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NotebookLM數位生產力：從資料整合到高效產出的知識工作術，打造你的AI思考特助
我們身處一個不缺資訊，卻極度缺乏「消化力」的時代。你的雲端硬碟裡，是不是也躺著幾十份下載了、卻從未打開的PDF？瀏覽器書籤裡是不是存滿了「有空再看」的YouTube教學？我們每天被巨量的會議紀錄與外文規格書追著跑，日復一日按下「儲存」鍵，卻從未真正消化，於是囤積的速度越快，焦慮就越深，甚至吃掉了你晚間與週末的休息時間。本書將帶你打破「收藏即遺忘」的無限迴圈，教你如何讓AI負責消化資料，替你處理繁雜的行政規章、外文財報與雜亂企劃，而你負責產出洞見與準時下班。 NotebookLM已經徹底顛覆你的學習及工作方式，只要提供你的資料、筆記、影音、PDF，NotebookLM就能實現高準確性的專屬知識庫NotebookLM可增加你的資料消化力及生產力，高效產出知識，大幅提升你的時間價值【內容簡介】♚AI工具活用術大集合！| 個人筆記 | 語音摘要 | 影片摘要 | 資料篩選 | 素材彙整 | 製作資料 || 重點整理 | 資訊圖表 | 共享資訊 | 企劃報告 | 簡報生成 | 內容分析 || 翻譯閱讀 | 自我檢測 | 規格比較 | 會議紀錄 | 高效決策 | 知識存取 |我們身處一個不缺資訊，卻極度缺乏「消化力」的時代。你的雲端硬碟裡，是不是也躺著幾十份下載了、卻從未打開的PDF？瀏覽器書籤裡是不是存滿了「有空再看」的YouTube教學？我們每天被巨量的會議紀錄與外文規格書追著跑，日復一日按下「儲存」鍵，卻從未真正消化，於是囤積的速度越快，焦慮就越深，甚至吃掉了你晚間與週末的休息時間。本書將帶你打破「收藏即遺忘」的無限迴圈，教你如何讓AI負責消化資料，替你處理繁雜的行政規章、外文財報與雜亂企劃，而你負責產出洞見與準時下班。【目標讀者】✪AI使用者：追求AI時代新工作術的人，NotebookLM讓你提早完成工作，準時下班。✪決策分析者：PM、主管、業務等需要分析各項環節的人，使用NotebookLM分析會議紀錄、競品報告與產業資料，5分鐘就能摘要重點、產出方案與簡報。✪資訊整理者：研究員、法務、分析師等需要大量閱讀文獻、逐字稿、法條、財報的人，NotebookLM幫你把堆積如山的資料，變成一個可以隨時對話、隨時呼叫、找出問題的知識庫。✪自我升級者：想用碎片時間換取真正成長的工作者與學習者，NotebookLM幫你把以往收藏的課程、影片、文章轉變成個人知識庫，成為你的知識夥伴，轉化為你的知識能力。
AI機器人｜從感知到行動的下一步
發布會上的機器人動作越來越細膩， 影片中的自動駕駛可以在複雜環境中流暢穿梭， 但真正的改變，不是硬體升級或炫目的動作展示， 而是當AI打通了感知與行動之間的連結，機器人真正從實驗室走入真實世界！ 當機器能看見環境、理解情境，再根據理解做出決策， 它就不再只是執行指令的工具，而是具備行動能力的智慧系統。 本書由Berkeley AI研究室(BAIR)與Google DeepMind專家執筆， 匯集大神Pieter Abbeel實驗室的前瞻技術與來自NVIDIA、Cruise的實戰經驗， 為您拆解這場變革的關鍵技術—— 從影像辨識、深度學習，到強化學習與LLM應用， 看懂機器人如何感知、思考與行動。 帶您了解： ．機器人如何透過影像辨識理解周遭環境 ．如何透過學習不斷修正動作與決策 ．自駕車、人形機器人與工業機器人背後的核心技術 ．AI如何讓機器具備跨任務學習與適應能力 從強化學習走到跨體現機器人實戰，本書不僅讓您澈底掌握LLM與VLM在機器人控制與規劃的最新技術，更是理解未來智慧機器的藍圖。 ----------------------------------------------- 本書以深度學習的視角切入機器人學，探討人工智慧（AI）如何徹底改變機器人研究與應用的面貌。引導讀者將過去數十年累積的經典機器人問題，轉化為以AI為核心的技術，並在大型基礎模型的時代，運用現代技術方法解決實務問題。 [本書架構] ■ 關鍵技術解說：AI重塑機器人學的核心問題 ．從感知與感測出發，解釋卷積神經網路與視覺轉換器在影像分割、分類、偵測任務中的應用。 ．探討大型語言模型（LLM）與多模態模型在機器人推理與控制上的調適方法。 ．將模擬、定位、勘測與導航視為深度學習問題，並統整最新技術發展成果。 ．涵蓋強化學習與控制，闡述機器人以反覆試誤與自我對弈的未知環境自主訓練能力。 ■ 實務應用案例：真實世界的AI機器人應用 ．深入分析自駕車、工業型機器人與人形機器人的AI體現應用。 ．解說系統設計與演算法選擇的取捨，理解性能與可靠性之間的平衡。 ．探討數據驅動的營運模式、基礎設施與安全性議題，以及描繪AI機器人的未來展望。
從零打造 ESP32 雙輪直立機器人：開發流程 × 演算法實作 × 操作影片全攻略
機器人開發未必要複雜設備與昂貴模組，本書以ESP32為核心，帶你用平凡材料打造可手機遙控的自平衡機器人。作者結合30年研發經驗，從結構設計、電路精簡到PID演算法與Timer中斷控制，逐步解析核心技術。透過創意工法與系統整合實作，教你學會感測定位、步進驅動與軟硬體整合，讓Maker創客、學生與工程愛好者都能從零打造第一台機器人！ 打造機器人一定要昂貴模組與複雜的 3D 列印嗎？最好的工程訓練，往往藏在最平凡的素材與最純粹的實作中。★ 職人精神｜30 年資深研發積澱，職人級的跨界技術分享★ 隨選材設計｜點石成金，將平凡材料變為不平凡的機器人★ 輕鬆玩技術｜精簡電路與結構優化，輕鬆駕馭嵌入式系統開發★ 靈魂賦予｜深度解析 PID 演算法，在 Timer 中斷技術灌注平衡靈魂本書作者擁有超過 30 年的手機平板研發經驗，他將數十年的產業積澱與對「動手實踐」的熱誠，轉化為這本深入淺出的實作指南。透過「先見林，再見樹」的教學邏輯，引領讀者利用 ESP32 主控板搭配基礎控制模組與PP瓦楞板，從零開始構建出一台具備高度穩定性可手機遙控的「自平衡機器人」。你將在本書中學到：✔ 創意構造工法：獨家「半切工法」與輕量化設計，打破 3D 建模與列印的結構開發高牆。✔ 精準控制邏輯：掌握 MPU 感測定位、A4988 步進驅動與 Timer 硬體中斷技術。✔ 系統整合實戰：從模組堆疊、車體整合到手機遙控設計，一步步實現軟硬體一氣呵成。【推薦對象】這是一本寫給所有 Maker 創客、學生與工程愛好者的實作手冊。無論你是具備背景的技術專家，還是渴望完成第一件智慧作品的新手，都能在「倒吃甘蔗」的製作過程中，體會從無到有的悸動與無可取代的成就感。
資安法到ISO 27001的稽核攻防：AI神隊友助力(第2版)
章節主題包含：1.核心業務及其重要性2.資安政策及推動組織3.專責人力與經費配置4.資訊資產盤點風險評估5.資通系統服務委外辦理6.資安維護計畫及績效7.資安防護及控制措施8.資通系統發展維護安全9.資安事件通報應變10.資通系統防護基準檢核11.圍棋布局 vs. ISO 2700112.ISO 27001新增控制項13.ISO 27001證書不等於保證14.鑑往知來CI X DG X AI
《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇：爬蟲× OCR × 多模態API應用×Perplexity AI Comet Generative AI × Robust Prompted Sampling Web Crawling × OCR × Multimodal APIs×Perplexity AI Comet
