Visualizing Generative AI

✦ 來自業界專家的推薦 ✦ 「AI正在改寫軟體工程的遊戲規則，本書正是每一位現代軟體工程師都需要的實用指南。Addy Osmani示範了如何將AI原始而強大的程式開發能力轉換為深思熟慮的可靠產品，並協助讀者在擁抱這股推進力的同時，仍可兼顧系統的穩定性、可維護性與長期價值。」 ——Sergio Pereira，兼職CTO、《Generative AI for Software Development》作者 AI正在改變軟體開發的樣貌，使程式設計師的角色從親自撰寫程式碼，轉變為透過意圖驅動、與AI協作的開發模式。Vibe Coding（氛圍式程式開發）——一種提示優先的探索性方法，開發者只需用自然語言描述需求，接著就讓大型語言模型補齊細節。這代表著開發者角色的重大轉變：從編寫程式碼變成引導程式碼。然而，Vibe Coding也伴隨著一個重要的警示：就像一輛高速探索載具，它可能在短時間內就把你帶離既定路線。本書將深入探討GitHub Copilot、OpenAI Codex這類AI驅動的程式助理，如何重塑我們以往打造軟體的方式——不只能將例行的程式任務自動化，甚至開始影響系統架構與設計決策。 本書將為開發者、技術主管與組織提供一套有效導入AI至工作流程的實務策略。你將學會如何為AI設定清楚的目標與限制條件、批判性審視AI所產生的程式碼，並將這些成果整合成一致且可運作的整體。無論你是正在導入AI工具，還是為軟體工程的未來做準備，本書都能透過豐富的見解與實作範例，協助你持續精進技能，從容面對不斷演進的技術環境。 本書精彩內容： • 理解AI輔助開發如何重塑程式設計的樣貌。 • 掌握精煉、驗證與除錯AI產生程式碼的技巧，並理解大型語言模型生成結果的錯誤方式與原因。 • 探索多代理程式開發系統與AI驅動的軟體開發工作流程。 • 適應AI在開發流程中日益重要的定位，為你的職涯做好長期準備。

https://youtu.be/wXkyKiU9eu0 「從模型到介面，從部署到串接，打造可操作、可擴充的語言模型應用」 ? 建立穩定的開發與資料處理基礎 從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 到 Pandas，掌握 CSV、Google Sheets 與多種資料格式的讀取、整理與比對。 ? 將 Python 程式轉化為可操作的動態 APP 比較 Gradio、Streamlit、Tkinter 與 CustomTkinter 的介面特色，實作股價資料查詢與財報 RAG 應用。 ? 完成 Hugging Face Spaces 部署與除錯 掌握 requirements.txt、README、Secret、API Key、套件版本管理，以及常見平台部署流程。 ? 理解開源模型、微調與量化技術 認識 Llama、ChatGLM、TAIDE、Breeze、Qwen、Yi，並掌握 SFT、LoRA、QLoRA、模型量化、RLHF、PPO 與 DPO 的微調核心概念。 ? 串接知識庫、通訊工具與跨平台工作流 實作 RAG、AnythingLLM、MAKE、Line Bot、Google Sheets、Telegram、Claude API 與 MCP，延伸模型的查詢、推播與任務串接能力。 專業推薦 (排名不分先後) 國立中山大學物理系─莊豐權特聘教授 欣榮藝術行銷有限公司 執行長、吾料音樂創造工作室 創辦人─侯沛罧 敬薦 綠先農業科技國際股份有限公司─張靜雯經理 伽碩職訓中心─郭明洽執行長 嘉南藥理大學人工智慧與多媒體應用系─蘇致遠教授 元大─陳尚瑋副理 數位行銷顧問─佘昀 永義房屋高鐵自由加盟店 店長 / 第21 屆金仲獎楷模─王靚瑜 永達保經─李雅雯經理

