Python

內容簡介這既是一本引導讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學習Python數據分析與挖掘方法的著作，又是一本指導讀者如何使用ChatGPT精准、高效地進行Python數據分析與挖掘實操的著作。從讀者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經驗的讀者學習Python數據分析的門檻，又為有經驗的Python數據分析師提供了大量實用的AI數據分析技巧，幫助他們快速轉型為具備AI能力的數據分析師。從核心內容的角度看，本書不僅講解了如何在數據預處理、數據清洗、數據可視化等基礎的數據分析環節使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預測分析等高級的數據建模環節使用AI工具。閱讀完本書，你將掌握以下知識：(1)數據分析、數據挖掘以及機器學習算法的基礎知識。(2)ChatGPT等AI工具的註冊及使用，以及如何使用這些AI工具學習Python。(3)使用ChatGPT輔助各種常見的數據操作和數據預處理。(4)使用ChatGPT輔助靜態數據可視化和數據交互可視化。(5)使用ChatGPT輔助聚類分析、關聯規則分析、回歸分析。(6)使用ChatGPT輔助學習降維算法、決策樹算法、隨機森林、k近鄰算法、支持向量機算法、神經網絡算法。(7)使用ChatGPT輔助數據建模以及對模型的性能進行評估和優化。本書採用由淺入深的寫作方式，既確保了內容的可理解性，又保持了足夠的深度，配有詳細的代碼示例和實踐指導，確保每位讀者能夠輕鬆上手並從中獲益，提升自己的分析效率和洞察能力。本書採用案例驅動的寫作方式，通過實際業務案例詳細拆解AI技術在各個場景中的應用步驟和技巧。語言簡潔易懂，理論與實踐結合，注重實用性和可操作性，幫助讀者快速掌握核心知識。提供豐富的實際案例和操作指南，涵蓋多種AI工具和交互技巧，確保讀者能夠學以致用。

 Chapter1 資料的概念：在最開始的地方，以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值（1.1），並且學習透過資料的型態（1.2） 和尺度（1.3） 來認識資料。  Chapter2 Python 基礎：對於沒有程式基礎的讀者，會從 Python的介紹和環境安裝（2.1 ∼ 2.2） 開始，並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯（2.3 ∼ 2.4），讓讀者可以快速上手Python。  Chapter3 基本數值資料處理：分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy（3.1） 和Pandas（3.2），讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。  Chapter4 各式資料處理：除了基本的數值資料以外，更進一步介紹對於影像（4.1 ∼ 4.2）、音訊（4.3 ∼ 4.4）、文字（4.5 ∼ 4.6） 類型資料的觀念與實作。  Chapter5 資料前處理：專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式，包含資料清理（5.1）、資料轉換（5.2），以及如何進行合適的資料視覺化（5.3）。  Chapter6 其他專題補充：針對本書無法展開的內容，透過一個個小實作專題進行補充介紹，包含探索式分析（6.1）、網頁爬蟲（6.2）、機器學習與模型評估（6.3）、ChatGPT API（6.4）、HuggingFace（6.5）、資料管線（6.6）、常見誤區（6.7） 等。

讓你一次學會：物聯網通訊、濾波器設計、影像追蹤與馬達控制四大技術 本書帶你使用 Node-RED 與 Python 在樹莓派上實現大部分物聯網所需的觀念與技術，並搭配 Arduino 與 ESP32 實現數位濾波器設計與 MQTT 雙向控制系統等進階主題，因此讀完本書，各位不僅能學到物聯網系統的重要觀念與技術之外，還可以學會：物聯網通訊、濾波器設計、影像追蹤與馬達控制等四大關鍵技術。 本書特色 → Node-RED 與 Python 編程技術 → 雙向 MQTT 物聯網控制技術 → 步進馬達控制技術 → 數位濾波器設計技術 → OpenCV 影像模板比對技術 → 串列通訊與訊號頻譜的底層邏輯與驗證

破譯武林招式，看懂程式設計！‧郭靖的小紅馬在Scratch裡能任意變色？‧韋小寶加盟天地會誓詞是高階程式語言？‧黃蓉的計算能力比Python還強？‧用費波那契數列就能進入桃花島？以武俠小說的場景為媒介，讓武林絕招和程式設計理論緊密結合。只要你摸過電腦、玩過電動遊戲，熟悉鍵盤和滑鼠的操作，就能讀懂本書的程式邏輯。讀者朋友可以一邊學習編寫程式的基礎知識，一邊跟著範例練習編寫代碼，不但能真正感受到程式設計的樂趣，還能解決生活中很多意想不到的大小問題。本書從用PowerPoint製作基本動畫講起，再進入麻省理工學院開發的入門級動畫軟體Scratch，最後敲開程式設計的利器Python，循序漸進帶領讀者朋友理解程式世界的奧祕，並享受數位科技帶來的樂趣。「如果你擁有電腦，卻沒有安裝Python，那叫暴殄天物。」～李開周

Ⓞ 16 堂課引領入門, 學得會、做得順的絕佳教材！Ⓞ 最詳盡的深度學習基石書, CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿初學者想要自學深度學習 (Deep Learning), 可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書；也有不少書說「請從數學複習起！」, 捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入

