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」。
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。
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/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/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/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/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。
【本書特色】 ►用GPT-5、Claude 4.0 Sonnet、Gemini 2.5 Pro等最新模型 ►MCP、Rules、自訂模式、全自動找文件，Tool Use、SubAgent開發 ►Agent / SubAgent / Background Agent / Inline Edit / Chat任你選 ►超過20種最新的模型幫產生任何資料，程式碼、文件、PR、流程圖 ►最棒的上下文管理，Rules、全目錄索引、`@`加資料、Memory、 ►串接數百個 MCP 伺服器，無限制的工具使用，還有 Cursor CLI 工具 ►給 Cursor 文件就能開發，用 ChatGPT 撰寫PRD、AGENT.md、TODO.md ►串接 TMDB，5分鐘開發出電影推薦網站，自己幫你 Seed 所有電影資料 ►3分鐘寫出YouBike站點查詢 APP https://youtu.be/Jqv2QYNff-4╲\國內第一本！Cursor教戰手冊/╱☆★☆Context Engineering 頂級實作工具☆★☆☆★☆100倍速開發，一天完成原型及產品佈署☆★☆【內容介紹】快點上手全世界最多人用的 AI IDE 開發工具，從此不用再嫌自己打字慢，不用再苦苦尋思創意，只要會說話，就會寫程式。讓 Cursor 帶你用 Vibe Coding 以百倍速度把點子變產品。本書從入門到實戰，一路扶持你成為能駕馭 AI 的開發者。基礎篇帶你打好根基：設定 Git 與 GitHub、安裝與啟用 Cursor，熟悉介面與操作，活用 Tab 自動完成、Agent、Background Agent、Inline Edit 與 Chat，立即感受效率暴衝。進階篇教你完全熟練 Cursor 的各種功能，包括使用 Tab 自動完成，使用 Agent 進行自動化工作，使用 Background Agent 進行背景工作，使用 Inline Edit 進行行內編輯，當然還有使用 Chat 一邊聊天，程式就寫好了。上下文工程篇教你讓 AI 真的「懂你」：掌握 Context Engineering 的關鍵思維，善用 Rules、Memories 與 Codebase Indexing，結合 MCP Server 擴充能力，建立穩定、可重複的工作流，不用再搜尋無盡的網海，不用再埋頭苦讀上百頁英文的官方文件，有了 Cursor，他全部搞定。實戰篇直上產線：用 AI 專用 PRD 精準規劃，了解 AI 最愛看的`AGENT.md`文件怎麼寫，甚至用 ChatGPT 打磨一個 AI 專用的 PRD 需求，從零打造電影推薦社群網站；再進一步實作多語言開發、架構圖與大型程式碼庫策略，最後用 Cursor CLI 將全端開發一口氣跑完，3分鐘產生一個 YouBike 查詢系統。
