Python 運算思維Google Colab x Gemini AI零基礎 + 高效率 學「程式設計」內容簡介★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★本書特色如下：☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識：★ 科技與人工智慧知識融入內容☆ 完整Python語法★ 串列、元組、字典、集合☆ 經緯度計算城市間的距離★ 數學方法計算圓週率☆ 生成式generator★ 函數與類別設計☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫☆ 程式除錯與異常處理★ 正則表達式☆ 影像處理★ Numpy☆ CSV文件★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製☆ 網路爬蟲★ 人工智慧破冰之旅☆ 迴歸分析★ 機器學習使用scikit-learn入門☆ 使用Gemini API設計「智慧客服中心」讀者最值得閱讀本書的十大理由①從零開始的運算思維訓練第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。②完整且紮實的 Python 語法入門到進階從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助：◎產生程式碼◎除錯◎重構程式◎解釋程式邏輯本書是傳統 Python 教學 x AI 學習流程的最佳融合。⑤完整示範 Google Colab 雲端 Python 開發附錄 C 教你：建立雲端資料夾、編輯區操作、檔案管理、執行 Colab Notebook、下載結果等，完全不用本機安裝。⑥帶領讀者從資料分析一路邁向 AI 應用後半部內容從 CSV 處理、Excel 整合、詞雲、圖表、爬蟲、資料可視化，一直到：◎迴歸分析◎機器學習（KNN、Decision Tree、Random Forest）◎資料預測是一本「從基礎程式 → AI 入門」的完整學習路線。⑦圖像處理、影像編輯深入易懂Pillow 影像處理章節（裁切、合成、濾鏡、繪圖、中文字型處理），是 Python 初學者最需要但書籍中最少見的完整範例。⑧以專案為核心設計，讀完就能做作品全書 20+ 專題：◎星座下載爬蟲◎CIA 情報員訊息替換◎雞兔同籠◎動態動畫（sin 波、移動球）◎幾何資料的物件導向應用全部都是讀者能直接使用、修改、創作的實務案例。⑨提供大量附錄與教學資源附錄 A ~ G 包含：◎Python 安裝◎模組安裝◎20 章練習題（是非與選擇）◎RGB 色碼表◎ ASCII 表◎ 專有名詞索引讓讀者查詢、複習、考證無縫銜接。⑩一本書讓你掌握：Python + AI + Colab + 資料分析 + 影像處理 + 機器學習本書橫跨初學者到進階者需要的所有內容，特別適合：◎ 程式新手◎ AI 時代想補強程式能力的讀者◎ 大專學生◎ 職場工程師/資料分析師入門◎ 想用 AI 快速學 Python 的所有人這不是一本「只有語法」的教科書，而是一套完整的學習系統。
https://youtu.be/r16g_24_vE8【書籍特點】☆GPT模型歷史、架構與API功能解析☆OpenAI文字轉語音與語音轉文字實作☆Chat系列API端點與流式回應設計☆ChatGPT應用介面建構與訊息狀態處理☆System Prompt建構與角色扮演範例☆ChatGPT跨平台部署與Vercel整合☆飛書機器人API連接與事件回應開發☆VSCode外掛模組開發流程與通訊機制☆AI程式輔助：自動生成、語言轉換、程式診斷☆Hugging Face模型私有部署與P-Tuning微調☆文本向量化技術與嵌入式匹配範例☆向量資料庫Chroma操作與距離計算方式☆ChatGPT外掛知識庫系統建構與查詢設計☆提示詞工程模組化設計與Coze平台整合【內容簡介】本書共分九章。第一章介紹GPT模型歷程、原理與API介面。第二章說明OpenAI文字與語音轉換功能、API端點設計與請求庫封裝。第三章展示ChatGPT應用構建，包括互動區域、聊天快取與角色設定。第四章實作飛書機器人與OpenAI結合，開發多種回應與通知功能。第五章說明VSCode外掛程式開發流程與Webview通訊技術。第六章實作AI程式輔助模組，包含語言轉換、程式診斷與自動修復。第七章說明如何部署ChatGLM等開源模型與進行P-Tuning微調。第八章介紹RAG技術，實作文字向量化與Chroma向量資料庫整合，建構查詢式知識庫。第九章為提示詞工程與LLM社群工具介紹，說明提示詞模式、模型回應最佳化與Coze平台應用。