運用R和Python學習50+個必學統計概念 「這本書並非是另一本統計學教科書，也不是機器學習手冊。本書透過清楚的解釋和豐富範例，將實用的統計術語及原理和當今資料探勘的行話及實務聯繫起來。對資料科學的初學者和老手來說，這都是一本非常出色的參考書。」 ―Galit Shmueli, 暢銷書《Data Mining for Business Analytics》主要作者，台灣清華大學特聘教授 統計方法

內容介紹: 你從未見過如此完整的 Go 語言中文教材！Go 語言☛ 2016 年被 TIOBE 選為年度最佳程式語言☛ 2020 年 Stack Overflow調查為 『全球第三高薪開發者職業』☛ 2020 年超越 Python 成為『職業開發者最想學習語言』☛ 已被 Google、Dropbox、Twitch、Uber 等企業採用，也用來打造 Docker、Kubernetes

2020年推出的LabVIEW 2020新增Python程式的編輯功能，改變使用者對LabVIEW的刻板印象，且在迴圈結構、系統監控及影像處理等方面增添不少新功能，硬體支援也更加成熟與完備。本書以循序漸近的方式編寫，並在各章節中提供範例讓初學者操作與練習，並提供LabVIEW的CLAD模擬考試題目，供讀者參考與練習之用。

利用Python量子組合語言以及IBM的Q Experience編寫量子程式 在全新的量子計算領域發展演算法及程式。本書涵蓋幾個主題，例如量子電腦的物理特性：包括量子位元(qubit)、糾纏(entanglement)、邏輯閘電路，以及其與傳統電腦的區別。此外，《量子計算實戰》也利用IBM的Q Experience探討雲端的量子計算。討論的項目包括有：作曲家程式(composer)、量子分數、實驗

"《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"

https://youtu.be/9E_99Kmgdj0☆★☆好評熱銷再上市☆★☆【書籍特點】● x86組合語言基礎知識，通用暫存器、常用指令，記憶體分頁● 指標的實現原理，指標組成、相關操作，以及Go語言的unsafe套件等。● 函數、堆疊框佈局、呼叫約定、變數逃逸、Function Value、閉包、defer和panic● 方法，實現原理，接收者類型、Method Value和組合式繼承● 介面，Go語言動態特性，括裝箱、方法集、動態派發、類型斷言、類型系統和反射● goroutine實現，GMP模型、goroutine的建立與退出、排程迴圈、先佔式排程、timer、netpoller和監控執行緒● 同步，記憶體亂數、原子指令、自旋鎖、runtime互斥鎖和訊號量、ync.Mutex、hannel● 堆積記憶體管理，heapArena、mspan，mallocgc函數、C的三色抽象、寫入屏障● 堆疊記憶體管理，goroutine堆疊的分配、增長、收縮和釋放【內容簡介】想要有C語言的高速和Python的便利性嗎？Go是最棒的選擇，Go語言在語言層面上支援程式碼協同（goroutine）和通道（channel），這使得併發程式設計變得非常簡單和高效。在多核CPU時代，高效的併發程式設計已經成為軟體開發的必備技能之一。此外Go語言的語法設計簡單清晰，注重可讀性和簡潔性，使得初學者能夠快速入門。Go語言的標準函數庫提供了豐富的功能，可以直接使用，避免了一些繁瑣的工作。另外在跨平臺支援方面，Go語言的編譯器可以將程式編譯成機器碼，支援跨平臺編譯，可以在不同的作業系統和硬體平臺上運行，這對於開發跨平臺應用程式非常有幫助。Go最有名的就是其高性能。Go語言的編譯速度非常快，生成的二進位檔案也很小，運行速度也非常快。Go語言在一些性能要求較高的應用領域，如Web服務、巨量資料處理、容器等方面表現出色。另外其開發效率高，Go語言在一些方面與Python、Ruby等動態語言相似，但又具有靜態語言的優點。Go語言的編譯器能夠在編譯期間捕捉一些錯誤，這使得程式的穩固性更高。同時，Go語言的工具鏈非常完善，如go fmt、go vet等工具可以幫助開發者規範程式，提高開發效率。

☆★☆好評熱銷再上市☆★☆★打不過AI就加入他！建立自己的GPT產品★手刻ChatGPT從NLP基礎開始★PyTorch親手打造RNN、LSTM、GRU、BERT、GPT★Attention、Transformer詳解★用GPT做出自動詩詞創作平台全書分為4篇：「自然語言處理基礎篇」、「PyTorch入門篇」、「用PyTorch完成自然語言處理任務篇」和「實戰篇」。第1篇包含自然語言處理的背景知識、常用的開放資源、架設Python環境以及使用Python完成自然語言處理的基礎任務。第2篇包含PyTorch環境設定和PyTorch的基本使用，以及機器學習的一些基本原理和工作方法。第3篇介紹如何使用PyTorch完成自然語言處理任務，各介紹一種模型，包括分詞(又稱斷詞)、RNN、詞嵌入、Seq2seq、注意力機制、Transformer、預訓練語言模型。第4篇是實戰篇，第分別講解自然語言理解的任務和自然語言生成的任務，即「中文地址解析」和「詩句補充」。這兩個任務綜合了前面各章的知識，並展示了從資料下載、處理、模型到使用者互動介面開發的全部流程。從入門到專案實戰，打下你在NLP這一門最紅技術上的紮實基礎。? 目標讀者■有一定程式設計基礎的電腦同好。■希望學習機器學習和自然語言處理的人。■電腦及其相關專業的學生。■對自然語言處理領域感興趣的研究者。■對自然語言處理感興趣並樂於實踐的人。

