新書出版電腦資訊 | 概論/科技趨勢
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JavaScript AI 系統設計實務：從模型、MCP Server 到 AI Agent
本書以 JavaScript 作為主要實作語言，從模型執行開始，逐步進入 MCP Server、AI Agent、workflow 與 multi-agent，再延伸到完整系統的整合、測試與錯誤分析。內容不只介紹相關技術如何使用，也著重說明模型、工具、Agent、狀態與流程在系統中的角色，以及彼此之間應該如何分工與配合。 透過本書，讀者可以從單一模型流程一路理解到完整 AI 系統，並建立面對不同需求時的工程判斷能力，知道哪些工作適合交給模型，哪些能力應該包裝成工具，哪些流程需要 Agent，以及哪些責任應該保留在明確的程式與 workflow 中。 如何用 JavaScript 把 AI 真正做成系統？從模型、MCP Server 到 AI Agent，掌握 AI 系統設計與實作● 模型實作與部署▸ 理解資料、模型與瀏覽器╱Node.js 的工程取捨● MCP Server 與 Tool ▸ 建立清楚的工具邊界、Schema 與錯誤處理● AI Agent 與 workflow ▸ 掌握狀態、停止條件與執行流程控制● 測試、除錯與整合 ▸ 打造可理解、可維護、可持續演進的 AI 系統內容介紹生成式 AI、MCP 與 AI Agent 正快速進入軟體系統，但真正要讓 AI 能力穩定運作，並不只是接上一個模型 API 就完成了。資料如何進入模型、模型應該在哪裡執行、外部能力如何包裝成工具、Agent 如何使用工具與保存狀態，以及整個流程如何被測試、除錯與維護，這些都會成為實際開發時必須面對的問題。因此，本書以 JavaScript 作為主要實作語言，從模型執行開始，逐步進入 MCP Server、AI Agent、workflow 與 multi-agent，再延伸到完整系統的整合、測試與錯誤分析。內容不只介紹相關技術如何使用，也著重說明模型、工具、Agent、狀態與流程在系統中的角色，以及彼此之間應該如何分工與配合。透過本書，讀者可以從單一模型流程一路理解到完整 AI 系統，並建立面對不同需求時的工程判斷能力，知道哪些工作適合交給模型，哪些能力應該包裝成工具，哪些流程需要 Agent，以及哪些責任應該保留在明確的程式與 workflow 中。▌ 本書將協助你▸ 理解 JavaScript 在 AI 系統中的角色，以及模型如何進入既有應用與流程。▸ 建立 MCP Server 與 MCP Tool，理解外部能力如何被整理成清楚的工具介面。▸ 理解 AI Agent 的工具使用、狀態、停止條件與執行控制。▸ 使用 workflow 與 multi-agent 拆分任務與責任，判斷何時真的需要 Agent。▸ 從模型、Tool、Schema 與 workflow 的執行路徑進行測試、除錯與錯誤分析。▸ 建立可理解、可控制、可測試、可維護並能持續演進的 AI 系統。● 本書範例原始碼 : https://gitlab.com/cphtofficial/ai-in-js-examples
機器人未來在眼前 - 具身智慧最重要的機器人手部操作
https://youtu.be/FTcTTRejatQ 【書籍簡介】．提出具身智慧正從「造一個萬能人形機器人」轉向「多形態並行演化」的產業判斷。．論證靈巧操作為何是具身智慧繞不開的瓶頸——機器要從感知世界走到改變世界。．靈巧手整手設計：仿生架構、自由度分佈最佳化、剛柔結構融合、人機工程與安全。．電機與傳動全解：微型空心杯無刷馬達、精密齒輪、直線模組、差動自我調整抓取機構。．硬體系統五類電路一次講透：電機驅動、控制晶片、通訊、電源、傳感電路設計。．軟體系統核心演算法：三相電壓磁鏈向量表示、SVPWM 與 FOC，附電子皮膚力融合控制。．四種通訊方式的實際接法：主從 MCU 的 RS-485、上位機的 CAN/CAN FD 與 EtherCAT、皮膚的 SPI。．運動控制三支柱：多剛體運動學與正反解、自我調整阻抗控制、力位混合控制。．接觸約束下的控制原理與應用實例，直面靈巧操作最難的接觸狀態變化問題。．模擬到現實的差距怎麼跨：域隨機化、域自我調整、混合訓練，附 Isaac Lab 本地架設步驟。．三條具身操作模型路線並列比較：VLA（OpenVLA）、擴散策略（Diffusion Policy╱Octo）、上下文學習（ICRT）。．三大落地場景：家庭服務、工業軸孔裝配、AI for Science 的科學實驗自動化。
AI讀心數：推薦系統演算法核心程式碼精通(好評熱銷版)