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。
https://youtu.be/z6A7_vMmDVo【書籍特點】☆Transformer：自注意力、多頭注意力、位置編碼☆GPT：文字生成、Greedy Search、Beam Search、困惑度評估☆BERT：遮罩語言模型、預訓練、微調、分類任務☆ViT：影像分塊、視覺嵌入、注意力量化☆微調方法：Adapter Tuning、LoRA、P-Tuning☆資料處理：文字清洗、分詞、嵌入向量、資料增強☆混合精度與分散式訓練：Data Parallel、Model Parallel、梯度累積☆對比學習與對抗訓練：SimCLR、GAN、自監督任務☆最佳化器：AdamW、LAMB、動態學習率、Warmup、餘弦退火☆模型壓縮：知識蒸餾、教師學生架構、權重剪枝☆訓練流程：Tokenization、多GPU訓練、訓練中斷與恢復☆微調實作：資料集切分、層級凍結、超參數調整、推理量化【內容簡介】本書共分為12章，涵蓋大模型的建構、訓練與微調流程。第一章介紹Transformer的基本原理，包括自注意力、多頭注意力與位置編碼。第二章說明GPT模型的文字生成機制與實作方法，並比較Greedy與Beam Search等生成策略。第三章講解BERT模型的編碼結構與遮罩語言模型任務，並說明如何應用於分類任務。第四章介紹ViT模型在影像分塊、嵌入與注意力運算上的應用。第五章說明Adapter Tuning、LoRA、P-Tuning等常見微調方法。第六章說明資料清洗、資料增強與嵌入向量生成等處理技術。第七章解釋混合精度訓練、多GPU併行與梯度累積等效率優化技術。第八章涵蓋對比學習與對抗訓練，包括SimCLR與GAN的實作細節。第九章介紹AdamW與LAMB最佳化器，並比較各種動態學習率排程方式。第十章說明知識蒸餾與剪枝，包括教師學生架構與多頭注意力精簡方法。第十一章示範大模型訓練流程，從資料前處理到訓練中斷與恢復。第十二章介紹模型微調的實作，包括資料集切分、參數設定與推理效能調整。
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！
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
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！
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https://youtu.be/e-jWZSJFsy8Nano Banana 藝術宇宙Veo x Sora多模態 AI 創作時代Nano Banana讓AI從「創作師」變身「藝術導演」從圖像修飾到電影級敘事的 AI 藝術進化跨越靜態與動態 - 打造屬於你的光影宇宙NotebookLM 影片摘要新應用 - 邁向「知識影像化」閱讀本書，讀者可以學會：★Nano Banana 初探揭開 Nano Banana 的誕生與核心技術，從自然語言操作開始你的 AI 圖像創作之旅。★物件移除與替換 – 創意設計一句文字，移除雜物、替換主體，讓照片瞬間變成行銷與藝術素材。★人物與臉部調整 – 九宮格圖像打造一致的人物形象，展現髮型、年齡、情緒與造型的多重變化。★背景處理與場景融合精準掌握光線與構圖，輕鬆轉換背景，打造專業攝影與奇幻場景。★多圖融合與合成將多張影像融合成故事畫面，從寫實到夢幻，創造跨時空的視覺奇蹟。★設計 AI 公仔 – 從 Q 版到 3D 角色學會創作爆紅 3D 公仔，讓角色從平面走向立體，化身獨一無二的AI偶像。★藝術風格 – 油畫、漫畫與水彩體驗筆觸、線條與色彩的融合，讓照片化身藝術作品。★科幻風格轉換打造未來感影像，結合霓虹、鋼鐵與光影，呈現科幻世界的視覺語言。★AI 的 3D 建模從影像生成立體模型，探索 AI 重構雕像、建築與跑車的創新技術。★AI 地圖生成術 – Nano Banana x Google Map將地圖變成藝術畫面，重建街景、置入人物，創作導覽與城市幻想。★AI 電影師 Veo – 讓靜態影像流動起來結合文字與圖像生成影片，讓 Nano Banana 作品躍動於光影之中。★Sora – 從靜態圖像到動態敘事掌握 Sora 的創作流程，讓一張圖成為一段詩意流動的影片故事。★Nano Banana x NotebookLM 多模態應用將知識轉化為影像，讓筆記、影片摘要在多模態AI中完美融合。為什麼這本書，你一定要擁有？①首創完整解析 Nano Banana 生態，揭開 Google 圖像 AI 的神秘核心。②從靜態到動態，一書貫通 Nano Banana、Veo、Sora 三大影片生成技術。③輸入一句文字，就能移除、替換、修復與創造──讓影像聽懂你的語言。④從舊照修復到 3D 建模，掌握平面、立體與動態的 AI 創作全技術。⑤跨場景維持角色一致，打造專屬虛擬偶像與代言人。⑥結合 Gemini、AI Studio、NotebookLM 與 Google Map，實現多模態工作流。⑦全書搭配範例與 Prompt 教學，零基礎也能立即創作。⑧藝術 x 商業 x 教學，一本書滿足影像設計、行銷與內容創作的需求。⑨學會用 NotebookLM 把文字變成影片，讓知識會「說故事」。