本書精選IOI、NOIP、USACO、CCC、CCO、ICPC、DWITE等競賽中28個富有趣味與挑戰性的算法競賽題，採用“問題描述 – 輸入 – 輸出 – 解決方案”的結構，引導讀者在實戰中培養算法思維，牢固掌握數據結構與算法的核心知識。全書共分10章，涵蓋哈希表、樹與遞歸、記憶化與動態規劃、圖與廣度優先搜索、加權圖中的最短路徑、二分搜索、堆與線段樹、並查集以及隨機化算法等主題。所有示例均用C語言實現，但無論你使用C++、Java還是Python，都能輕鬆理解並遷移所學思想與方法。

本書深入解析大數據的發展沿革、4V特徵、行業價值與企業管理模式，更重要的是，它引導讀者從商業應用情境出發，思考並解決真實的數據分析問題，如群組、分類、推薦與關聯等。建立數據驅動思維，與數據科學家進行更有效的溝通，加速智慧應用發展。在實作層面，本書提供Python語言範例，循序漸進地引領讀者了解分析與模型建立步驟。提供房價預測、電影推薦、圖片辨識及自然語言解析等貼近真實的案例。本書更納入AI先進技術，介紹LangChain基礎運用，發展簡單的AI代理程式。這是一本橫跨大數據基礎、預測分析方法，到文本挖掘、圖像辨識、生成式AI代理的完整教材，是商管學生與商業人士理解AI實務與應用的最佳起點！

線性代數是一門高度通用且具備廣泛應用的基礎工具，無論是在人工智慧、數據分析或是各類工程領域，專業人士都需要對其具有紮實素養，方能在實際問題中建立準確的數學模型。本書的核心特色是擺脫傳統冗長而抽象的理論推導，轉而以直覺化的概念闡釋和高效的實戰應用為主軸。在解題風格上，本書不同於一般教科書完全按照理論框架進行推導。作者憑藉多年的實戰教學經驗，在許多計算技巧上提供了獨家捷徑，幫助學生有效提升解題速度，達到事半功倍的學習效果。同時，本書強調與現代科技趨勢的接軌，於附錄中提供 MATLAB 與 Python 雙程式平台的程式碼範例與腳本教學，專門針對複雜的線性代數計算提供電腦輔助實作指導。

用數學與實作打通最佳化 從理論、工具到應用，學會打造更強的 AI 模型 本書內容改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽 AI/ ML & Data 組冠軍系列文章《調整 AI 超參數好煩躁？來試試看最佳化演算法吧！》這是一本以「結合 AI 工具實作搭配少量理論」為核心的最佳化入門到進階指南。全書以直觀圖解與儘可能少的必要數學，帶你理解五花八門的演算法、目標函數與測試函數的本質，並以可直接執行的程式碼範例來串接起常見方法。例如，傳統啟發式演算法、粒子群算法（PSO），與比較近期的灰狼演算法（GWO），以及機器學習跟深度學習中的超參數最佳化（例如 TPE 等）。 書中不只介紹理論與實作，也新增「AI 協作」章節，示範如何下 Prompt，讓你與 AI 分工寫最佳化程式、請 AI 教學演算法與驗證結果。無論你來自影像處理、訊號處理、資料科學或工程領域甚至是學生，都能把最佳化真正用在工作、研究與學習裡。 本書可以學到哪些知識 本書規劃為五大篇、十個章節，以循序漸進的方式引導各位讀者深入最佳化的世界，並精選了一系列實際應用案例，讓各位不僅能理解理論，更能即學即用。 第一篇〈最佳化演算法的全貌〉：本篇會從最佳化技術的基礎概念開始，介紹什麼是最佳化演算法，接著會介紹目前的演算法種類大致分成哪幾種，這幾種演算法中目前比較主流跟比較多研究在使用的演算法有什麼。這些演算法雖然都是以數學來定義的，不過本書會根據這些公式的用途做一個簡單的總結，讓生活已經遠離數學的讀者也可以輕鬆上手。 第二篇〈最佳化演算法評估與測試函數〉：本篇將帶你掌握研究中廣泛使用的測試標準，讓你的最佳化演算法不再只是「感覺變好」，而是能以數據驗證、圖像呈現的方式準確比較表現。從經典測試函數到 Python 實作，幫助你建立完整的最佳化演算法評估公式。不論你是 AI 工程師、研究人員，還是想用最佳化技術提升產品效能的開發者，這章都能讓你學到「量化進步」，優化策略看得見！ 第三篇〈Python Optuna 模組介紹〉：進入實作關鍵！本篇將帶你認識 Optuna，一款靈活又高效的 Python 最佳化工具。無論你是要調校 AI 模型參數，還是優化自家產品或演算法效能，Optuna 都能幫你快速實驗、多次試錯、精準收斂。從基礎語法到深度學習案例，搭配 ChatGPT 提示技巧，讓你能在開發流程中聰明用好最佳化，把模型與應用