內容特色聚焦生成式AI發展與應用及各國政策走向生成式AI發展下，整體營運風險的關鍵戰略議題各國政府對監管與治理方面的相關規範全球正在經歷生成式AI的革命性發展，未來將透過人機協作與自動化，提升各行各業的生產效率，將社會與經濟帶入前所未有的智能時代。然而，這項顛覆性技術也同時帶來多重挑戰與潛在隱憂，迫使各國政府必須深思熟慮的制定與AI應用與發展有關的政策走向。生成式AI在對話問答、內容生成及業務自動化方面展現巨大的潛能，己經有部份企業應用證實，能夠有效的提升工作效率及效能，加速低重複性工作，自動化執行高重複性任務。但是其發展也引發了嚴峻的社會與治理問題，例如勞動市場衝擊、演算法偏見、資訊造假與假消息、著作權與智慧財產權等爭議。未來數據隱私與資安風險的資安挑戰，已經不再是單一部門的防線，而是牽動整體營運風險的關鍵戰略議題。面對這股勢不可擋的趨勢，各國政府普遍採取「降低風險，乘勢發展」的應對策略。其中「主權AI」概念正日益受到重視。這項概念強調各國為避免未來AI科技發展落差，導致本國受制於他國企業或組織，而致力於AI科技基礎建設的建構。其主要落實方式包括「建構本國的大型語言模型、建立國家獨有數據資料庫、發展各國獨有AI應用、建立國家級AI加速運算中心」等高算力硬體設施。目前阿拉伯聯合大公國、印度、新加坡、英國等國家，皆積極的推動相關政策。在監管與治理方面，歐盟《人工智慧法案》（AIA）被視為是全球首部採用水平式規範AI系統的法律框架，且因其嚴格分級的監管模式，對通用型AI模型（GPAI）的規範，已經成為全球AI治理的重要參照指標。2024年8月2日生效的AIA具備「域外效力」，意即非歐盟企業，若其AI產品或服務要在歐盟市場應用，也需要遵守AIA的規範。美國2023年10月發布的《關於安全、可靠且可信賴的開發與使用AI的行政命令》，強調在平衡創新與安全之間推進AI發展，並要求對大型模型進行紅隊測試。韓國政府自2017年起，透過設立「第四次工業革命委員會」等措施，持續針對人才培育、技術基礎設施及法規環境進行政策調整，透過大型民間企業主導開發，藉以保護其AI科技主權，並透過公私協作模式，為其AI生態系注入活力。臺灣在此次AI全球變局中，已經逐步建立AI法規框架，採用「通用領域應用」與「特定應用領域」的雙軌制規劃，並發布《行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引》。借鑒

美國公司OpenAI於2022年12月發表大型語言模型 ChatGPT， 2個月內註冊用戶數就突破一億，揭開人工智慧（AI）的普及應用時代。本書彙整ChatGPT與其他「生成式AI」（AI Generated Content, AIGC）的最新應用，包含藝術領域的Midjourney、Disco Diffusion、DALL·E 2、Imagen；音樂領域的Aiva、Amper、AI Duet，以及AI Gemini與Ai-Da等機器人，再加上醫療、金融、電商、客服等產業應用，交織成現階段AIGC的主要場景。然而，隨著AIGC各類應用方興未艾，也延伸出許多問題，如著作權爭議、硬體算力的軍備競賽、資安疑慮、演算法偏見，以及資訊造假等。本書綜整相關議題，協助企業掌握AIGC的利弊，甚至將可能的「弊」轉化為「利」，來爭取企業的競爭空間。