https://youtu.be/pWOk46W5oqM☆★好評熱銷再上市★☆ 網際網路快速發展，使用者和內容規模均迅速增長。如何讓使用者找到感興趣的內容成為許多公司關注的核心問題。推薦系統屬於被動型消費。和搜尋系統是連接使用者和內容的關鍵橋樑。深度學習技術開始進入推薦系統，深度學習的推薦系統顯著提升了內容分發的準確性和使用者體驗，推薦演算法工程師因此進入了一個新的時代。推薦演算法也在迅速發展，從業者需要不斷學習新知識。 推薦系統的鏈路很長，包括召回、粗排、精排和重排等多個模組，掌握整體架構並深入理解各個模組的細節是困難且重要的。本書主要介紹推薦演算法技術，涵蓋召回、粗排、精排和重排等模組，讓讀者熟悉推薦演算法的全過程，加深系統化理解，並掌握關鍵技術細節。 書中介紹的技術也適用於搜尋和廣告等領域。幫助讀者掌握推薦演算法的整體架構和核心模組的知識框架，以及一些工作必備的經典模型，深入理解其出發點和具體實現方案，並在實際工作中靈活運用。處於資訊爆炸時代的推薦演算法工程師需要不斷學習新知識，接受更多挑戰。希望本書分享的知識和經驗能夠幫助讀者一臂之力。
NVIDIA RTX Spark 地端 AI 全面玩透：Windows 筆電跑 Agents、生圖、微調一次搞定
【本書特色】 ► RTX Spark 的晶片、統一記憶體與 GPU 記憶體配置 ► Windows on Arm 的驅動與 CUDA 13.4 ► uv、Python 開發環境、WSL2 的 GPU 與容器 ► Ollama、LM Studio 與 llama.cpp ► PyTorch 與 vLLM，GGUF 與 FP4 量化 ► ComfyUI 圖像與影片生成，語音辨識、合成與音樂生成 ► 視覺語言模型、RAG、工具呼叫與 MCP ► Hermes Agent 的安裝、技能、記憶、排程與訊息平台 ► Switchyard 模型路由與 Coding Agent ► Windows ML、Foundry Local 與 NPU ► Unsloth 與 ai-toolkit 的 LoRA 微調 ► TRL 的 SFT、DPO、GRPO，從零預訓練一個小型模型 https://youtu.be/0StThlGR--MNVIDIA RTX Spark 把 Grace CPU、Blackwell GPU 與最高 128GB 的統一記憶體放進一台 Windows 筆電。這台筆電在地端 AI 上能做到什麼，又有哪些限制，本書用實機一一驗證。本書從開箱後的驅動與 CUDA 13.4 開始，帶你在原生 Windows ARM64 上執行 Ollama、llama.cpp、LM Studio 與 PyTorch，用 ComfyUI 生成圖片與影片，再進入 RAG、MCP、Hermes Agent、模型路由與 Coding Agent。後半部介紹 Windows ML 與 Foundry Local、用 llama.cpp RPC 串接多台機器，最後用 Unsloth、ai-toolkit 與 TRL 完成文字與影像的微調、DPO 與 GRPO 偏好對齊，並從零預訓練一個小型語言模型。每一章都附上實際的截圖、量測的速度與記憶體，也寫下 Windows ARM64 上遇到的錯誤與繞過的方法。不論你已經有一台 RTX Spark，或者正在考慮購買，都可以用書裡的實測結果判斷 RTX Spark 適合哪些地端 AI 的工作。【適合對象】會使用 Windows 與 PowerShell、寫過一點 Python，想在自己的電腦上執行與訓練 AI 模型的開發者與進階使用者。【書附下載】附錄A Windows 與工具指令速查A-1 PowerShell 與 winget A-2 驅動與 CUDA A-3 推論工具 A-4 WSL2附錄B 推薦模型與效能基準B-1 128GB 推薦模型 B-2 64GB 推薦模型 B-3 兩台的實測速度附錄C 疑難排解C-1 驅動與 CUDA C-2 記憶體 C-3 Python 套件 C-4 推論工具附錄D RTX Spark 機型規格與選購D-1 NVIDIA 參考規格 D-2 各家機型 D-3 在台灣購買附錄E Windows on Arm 軟體相容性列表E-1 怎麼判斷一個軟體是幾等公民E-2 相容性列表E-3 實測：安裝之後看架構
ChatGPT 圖片魔法關鍵字
https://youtu.be/EJ2e5iPJm8IChatGPT圖片魔法關鍵字本書內容☆☆☆ 150+ 視覺關鍵字 x 350+ 精彩實戰範例 ☆☆☆☆☆☆ 風格轉換 x 關鍵字混搭 ☆☆☆☆☆☆ 讓圖片動起來 x GIF動畫實戰 ☆☆☆☆★☆ 2026年11月新增GIF動畫，可參考附錄A。 不必學 Photoshop、不必具備繪圖基礎，也不必寫一大串複雜 Prompt，只要輸入簡單的關鍵字，就能讓 ChatGPT 幫你創造精彩的視覺作品！一個關鍵字，就能讓 ChatGPT 變身創意設計師！ 例如： ◎/watercolor：一秒變身水彩畫家！ ◎/photorealistic：創造令人驚豔的擬真攝影！ ◎/explodedview：輕鬆製作產品爆炸分解圖！ ◎/mindmap：把複雜知識變成精美心智圖！ ◎/3drender：打造充滿立體感的 3D 世界！ ◎/comicbook：讓人物走進精彩漫畫故事！ ◎/adposter：商品照片也能變成專業廣告！ ◎/inpaint：指定局部內容，輕鬆修改圖片！