產品特色： 隨著 APCS 程式設計先修能力檢測成為升學重要指標，如何有效備考、精準得分，已成為每位高中職學生與教學者關心的課題。 本書從考試介紹、程式識讀、演算法演練，到歷屆試題詳解，提供最貼近命題趨勢的備考資源。不只是教語法，更強調「解題實力」的養成！ 本書特色如下： 1. 完整解析 APCS 檢定架構與準備要點，方向明確不迷路。 2. 跨語言程式識讀教學（C語言＋Python），多元語感一次搞懂。 3. C++ 實作演算法與資料結構重點精華，強化邏輯與寫作力。 4. 歷屆實作題詳解，解題技巧與命題方向一次掌握。 5. 模擬題實戰訓練，題感培養、舉一反三，穩步提升實力。 無論您是初次挑戰 APCS 的新手、苦於突破實作題的考生，或是想找系統教材的教學者，本書都是您邁向高分通過、穩紮程式基礎的最佳選擇！

★★★「程式設計不再孤軍奮戰，讓 AI 成為你的戰友！」★★★☆☆☆「用 VS Code + Copilot，讓寫程式變得像聊天一樣簡單！」☆☆☆★★★「專案實戰，立即上手，程式設計不再卡關！」★★★《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》帶你進入 AI 輔助程式設計的新世代。本書不僅教你如何用 VS Code 打造專屬開發環境，更完整揭示 GitHub Copilot 的秘密武器：自動補全、錯誤修正、重構優化、AI 對話寫程式，讓你像專業工程師一樣高效開發。◎為何要讀這本書？在這個 AI 與程式設計緊密結合的時代，單靠背誦語法已經不足以讓你成為一位優秀的工程師。《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》將帶給你三大核心價值：1. 掌握開發主流工具VS Code 是全球最受歡迎的開發環境，本書完整介紹其安裝、操作與進階應用，讓你在最短時間內熟悉業界標準工具。2. 學會駕馭 AI，而不是被 AI 取代GitHub Copilot 能幫你寫程式，但本書更強調「思維升級」——如何正確下指令、判斷 AI 建議的正確性，培養「指揮 AI」的能力，避免淪為被動依賴。3. 專案實戰，立即上手從 CLI 工具到資料分析，從 API 整合到自動化報表，本書以專案導向學習，讓你邊學邊做，學到的技能馬上能應用在實際工作與專案中。◎ 讀完這本書，你將：☆ 熟悉 VS Code 與 Python 的整合操作。☆ 能使用 GitHub Copilot 提升開發效率，寫程式就像與 AI 對話。☆ 具備判斷、比較與優化程式碼的能力。☆ 透過專案實戰累積經驗，快速從初學者邁向專業者。這不只是一本文教你「怎麼寫程式」的書，而是一本幫你建立 「AI 時代程式設計思維」 的手冊。◎本書特色：☆從零開始：安裝 VS Code、設定 Python 環境、快速上手介面操作。☆AI 實戰：完整示範 Copilot 的用法——寫程式、除錯、重構、生成測試與文件。☆專案導向：涵蓋 CLI 工具、資料處理、API 整合等專案，邊學邊做，馬上能用。☆資料科學應用：結合 Jupyter Notebook、NumPy、Pandas、Matplotlib，立即展現 AI + Python 的威力。☆思維升級：教你如何成為「指揮 AI 的人」，而不是被 AI 主導

本書旨在提供一套兼具理論深度與實務操作的研究指南，協助讀者理解此一取徑背後的方法論依據，並掌握如何在實務上正確應用。全書分為十章，從基本的反事實因果推論概念出發，逐步引導讀者了解聯合分析的邏輯、實驗設計的策略、樣本數的估算，以及如何運用Qualtrics進行聯合網調實驗，並運用R及Stata軟體分析資料，亦將Python程式碼列於附錄一。 本書適合具備基礎研究方法訓練的碩博士生、學術研究人員、政策分析者與市場研究專業人士閱讀。我們期望透過本書，讓更多人能夠在繁雜的社會現象中，透過嚴謹的實驗設計與網路調查的靈活性，精準地探究人類行為背後的偏好結構與因果邏輯。

從概念到實作，全方位掌握 RAG 與 LangChain 精準打造你的專屬 AI 系統！ 本書改編自第16屆 iThome 鐵人賽生成式 AI 組優選系列文章《初探 LangChain 與 LLM：打造簡易問診機器人》，完整收錄生成式 AI、大型語言模型（LLM）與檢索增強生成（RAG）的核心觀念與技術細節。 書中首先帶領讀者認識生成式 AI 與 LLM 的重要觀念，深入探討模型常見的幻覺問題與即時知識更新的難點，並逐步引導讀者學習 RAG 架構如何有效克服這些挑戰。接著，以詳細且易懂的步驟說明環境建置方法，包括 Python、PyCharm、OpenAI API 及 MongoDB Atlas 的設定，確保讀者能快速架設並應用於實務專案。 此外，書中透過實際案例「智慧問診機器人」專案的完整演練，全面介紹 LangChain 框架的基礎到進階操作技巧，並深入說明如何評估與測試系統效能，運用 DeepEval 及 LLM as a Judge 等工具進行成效驗證，幫助讀者掌握 RAG 系統的實務與優化策略，快速提升實戰能力。 無論你是初次接觸生成式 AI 的新手，或希望深度實作 RAG 技術的進階讀者，本書將引導你扎實地掌握理論基礎與技術細節，輕鬆建立屬於自己的高效能智慧應用系統。 重點摘要 ✦ 理論基礎 深入淺出 RAG 核心觀念 ✦ 環境架設 從開發到部署一本搞定 ✦ 實務專案 採用貼近生活的問診系統實戰演練 ✦ 效能評估 開發同時也關注模型回答的表現 目標讀者 ．對生成式 AI 有興趣的讀者 ．具備基礎 Python 知識的讀者 ．期望理解 RAG 系統的人士 ．想要了解如何評估 RAG 表現的開發者 本書從基礎概念出發，帶領讀者探索 LangChain 與 RAG 的整合應用， 並透過智慧問診機器人實作，展現生成式 AI 如何與後端技術結合，打造更智能、更可靠的應用。