提問，是AI時代的生存武器。 每個人都必須培養「懂得向AI提問，但不受AI控制」的能力。 【《提問的邏輯》簡介】 翻轉人工智慧（AI）和演算法的誘導， 重新建構「創造知識的流程」。 《提問的邏輯》作者安藤昭子，師承日本編輯教父松岡正剛，從她數十年擔任編輯的角度，帶領我們深入提問的現場，了解如何發揮邏輯力，奪回思考的主導權。 提問的邏輯就像是人類自備的過濾網，保護自己避免過度受到生成式AI的影響。安藤提出四個面向，實踐提問的邏輯力： 1.鬆開提問的「土壤」：Loosening（第一章） 打破僵化的思考框架，建立讓好奇心適合發芽的環境，提問就藏在「本該如此」的成見之中。 2.蒐集提問的「種子」：Remixing（第二章） 改變看法，世界就會改變。試著一邊更換濾鏡、一邊觀察世界，透過不同的立場看到全新的風景。 3.讓提問「發芽」：Emerging（第三章） 小孩子是提問的天才，因為他們充滿好奇心。每個人都曾經是小孩子，都有提問的資質。釋放好奇心，就能隨時擁抱「未知」，更勝於擁抱「已知」。 4.提問成形：Discovering（第四章） 有了無數個「萌芽中的提問」，就能具體轉化為「好的提問」，讓想像力引導出「好的提問」，帶領你打開下一個未知的大門。 安藤提醒，面對生成式AI，我們常常覺得很有趣，於是幾乎每天使用。但是，AI與人類的關係就像互相看著鏡中的自己，如果無意識地和AI「交往」，很可能不知不覺將「思考的主導權」交給AI，甚至思考範圍愈來愈狹窄。 為了不陷入其中、與生成式AI保持適度距離，「提問的邏輯力」就是守護人類思考主導權的最後一道防線。 具備提問的邏輯力，可以讓我們與AI保持適當的距離，也是重新思考「AI時代，人類究竟可以做什麼？」的關鍵能力。 【《AI時代的提問力　Prompt Literacy》簡介】 幫助我們「精準提問、正確下指令」， 和AI對話更有效率，工作和生活都用得到！ 自從生成式人工智慧（Generative AI）問世以來，它模仿人類的價值觀、信念和思考，如同人類的分身一樣。 像是ChatGPT這種生成式AI，許多回答看似言之有物卻不盡合理，甚至是捏造、偏頗的內容，讓人不知如何是好。 大型語言模型（LLM，Large Language Model）是生成式AI的核心技術，在進化的學習環境中，大型語言模型透過和人類對話，

 AI發展的浪潮已步入Agent階段，Agentic AI具備橫跨企業多元職能領域的能力，可自主完成複雜的工作流程，為企業提升營運效率與創新發展注入新動能。 應用層面，本書分析國際領先新創公司在企業跨職能Agentic AI平台的產品發展現況與技術架構，為企業導入評估與解決方案供應商提供實務參考。探討 AI Agent對製造業作業流程的影響，並從實際案例觀察導入效益。 在處理器與品牌廠積極布局軟硬整合，力推Agentic AI核心概念，旨在將AI工具逐漸發展為主動協作的數位代理人，並連帶影響AI NB硬體規格跟進變化。 在資料工程之應用，說明AI Agent如何協助企業優化資料工程的效率和品質，建立可信的資料處理架構。為企業負責資料任務的專業角色，如資料工程團隊主管，提供技術面洞察，以因應資料量快速成長且資料來源異質化所帶來之挑戰。在醫療照護的應用層面，分析AI Agent 在智慧醫療照護的發展趨勢，提供業者發展創新科技或服務之借鏡參考。 提供AI Agent在企業多元職能領域上的近期發展，相關應用於在製造業、醫療業、資料工程的實際案例及導入效益。 提供AI Agent在處理器與品牌廠的廠商布局與軟硬整合，提供企業進行策略規劃與布局參考。2025年快速發展的準殺手級應用，正在緊跟著生成式 AI (Generative AI) 浪潮迅速崛起，AI代理（AI Agent)以前所未有的自主性與智慧化能力，漸進速捷的悄悄改變我們的生活與工作模式。專家學者紛紛預測，AI Agent將在未來五年內徹底改變科技產業，甚至推動工作流程的大幅變革，可能超越下一代基礎模型。AI Agent 的核心概念是以大型語言模型 (LLM) 為基礎，運用海量知識，對於本身產出的內容再進行反思與規劃後，再運用各類型工具達成任務。這樣的工作流程，徹底解決博學多聞的傳統LLM，在面對複雜工作環境時，需要使用者不斷來回引導與介入的限制。AI Agent 的關鍵突破點，在於它具備自主性（獨立運作無須人工干預）、適應性（從經驗與環境回饋過程中持續學習）及目標導向（將複雜任務分解為可管理步驟）等三大核心特性。在技術組成上，Agent 依靠感知能力（蒐集即時數據與指令）、規劃能力（利用思維鏈推理策略）、記憶能力（透過向量資料庫或 RAG 實現長期學習）及工具使用能力（調用 API、網路搜尋、執行程式