本書特色 ML 的最佳參考書，scikit-learn 的最紮實實戰應用，亦為深入 AI 技術的優良基礎！ ● 機器學習概述 ● 資料特徵提取 ● scikit-learn 估計器分類 ● 單純貝氏分類 ● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸 ● k 近鄰演算法分類 ● 線性迴歸到邏輯迴歸 ● 非線性分類與決策樹迴歸 ● 決策樹到隨機森林 ● 感知機到支持向量機 ● 從感知機到類神經網路 ● 主成分分析降維 https://youtu.be/IkKkHAbpH5M☆好評熱銷再上市☆★ ML 最強套件 scikit-learn ✕ 經典演算法，帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能！ ★機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為，獲取新的知識，重新組合現有知識結構並改善自身的效能。本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用，以 Python 3 為基礎，使用 scikit-learn 解決實際問題。全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法，並佐以實際案例，以機器學習的經典演算法為軸線：演算法分析 ▶ 資料獲取 ▶ 模型建構 ▶ 推斷 ▶ 演算法評估，讓你理論與實踐技能一次學會，輕易上手。
https://youtu.be/PHG1XsG5UZk☆Transformer 架構與 MoE 專家路由解析☆DeepSeek 系列模型架構與優化策略☆FP8 混合精度與 DualPipe 平行算法實作☆多頭注意力與跨節點通訊技術最佳化☆程式自動生成、自動補全與偵錯技術☆Prompt 工程與 Few-shot、Soft Prompt 設計☆多工任務調度與跨領域特化模型應用☆零售、製造等行業的訂製化實戰案例☆資料構建、自監督學習與模型微調☆DeepSeek-R1 自回歸快取與長上下文推理☆分散式訓練與推理部署策略☆API 呼叫設計、吞吐調校與系統整合本書共分為十一章，涵蓋大模型核心技術與實務應用。第一章介紹大模型的演進歷程與基礎概念，說明深度學習、Transformer 與 MoE 架構的發展脈絡。第二章深入解析 DeepSeek 的核心設計，包括多頭注意力、FP8 混合精度與跨節點通訊技術。第三章建立大模型開發基礎，從 API 調用到資料準備與模型訓練。第四章聚焦對話生成與語義理解，實作多輪對話與語意分析。第五章實作從文字到程式的智慧開發流程，包含程式補全與錯誤偵測。第六章說明多工學習與跨領域應用，包括少樣本調適與領域特化。第七章系統介紹 Prompt 工程設計與調優策略。第八章探討模型最佳化與分散式部署。第九章解析資料構建與自監督學習流程。第十章展示訂製化模型開發在零售與製造業的應用案例。第十一章專章說明 DeepSeek-R1 的推理引擎與最新優化技術。全書內容完整銜接理論與實踐，適合開發者快速掌握 DeepSeek 的開發核心。
https://youtu.be/hBm3IuzUDco☆Yocto 專案核心架構與中繼資料模型☆BitBake 建構流程與配方語法設計☆Poky 參考發行版與分層建構系統☆BSP 結構與硬體抽象層客製化☆自訂機器配置與影像格式產出流程☆SDK 建構與交叉編譯工具鏈生成☆QEMU 模擬器建構與虛擬測試驗證☆樹莓派映像生成與驅動整合實務☆i.MX 8M Plus 平臺開發與量產應用☆Linux 核心與裝置樹裁剪與整合☆系統啟動流程分析與 U-Boot 調校☆軟體堆疊版本管理與 Patch 維護策略☆整合 AI 加速模組與硬體協同設計☆Yocto 環境除錯與建構效能優化本書共分三部分，共九章，系統介紹 Yocto 專案的核心知識與實戰應用。