零基礎也能打造AI物聯網， 用Node-RED整合YOLO與LLM， 全方位建構你的AIoT與邊緣AI應用！ 當人工智慧結合物聯網成為未來主流，本書提供一條簡單易學的路徑，帶你從視覺化流程工具Node-RED入門，逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型，打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解＋範例方式呈現，並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件，簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者，都能從中找到有用且完整的解決方案。 內容重點 ➤ 使用Node-RED視覺化流程建立監控儀表板（Dashboard）、MVC網站、REST API和使用MySQL資料庫儲存感測器數據。 ➤ 詳細說明MQTT通訊協定、取得網路OpenData與JSON資料剖析、寄送Email電子郵件與Telegram通知。 ➤ 使用Teachable Machine與YOLO訓練自己的AI模型，並且串接LLM來輕鬆使用Node-RED整合生成式AI，建立你的AIoT智慧物聯網應用。 ➤ 完整YOLO模型訓練步驟，只需執行各步驟的Python工具程式，就可以使用LabelImg標註圖片建立資料集，訓練出你自己的YOLO物體偵測模型。 ➤ 提供綠化版Node-RED+Python整合套件fChartEasy，免安裝輕鬆幫助你建構學習本書內容所需的Windows開發環境。 你將學會以下實作專案： ✔ 建立溫溼度監控儀表板、繪製Node-RED圖表、送出天氣通知 ✔ 使用Teachable Machine 模型、標註圖檔、YOLO客製化模型 ✔ 打造透過MQTT控制的ESP32-CAM相機與IP Camera，輕鬆建立你的AI之眼 ✔ 建立AI猜拳遊戲、OCR車牌辨識、物體偵測、即時串流偵測、路況分析 當人工智慧結合物聯網成為未來主流，本書提供一條簡單易學的路徑，帶你從視覺化流程工具Node-RED入門，逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型，打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解＋範例方式呈現，並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件，簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者，都能從中找到有用且完整的解決方案。 本書特色  視覺化開發×無痛入

網路自動化領域的權威之作，帶你完整掌握核心技術，從手動操作邁向自動化管理，打造彈性高、易維護的現代網路架構！ 還在用手動設定網路設備、與CLI指令纏鬥傷神嗎？ 四位業界大師結合豐富實戰經驗，帶你從腳本到架構、從手動升級到自動流程，全面掌握現代化網路的關鍵技術！ 本書新版內容全面升級，整合Python、Go、Ansible、Terraform、Kubernetes等新一代主流工具與技術，從基礎入門到大型架構實戰，帶你逐步打造具備彈性、可維護、自動化的現代網路環境。適合想要從傳統網路工程轉型為具備程式設計與自動化能力的工程師！  涵蓋Python、Go語言網路自動化實務  深入講解Ansible、Nornir、Terraform等主流工具與應用  解析容器、Kubernetes與CI/CD整合實作  真實情境導向，從個人學習到企業級部署的多場景適用  網路工程師、系統管理員、軟體開發人員必備工具書 ------------------------------------------------------------- 「本書協助網路專業人員及開發者寫出清晰、易於擴充的網路自動化劇本。它幾乎涵蓋了掌控網路自動化須知的每一件事物。」 —Akhil Behl RedHat合作夥伴經理 隨著新的協定、新技術、交付模式推陳出新，企業的需求變得日益靈活與彈性，網路工程師想單靠手動作業完成工作已越來越難，因此網路自動化已成為不可或缺的技能。本實用指南的第二版全面更新內容，將帶領網路工程師學習如何運用各種技術與工具，內容涵蓋以下主題： ．以Linux為主的新穎網路功能技術及雲端原生環境，還有如何運用這些工具為網路專案布置開發環境。 ．使用Python與Go語言等程式設計技能。 ．藉由範本設計建構一致的網路裝置組態。 ．資料格式、編碼方式及模型。包括：JSON、XML、YAML、Protobuf與YANG。 ．應用程式設計介面(API)在網路自動化中扮演的角色，涵蓋HTTP API、NETCONF、RESTCONF與gNMI。 ．學會使用Git等版本控制系統，以及持續整合等開發實務，強化網路自動化專案的品質與流程。 ．如何透過Ansible、Nornir及Terraform來自動化網路裝置與服務。 ．架構網路自動化解決方案的整體性手法。

本書是高等院校網路空間安全、人工智慧、電腦等專業的普及性教材，旨在幫助學生全面瞭解人工智慧安全知識並進行實踐。全書共11章，分別為：人工智慧安全概述、生成對抗網路攻擊與防護、資料投毒攻擊與防護、對抗樣本攻擊與防護、後門攻擊與防護、隱私攻擊與防護、預訓練攻擊與防護、偽造攻擊與防護、人工智慧模型的攻擊與防護、模型竊取與防護、大語言模型安全。本書提供各章對應的Python程式設計實踐原始程式碼，讀者可以通過提供的網盤下載連結獲取。