[內容簡介]《生成式AI融入教育的理論、策略與研究設計》是世界首本全面探討生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence，簡稱生成式AI）研究議題與方法的專著，與其他只強調工具操作或教學應用的書籍相比，這本書對生成式AI在教育研究的理論、策略、研究設計與分析方法都有深入的討論。書中首先概述了生成式AI在教育領域的研究趨勢，並指出一般學者在進行相關研究時遭遇的困難及需要改善之處。不僅針對學者研究過程中的問題，提出了可行的研究設計模式，更透過結合不同學習策略及教育理論，來提升研究的價值。此外，書中亦展示生成式AI在不同學科、對象及學習活動的研究設計實例與分析結果。對於有意進行生成式AI研究及教學的學者與教師，這是一本必讀的啟蒙書。[聯合推薦]郭伯臣臺中教育大學校長這本書不僅為教育工作者提供了教學實踐的參考，也為未來教育科技研究的發展指明了方向及方法。我相信，這本書將成為推動生成式AI與教學融合的重要資源，並對全球的教育研究產生深遠影響。陳德懷中央大學傑出講座教授全球華人計算機教育應用學會創辦人本書內容豐富、多元、實用，我極力推薦所有數位學習研究者（包括我的研究生），把這本書放在研究桌上，作為必看及隨時參考的書籍。

What are the principles behind intelligent systems? How are they built? What are intelligent systems useful for? How do we choose the right tool for the job? These questions are answered by Michael Negnevitsky’s Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems.Unlike many books on computer intelligence, which use complex computer science terminology and are crowded with complex matrix algebra and differential equations, this text demonstrates that the ideas behind intelligent systems are simple and straightforward. This text assumes little or no programming experience as it tackles topics like expert systems, fuzzy systems, artificial neural networks, evolutionary computation, knowledge engineering, and data mining.TABLE OF CONTENTS1. Introduction to Intelligent Systems 1.1 Intelligent Machines, or What Machines Can Do 1.2 The History of Artificial Intelligence, or From the ‘Dark Ages’ to Knowledge-based Systems 1.3 Generative AI 1.4 Summary Questions fo

Critical Career Skills（CCS）是由Pearson VUE╱Certiport推出，符合現今產業趨勢的關鍵職業技能認證，透過CCS各項認證指標訓練，可驗證考生是否確實掌握業界所需與具備雇主所需的資訊技術與商務溝通技能，幫助考生為未來職涯做好準備。本書整理了CCS Generative AI Foundations生成式AI人工智慧核心能力國際考科綱要所涵蓋的資訊技術與重點知識，考生可透過精進學習本書各章節重點內容，迅速掌握應考方向，並可無縫整合進各類學校╱企業內部教育訓練、輔導培訓、認證考核、就業輔導，導入課程使用。