第一部分（第1至第3章）說明 Yocto 專案的基本架構與工具鏈，介紹中繼資料結構、BitBake 建構引擎、配方語法與 Poky 分層機制，並說明常見映像類型與建構流程。第二部分（第4至第6章）以 Raspberry Pi 為範例，說明 BSP 的建立、自訂映像建構、軟體堆疊配置與 SDK 生成，協助讀者實作從原始碼到可開機系統的完整流程。第三部分（第7至第9章）以 NXP i.MX 8M Plus 平臺為案例，進一步介紹工業級開發場景中常見的核心裁剪、裝置樹設定、驅動整合、啟動管理與元件最佳化，並涵蓋 AI 模組整合與部署流程。全書以實作為導向，從模擬器、開發板到商用晶片，建構出一條從入門到應用的 Yocto 學習路徑，適合需要掌握系統建構、驅動整合與平台客製化的嵌入式開發者。
https://youtu.be/JqvcZ0TRF18你與 AI 大神的距離，只差這本「動手做」的實戰指南！ 翻開本書，開始打造專屬於你的第一個 AI 應用吧！★ AI 當你的程式助教，從零開始不怕痛！ 本書專為入門者設計，帶你從 Colab 環境建置到程式碼實作，每一步都有白話說明。 ★ 掌握 LangChain、LangGraph、LangSmith核心框架，晉升 AI 開發者 不只教你用 AI，更教你打造 AI！學會業界最主流的 LLM 應用框架，讓你的作品更上一層樓。 ★ 深入 RAG 技術，徹底告別 AI 的胡說八道 本書帶你深入剖析 RAG（檢索增強生成）技術，讓你的 AI 應用能整合外部知識，提供有憑有據的精準回答。 ★ 打造兩個超酷專案，作品集馬上 +1 親手實作出「多語言 AI 翻譯系統」與「自動化新聞摘要與社群貼文產生器」，從理論到實踐，完整體驗開發流程。 ★ Gradio 讓你的成果被看見，輕鬆做出互動介面 學會用 Gradio 快速打造使用者介面，讓你的 AI 程式不只會跑，還能動手玩，輕鬆分享給朋友與全世界。 【專家推薦】我認為這本書非常棒的地方是恆修在技術講解中融入了大量的實務考量。比如在討論文件分割時，不僅考慮技術層面的語義完整性，還顧及了不同文件類型（技術文件、公司政策、API 文件等）的特性差異，提供了針對性的優化策略。這些步驟也確實是我們在業界實務開發上會考慮到的「眉角」。這樣貼近實際應用場景的設計，才會讓讀者能夠將所學直接應用於企業級專案開發。喬泰科技股份有限公司 - 邊緣運算電腦總監暨AI 系統架構師侯冠宇【第一部分：打好 GenAI 核心基礎】◆揭開 LLM 的神秘面紗：從大型語言模型的運作原理、Transformer 架構，到什麼是 Token，用最白話的方式，讓你真正搞懂 AI 如何思考。 ◆學會與 AI 高效溝通：深入「提示語工程」的核心策略，學習如何下達精準指令，讓 AI 聽懂你的心聲，產出高品質的結果。 ◆開發環境一次搞定：帶你無痛上手 Google Colab，從建立筆記本、操作介面到管理 API 金鑰，讓你擁有一個免費又強大的雲端開發實驗室。 【第二部分：掌握 LLM 開發框架與應用】◆LangChain 實戰入門：學習如何使用 LangChain 這套強大的開發框架，將資料載入、切割、儲存到模型串接的複雜流程，變成像堆積木一樣簡單有趣的過程。 ◆LangGraph 打造 AI 代理：學習如何用 LangGraph 設計出能夠自我修正（Reflection）、團隊協作（Hierarchical Workflow）的 AI 代理，讓你的 AI 應用變得更聰明、更自動化。 ◆LangSmith 監測系統：掌握 LLM 每一次思考與推論的過程，透過 LangSmith 關注每次 LLM 對話內容，讓除錯變得清晰、透明。◆深入 RAG 解決 AI 幻覺：從 RAG 的誕生背景、核心概念到完整實作，帶你一步步打造能整合外部知識庫的 AI 系統，讓回答不再天馬行空。【第三部分：從零到一的專案實作】◆多語言 AI 翻譯系統：整合 LangGraph 的所有知識，打造一個能同時進行多語言翻譯、並透過自我反思機制，確保各版本語意一致的專業翻譯團隊。 ◆自動化新聞摘要與 X 貼文工廠：從千字長文自動生成百字摘要，再進一步優化為風格吸睛、標籤精準的社群貼文，打造一個高效的「一站式」內容產生器。 【本書適合】◎ 想踏入AI領域的學生：不論是資工、管理還是文組，這本書都能幫你建立實作能力。◎ 充滿好奇的 GenAI 玩家：想從單純的「使用者」晉升為「創造者」。◎ 產品經理與創業者：想了解如何將 LLM 技術落地，打造創新產品。◎ 想累積作品集的準工程師：透過本書專案，快速為你的履歷加分。你是不是還在做AI的使用者，卻渴望能夠主導AI開發並將其運用於實際專案中？這本書將引領你學會設計與開發AI應用，開始寫程式、設計架構，成為能獨立開發AI應用的開發者。