‧軟體測試職涯 探討職業發展與未來趨勢。‧實體到軟測 透過實例理解測試核心概念。‧需求評審技巧 強化文件評審與測試準確性。‧多種測試方法 涵蓋等價類、邊界值等技術。‧Bug追蹤管理 介紹禪道等工具提升效率。‧Linux與資料庫 強化測試環境與數據操作能力。‧Web自動化測試 使用Selenium+pytest提升效率。‧API測試實戰 從HTTP基礎到實際案例分析。‧封包抓取分析 利用Charles定位前後端問題。‧Python測試應用 透過Requests、pytest完成自動化。‧AI在測試中 NLP技術輔助測試，提升測試效能。‧求職與面試 履歷製作、題庫解析與模擬問答。本書內容包含測試職涯發展、學習路線與核心素質，並透過實體產品測試實例幫助讀者理解測試概念。軟體測試從需求評審開始，書中解析如何審查需求文件，確保測試的準確性，並深入探討測試計畫、測試用例設計與功能測試方法，如等價類劃分、邊界值分析、錯誤推測等，使讀者掌握測試用例的編寫與評審技巧。在測試執行方面，本書介紹 Bug 追蹤與測試管理工具，提升測試效率，並涵蓋 Linux 指令與 MySQL 操作，幫助測試人員搭建與管理測試環境。書中還深入探討 Web 自動化測試，透過 Selenium 與 pytest 測試框架與 POM 設計模式提升自動化能力，並介紹 HTTP 介面測試，幫助讀者強化 API 測試技能。此外，本書涵蓋封包抓取與分析，利用 Charles 工具解析封包內容，有助於前後端錯誤定位，並提供 Python 自動化測試應用，透過 Requests、pytest 提高測試執行效率。近年來 AI 在測試領域的應用日益重要，本書探討 AI 與 NLP 技術如何輔助測試，如自動生成測試用例與指令碼提升測試效能。

一部**、通俗、前沿的深度學習指南。從機器學習基礎知識到前沿模型，《理解深度學習》精選關鍵理論與尖端主題，以直觀形式呈現高密度的核心知識。涵蓋熱門主題：如Transformer模型與擴散模型(Diffusion Model)。化繁為簡：先以通俗語言闡釋複雜概念，再輔以數學公式與視覺圖解深入解析。實踐導向：引導讀者動手實現模型的初級版本。配套資源豐富：提供教師課件、習題及Python Notebook程式設計練習。?適用讀者：適合已掌握應用數學基礎知識的本科生、研究生及從業者。

1.全新的內容編排，提供學生視覺上的增強學習與閱讀的便利性。2.各章首安排本章節次及學習目標等，提供學生課前掌握學習重點。3.全書採用數百幅精緻全彩圖片，圖表化說明相關原理，讓學生以最簡易的方式學習深澀理論。4.全書圖例採用機能性標誌引導，讓學生準確學習，提升學習效率。5.本書使用Python程式語言。6.每一章附有課後習題，依各節順序編排，適合學生循序複習。7.每一章均有探討活動，讓學生學會去思考與分析問題，從中找出解決的方法，再選擇適合的資訊科技，與他人進行共創。

用最簡單的方式，打造專屬於你的自動化神器，從此告別重複工作，把時間拿回來！★ 不會寫程式也沒關係，AI 幫你一行一行生出來★ Google Apps Script、Python、VBA 三大語言通通教，幫你選最適合的那一個★ 搭配大量實用案例，讓你馬上應用在日常工作★ 從自動寄信、整理報表，到跨平台整合，通通一書搞定★ 專為初學者設計，每段程式碼都有白話說明只要你曾經想過：「這工作可以不要一直重複做嗎？」這本書，就是你的解答！【簡易入門】讓你從 0 開始不怕程式．三大熱門自動化工具：Google Apps Script、Python、VBA，一次搞懂差異．完整入門流程：從介面操作、程式碼結構，到如何用 AI 協助寫程式．初學者必備觀念：function、debug、權限、API…通通白話解釋【動手實作】跟著做就會，自動化實戰案例滿載．自動寄送報表給主管、定時備份資料、表單送出即時通知．整合 Gmail、Google Sheets、Forms、Drive，打造你的工作助理．案例皆搭配 GenAI 助手操作範例，讓你不懂語法也能跑起來【自由創作】玩出自己的創意自動化．結合多個工具，打造跨平台的工作流程．學會部署前端小介面，讓你寫的程式更好用、更像一個小產品．把 AI 不只放在旁邊寫程式，而是真正「嵌入」到你的程式裡面！【本書適合】◎行政人員與助理：每天重複處理表單、報表、寄信、對帳◎中小企業老闆或主管：希望提升工作效率、又沒有程式背景◎會計、財務與人資人員：經常操作 Excel 或 Google Sheets◎業務與行銷人員：身兼多工、想把流程自動化◎自由工作者、創作者與接案者：想靠自己建立自動化工具◎學生與轉職者：想打好基礎、未來走向資料分析或工程領域