內容介紹: 在 ChatGPT 和 AIGC 應用發光發熱之際，你是不是驚覺：怎麼 AI 已經離我這麼近了！其實 AI 一直都在，只是默默在背後運作，然而多數人還不認識 AI，因而有許多神話或恐懼的想法。-▌如果你是上班族：看到媒體、新聞反覆報導，又說 AI 多厲害，又說 AI 會造成失業，到底 AI 是甚麼？對你的工作有甚麼幫助或影響？有危機意識的你該如何擺脫宿命？▌如果你是新鮮人或轉職者：懂不懂 AI，直接影響未來求職的競爭力。當企業對 AI 求才若渴，你的履歷會需要多點 AI 來加分！不過之前學校教的不多，網路資源又讓人似懂非懂，想要獲得企業青睞，該從何下手？▌如果你是家長：這一代年輕人就是 AI 原生族群，AI 勢必伴隨著他們成長，而 AI 所帶來的影響也是避無可避，想要消弭可能的科技代溝，該怎麼預防？-AI 時代已然揭開序幕，要在這個時代生存，你需要對 AI 有基本素養，首要認識 AI、知道 AI 的能耐與限制，然後懂得運用 AI 來提高效率，彌補自身不足，才不會被改革的浪潮所淹沒。有感於一般大眾對於 AI 的認識有限，就算詳讀許多相關資料，單憑書籍、網路文章的隻字片語，難以對 AI 有深刻體悟。作者將人工智慧看似艱澀難懂的知識，經由淺顯易懂的觀念講解，搭配 40 個零基礎也能玩的實作，化為大家都「看得懂、說得出、做得到」的 AI 素養。沒有程式、沒有數學的學習門檻，帶領你無痛體驗生成式 AI、機器學習、深度學習、自然語言處理、電腦視覺辨識...等各種 AI 技術，不懂程式的你，也可以親手訓練 AI、掌握 AI，讓 AI 成為你的神助手！ 本書特色: ▌專家學者誠摯推薦 ▌王年燦｜致理科技大學 創新設計學院 教授兼院長林仁智｜國立臺北教育大學 數位科技設計系教授兼系主任林筱玫｜台灣人工智慧協會 執行長區國良｜國立清華大學 學習科學與科技研究所 教授張一偉｜凡甲科技總經理張維元｜「資料科學家的工作日常」版主(以上依照姓名筆劃順序排列)\ 一看就懂的 AI 最強入門書 /貼近科技脈動，跟上 AI 技術發展腳步，吸收新知不落伍！● 生成式 AI (Generative AI)● 機器學習 (Machine Learning)● 深度學習 (Deep Learning)● 卷積神經網路 (CNN)● 循環神經網路 (RNN)

「怎麼生成的圖像多一隻手和手指？」 「生成的圖片解析度好像不太夠？也不夠細緻？」 「別人生成的圖跟照片一樣逼真, 到底是怎麼做的？」 「對人物姿勢只是有一點不滿意, 但重新生成又變完全不一樣？」 「我手上已有草圖, 可以請 AI 只要幫忙上色或畫背景嗎？」 「想要設計 Logo, 但生出來的圖像文字都是錯的？」 「景物主題都對, 但畫出來的風格不是我喜歡的」 「我想要把兩張圖合併在一起, 怎麼做？」 ▌懂得引導 AI、操控 AI, 才能在對的地方發揮創意, 確實展現 AI 繪圖的價值。▌ ChatGPT 引爆了生成式 AI (Generative AI) 的應用, 不過要說最讓人驚豔的 AI 技術, 還是非 AI 繪圖莫屬。只要簡單的文字敘述 (Prompt), 就算是沒有天分的繪圖麻瓜, 也可以輕鬆生成各種風格和內容的影像畫作。隨著 AI 繪圖的成效斐然也悄悄改變業界生態, 不少設計師也已經開始將各種 AI 工具融入創作和工作當中, 透過與 AI 協作, 也帶來全新的創作思維, 激發數位繪師和設計師的靈感。 不過 AI 並非隨意下個指令就會產生你要的結果, 懂得引導 AI、操控 AI, 才能在對的地方發揮創意, 確實展現 AI 繪圖的價值。本書將帶你活用熱門的生圖工具與各種 AI 模型, 將 AI 繪圖技術充分應用到各種不同領域。 無論要在社群媒體上分享寫真美少女、二次元動漫人物、超寫實的虛擬角色、酷炫短影片，還是在工作場合中需要的服飾街拍、商品棚拍、Logo 設計、室內設計渲染、影像合成編修等，讓我們帶你協同 AI 打造各種創意應用, 全面釋放 AI 繪圖的無窮潛力。 本書特色 10 大生圖工具 + 數百個模型任你用, AI 世代繪師的協作神器 ★ 最強 Midjourney、Stable Diffusion 生圖設定完全詳解 ★ 打造各種寫真美少男美少女, 從 Cosplay 到時尚外拍都沒問題 ★ 誰說 AI 繪圖不識字, 教你設計風格獨具的中英文 Logo ★ 最高 CP 值的 AI 繪圖工具, Leonardo.ai 讓你畫很棒、畫不用錢 ★ 電商業者看過來！打造自己的 Lora 模型, 讓 AI 明星免費幫你代言 ★ 用 AI 幫你做室