https://youtu.be/PDfNwFzQBUc►剖析 DeepSeek 核心架構與 MLA 注意力模組►系統講解 MoE 混合專家模型的設計與調度►建構完整的 PyTorch 多模態開發環境►從基礎到進階掌握自注意力與位置編碼原理►實作自回歸架構下的文字生成與情感分類►探討 GQA、MQA、差分注意力等調優策略►整合 API 調用與應用場景中的任務鏈設計►部署本地多模態模型並實作 LoRA 微調►實戰多模態圖文問答與交叉注意力語音轉換►實現 Token 壓縮與特徵融合技術於影像識別►使用 VQ-VAE 與 FSQ 進行影像與語音重建►完整開發跨平台智慧客服應用與 UI 前端整合本書重點在於多模態大模型 DeepSeek 的核心技術架構，深入解析其高效注意力機制（如MLA、MQA、GQA）與混合專家模型（MoE）在實際應用中的設計與優化策略。內容涵蓋從PyTorch環境建置、API串接到LoRA/PEFT微調等多個開發環節，並透過情感分類、語音辨識、圖文問答、影像生成等跨模態實例，具體展示各模組在不同任務中的運行特性與效能差異。書中對於特徵融合策略、位置編碼設計、token壓縮方法等議題也有細緻探討，尤其在調優章節中，對各類注意力變種模型的適用條件與實作瓶頸提供實證分析。對於希望深入理解高性能Transformer架構、多模態任務建模及部署流程的開發者與研究者而言，本書可作為技術參考與實作指南。
https://youtu.be/SJAUIFtf5OQ★解析大模型幻覺與知識陳舊的本質問題★建立RAG與GraphRAG的完整技術圖譜★掌握大語言模型的使用與實踐技巧★深入理解向量表示與語義檢索機制★精通Milvus與其他主流向量資料庫★逐步構建檢索增強生成系統★掌握知識圖譜設計與六韜法應用★從零實作映射式與取出式圖譜建構★操作JanusGraph圖資料庫與Gremlin查詢★解析圖模互補應用範式的邏輯結構★建立GraphRAG系統並落地應用實例★橫跨教育、金融、醫療與製造業的應用案例本書聚焦於當前人工智慧應用中的一個核心問題：如何讓大模型變得更可信、更實用。透過系統性介紹檢索增強生成（RAG）、知識圖譜、向量資料庫與圖型計算等關鍵技術，本書深入剖析了如何將外部知識結合到大語言模型中，提升其資訊更新能力與邏輯一致性。從向量相似度與Milvus實戰，到GraphRAG的系統建構與應用案例，內容涵蓋理論、實作與部署，技術完整，實用性強。書中也包括圖模互補的應用架構與常見場景，對於希望開發具備知識增強能力的LLM應用者而言，是一本難得的實戰指南。
https://youtu.be/VlCfKywn5mcGemini x NotebookLM 領軍Nano Banana x Imagen x Veo x Gem x Gemini LiveGoogle 多模態 AI 工作流本書內容☆★☆從 Gemini 到 NotebookLM，打造個人知識與創作☆★☆☆★☆Nano Banana 輔助建立影片摘要☆★☆☆★☆整合 Google Workspace全系列 AI 工具☆★☆☆★☆圖像、語音、影片與文件的多模態☆★☆☆★☆讓 AI 真的成為你的工作夥伴，而非只會聊天的助手☆★☆☆★☆一次搞懂「行動 + 桌面 + 雲端」的 Gemini全平台☆★☆導讀語在生成式 AI 快速發展的時代，Gemini 不只是聊天模型，而是能整合 Google 全生態工具的多模態中樞。從語音輸入、文件摘要、圖像生成，到 NotebookLM 的知識引擎與 Veo 的影片創作，本書完整揭示如何打造屬於你的 AI 工作流與創作引擎。這是第一本真正整合 Gemini + Google Workspace + Imagen + Nano Banana + Veo + Storybook + Gem + NotebookLM 的中文專書。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」。本書值得閱讀的十大亮點1. Google 全生態 AI 教學首創整合書全面整合 Gemini、Nano Banana、Imagen、Veo、Gem、Storybook、NotebookLM、Gemini Live 等八大 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。3. 跨應用場景的實務操作旅遊、媒體、Workspace 三大應用章節（第4 ~ 6章），示範如何整合 Google 地圖、航班、YouTube、Gmail、Docs、Calendar 等工具，打造 AI 辦公室自動化流程。4. 多模態資料上傳與分析實戰第7章介紹文字、音訊、圖像三大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。