【本書特色】 ★ 不只是工具教學——本書源自顧問為企業導入現代資料棧的實戰經驗 ★ 精準拆解以 dbt、Metabase、Meltano 為核心，並示範 DuckDB 與其它資料倉儲選項的現代資料棧應用，讓你少走 90% 的冤枉路 ★ 用案例解析常見瓶頸，教你避開踩坑與重工的惡性循環 ★ 適用於決策者、技術主管、資料團隊——立即啟動資料驅動決策文化 用顧問級方法，替你的團隊打造「不再重工、不再卡關」的資料基礎建設，讓決策更快、產出更穩、團隊更有餘裕專注真正的價值創造。 https://youtu.be/Q3Zqd-hfBQ8【書籍內容】你是否曾懷疑過自己用錯了工具，因而浪費了許多時間？在過去的職業生涯中，我以為自己掌握了開發軟體的核心技能，但在遇到真實的資料工程與資料分析問題時，我只用了軟體開發的方法去硬做，結果浪費了大量時間。因為過去繞了很長的遠路，也順手做了不少研究，而這本書是我的心得。這本書帶你深入了解現代資料棧，教你如何用更靈活、易於組裝的工具和方法論來有效處理資料，以提升數倍的產出。◎本書為你提供：►現代資料棧：像 Linux Shell 一樣靈活的工具組合，協助你快速構建高品質的資料基礎建設。►資料分析的技巧與實務：透過研究實例與前人的分析方法，幫助你拆解陌生問題、提升解題效率。►管理實務：如何在組織內有效導入新技術，克服技術與決策的障礙。◎誰應該讀這本書？這本書寫給那些在資料相關領域中，感受到「卡住了」的人。無論你是哪一種角色，只要曾經在以下情境中點頭如搗蒜，這本書就是為你而寫：►你身為資料分析師，卻困在資料不乾淨、報表每週重工、每週趕進度的困境裡。►你是資料工程師，卻常常在寫一堆 ETL 程式，對資料倉儲與資料品質管控始終感到不夠優雅。►你是產品經理或行銷經理，每週都在催資料報表，卻不確定報表背後的資料是否一致、準確。►你是中階主管或技術領導者，想導入更好的資料流程，但每次提案總被打回票：「我們現在沒空重做」。►你身為數位轉型推動者，想改變整個組織面對資料的方式，但不知道該從哪裡開始。這不是一本教你單一工具操作的書，而是一本幫助你理解「資料基礎建設」背後的思維框架、常見瓶頸、與改進路徑的書。如果你希望節省時間、提升品質、減少重工、甚至把某些原本工程師才能做的事轉交給資料分析師做，那你會在這本書裡找到具體可行的方法論與實踐路徑。【專業推薦】中國信託商業銀行 數位科技處部長｜林佩蘭XREX INC., Backend Engineering Manager｜Stone HuangXREX INC., 資料科學家｜陳安祖
https://youtu.be/Z6OMjRTMWhA☆自然語言處理任務分類與表示方式☆詞嵌入與文字向量表示方法☆N 元語言模型與神經語言模型架構☆NLP 評估指標與效能測量方法☆基礎工具：NLTK、LTP、tiktoken、PyTorch☆卷積、循環、Transformer 等神經網路模型☆靜態與動態預訓練詞向量模型☆Decoder、Encoder、Encoder-Decoder 預訓練架構☆BERT、GPT、T5 等主流語言模型解析☆微調技術：指令資料、序列任務、生成任務☆大語言模型訓練策略與位置編碼機制☆提示工程、多工訓練與強化學習調配方法☆模型壓縮、量化與高效部署技術☆多語言、多模態與程式預訓練模型實作【內容簡介】本書共分三部分、十三章，系統介紹自然語言處理與預訓練語言模型的技術發展與應用。第一部分為基礎知識，涵蓋 NLP 任務分類、詞嵌入表示法、模型評估指標、NLTK 與 LTP 工具、PyTorch 使用方法與常見資料集，並介紹 MLP、CNN、RNN 與 Transformer 模型及其實作。第二部分為預訓練語言模型，涵蓋 N-gram、神經語言模型與語言模型評估方式，靜態與動態詞向量模型如 Word2Vec 與 ELMo，以及 BERT、GPT、T5 等主流模型的結構與微調策略。第三部分為大語言模型，從 LLaMA、Mixtral 架構到 FlashAttention、RoPE、LoRA、RLHF 等關鍵技術，再到指令微調、中文調配、模型壓縮與高效部署等流程，並包含多語言、程式語言與多模態模型的延伸應用，最後以 DeepSeek 系列為例總結最新進展。
