電腦資訊 | 概論/科技趨勢 | 人工智慧/機器學習 新書出版

2026.3 電腦資訊 | 概論/科技趨勢 | 人工智慧/機器學習 | 出版日新→舊
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未來數位科技活用大全:從 AI 協作、程式設計、資訊安全到大數據分析(第二版)

本書內容範圍極廣,涵蓋了從AI協作平台到資訊安全,從智慧財產權到文書試算表設計,再到程式設計、Web 3.0技術與大數據分析等各種現代科技領域,皆以深入淺出的方式進行解說。。 AI 浪潮來襲,不掌握,就等著被淹沒!本書內容範圍極廣,涵蓋了從AI協作平台到資訊安全,從智慧財產權到文書試算表設計,再到程式設計、Web 3.0技術與大數據分析等各種現代科技領域,皆以深入淺出的方式進行解說。。本書的每一章都是為了解答您可能對這些科技主題有的疑問而精心編輯的。無論您是科技新手,還是其他各個領域的一般人士,我們希望本書都能滿足您的需求。第一章將帶您深入探討AI協作的世界,然後介紹AI知識庫及AI Agent,最後則是介紹在現階段應該遵守的AI倫理及相關社會議題。第二章則詳述資訊安全的重要性以及它在我們生活中扮演的角色,諸如各種風險、應對策略以及法規要求。第三章將探討智慧財產權、著作權等議題,幫助您了解這些法律對於數位生活的影響和重要性。在第四章,我們將引領讀者了解如何使用Excel和Google表單來處理文書工作和設計問卷。第五章則將帶領讀者進入程式設計的世界,提供Python程式語言的基礎知識並解說其在資料分析中的應用。進入第六章,我們將探討新興的Web 3.0技術,包括元宇宙、區塊鏈、虛擬貨幣與NFT等話題,帶您一探數位世界的新發展趨勢。在第七章中,我們將帶領讀者了解大數據分析的基礎概念和方法,並學習如何使用Python來進行資料分析與視覺化。我們的目標是讓這本書成為您的科技知識指南,希望您在閱讀本書的同時,不僅能學習到新的知識,更能對科技的未來發展充滿期待。再次感謝您選擇本書,讓我們一同探索科技的奧秘。☛☛☛☛☛☛☛Python的安裝方式☚☚☚☚☚☚☚在進行本書第五章時,請依影片安裝 Python。

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NotebookLM筆記術: 打造你的AI「第二大腦」

洪錦魁  著
深智數位  出版
2026/03/12 出版

https://youtu.be/goMo2U5C3voNotebookLM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。

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