5. Canvas：讓 AI 思維具象化第8章揭示 Gemini Canvas 的結構化創作方式，協助使用者將靈感轉化為資訊圖表、測驗與網頁。6. Deep Research：AI 查證與引用透明化第9章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。7. Gem 與 Storybook：建立專屬 AI 助理與導師第10 ~ 12章示範如何設計具角色與任務導向的 AI 助理，並以 Storybook 進行創意與學習引導。8. Imagen x Nano Banana x Veo：影像與影片生成三部曲第13 ~ 15章構成全書的多媒體創作核心，從繪圖、融合、動畫到影片生成，呈現 AI 跨模態創作新時代。9. Gemini App 與 Live：AI 隨身工作夥伴第16章完整介紹手機端 Gemini 的語音、鏡頭、即時翻譯、視訊與直播應用，展現行動 AI 實力。10. NotebookLM：AI 知識庫與學習革命第17章是本書壓軸，從「資料來源 → 對話 → 工作室」完整展示 NotebookLM 的知識引擎與多模態輸出（語音摘要、影片摘要、報告、心智圖、學習卡與測驗）。11. 【獨家新增】Nano Banana輔助建立具視覺吸引力的影片摘要 (深智官網下載電子書)「知識影像化」時代來了。
https://youtu.be/VlCfKywn5mcGemini x NotebookLM 領軍Nano Banana x Imagen x Veo x Gem x Gemini LiveGoogle 多模態 AI 工作流本書內容☆★☆從 Gemini 到 NotebookLM，打造個人知識與創作☆★☆☆★☆整合 Google Workspace全系列 AI 工具☆★☆☆★☆圖像、語音、影片與文件的多模態☆★☆☆★☆讓 AI 真的成為你的工作夥伴，而非只會聊天的助手☆★☆☆★☆一次搞懂「行動 + 桌面 + 雲端」的 Gemini全平台☆★☆導讀語在生成式 AI 快速發展的時代，Gemini 不只是聊天模型，而是能整合 Google 全生態工具的多模態中樞。從語音輸入、文件摘要、圖像生成，到 NotebookLM 的知識引擎與 Veo 的影片創作，本書完整揭示如何打造屬於你的 AI 工作流與創作引擎。這是第一本真正整合 Gemini + Google Workspace + Imagen + Nano Banana + Veo + Storybook + Gem + NotebookLM 的中文專書。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」。本書值得閱讀的十大亮點1. Google 全生態 AI 教學首創整合書全面整合 Gemini、Nano Banana、Imagen、Veo、Gem、Storybook、NotebookLM、Gemini Live 等八大 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。3. 跨應用場景的實務操作旅遊、媒體、Workspace 三大應用章節（第4 ~ 6章），示範如何整合 Google 地圖、航班、YouTube、Gmail、Docs、Calendar 等工具，打造 AI 辦公室自動化流程。4. 多模態資料上傳與分析實戰第7章介紹文字、音訊、圖像三大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。5. Canvas：讓 AI 思維具象化第8章揭示 Gemini Canvas 的結構化創作方式，協助使用者將靈感轉化為資訊圖表、測驗與網頁。6. Deep Research：AI 查證與引用透明化第9章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。7. Gem 與 Storybook：建立專屬 AI 助理與導師第10 ~ 12章示範如何設計具角色與任務導向的 AI 助理，並以 Storybook 進行創意與學習引導。8. Imagen x Nano Banana x Veo：影像與影片生成三部曲第13 ~ 15章構成全書的多媒體創作核心，從繪圖、融合、動畫到影片生成，呈現 AI 跨模態創作新時代。9. Gemini App 與 Live：AI 隨身工作夥伴第16章完整介紹手機端 Gemini 的語音、鏡頭、即時翻譯、視訊與直播應用，展現行動 AI 實力。10. NotebookLM：AI 知識庫與學習革命第17章是本書壓軸，從「資料來源 → 對話 → 工作室」完整展示 NotebookLM 的知識引擎與多模態輸出（語音摘要、影片摘要、報告、心智圖、學習卡與測驗）。