全書六大類別，帶你探索17個精彩領域：商品展示 ☆/explodedview：爆炸分解圖 ☆/360view：360度多角度展示 ☆/packshot：商品棚拍 ☆/floatingassembly：懸浮組裝 ☆/cutaway：剖面展示 ☆/techsheet：技術規格頁 ☆/lifestyle：生活情境商品照 ☆/macrodetail：微距細節 ☆/comparison：商品比較圖360度多角度展示技術與工程 ☆/blueprint：藍圖 ☆/technicaldrawing：技術製圖 ☆/schematic：原理示意圖 ☆/crosssection：橫剖面圖 ☆/xray：X光透視 ☆/wireframe：線框模型 ☆/orthographic：正投影圖 ☆/axonometric：軸測圖 ☆/structural：結構展示 ☆/labeled：標註說明圖建築空間 ☆/floorplan：平面圖 ☆/elevation：立面圖 ☆/isometric：等角視圖 ☆/sitemap：基地配置圖 ☆/topographical：地形圖 ☆/interiorcutaway：室內剖開圖 ☆/architectural：建築視覺 ☆/roomlayout：房間配置 ☆/sectionview：建築剖面圖 ☆/miniature：微縮模型資訊圖表 ☆/infographic：資訊圖表 ☆/mindmap：心智圖 ☆/flowchart：流程圖 ☆/timeline：時間軸 ☆/roadmap：路線圖 ☆/diagram：示意圖 ☆/framework：框架圖 ☆/process：步驟流程 ☆/hierarchy：階層圖 ☆/comparisonchart：比較圖表手繪筆記 ☆/handwritten：手寫筆記 ☆/stickynotes：便利貼筆記 ☆/sketchnotes：視覺筆記 ☆/pencilsketch：鉛筆素描 ☆/inkdrawing：墨線畫 ☆/charcoal：炭筆畫 ☆/crosshatching：交叉排線 ☆/chalkboard：黑板粉筆風格 ☆/whiteboard：白板筆記 ☆/doodle：隨手塗鴉 ☆/tree：用樹狀結構整理資訊藝術繪畫 ☆/watercolor：水彩畫 ☆/oilpainting：油畫 ☆/acrylic：壓克力畫 ☆/digitalpainting：數位繪畫 ☆/inkwash：水墨畫 ☆/mosaic：馬賽克藝術 ☆/stainedglass：彩繪玻璃 ☆/papercraft：紙藝模型 ☆/origami：摺紙藝術 ☆/graffiti：塗鴉藝術3D 模型 ☆/3drender：3D渲染 ☆/clayrender：黏土渲染 ☆/lowpoly：低多邊形 ☆/voxel：體素風格 ☆/octanerender：高質感3D渲染 ☆/blender：Blender風格3D ☆/unrealengine：遊戲引擎視覺 ☆/diorama：立體場景模型 ☆/miniatureworld：微縮世界 ☆/toyversion：玩具化攝影藝術 ☆/photorealistic：擬真攝影 ☆/portrait：人像攝影 ☆/headshot：大頭照 ☆/productphoto：商品攝影 ☆/fashionphoto：時尚攝影 ☆/foodphoto：美食攝影 ☆/flatlay：俯拍平鋪 ☆/macro：微距攝影 ☆/goldenhour：黃金時刻 ☆/studioLighting：棚拍燈光人物角色 ☆/characterdesign：角色設計 ☆/turnaround：角色多視角轉身圖 ☆/expressionsheet：角色表情表 ☆/posesheet：角色姿勢表 ☆/characterlineup：角色群像排列 ☆/modelsheet：角色設定表 ☆/mascot：吉祥物設計 ☆/chibi：Q版角色 ☆/actionfigure：可動人偶 ☆/statueversion：雕像版漫畫與娛樂 ☆/anime：動畫風格 ☆/manga：漫畫風格 ☆/comicbook：美式漫畫 ☆/pixelart：像素藝術 ☆/gameasset：遊戲素材 ☆/sprite：角色精靈圖 ☆/gameboxart：遊戲盒裝封面 ☆/loadingscreen：遊戲載入畫面 ☆/characterstats：角色能力值頁 ☆/skilltree：技能樹特殊視覺效果 ☆/doubleexposure：雙重曝光 ☆/glitch：故障藝術 ☆/holographic：全息光影 ☆/neon：霓虹光 ☆/vaporwave：蒸氣波風格 ☆/silhouette：剪影 ☆/bioluminescent：生物發光 ☆/nightvision：夜視效果 ☆/thermalview：熱感應視覺 ☆/auroraeffect：極光效果 ☆/shadowdimension：暗影異次元 ☆/timetravel：時間旅行 ☆/skyfall：天空墜落 ☆/zerogravity：零重力行銷與社群廣告 ☆/adposter：廣告海報 ☆/socialcarousel：社群輪播圖 ☆/testimonialcard：顧客推薦卡 ☆/brandmoodboard：品牌情緒板 ☆/poster：海報 ☆/socialmedia：社群媒體圖片 ☆/magazinecover：雜誌封面 ☆/bookcover：書籍封面 ☆/albumcover：專輯封面 ☆/advertising：商業廣告故事與時間情境 ☆/beforeafter：前後對比 ☆/growthtimeline：成長時間軸 ☆/storyboard：故事分鏡 ☆/parallelworld：平行世界 ☆/timeofday：一天中的不同時間 ☆/seasonalswap：季節轉換 ☆/weatherswap：天氣轉換 ☆/agedforward：年齡向前 ☆/agedbackward：年齡向後 ☆/era：年代轉換美食生活 ☆/ingredientbreakdown：食材拆解 ☆/recipesteps：食譜步驟 ☆/platingstyle：擺盤風格 ☆/rawtocooked：生食到熟食 ☆/nutritionlabel：營養標示 ☆/textureclose：食物質地特寫 ☆/culturaldish：文化料理 ☆/dessertversion：甜點版本 ☆/drinkpairing：飲品搭配 ☆/steamsizzle：熱氣與滋滋感圖片修改 ☆/backgroundreplace：更換背景 ☆/removeobject：移除物件 ☆/outpaint：向外擴展畫面 ☆/inpaint：局部重畫 ☆/upscale：提升解析度 ☆/colorize：黑白照片上色 ☆/styletransfer：風格轉換 ☆/cleanup：畫面清理 ☆/transparentbackground：透明背景 ☆/restore：老照片修復特別新增附錄A ☆什麼是 GIF 動畫 ☆直接用文字生成 GIF ☆上傳圖片，讓原來的角色動起來 ☆搭配本書的圖片魔法關鍵字 ☆Line表情貼圖轉成GIF版本 ☆讓 GIF 動得自然的5個技巧這本書有什麼不同？ 不是只教你生成一張漂亮的圖片，而是教你用簡單的關鍵字，掌握多種視覺創作方法！ 從文字直接生成圖片，到上傳照片進行藝術風格轉換；從製作廣告海報、漫畫故事，到修復老照片、替換背景，甚至自由組合不同關鍵字，建立自己的圖片魔法配方。 無論你是學生、教師、上班族、行銷人員，還是喜歡圖片創作的朋友，都能從中找到實用的創意玩法！ 不必學繪圖、不必寫冗長 Prompt，一個關鍵字就能玩出 AI 圖片魔法！
多模態資料分析 - 影音圖文理論實作並重
https://youtu.be/vghx8FVo8WQ 【書籍簡介】．從文字、影像、音訊、視訊四種單一模態出發，建立多模態資料分析的完整認知地圖。．釐清多模態資料的定義與分析意義，並點出異質對齊、時序同步、品質落差三大挑戰。．單一模態處理全覆蓋：文字分類與主題建模、影像物件辨識、音訊事件檢測、行為辨識。．四種融合層次一次講透：特徵級、決策級、模型級與混合級融合各自的適用場景與取捨。．三種創新融合法：深度學習自我調整融合、跨模態語義對齊、基於圖的影像關係推理。．統計學打底：描述統計、假設檢驗、相關性與回歸分析，以二手車估價案例貫穿實作。．八種經典機器學習演算法速覽，落地為車牌辨識與機器翻譯兩個可執行的完整案例。．深度學習雙路徑：CNN 做顏值評分、LSTM 作詩，示範影像與序列資料的不同處理方式。．知識圖譜從技術系統、建構方法到推理分析，用圖神經網路實作電影推薦。．知識圖譜的企業級應用：使用者傳播路徑、搜尋行為分析與關係網路健康度評估。．大模型專章：業務架構、技術架構與技術路線選擇，附 GPT 與 DeepSeek 多模態能力對比。．四個產業實戰案例：肺部病變辨識、疾病早期篩查、直播高光時刻、短影音創作靈感。
超越 GPU - RTL 級程式分析 FPGA 的 LLM 訓練與推理
https://youtu.be/uZkHE3zCrwE ★認識 FPGA 架構、Verilog HDL 與硬體設計流程★看懂 CNN、RNN、Transformer 的計算特性與效能瓶頸★掌握平行計算、管線設計與資料重複使用的最佳化方法★剖析自注意力、矩陣乘法與 KV 快取的硬體設計★探討模型剪枝、量化與知識蒸餾在 FPGA 上的應用★認識梯度計算、低精度推理與記憶體頻寬最佳化★運用 HLS 與 RTL 設計，理解編譯器的硬體映射方法大規模深度學習模型的訓練與推理需要處理大量運算，也面臨資料搬移、記憶體頻寬與硬體資源配置等問題。本書介紹 FPGA 架構、Verilog HDL 及深度學習模型的計算特性，並說明平行計算、管線設計、低精度計算與儲存最佳化的方法。書中進一步討論 Transformer 的硬體加速、模型剪枝與量化，以及計算任務在 FPGA 上的映射。實作章節涵蓋梯度計算、推理加速、動態批次處理與運算資源排程，也介紹 HLS、RTL、OpenCL、Chisel 和 SystemVerilog 的相關應用。適合 FPGA 設計學習者、FPGA 開發工程師，以及關注深度學習硬體加速的技術人員。
資料才是王道 - LLM 的智慧來源原理技術實戰
