內容簡介:💡 從觀念理解到開發實戰！💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。＊循序漸進無痛上手內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。＊內容多元範例豐富介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。＊實務專題打下基礎使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。
生物張力共構的演算法 (The biotensegrity algorithm)如果我們將所有胞內、胞外及每分每秒在我們體內發生的生物活動通通加總起來，其總額將是不可計數的。如此龐大的活動同時進行，當中出錯的比例想必是非常高，失誤必然發生。這種情況下一定需要一個控制者，一個控管一切的規章來讓所有程序按照步驟執行並排除那些不可避免的誤差。當建造一座建築物，引導的演算法便是地心引力，一個決定著什麼樣的結構能夠存在於此建築物中的外力。設計及建造過程中的錯誤一定要勤奮的去排除，畢竟它們無法自我修復。額外備案也被納入設計圖中，以備在建材失效而破碎時有得以替換的選項。相對的，引導生物體自我組成的演算法是內建的，且各生物體間使用的設計也不盡相同。他們是持續演化，並且含有組織階層性的生物，隨著環境的情況改變而快速地自我調適，並在出現問題時得以自我修復。在這求生存的動力驅使下，他們竭力以最優雅省力達到最大變化為訴求來進行上述活動。在我訓練成為骨科醫師的期間，這建築物及生物體間本質上的不同在當時還不被廣泛的認可。我當時被教導使用地心引力當作所有包含姿勢分析、手術選擇及運動處方等項目的基本原則，來處理身體的機械力學問題。有意或無意間的，地心引力主導著我的每個決定。然而，到了某個時間點，我的臨床經驗、大學新生物理學及常識等等，都引領著我去懷疑過往使用地心引力法則建造摩天大樓這種理論是錯的。在研究梁龍的脖子、蝴蝶、鳥類、在樹上擺盪的猴子、恐龍及大樹懶的腳、微生物彼此的排列，以及各式各樣形形色色的人類之後，我越發清晰地了解到地心引力並非生物界中的核心準則，另一個截然不同的演算法才是當家主。如同地心引力造就建築物一樣，我找尋著造就生命體的共通組織性力量，而我也發現到生命體必須要使用一個與地心引力互相獨立的三維「空間框架」作為其核心的支撐。一個空間框架是一個經由工程建造的構造，而其框架被設計以整合性單元來表現，並透過互相鑲嵌的三角形分配負荷。在框架之中，彎曲的負荷透過張力或是壓迫力沿著每個樁傳遞，我便開始了對於「生物空間框架 (biological space frame)」的探索。如此一個框架必須要擁有在大海、天空中、陸地上，或是在外太空都保有功能性，並且可以在右側朝上傾斜甚至是整個倒轉過來時，皆不仰賴任何外力來維持自身的結構完整性。在 1974 年我觀摩了在華盛頓特區赫須巨集博物館中 Snel
◉為什麼沒有完美的疫苗？◉「科學問題就用科學方法解決」這句話沒問題嗎？◉應該說服別人選擇特定廠牌的疫苗嗎？◉醫學不確定，在一個民主社會，我們如何一起面對？ 吳易叡（History of Social Medicine國際期刊共同主編）吳嘉苓（《照護的邏輯》譯者）郭文華（East Asian Science, Technology, and Society國際期刊主編）陳信聰（公視「有話好