「生成的圖像多一隻手或手指？」「要怎麼用 Photoshop 修補生成圖？」「要怎麼做出一張媲美相片品質的圖片？」「生成的解析度跟品質都不太夠，要怎麼改善？」「網友的作品都好精美，怎麼我生出來的好普通？」「手上已有草圖，可以請 AI 只要上色跟畫背景嗎？」「原圖只有一部分不滿意，重新生成卻完全不同？」「想要設計 Logo，但生出來的文字都是錯的」「景物主題都對，但畫出的風格不喜歡」「要怎麼從文字直接生成短影音？」▌讓社群高手們指引你，畫出心中的那幅畫。▌＼感謝 AI 繪圖社群玩家，共襄盛舉、鼎力相助！／☆【社群特典 1】：AI 繪圖玩家經驗分享AI 溝通師、Alan Tseng、Jack Terfict、Josef Hsu 鳥巢、Polatouche 飛鼠桑、艾塔娜-Aitana、邱維添、洪俊德、謝釋航☆【社群特典 2】：即時生圖示範影片H、Jaron Lin、Joshua Cheng、Kenny Jan、Perseus Su、Yu-Shun Lan、董妖妖、趙佳誼Bing DALL-E 3 and ALL AI 生成式藝術小小詠唱師網路社群 熱情推薦▌懂得引導 AI、操控 AI，才能在對的地方發揮創意，確實展現 AI 繪圖的價值。▌ChatGPT 引爆了生成式 AI (Generative AI) 的應用，不過要說最讓人驚豔的 AI 技術，還是非 AI 繪圖莫屬。只要簡單的文字敘述 (Prompt)，就算是沒有天分的繪圖麻瓜，也可以輕鬆生成各種風格和內容的影像畫作。隨著 AI 繪圖逐漸在改變業界生態，不少設計師也已經開始將各種 AI 工具融入創作和工作當中，透過與 AI 協作，也帶來全新的創作思維，激發數位繪師和設計師的靈感。不過 AI 並非隨意下個指令就會產生你要的結果，懂得引導 AI、操控 AI，才能在對的地方發揮創意，確實展現 AI 繪圖的價值。無論要在社群媒體上分享時事梗圖、寫真美少女、二次元動漫人物、超寫實的虛擬角色、酷炫短影片，還是在工作場合中需要的服飾街拍、商品棚拍、Logo 設計、室內設計渲染、影像合成編修等，讓我們帶你協同 AI 打造各種創意應用，全面釋放 AI 繪圖的無窮潛力。本書不僅要帶你活用熱門的生圖工具與各種 AI 模型，更與 AI 繪圖社群合作，揭開玩家私房的生圖密技，以及實務上搭配 AI 繪圖的工作流程，協助你更快將 AI 繪圖技術融

「生成詞庫理論」對於語言學界、AI 人工智慧學界，帶來震撼與深遠的影響。 美國布蘭黛斯大學（Brandeis University）資訊科學系─普士德耀夫斯基教授於《國際計算語言學期刊》首度發表「生成詞庫理論」並集結成書。 科技部經典譯著計畫（繁體中文版）由國立臺灣大學語言學研究所謝舒凱教授，挹注大量心力完成翻譯、註釋與學術導讀。 J. Terry Nutter（《國際計算語言學期刊》，麻省理工學