使用Raspberry Pi實作影像辨識的眾多智慧功能豐富完整的實作範例引領你成為Raspberry Pi專家✪快速上手Raspberry Pi 5：了解硬體特色、Bookworm作業系統，以Python探索GPIO應用✪多媒體與網路連接：輕鬆設定網路、整合Webcam與Pi相機模組，讓Pi成為多功能媒體平台✪學習電腦視覺技術：深入學習OpenCV與MediaPipe，實現臉部辨識、手勢追蹤等智慧功能✪打造現代應用開發：使用Streamlit建立互動網頁應用，整合OpenAI Chat API，打造AI助手【內容簡介】本書是專為創客、工程師、學生與技術愛好者量身打造的實用手冊，結合基礎知識與進階應用，讓你全面掌握Raspberry Pi的潛力，成為現代創新專案的主導者。不論你是想學習物聯網裝置開發、電腦視覺、AI技術，還是設計個人化的專案，本書提供的完整知識與實作範例，將引領你一步步成為Raspberry Pi的專家，請立即翻閱本書，探索無窮創意，成就你的技術夢想。【精采內容】✪從零開始學習Raspberry Pi 5，深入理解這款微型電腦的架構與操作，迅速上手並應用到日常專案中。✪透過GPIO的控制，掌握Python程式設計與硬體互動，實現各種自動化與物聯網裝置的創意開發。✪探索OpenCV與MediaPipe電腦視覺技術，實現臉部辨識、手勢追蹤與物件檢測，將影像處理能力帶入生活應用。✪使用Streamlit輕鬆建立互動式網頁應用，分享你的專案成果，快速轉化成實用的解決方案。✪整合OpenAI Chat API生成式AI技術，打造專屬的智慧助手與自然語言應用，走在人工智慧的最前端。【目標讀者】✪初次接觸Raspberry Pi的愛好者與學習者。✪想要學習AI及電腦視覺的創客。✪將Raspberry Pi作為實驗與教學工具的在校學生及教師。✪尋求嵌入式開發平台的工程師與專業人士。

《生成對抗網絡GAN：從理論到PyTorch實現》系統地講解了生成對抗網絡(GAN)的基本原理以及PyTorch編程技術，內容較全面，可操作性強，將理論與實踐相結合。讀者通過理論學習和編程實踐操作，可瞭解並掌握生成對抗網絡的基本原理和PyTorch編程技能，拉近理論與實踐的距離。《生成對抗網絡GAN：從理論到PyTorch實現》共分8章，主要內容包括生成對抗網絡介紹、簡單全連接GAN、深度卷積GAN、Wasserstein GAN、條件GAN、StyleGAN、Pix2Pix、CycleGAN，涵蓋了豐富多彩的生成對抗網絡的原理和示例。此外，本書源碼已全部在Python 3.10.9 + PyTorch 1.13.1 + CUDA 11.6版本上調試成功。《生成對抗網絡GAN：從理論到PyTorch實現》適合生成對抗網絡愛好者和PyTorch編程人員作爲入門和提高的技術參考書，也適合用作計算機專業高年級本科生和研究生的教材或教學參考書。

《生成式AI賦能一本通：編程、數據科學與專業寫作》全面介紹了生成式AI在編程、數據科學及專業寫作領域的廣泛應用與深刻影響。主要內容涵蓋生成式AI的核心原理、技術挑戰、治理策略，以及如何通過提示詞工程與AIGC方法論提升工作效率。讀者將從中獲得與AI高效溝通的技巧，掌握利用大模型進行Python程序設計、數據分析、數學與機器學習自學的方法，並通過豐富案例瞭解AIGC在科技論文寫作、金融數據分析及創建AI智能體等方面的實際應用。本書旨在幫助讀者理解使用大模型的方法和思路，以在AI時代保持競爭力，實現個人與組織的數字化轉型。本書主要讀者群體包括計算機專業學生、AI從業者、程序員、數據分析師、科研人員及對未來科技感興趣的廣大讀者。

《大模型Agent應用開發》深入探討了LLM的核心概念、前沿技術和實際應用，最終為擴展AI能力邊界的大型基礎模型(Large Foundation Models，LFM)的崛起鋪平道路。 本書開篇詳細介紹了LLM的基本原理，隨後探討了多種主流架構框架，既涵蓋專有模型(如GPT-3.5/4)，也分析開源模型(如Falcon LLM)的獨特優勢與差異。接下來，我們以基於Python的輕量級框架LangChain為核心，引導讀者逐步構建智能體。這些智能體能夠從非結構化數據中提取信息，並利用LLM和強大工具包與結構化數據交互。此外，本書還將深入探索LFM領域——該類模型融合了視覺、音頻等多態能力，可以覆蓋更廣泛的AI任務。 無論你是經驗豐富的AI專家，還是初入該領域的新人，本書都將為你提供解鎖LLM全部潛力的路線圖，助力開創智能機器的新紀元。