https://youtu.be/JqvcZ0TRF18你與 AI 大神的距離，只差這本「動手做」的實戰指南！ 翻開本書，開始打造專屬於你的第一個 AI 應用吧！★ AI 當你的程式助教，從零開始不怕痛！ 本書專為入門者設計，帶你從 Colab 環境建置到程式碼實作，每一步都有白話說明。 ★ 掌握 LangChain、LangGraph、LangSmith核心框架，晉升 AI 開發者 不只教你用 AI，更教你打造 AI！學會業界最主流的 LLM 應用框架，讓你的作品更上一層樓。 ★ 深入 RAG 技術，徹底告別 AI 的胡說八道 本書帶你深入剖析 RAG（檢索增強生成）技術，讓你的 AI 應用能整合外部知識，提供有憑有據的精準回答。 ★ 打造兩個超酷專案，作品集馬上 +1 親手實作出「多語言 AI 翻譯系統」與「自動化新聞摘要與社群貼文產生器」，從理論到實踐，完整體驗開發流程。 ★ Gradio 讓你的成果被看見，輕鬆做出互動介面 學會用 Gradio 快速打造使用者介面，讓你的 AI 程式不只會跑，還能動手玩，輕鬆分享給朋友與全世界。 【專家推薦】我認為這本書非常棒的地方是恆修在技術講解中融入了大量的實務考量。比如在討論文件分割時，不僅考慮技術層面的語義完整性，還顧及了不同文件類型（技術文件、公司政策、API 文件等）的特性差異，提供了針對性的優化策略。這些步驟也確實是我們在業界實務開發上會考慮到的「眉角」。這樣貼近實際應用場景的設計，才會讓讀者能夠將所學直接應用於企業級專案開發。喬泰科技股份有限公司 - 邊緣運算電腦總監暨AI 系統架構師侯冠宇【第一部分：打好 GenAI 核心基礎】◆揭開 LLM 的神秘面紗：從大型語言模型的運作原理、Transformer 架構，到什麼是 Token，用最白話的方式，讓你真正搞懂 AI 如何思考。 ◆學會與 AI 高效溝通：深入「提示語工程」的核心策略，學習如何下達精準指令，讓 AI 聽懂你的心聲，產出高品質的結果。 ◆開發環境一次搞定：帶你無痛上手 Google Colab，從建立筆記本、操作介面到管理 API 金鑰，讓你擁有一個免費又強大的雲端開發實驗室。 【第二部分：掌握 LLM 開發框架與應用】◆LangChain 實戰入門：學習如何使用 LangChain 這套強大的開發框架，將資料載入、切割、儲存到模型串接的複雜流程，變成像堆積木一樣簡單有趣的過程。 ◆LangGraph 打造 AI 代理：學習如何用 LangGraph 設計出能夠自我修正（Reflection）、團隊協作（Hierarchical Workflow）的 AI 代理，讓你的 AI 應用變得更聰明、更自動化。 ◆LangSmith 監測系統：掌握 LLM 每一次思考與推論的過程，透過 LangSmith 關注每次 LLM 對話內容，讓除錯變得清晰、透明。◆深入 RAG 解決 AI 幻覺：從 RAG 的誕生背景、核心概念到完整實作，帶你一步步打造能整合外部知識庫的 AI 系統，讓回答不再天馬行空。【第三部分：從零到一的專案實作】◆多語言 AI 翻譯系統：整合 LangGraph 的所有知識，打造一個能同時進行多語言翻譯、並透過自我反思機制，確保各版本語意一致的專業翻譯團隊。 ◆自動化新聞摘要與 X 貼文工廠：從千字長文自動生成百字摘要，再進一步優化為風格吸睛、標籤精準的社群貼文，打造一個高效的「一站式」內容產生器。 【本書適合】◎ 想踏入AI領域的學生：不論是資工、管理還是文組，這本書都能幫你建立實作能力。◎ 充滿好奇的 GenAI 玩家：想從單純的「使用者」晉升為「創造者」。◎ 產品經理與創業者：想了解如何將 LLM 技術落地，打造創新產品。◎ 想累積作品集的準工程師：透過本書專案，快速為你的履歷加分。你是不是還在做AI的使用者，卻渴望能夠主導AI開發並將其運用於實際專案中？這本書將引領你學會設計與開發AI應用，開始寫程式、設計架構，成為能獨立開發AI應用的開發者。