https://youtu.be/xSBodMiI9MI ★梳理 BERT、MoE 等大模型的演進，認識資料的重要性★解析資料生命週期三大階段與高品質資料四大關鍵維度★認識開源資料集、工具與平臺，掌握資料治理與倫理原則★比較預訓練、微調與對齊資料集，以及四種資料取得方式★實作資料清洗與去重，掌握 MinHash、LSH 與尾碼陣列★運用 OCR 解析各類資料，掌握標註方法與品質管理★探討資料合成、增強與模型坍縮，掌握品質評估與價值量化★實作 PDF 解析、資料治理、品質評估與 LLaMA-Factory 微調本書共分7章◼第 1 章回顧資料驅動的大模型發展歷程，說明資料重要性的變化、資料生命週期的三大階段、高品質資料的四大關鍵面向，以及開放原始碼資料集生態與資料治理原則。◼第 2 章整理模型訓練所需的資料來源，涵蓋網路爬取與資料共享平臺，介紹預訓練、微調與對齊強化三類公開資料集，以及公開管道、群眾協作、代理程式與模型及模擬生成四種資料取得方式。◼第 3 章介紹資料標註與清洗，包括資料過濾、去除重複資料、結構化解析、代表性 OCR 工具，以及標註任務分類與品質管理機制。◼第 4 章探討特定領域、多模態與全模態的資料合成及增強方法，並分析資料偏見、模型坍縮與隱私安全三大風險。◼第 5 章建立資料品質評估系統，介紹依據特定指標、運用模型與人工輔助的三種評估方式，以及 OpenDataArena 與資料價值量化方法。◼第 6 章介紹最新發展趨勢，涵蓋全球資料法規與監管、版權爭議、安全與隱私保護，以及資料與 AI 相互促進的發展關係。◼第 7 章提供完整實作案例，以 PDF 資料為起點，逐步完成資料解析、治理、品質評估與特定領域模型微調。
網路行銷、社群經營必會！Canva × AI 超級參考手冊
Canva AI 功能這麼多，到底該怎麼選、怎麼搭？ 超過 30 種 AI 工具 × 10 款實用應用程式 不只教你使用 AI，也帶你掌握版面、配色與圖文編排從生圖、修圖、寫文案，到品牌、社群、網站、影片與互動 App 跟著案例邊做邊學，把設計方法與 AI 用在對的地方！✦✦✦✦✦✦✦ Canva AI 功能越來越多，真正開始設計時，卻不知道該選哪一個？ 本書從實際需求出發，帶你判斷該使用範本、Canva AI、內建工具或外部 App，並透過完整案例說明各項功能的搭配方式。✦ 品牌標誌、社群貼文、網站與影片分開製作，視覺和文案總是對不起來？ 跟著本書建立品牌工具組與共用範本，統一色彩、字體和文案口吻，再將成果發布至 Instagram、Facebook 或品牌網站，讓不同平台維持一致形象。✦ AI 生成結果不如預期，或常被方案限制、資料連結與版面問題卡住？ 除了操作步驟，本書也整理免費版與付費版的差異、常見使用限制、容易出錯的環節及排解方式，幫助你少走冤枉路。✦✦✦把 Canva AI 真正用到實際工作上✦✦✦本書從 Canva 基本操作、版權與印刷輸出開始，逐步進入團隊協作、簡報、資料視覺化、AI 生圖與修圖、品牌經營、社群發布、網站製作、影片剪輯及 Canva Code。你將實際完成履歷表、企劃書、三折頁、名片、資訊儀表板、品牌標誌、社群貼文、網站、Link in bio 頁面、互動式 App，以及短影音與長影片。每個案例不只帶你完成作品，也會說明工具的適用時機、操作順序與限制。搭配本書提供的 Canva 範例檔案，即使沒有設計或程式基礎，也能從現成架構開始練習，逐步建立適合自己的 Canva × AI 工作流程。無論你是行銷企劃、社群經營者、內容創作者，還是經常需要自行完成文宣與簡報的職場工作者，都能在本書找到可以直接應用的方法。本書特色: ▌Canva Sheets × 資料視覺化 × 大量建立▌ ✯ 將資料轉換為資訊圖表與圖表，讓數字更容易閱讀與比較。 ✯ 使用 Canva Sheets 整理資料，建立摘要圖卡與資訊儀表板。 ✯ 說明資料來源修復、匯入範圍與版面錯位等常見問題。 ✯ 串接資料表與「大量建立」，快速產生多份內容不同、版型一致的設計。 ▌魔法媒體 × AI 生圖與修圖▌ ✯ 從提示詞撰寫開始，使用魔法媒體生成符合需求的圖片。 ✯ 透過 AI 選取與局部修圖，替換、移除或重新生成指定區域。 ✯ 使用魔法展開與背景產生器，延伸構圖、補足畫面或更換背景。 ✯ 搭配自動調整、分層調整、自動對焦與臉部修圖，快速改善影像效果。 ▌品牌識別 × 社群經營▌ ✯ 從範本改造品牌標誌，處理不同背景、色彩與使用情境。 ✯ 建立品牌工具組、品牌範本與範本連結，統一字體、配色及素材。 ✯ 使用魔法文案調整語氣與篇幅，讓多篇貼文維持一致的溝通風格。 ✯ 直接從 Canva 發布 Instagram 與 Facebook 貼文，完整說明授權與操作流程。 ▌Canva 基礎 × 職場設計 × 印刷輸出▌ ✯ 認識 Canva 各種方案、註冊方式與商業使用時需要注意的版權問題。 ✯ 從文字、形狀、素材、邊框、網格到圖層與群組，打穩設計編輯基礎。 ✯ 實作數位履歷、活動企劃書、商家三折頁與名片，掌握常見職場設計。 ✯ 釐清 RGB、CMYK、出血與裝訂方式，下載、送印及 Canva 印刷服務一次掌握。 ▌團隊協作 × 白板 × 簡報▌ ✯ 建立團隊與群組，設定成員權限，讓設計分享與共同編輯更有條理。 ✯ 使用線上白板整理想法、規劃流程，將分散內容集中在同一畫布。 ✯ 透過 Canva AI 或範本建立簡報，並以元件功能快速維持一致版型。 ✯ 完整介紹遠端控制、簡報者檢視、互動問答、錄製與離線編輯。 ▌網站設計 × 行動版面 × Link in bio▌ ✯ 翻譯外文範本、混用不同範本樣式，快速規劃網站內容與架構。 ✯ 加入影片、Google 地圖與各類連結，建立可實際操作的品牌網站。 ✯ 比較桌機與行動裝置的預覽結果，掌握 Canva 響應式調整的運作方式。 ✯ 完成網站設定、SEO、發布與更新，並製作集中多個連結的 Link in bio 頁面。 ▌Canva Code × 零程式互動應用▌ ✯ 學會 Canva Code 提示詞結構，從需求描述開始建立互動 App。 ✯ 認識版本、資料、程式碼檢視與發布功能，掌握生成工作區的操作方式。 ✯ 將 Canva Code App 發布為獨立網站，或置入簡報、文件、白板與網站畫布。 ✯ 參考既有資訊儀表板，重新建立可新增資料、篩選及顯示圖表的互動 App。 ▌短影音 × 長影片 × AI 剪輯▌ ✯ 從素材安排、片段分割、動畫、轉場到時間軸，建立完整剪輯流程。 ✯ 處理配樂、音效、調光調色與字幕，完成短影音與長影片。 ✯ 使用魔法影片、AI 字幕、圖片轉影片、AI 生成影片與 AI 語音加快製作。 ✯ 活用同步節拍、音訊擷取、雜音去除、影片去背、自動裁剪與亮點擷取。 ▌Canva AI × 10 款精選 App × 問題排解▌ ✯ 深入 Canva AI 獨立介面，了解如何串接不同工具與既有設計。 ✯ 收錄 All Free Icons、Hello QArt、Bulk Image Upscaler、TypeCraft 與 Text Studio Maker。 ✯ 再加上 Image Outliner、Image Merge、Frame Labs、Photo Overlay 與 Blend Image，擴充描邊、遮罩、邊框及影像混合功能。 ✯ 清楚標示方案限制與操作條件，並整理常見錯誤、替代方法與排解技巧。
超實用AI技能工具箱：提升職場．教育與生活的300個高效應用技巧(第三版)
本書涵蓋300個實用且豐富的AI技能，不僅介紹ChatGPT 6的操作技巧、升級方案與多模態互動、搜尋、專案、語音等實用功能外，亦包括分享熱門平台，如微軟Copilot、Google Gemini等，如何活用AI技術於圖片生成、影片處理、職場輔助、學習增強及日常應用。從日常工作支援、數據分析到創意設計的視覺優化、海報製作、動漫生成……等，帶您探索AI應用的多元場景。每項技能皆是精心挑選，並搭配步驟、應用場景和實用小技巧，讓還是AI新手的您，能迅速掌握AI在各個層面的寬廣應用，幫助您在AI時代中高效運用科技，實現生活與工作的雙贏。 掌握多元AI平台 搜尋/研究/創作一手包辦 AI實戰技能，開啟智慧應用新視野 在AI技術快速發展的時代，如何選對工具、掌握技巧，讓人工智慧真正成為工作與生活的得力助手？本書以「實用、易學、立即上手」為核心，帶領讀者從基礎操作到進階應用，全面掌握AI的多元技能。 全書從ChatGPT操作、提示詞技巧、多模態互動，到微軟Copilot、Google Gemini等熱門平台，深入介紹AI繪圖、影音製作、智慧簡報、資料分析、職場應用、語言學習與生活輔助。新版更增列「最新AI熱門工具實戰」，涵蓋ChatGPT Deep Research、Gemini Deep Think、Claude Artifacts及Perplexity等應用，協助讀者運用AI完成深入研究、內容創作、互動工具開發與資訊查證。 本書透過清楚的操作步驟、實際案例與應用技巧，讓AI新手也能輕鬆上手，進階使用者更能靈活整合不同工具的優勢，建立高效率的多AI協作工作流程。 ▸ ChatGPT高效應用 ▹ 掌握提示技巧、搜尋、專案與多模態互動 ▸ 多元AI平台攻略 ▹ 活用Copilot、Gemini、Claude等工具 ▸ 最新AI工具實戰 ▹ 深度研究、智慧分析、互動工具與資訊查證 ▸ AI視覺創作技巧 ▹ AI繪圖、圖像編輯、風格轉換與海報設計 ▸ 影音製作一手搞定 ▹ 影片生成、智慧字幕、語音轉錄與AI音樂 ▸ 職場效率全面升級 ▹ 文案撰寫、智慧簡報、資料分析與行銷企劃 ▸ 學習生活智慧助手 ▹ 語言學習、投資理財、旅遊規劃與日常應用 ▸ 多AI協作靈活運用 ▹ 整合研究、寫作、創作與資訊查證流程
靠數據說話！AI時代的量化投資入門實戰：不只問AI該買什麼，更要看懂選股依據、投資風險及策略如何驗證
【本書特色】 ✪看懂選股依據：認識技術指標、基本面與多因子評分，理解排名如何形成，以及高分不代表什麼。 ✪認識AI的能力與限制：分辨對話式分析、機器學習排名與情緒分析，不把模型輸出當成獲利保證。 ✪把風險納入判斷：從部位大小、產業集中度到交易成本與回撤，理解風控不只是設定停損。 ✪驗證策略，而非只看報酬：辨識未來資料洩漏、過度擬合與樣本偏誤，認識樣本外及滾動驗證。 ✪從失敗案例學會檢查：看見資料缺漏、模型失效與排程衝突，理解「程式能跑」不等於「結果可信」。 ✪把觀念串成小型實作：以Python、SQL Server與MiniQuant範例，走完資料、因子、風控、回測及報告流程。 選股分數高，就值得買進？回測賺錢，就代表策略有效？有了停損，風險就受到控制？學習量化投資，不是把判斷交給一個看不懂的模型，而是學會追問：資料是否可靠？規則是否合理？結果能否經得起驗證？AI選出一檔股票之後，你還需要知道什麼？本書從真實系統開發經驗出發，帶你看懂資料、指標與模型如何形成選股依據，理解部位、成本與回撤風險，並學習檢查回測偏誤及策略有效性。透過踩坑案例與MiniQuant教學實作，從理解投資邏輯走向驗證方法。不提供明牌，不保證獲利，而是幫助你對每一個投資答案，提出更有根據的問題。 