https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k 《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。專業推薦崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士伽碩職訓中心執行長─郭明洽昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫
大型語言模型應用實戰：從Prompt Engineering到Agentic RAG與MCP
https://www.youtube.com/watch?v=WLx8W-N52Ug 本書強調動手實作，帶領讀者從開發到落地，完整掌握LLM系統的工程方法。★從基礎到進階，一條完整的LLM開發學習路線★給開發者的LLM實戰書，從第一個Prompt到可擴充的Agent系統★一次掌握 Prompt、RAG、Tools、Agent與MCP，建立屬於你的大型語言模型應用版圖本書改編自作者於TibaMe與工研院開設、深受好評的大型語言模型（LLM）實務課程。大型語言模型（LLM）已不只是聊天工具，而是正在重塑軟體架構、資料存取與人機互動方式的關鍵技術。本書以「實際應用開發」為核心，從基礎概念出發，逐步帶領讀者完成可實際運作、可部署、可延伸的LLM系統。你將學會：•整合雲端與本地端模型，建立彈性又可控的LLM架構•設計穩定、可預期的Prompt與對話流程，大幅降低模型失控風險•快速打造對話機器人、遊戲NPC、SQL助手與法規諮詢系統•從零開始建構完整RAG系統（Embedding、Chunk、Vector DB、Re-Ranker）•讓模型學會「使用工具」，實作Tools與Function Calling•導入MCP（Model Context Protocol），打造可組合、可擴展的AI系統•進階掌握LCEL、Memory、結構化輸出與Agentic RAG等關鍵技術
高速且零錯誤的程式碼：菁英級軟體測試優化
https://youtu.be/_onX4YnzkWA ★當機現場搶救：未提交內容復原流程★型別與ABI陷阱：long長度與相容性問題★功耗定位：除錯器視角的耗電路徑★大程式碼陷阱：相依、編譯、連結的連鎖錯誤★Linux登入緩慢：啟動鏈、網路、驗證延遲拆解★影像卡頓排查：渲染管線與硬體加速瓶頸★WiFi連線失敗：掃描、認證、DHCP與驅動診斷★記憶體踩踏：證據鏈與最小重現條件★FreeRTOS UsageFault：堆疊、向量、指令級分析★Windows裝置相容：HID鍵盤與輸入堆疊問題★Flash燒錄失敗：時序、電壓、寫入保護與校驗★GDB與硬體除錯：符號伺服器、ARM ETM/PTM、GPU斷點這本書用實戰案例串起軟體除錯的核心方法：先用現象建立假設，再用證據鏈逐步縮小範圍，最後把根因落到可重現的最小條件。從Chrome崩潰的資料搶救、Linux登入緩慢、WiFi連網失敗，到FreeRTOS UsageFault、Windows HID鍵盤相容、Flash燒錄失敗，每一篇都把工具使用與思考路徑寫清楚。後半段再深入GDB指令、符號伺服器、編譯器訊息、ARM ETM/PTM、GPU斷點與動態連結，讓你把除錯從猜測變成可驗證流程，適合驅動、系統、嵌入式與效能問題排查時隨手翻查。本書共分63章。第一至十二章 以救急案例建立除錯基本功，涵蓋崩潰資料搶救、型別與ABI問題、功耗分析、Linux登入緩慢、影像卡頓、WiFi失敗、記憶體踩踏、FreeRTOS異常、Windows裝置相容與Flash燒錄診斷。