操作工具」升級為「能解決問題」的職場工作者【專業推薦】徐福崧｜精立數位 創辦人兼總經理蘇穎泰 Terry Su｜覺數據 執行長/Google Ads 認證講師周芷逸 Gina｜Ematic Solutions - Country Manager林昶聿｜Meet.jobs 創辦人、UC Berkeley 訪問學者江莉方 Gin｜像影映創辦人、導演暨 AI 影音創作者
【電子書】AI 驅動開發 - 從 Prompt 到 Loop，建立可控、可驗、可恢復的工程系統
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【電子書】用 macOS 完整部署地端模型
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【電子書】現代 AI 全景聖經：機器學習 x 神經網路，從數學原理到Transformer核心
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Gemini Notebook知識管理術 - 打造你的AI第二大腦
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。
【電子書】Gemini Notebook知識管理術：打造你的AI第二大腦
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。