https://youtu.be/A76olfT7dLI 本書橫跨軟體與硬體兩個領域，強調系統性理解與模組化設計的實踐應用，對於驅動開發工程師、BSP 工程師、SoC 架構設計者及核心開發者皆提供可立即落地的技術框架。★ Linux Kernel 6.6 深度解析★ SoC 系統級晶片開發實戰★ 處理程序管理與記憶體調度★ 中斷控制器與裝置模型剖析★ 裝置樹原理與驅動開發指南★ 電源管理與 runtime PM 實作★ 時鐘控制與 Clock Subsystem 探究★ 高解析度計時器與時序同步★ bootloader 啟動流程詳解（U-Boot/SPL/ATF）★ SMP 負載平衡與行程排程機制★ IOMUX 與 GPIO Pin 控制模組★ 系統呼叫流程與核心態交互★ 記憶體碎片化與夥伴系統管理★ 心模組與 SoC 模組整合實戰透過對 Linux 與 SoC 結構的雙向深入，本書不僅能提升底層功力，也能有效幫助從業者突破視野與技術瓶頸！【章節介紹】本書共分為十三章，內容涵蓋Linux核心與SoC開發的核心知識。第一章 介紹記憶體管理，說明分頁機制、memblock初始化與分配器原理。第二章 講解處理程序管理，包含程序建立、do_fork實作與SMP排程策略。第三章 說明同步機制，包括自旋鎖、互斥鎖、RCU等常用方法。第四章 聚焦檔案系統，介紹ext4與VFS運作方式。第五章 探討系統呼叫，解析從使用者態到核心態的呼叫流程。第六章 說明SoC啟動過程，包含SPL、ATF、U-Boot及Kernel初始化。第七章 介紹裝置模型，講解匯流排、裝置與驅動的配對關係。第八章 解析裝置樹語法與裝置匹配流程。第九章 說明電源模組，涵蓋power domain與runtime PM設計。第十章 講解時鐘模組，包含時鐘框架與驅動實作。第十一章 介紹接腳模組，說明IOMUX控制與pinctrl驅動配置。第十二章 分析時間模組與計時器架構。第十三章 聚焦中斷模組，包含GIC硬體原理與IRQ處理邏輯，完整呈現Linux與SoC整合的技術全貌。
https://youtu.be/oxfPu5VI6Ec☆ROS 2 核心架構與通訊機制深度解析☆ROS 2 節點、話題、服務、動作完整實作☆DDS 通訊模型與QoS參數實務設定☆tf 座標系統操作與動態轉換程式開發☆Gazebo 模擬環境與 URDF/XACRO 模型建構☆ROS 2 驅動層設計：從PWM到閉環控制實作☆差速運動學正逆解與底盤驅動開發☆相機標定、影像處理與 OpenCV 整合應用☆深度學習視覺巡線與 YOLO 物件辨識部署☆SLAM Toolbox、Cartographer、ORB 與 RTAB地圖建構實戰☆Nav2 導航框架全域規劃、局部避障與定位技術實務☆rqt、rosbag 與 RViz 資料視覺化工具詳解☆ROS 2 分散式通訊與 SSH 網路整合部署☆C++ 與 Python 雙語言範例完整提供【內容簡介】本書共分三部分、九章，完整涵蓋ROS 2在實際機器人開發中的應用。第一部分為基礎原理篇（第1至第3章），說明ROS 2的核心概念與技術基礎，包括節點、話題、服務、動作、參數機制，並深入解析ROS 2所採用的DDS通訊架構與QoS設定方式，此外也介紹實務開發常用的工具，如ros2 launch、tf變換、RViz可視化、rosbag記錄與Gazebo模擬環境的整合方法。第二部分為機構與驅動篇（第4至第6章），從機器人建模的URDF與XACRO語法開始，延伸到機構模擬與差速底盤的運動學正逆解與實作，並包含感測器資料處理、馬達PWM控制、編碼器讀值、PID閉環控制與ROS 2硬體驅動的整合流程。第三部分為應用實作篇（第7至第9章），涵蓋影像處理與機器視覺模組建置，包含OpenCV影像分析、YOLO物件偵測與視覺巡線應用，並介紹常見SLAM建圖方案如SLAM Toolbox、Cartographer與RTAB-Map的使用流程與設定方式，最後完整說明導航框架Nav2的架構設計、路徑規劃、障礙物避讓與自主探索參數調校方法，協助開發者快速建立具備自我定位與導航能力的智慧型移動機器人。