第十三至十八章 強化跨平台疑難排查，聚焦會議軟體閃退、使用者空間存取、硬碟異動與驅動堆疊溢位。第十九至二十四章 整理持鎖、斷點黏住、CPU跑飛等常見誤區。第二十五至三十七章 深入Linux核心、CPU初態、投機漏洞、互斥量死結與命令列問題。第三十八至五十章 系統化介紹ARM硬體除錯器、序列埠、符號伺服器、編譯器與GDB實戰。第五十一至六十三章 面向新硬體與新場景，涵蓋奈秒級分析、GPU長指令與斷點、ARM64動態連結、呼叫堆疊、UEFI、匯流排與安卓除錯，並附ARM多重含義、Linux工具清單與故事索引。
Sutskever 大神推薦：建構AI世界最重要的30篇論文:用PyTorch完整實作
https://youtu.be/IAWRuwwzmcg用 PyTorch、NumPy、Google Colab T4 GPU 最強工具完整實作 Perceptron、CNN、RNN、Transformer、GPT、RLHF 等經典論文* Perceptron / MLP / Backpropagation / CNN / RNN / LSTM 精選論文實作* 超過 30 個完整 Jupyter Notebook 重現論文過程* 最棒的學習路徑，從 1958 到 2022，一次掌握 64 年 AI 發展史* 串接 Google Colab 免費 GPU，無限制的運算資源，還有 T4 加速* 用 PyTorch 撰寫 Attention、Transformer、BERT* 實作 AlphaGo，5 分鐘搞懂蒙地卡羅樹搜尋，自己幫你跑完整局棋* 快速寫出 Visual Transformer 完整實作快點上手全世界最強 AI 研究者的必讀論文，從此不用再苦苦爬 arXiv，不用再嫌自己看不懂數學，只要會寫程式。讓 PyTorch 帶你用 Vibe Coding 以百倍速度把論文變成能跑的程式碼。本書從入門到實戰，一路扶持你成為能駕馭 AI 論文的開發者。從設定 Google Colab 環境與啟用 T4 GPU，熟悉 PyTorch 張量操作，活用 Perceptron、MLP、Backpropagation、Dropout、BatchNorm，立即感受大神們在完成論文的開心！包括使用 CNN 做影像辨識，使用 Word2Vec 做詞嵌入，使用 RNN 和 LSTM 處理序列資料，使用 Seq2Seq 做機器翻譯，當然還有使用 Attention 機制，重現歷史的重要 AI 時刻。掌握 Transformer 的關鍵思維，了解 BERT 與 GPT 的預訓練威力，結合 Decoder-Only 架構，不用再摸索無盡的論文海，不用再埋頭苦讀上百頁英文的官方文件，直接就動手做了用 VAE 精準生成，了解 AI 最愛看的 GAN 生成對抗網路，使用 ResNet 建立一個 AI 專用的殘差連接流程，從零打造 Batch Normalization；再進一步實作 DQN 強化學習與 AlphaGo 蒙地卡羅樹搜尋策略，最後用 InstructGPT 與 RLHF，Dall-E、Stable Diffusion、Visual Transformer，了解 AI 圖片產生的原理。
現代電子產品的核心：半導體與量子物理原來這麼簡單！(好評熱銷版)