觀念入門 × 真實案例 × 踩坑紀錄 × MiniQuant實作選股要有依據，風險要能辨識，策略要經過驗證投資不只需要答案，更需要可以檢驗的理由從選股訊號到回測結果，理解AI能幫上什麼忙，也看見它無法替你承擔的風險【內容簡介】選股分數高，就值得買進？回測賺錢，就代表策略有效？有了停損，風險就受到控制？學習量化投資，不是把判斷交給一個看不懂的模型，而是學會追問：資料是否可靠？規則是否合理？結果能否經得起驗證？AI選出一檔股票之後，你還需要知道什麼？本書從真實系統開發經驗出發，帶你看懂資料、指標與模型如何形成選股依據，理解部位、成本與回撤風險，並學習檢查回測偏誤及策略有效性。透過踩坑案例與MiniQuant教學實作，從理解投資邏輯走向驗證方法。不提供明牌，不保證獲利，而是幫助你對每一個投資答案，提出更有根據的問題。【目標讀者】✪想看懂AI選股的投資入門者：不滿足於一張推薦清單，希望理解資料、選股理由與風險，可先閱讀觀念及案例。✪想檢驗投資方法的自學者：已有投資經驗，希望分辨策略有效、行情有利與運氣之間的差別。✪想把分析系統化的工程師與資料工作者：具備程式基礎，希望把投資想法轉成可重複執行與檢查的流程。✪想動手實作的量化初學者：有Python基礎，希望從小型範例理解系統各模組如何串接。
文件驅動AI開發：從Vibe Coding到開發、測試與上線，打造和角色一起升級的RPG App（iThome鐵人賽系列書）
本書內容改編自第17屆iThome鐵人賽系列文章《左手藍圖，右手魔法：DDD與Vibe Coding的開發協奏曲》。AI能在數分鐘內生成畫面、API與程式碼，但當需求變更、專案擴大時，你是否清楚AI改了什麼、又該如何驗收？本書提出「文件驅動開發」，先以PRD、資料模型、API契約與驗收標準釐清需求，再交由AI依據共同文件實作，並透過Git、測試與Diff進行驗收。全書貫穿實戰專案「Habit Life RPG」，帶你從點子走到架構、前後端、TDD與維運。讀者無須精通特定語言，只要願意操作工具、觀察錯誤並審查修改差異。讀完本書，你將能掌握定義問題、安全修正與持續維護產品的核心能力。 從用AI產生程式，成長到可判斷驗收並持續維護用專案學習完整的產品開發，具全端實作、品質驗收、交付維運的實戰指南【內容簡介】♚運用AI開發：具備使用與驗收AI寫程式的能力♚文件驅動開發：說清楚需求，再與AI共同協作♚實務導向學習：使用實際專案，從做中學♚提升應用技能：駕馭Vibe Coding，並交付維運本書內容改編自第17屆iThome鐵人賽系列文章《左手藍圖，右手魔法：DDD與Vibe Coding的開發協奏曲》。AI能在數分鐘內生成畫面、API與程式碼，但當需求變更、專案擴大時，你是否清楚AI改了什麼、又該如何驗收？本書提出「文件驅動開發」，先以PRD、資料模型、API契約與驗收標準釐清需求，再交由AI依據共同文件實作，並透過Git、測試與Diff進行驗收。全書貫穿實戰專案「Habit Life RPG」，帶你從點子走到架構、前後端、TDD與維運。讀者無須精通特定語言，只要願意操作工具、觀察錯誤並審查修改差異。讀完本書，你將能掌握定義問題、安全修正與持續維護產品的核心能力。【目標讀者】✪已經用AI產生過程式，但專案變大後容易失控的Vibe Coder。✪想學習AI協作開發，並願意操作AI Agent與測試工具的初學者。✪想透過完整作品認識產品、前端、後端、測試與交付流程的人。✪想從「會請AI寫程式」進一步走入「軟體開發」領域的人。
從Prompt到Product：掌握GPT模型API、RAG、Agent與Codex實踐指南
從AI對話到實際應用，全面掌握GPT-6的強大能力！本書從ChatGPT提問技巧與工作協作出發，深入GPT API、多模態應用、RAG知識庫、AI Agent、Work與Codex，搭配Python、Node.js及C#實作範例，帶領讀者從需求規劃、工具整合到應用開發，打造能讀懂資料、自動執行任務的AI工作流程，讓AI不只提供答案，更能真正完成工作！ 搶先使用最強GPT-6模型你還停在跟 AI 聊天，別人已經叫 AI 去上班。從「幫我寫」到「照規格做」，讓 AI 讀資料、用工具、完成任務，才是 Agent 精神一次打包● ChatGPT API × RAG × AI Agent × Work × Codex● Python、Node.js、C#三語言完整範例跟 AI 聊天，只能得到答案；讓 AI 進入工作流程，才能得到成果。它可以把零散的會議紀錄整理成待辦與客戶信、讀懂你的文件並附上來源回答問題、串接工具完成多步驟任務，甚至依需求規格寫出、測試與驗收一個應用。但前提是，你要知道怎麼交代工作、設定限制、判斷它有沒有做對。本書從 ChatGPT 的實用協作開始，帶你走進 GPT-6 API、多模態、Microsoft Foundry、RAG、AI Agent、Work 與 Codex。非工程讀者可以學會把需求說清楚、把成果驗收好；開發者則可用 Python、Node.js、C# 把 AI 真正接進產品。別再只問AI能做什麼，開始讓它替你完成一件事。這不是一本只教提示詞，也不是只寫給工程師的 API 手冊，而是從「用AI 協作」走到「打造 AI 應用」的完整路線。適合想用ChatGPT改變工作方式的知識工作者、產品經理、行銷與企劃人員，以及準備把AI接進服務或產品的開發者。沒有程式背景的讀者，可以從提問、整理資料、Work 與驗收方法開始；具備 Python、Node.js 或 C# 基礎的讀者，則能進一步實作多模態應用、RAG 知識庫與 AI Agent，把 AI 從好用的工具，變成能真正協作的工作系統。本書範例源始碼：https://github.com/iangithub/GPTBook2