【本書特色】 ★ 不只是工具教學——本書源自顧問為企業導入現代資料棧的實戰經驗 ★ 精準拆解以 dbt、Metabase、Meltano 為核心，並示範 DuckDB 與其它資料倉儲選項的現代資料棧應用，讓你少走 90% 的冤枉路 ★ 用案例解析常見瓶頸，教你避開踩坑與重工的惡性循環 ★ 適用於決策者、技術主管、資料團隊——立即啟動資料驅動決策文化 用顧問級方法，替你的團隊打造「不再重工、不再卡關」的資料基礎建設，讓決策更快、產出更穩、團隊更有餘裕專注真正的價值創造。 https://youtu.be/Q3Zqd-hfBQ8【書籍內容】你是否曾懷疑過自己用錯了工具，因而浪費了許多時間？在過去的職業生涯中，我以為自己掌握了開發軟體的核心技能，但在遇到真實的資料工程與資料分析問題時，我只用了軟體開發的方法去硬做，結果浪費了大量時間。因為過去繞了很長的遠路，也順手做了不少研究，而這本書是我的心得。這本書帶你深入了解現代資料棧，教你如何用更靈活、易於組裝的工具和方法論來有效處理資料，以提升數倍的產出。◎本書為你提供：►現代資料棧：像 Linux Shell 一樣靈活的工具組合，協助你快速構建高品質的資料基礎建設。►資料分析的技巧與實務：透過研究實例與前人的分析方法，幫助你拆解陌生問題、提升解題效率。►管理實務：如何在組織內有效導入新技術，克服技術與決策的障礙。◎誰應該讀這本書？這本書寫給那些在資料相關領域中，感受到「卡住了」的人。無論你是哪一種角色，只要曾經在以下情境中點頭如搗蒜，這本書就是為你而寫：►你身為資料分析師，卻困在資料不乾淨、報表每週重工、每週趕進度的困境裡。►你是資料工程師，卻常常在寫一堆 ETL 程式，對資料倉儲與資料品質管控始終感到不夠優雅。►你是產品經理或行銷經理，每週都在催資料報表，卻不確定報表背後的資料是否一致、準確。►你是中階主管或技術領導者，想導入更好的資料流程，但每次提案總被打回票：「我們現在沒空重做」。►你身為數位轉型推動者，想改變整個組織面對資料的方式，但不知道該從哪裡開始。這不是一本教你單一工具操作的書，而是一本幫助你理解「資料基礎建設」背後的思維框架、常見瓶頸、與改進路徑的書。如果你希望節省時間、提升品質、減少重工、甚至把某些原本工程師才能做的事轉交給資料分析師做，那你會在這本書裡找到具體可行的方法論與實踐路徑。【專業推薦】中國信託商業銀行 數位科技處部長｜林佩蘭XREX INC., Backend Engineering Manager｜Stone HuangXREX INC., 資料科學家｜陳安祖
【本書特色】 ►用GPT-5、Claude 4.0 Sonnet、Gemini 2.5 Pro等最新模型 ►MCP、Rules、自訂模式、全自動找文件，Tool Use、SubAgent開發 ►Agent / SubAgent / Background Agent / Inline Edit / Chat任你選 ►超過20種最新的模型幫產生任何資料，程式碼、文件、PR、流程圖 ►最棒的上下文管理，Rules、全目錄索引、`@`加資料、Memory、 ►串接數百個 MCP 伺服器，無限制的工具使用，還有 Cursor CLI 工具 ►給 Cursor 文件就能開發，用 ChatGPT 撰寫PRD、AGENT.md、TODO.md ►串接 TMDB，5分鐘開發出電影推薦網站，自己幫你 Seed 所有電影資料 ►3分鐘寫出YouBike站點查詢 APP https://youtu.be/Jqv2QYNff-4╲\國內第一本！Cursor教戰手冊/╱☆★☆Context Engineering 頂級實作工具☆★☆☆★☆100倍速開發，一天完成原型及產品佈署☆★☆【內容介紹】快點上手全世界最多人用的 AI IDE 開發工具，從此不用再嫌自己打字慢，不用再苦苦尋思創意，只要會說話，就會寫程式。