https://youtu.be/mhFl7MOkjEk\好評熱銷再上市/★ ☆ ★ 迷你電子世界的大解密，啟動您的半導體探險之旅！ ★ ☆ ★ 在我們的日常生活中，幾乎所有的家電產品都有半導體，但你知道，其實它的運作方式與量子物理有關嗎？即便大家可能都聽過半導體(或稱晶片)，但對於其運用或相關原理可能都不是那麼清楚，本書便是想要以淺顯易懂的方式，來讓大家了解半導體是什麼。 但半導體本身涵蓋的知識非常龐大，想要透過一本書談完根本難如登天，因此本書只會關注「基本問題」，意即想要入門半導體需要學習哪些基本知識，從中了解重要梗概，進而掌握本質。本書分成兩個部份，第一部份屬於半導體應用，第二部份屬於半導體原理。內容上從積體電路與半導體的基礎開始談起，涵蓋了記憶體、元件概說、量子物理學、量子化學、晶體科學，進而到半導體的材料與製程，最後則談論到晶片漏洞的資安問題。 本書以簡單易懂的語言描述，並用生動的譬喻，使讀者更容易理解半導體的原理，也讓這些艱深的知識變得輕鬆有趣，無論是剛接觸半導體的初學者，還是對其有一定了解的人士，相信都能在本書中找到專屬的趣味。現在就讓我們一起探索半導體的奧妙，並感受科技的影響力吧！
開發者傳授PyTorch秘笈(好評熱銷版)
本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計╱數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★清楚介紹 PyTorch功能 https://youtu.be/oYs-MPWzGtk\好評熱銷再上市/～開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI)
AI高效學習術 - 人工智慧時代學得更聰明
https://youtu.be/s1hAjUbomUIAI高效學習術人工智慧時代學得更聰明本書內容☆★☆在 AI 時代，會學習才是真本事☆★☆☆★☆不是學更多，而是學得更聰明☆★☆☆★☆讓 AI 當思考教練，而不是答案機器☆★☆☆★☆從理解到輸出，打造你的學習升級系統☆★☆☆★☆把知識變能力，把努力變系統☆★☆在 AI 什麼都會的時代，真正的差距，不再是誰知道得多，而是 - 誰「學得更聰明」。你是否也有這些困擾？◇讀了很多書，卻說不出重點。◇作文改了很多次，分數卻停滯。◇背了很多單字，卻開不了口。◇做了大量題目，成績卻沒有突破。◇學了新技能，卻換個情境就卡住。◇筆記寫滿一整本，卻考前還是重來。問題不是你不夠努力，而是學習方式需要升級。⏹︎ 這不是一本工具書，而是一套完整的「AI學習設計系統」本書從一個最真實的問題開始，為什麼《紅樓夢》總是讀不完？接著一步步帶你建立：◎閱讀理解地圖◎作文骨架設計能力◎外語實用表達模板◎研究判讀與證據拆解力◎精準抓重點流程◎筆記重組與概念連結術◎錯題轉理解系統◎跨科整合與系統思考◎專題與報告架構設計◎自學升級路線圖◎長期學習運作節奏◎職場快速補齊方法◎第二大腦建構流程◎學習輸出循環系統這是一條完整的能力升級路徑：◎從「看懂」到「會用」。◎從「理解」到「輸出」。◎從「努力」到「系統」。⏹︎ AI 不會取代你，但會放大你◎AI 可以幫你摘要，但你必須能重述。◎AI 可以幫你改作文，但你必須會設計結構。◎AI 可以幫你生成簡報，但你必須能回答問題。◎AI 可以幫你整理筆記，但你必須能連結與整合。本書真正教你的，不是「怎麼依賴 AI」，而是 - 「如何讓 AI 成為你的思考教練」。⏹︎ 這本書適合誰◎學生 - 想提升成績與學習效率◎考生 - 想擺脫題海戰術◎研究者 - 想建立判讀與整合能力◎自學者 - 想讓技能真正可遷移◎上班族 - 想快速補齊陌生領域◎長期學習者 - 想打造第二大腦如果你想：◎讓閱讀變得有方向◎讓寫作變得有結構◎讓考試變得可預測◎讓筆記真正可用◎讓知識開始連結◎讓學習能夠持續這本書，就是為你而寫。⏹︎ 在 AI 時代，真正的優勢是◎會思考◎會整合◎會輸出◎會設計自己的學習流程當別人只是「用 AI 得到答案」，你將學會 - 「用 AI 建立能力」。⏹︎ 總結這不是一本「教你變快的書」，而是一本「教你變強的書」。
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。