Clean CodePython 寫 乾淨程式碼告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤寫程式不是比誰先跑起來，而是能否長期維護。當需求一改就骨牌倒、長函式與巢狀條件像毛線球、沒有測試誰也不敢動，這些都是「技術債」。本書以實務為軸，從Clean Code 的定義、Pythonic 寫法、命名與文件、PEP 8 與工具鏈、函數與物件設計、模組化結構、單元測試、例外處理與 logging，到壞味道識別與小步重構，一步步把專案從混亂導向清晰與可持續。你將學到☆Clean Code的5大原則◎「可讀」◎「可維護」◎「單一職責」◎「低耦合」◎「高內聚」☆如何判斷好/壞程式碼與乾淨程式碼的核心特徵。☆Pythonic vs. Non-Pythonic 的差異與常見誤用修正。☆命名、註解、docstring 的可讀性準則，讓程式自我說明。☆PEP 8 + black/isort/flake8 的實戰組合，建立一致風格。☆函數設計：單一職責、控制參數、避免副作用的落地做法。☆物件設計：恰到好處的封裝、避免過度設計與抽象。☆模組化設計：高內聚、低耦合，避開循環匯入。☆單元測試：unittest/pytest 的測試網，降低回歸風險。☆錯誤處理與 logging：把問題抓出來，也把原因留下來。☆重構手法：辨識壞味道、拆長 if-elif-else，穩健演進。適合讀者☆每天與需求變更拔河的一般公司軟體工程師。☆技術主管、Code Review 參與者與維運/測試人員。☆想把「能跑」升級為「能維護、能擴充」的 Python 開發者「為何必讀這本書」的關鍵理由☆把「能跑」升級為「能維護」：讓修改不再牽一髮動全身。☆對抗技術債：用小步重構把壞味道逐一清掉，減少救火。☆可讀性優先：命名、註解、docstring 讓程式能自我說明。☆統一團隊風格：PEP 8 +自動化工具（black/isort/flake8）讓評審聚焦在設計而非格式。☆降低回歸風險：pytest 測試網＋錯誤處理與 logging，建立可靠的安全網。☆穩定交付：把需求變更的成本降到最低，開發節奏更平滑。☆良好設計習慣：單一職責、低耦合、高內聚，在真實專案中務實落地。☆清晰專案結構：模組化與目錄切分，避免循環依賴、縮短新人上手時間。☆有章可循：從 Code Review 清單到重構步驟，立即可用的標準流程。☆減少加班：把時間花在創造價值，而不是收爛攤。☆現場的案例：每章皆以常見反模式與對治法示範，學了就能用。☆可長可久：把品質內建在流程裡，讓專案能持續演進與擴充。一句話總結：「告別技術債」，「不再為爛程式加班收爛攤」。寫得乾淨，改得安心，交付更穩。
Clean CodePython 寫 乾淨程式碼告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤寫程式不是比誰先跑起來，而是能否長期維護。當需求一改就骨牌倒、長函式與巢狀條件像毛線球、沒有測試誰也不敢動，這些都是「技術債」。本書以實務為軸，從Clean Code 的定義、Pythonic 寫法、命名與文件、PEP 8 與工具鏈、函數與物件設計、模組化結構、單元測試、例外處理與 logging，到壞味道識別與小步重構，一步步把專案從混亂導向清晰與可持續。你將學到☆Clean Code的5大原則◎「可讀」◎「可維護」◎「單一職責」◎「低耦合」◎「高內聚」☆如何判斷好/壞程式碼與乾淨程式碼的核心特徵。☆Pythonic vs. Non-Pythonic 的差異與常見誤用修正。☆命名、註解、docstring 的可讀性準則，讓程式自我說明。☆PEP 8 + black/isort/flake8 的實戰組合，建立一致風格。☆函數設計：單一職責、控制參數、避免副作用的落地做法。☆物件設計：恰到好處的封裝、避免過度設計與抽象。☆模組化設計：高內聚、低耦合，避開循環匯入。☆單元測試：unittest/pytest 的測試網，降低回歸風險。☆錯誤處理與 logging：把問題抓出來，也把原因留下來。☆重構手法：辨識壞味道、拆長 if-elif-else，穩健演進。適合讀者☆每天與需求變更拔河的一般公司軟體工程師。☆技術主管、Code Review 參與者與維運/測試人員。☆想把「能跑」升級為「能維護、能擴充」的 Python 開發者「為何必讀這本書」的關鍵理由☆把「能跑」升級為「能維護」：讓修改不再牽一髮動全身。☆對抗技術債：用小步重構把壞味道逐一清掉，減少救火。☆可讀性優先：命名、註解、docstring 讓程式能自我說明。☆統一團隊風格：PEP 8 +自動化工具（black/isort/flake8）讓評審聚焦在設計而非格式。☆降低回歸風險：pytest 測試網＋錯誤處理與 logging，建立可靠的安全網。☆穩定交付：把需求變更的成本降到最低，開發節奏更平滑。☆良好設計習慣：單一職責、低耦合、高內聚，在真實專案中務實落地。☆清晰專案結構：模組化與目錄切分，避免循環依賴、縮短新人上手時間。☆有章可循：從 Code Review 清單到重構步驟，立即可用的標準流程。☆減少加班：把時間花在創造價值，而不是收爛攤。☆現場的案例：每章皆以常見反模式與對治法示範，學了就能用。☆可長可久：把品質內建在流程裡，讓專案能持續演進與擴充。一句話總結：「告別技術債」，「不再為爛程式加班收爛攤」。寫得乾淨，改得安心，交付更穩。