讓 Cursor 帶你用 Vibe Coding 以百倍速度把點子變產品。本書從入門到實戰，一路扶持你成為能駕馭 AI 的開發者。基礎篇帶你打好根基：設定 Git 與 GitHub、安裝與啟用 Cursor，熟悉介面與操作，活用 Tab 自動完成、Agent、Background Agent、Inline Edit 與 Chat，立即感受效率暴衝。進階篇教你完全熟練 Cursor 的各種功能，包括使用 Tab 自動完成，使用 Agent 進行自動化工作，使用 Background Agent 進行背景工作，使用 Inline Edit 進行行內編輯，當然還有使用 Chat 一邊聊天，程式就寫好了。上下文工程篇教你讓 AI 真的「懂你」：掌握 Context Engineering 的關鍵思維，善用 Rules、Memories 與 Codebase Indexing，結合 MCP Server 擴充能力，建立穩定、可重複的工作流，不用再搜尋無盡的網海，不用再埋頭苦讀上百頁英文的官方文件，有了 Cursor，他全部搞定。實戰篇直上產線：用 AI 專用 PRD 精準規劃，了解 AI 最愛看的`AGENT.md`文件怎麼寫，甚至用 ChatGPT 打磨一個 AI 專用的 PRD 需求，從零打造電影推薦社群網站；再進一步實作多語言開發、架構圖與大型程式碼庫策略，最後用 Cursor CLI 將全端開發一口氣跑完，3分鐘產生一個 YouBike 查詢系統。
◎本書特色： ☆從零開始：安裝 VS Code、設定 Python 環境、快速上手介面操作。 ☆AI 實戰：完整示範 Copilot 的用法——寫程式、除錯、重構、生成測試與文件。 ☆專案導向：涵蓋 CLI 工具、資料處理、API 整合等專案，邊學邊做，馬上能用。 ☆資料科學應用：結合 Jupyter Notebook、NumPy、Pandas、Matplotlib，立即展現 AI + Python 的威力。 ☆思維升級：教你如何成為「指揮 AI 的人」，而不是被 AI 主導，真正駕馭 Copilot。 ★★★「程式設計不再孤軍奮戰，讓 AI 成為你的戰友！」★★★☆☆☆「用 VS Code + Copilot，讓寫程式變得像聊天一樣簡單！」☆☆☆★★★「專案實戰，立即上手，程式設計不再卡關！」★★★《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》帶你進入 AI 輔助程式設計的新世代。本書不僅教你如何用 VS Code 打造專屬開發環境，更完整揭示 GitHub Copilot 的秘密武器：自動補全、錯誤修正、重構優化、AI 對話寫程式，讓你像專業工程師一樣高效開發。◎為何要讀這本書？在這個 AI 與程式設計緊密結合的時代，單靠背誦語法已經不足以讓你成為一位優秀的工程師。《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》將帶給你三大核心價值：1. 掌握開發主流工具VS Code 是全球最受歡迎的開發環境，本書完整介紹其安裝、操作與進階應用，讓你在最短時間內熟悉業界標準工具。2. 學會駕馭 AI，而不是被 AI 取代GitHub Copilot 能幫你寫程式，但本書更強調「思維升級」——如何正確下指令、判斷 AI 建議的正確性，培養「指揮 AI」的能力，避免淪為被動依賴。3. 專案實戰，立即上手從 CLI 工具到資料分析，從 API 整合到自動化報表，本書以專案導向學習，讓你邊學邊做，學到的技能馬上能應用在實際工作與專案中。◎ 讀完這本書，你將：☆ 熟悉 VS Code 與 Python 的整合操作。☆ 能使用 GitHub Copilot 提升開發效率，寫程式就像與 AI 對話。☆ 具備判斷、比較與優化程式碼的能力。☆ 透過專案實戰累積經驗，快速從初學者邁向專業者。這不只是一本文教你「怎麼寫程式」的書，而是一本幫你建立 「AI 時代程式設計思維」 的手冊。