最強 AI 投資分析：散戶也能擁有自己的 AI 研究團隊，線圖辨識 × 策略回測 × 趨勢判讀 × 年報分析 × 智慧選股 × 資金配置
研究股票，你還在一個人翻財報、看線圖、追新聞？ 從一萬七千多點到近五萬點，台股三級跳，你的研究工具也該升級了！ ► 下班後想研究股票，光是找資料、整理新聞，一個晚上就過去了？ ► 面對密密麻麻的 K 線圖、數百頁的公司年報，不知道該從哪裡看起？ ► 腦中有一套買賣策略，卻卡在不會寫程式，始終無法驗證？ ► 好不容易選出幾檔股票，接著又煩惱要投入多少資金？ 現在，一個人、一台電腦，也能打造自己的 AI 投資分析系統！ 2023 年底，本書初版問世時，台股還在一萬七千多點，走過這幾年的行情，AI 的能力也不斷升級！《最強 AI 投資分析》全新改版，從股票分析基礎出發，帶你串接 AI、蒐集股市資料，把看線圖、分析年報、策略回測、選股與資金管理，打造成一套完整的研究流程。你可以用白話描述想法，讓 AI 協助產生指標與策略程式碼。把 K 線圖交給視覺模型，快速取得股價趨勢的支撐與壓力。甚至也能針對公司年報直接提問，找到一般人難以察覺的線索。 ▋把 K 線圖交給 AI，多一雙眼睛觀察市場 均線、MACD、RSI、布林通道，公式看得眼花撩亂？本書帶你用自然語言提出需求，讓 AI 產生計算程式碼，繪製技術分析圖表，還能依照自己的想法組合、自創指標。接著讓視覺模型直接「看圖」，協助辨識型態、趨勢與支撐壓力，把圖上的線條轉成容易理解的分析說明。 ▋交易靈感不用只停在腦中，讓歷史資料幫你驗證 「布林通道檢查股價是否偏離，OBV 觀察資金流向，結合這兩個指標，效果會不會更好？」把策略說清楚，就能請 AI 協助寫成程式、進行回測，再解讀報酬、回撤與交易紀錄。書中更提供可下載的 AI 回測專案，把圖表、指標、策略與績效分析整合在同一個介面，讓 AI 幫你優化策略。 ▋把分析工具放進 LINE、Telegram，聊天就能查個股 研究成果也能帶著走！跟著書中的步驟，建立在自己電腦上運作的股票分析機器人，再串接 Telegram 或 LINE。完成設定並啟動服務後，就能透過熟悉的聊天介面提出問題，讓 AI 查詢股價、基本面與新聞資料，整理成個股趨勢分析報告。 ▋數百頁的公司年報不用再慢慢自己讀 想知道公司的成長動能、主要市場或經營風險，不必一頁一頁翻閱年報。本書帶你結合向量語意與關鍵字檢索，建立年報問答機器人，依問題找出相關內容。更進一步，還能依主題整理摘要、比較不同年度的變化，讓長篇文件成為可以持續追蹤的研究素材。 ▋台股上千檔，用白話縮小範圍，再深入研究 想從營收成長、法人籌碼或股價表現找出值得關注的公司？本書提供台股資料庫的取得與使用方式，讓 AI 將選股需求轉成篩選程式，先找出符合條件的候選名單，再結合股價、籌碼、新聞與年報進行分析、比較與評分。從「不知道該看哪一檔」，到建立有條件、有理由的研究清單。 ▋選好股票之後，再看清楚錢該怎麼分配 買了好幾檔股票，為什麼還是一起跌？本書從凱利公式與部位大小談起，進一步用相關性、波動度、VaR、Beta 與夏普比率等指標，檢查投資組合的風險。再讓 AI 解讀計算結果、提出資金配置建議，並用範圍外的資料檢驗調整後的效果。 本書特色： ● 【從基礎觀念一路做到完整專案】：涵蓋基本面、技術面、籌碼面與行為財務學，再逐步建立 AI 分析助理、回測工具與股票機器人。 ● 【白話描述需求，降低程式門檻】：跟著範例讓 AI 協助產生指標、策略與篩選程式，把心中的研究想法付諸實作。 ● 【免費台股資料庫，每日自動更新】：提供 2013 年以來的上市股票資料庫，涵蓋股價、法人籌碼、融資融券、月營收與季報。也教你如何從官方資料、現成套件與網頁爬蟲自行蒐集資料。 ● 【AI 看線圖，分析更直覺】：讓視覺模型協助辨識 K 線型態、趨勢方向與支撐壓力，搭配技術指標觀察市場。 ● 【策略好不好，交給回測檢驗】：產生策略、執行回測、解讀績效，再透過完整專案調整與比較研究成果。 ● 【年報問答附出處】：結合語意與關鍵字搜尋，回答保留原始出處，也能整理主題摘要、進行跨年度比較。 ● 【選股有條件，分析有步驟】：先用白話設定需求，再篩選、撰寫報告與比較排序，建立自己的股票研究清單。 ● 【LINE／Telegram 都能接】：把個股分析整合進日常聊天介面，打造專屬的股票查詢機器人。 ● 【資金與風險一起看】：計算部位大小與投組風險，讓 AI 提出調整建議，再用回測比較效果。 ● 【雲端範例搭配本機專案】：一般程式範例可在 Google Colab 跟著操作；完整回測與股票機器人專案提供本機安裝及執行教學。 讓我們開始建立專屬 AI 投資研究團隊！ 這本書適合： - 想提升研究效率的個人投資人 - 有策略想法、卻不熟悉程式的人 - 重視基本面與長期研究的讀者 - 想建立專屬工具的 AI 應用學習者 - 關心如何配置資金的投資人