本書通過具體的案例，循序漸進地講解了計算機視覺和模型調優的相關內容。首先介紹基礎知識，包括人工智能基礎、計算機視覺基礎、圖像基礎和編程基礎相關知識。然後講解傳統計算機視覺和基於深度學習的計算機視覺，如卷積神經網絡等。接著深入探討算法原理，包括卷積、池化、批歸一化、激活函數、殘差結構、全連接、SoftMax等，並提供手寫算法示例。最後介紹了模型在 Python 和 C++中的實際應用以及性能優化技巧，如計算向量化、權值預加載和多線程等。本書內容實用，由淺入深，案例典型，講解通俗易懂，隨書提供全部程序代碼，且代碼注釋詳細，方便讀者理解，並上手實踐。本書非常適合人工智能、機器學習、深度學習、計算機視覺初學者學習使用，也可用作高等院校中相關專業的教材及參考書。

這本書引導讀者從廣闊的人工智慧來到深度學習的核心概念，深化對機器學習的理解，並揭示電腦視覺如何利用機器學習來模仿和擴展人類的視覺能力。深度學習顯著提升了電腦視覺技術的效能，而成功的電腦視覺案例又進一步推進深度學習領域的發展，形成一個良性循環。　書中不僅提供扎實的理論基礎，更搭配豐富實用的範例，這些範例都是用強大且被廣泛運用的 Python 程式語言編寫。透過這些範例，讀者能更直觀地掌握書中所述的概念，並將理論付諸實踐。　本書特別為對影像處理與電腦視覺懷抱熱情的讀者而設計，無論是大學部或研究所的學生，或是渴望自學精進的其他族群，都能從中獲益良多。

在數位化時代，審計從業人員必須掌握前沿的AI智能稽核技術，以提升自動化效能並降低偵查風險。國際審計準則（ISA）提高了會計師的責任，要求更高的審計品質，智能資料分析技術已成為不可或缺的工具。JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，以AICPA美國會計師公會推薦之Python 軟體開發，遵循 ISA 530: Audit sampling (統計抽樣)規範提供多種數位審計抽樣方法，增強全面當代數位審計抽樣的作業流程，除了隨機抽樣、分層抽樣外，並提供控制測試常用之屬性抽樣與評估及證實測試常用之元單位抽樣與評估等功能，讓審計抽樣更完整。 本講義以「數位審計抽樣與評估」為主題，提供完整實例上機演練資料，由國際專業稽核實務顧問群精心編寫，經國際電腦稽核教育協會（ICAEA）認證，透過實務案例上機演練方式，帶領學員有效學習符合審計準則的數位化技術與方法，熟悉各種抽樣技術進行樣本抽選、結果查驗並進行查核結果評估，以簡易且友善使用介面，讓會計師與審計人員快速進入智能數位審計時代，學員可透過申請獲得JCAATs AI審計軟體試用教育版90天使用權，無論是會計師、審計人員、內部稽核還是大專院校的師生，本書皆是提升審計品質的必備工具，期待您的參與與交流。◎代理經銷 白象文化

這本書專為計算機網路的入門課程而設計。內容上的編排假設讀者已有基本的 C、C++、Java 或 Python 程式語言經驗（即便如此，僅在少數部分會涉及程式設計）。與其他計算機網路的基礎教科書相比，本書更具嚴謹性與分析深度，但特別設計為僅需高中程度的數學基礎。避免了進階微積分、機率或隨機程序的概念（但提供進階習題，供有需要的讀者挑戰）。因此，本書適合用於大學或研究所第一年的「電腦網路」或「計算機網路」課程，同時對電信業界的專業人士也有極大的實用價值。

本書基於Python編程語言，以實戰為導向，主要介紹中文自然語言處理的各種理論、方法及應用案例，幫助讀者快速熟悉理論知識，理解相關技術原理，為讀者選擇自然語言處理相關的研究方向或從業領域提供參考。全書共分為三個部分：第一部分（第1～3章）是“基礎篇”，側重介紹自然語言處理的基礎知識，並在相應的知識板塊中設置實驗案例；第二部分（第4～12章）是“技術篇”，主要講解自然語言處理核心技術的原理及實現方法，以及文本分類、特徵提取、RNN等技術在自然語言處理中的應用；第三部分（第13章）是“應用篇”，主要介紹自然語言處理比較典型的應用場景。本書適合作為人工智能相關課程的教材，也可作為人工智能的普及讀物供廣大讀者自學或參考。

本書以ROS 2核心原理為主線，以機器人開發實踐為重心，在詳細講解ROS 2核心概念、組件工具的基礎上，介紹ROS 2構建仿真/實物機器人系統的方法，剖析ROS 2用於視覺識別、地圖構建、自主導航等應用的方法，配有大量圖表、源碼等，幫助讀者在實現ROS 2基礎功能的同時，深入理解基於ROS 2的機器人開發方法，從而將書中的內容用於實踐。 本書採用最新穩定版本ROS 2系統和全新一代Gazebo機器人仿真平臺，讀者只需準備一台計算機，就可以快速上手學習。同時，本書介紹了實物機器人的搭建方法及相應功能的實現，書中源碼都加入了中文注釋，並針對核心內容提供C++和Python兩個版本。為方便讀者閱讀和學習本書，筆者團隊還專門創建了一個網頁，供讀者下載配套源碼、查看操作指令、學習配套視頻教程。

⛧⛦ 樹莓派 5 / 樹莓派 4 皆適用 ⛦⛧⛧⛦ 一本帶你玩翻人工智慧與物聯網 ⛦⛧『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，深受全球創客的喜愛。本書將引領你踏上創客之路，利用樹莓派建立 IoT 物聯網與 AIoT 智慧物聯網，以及親手打造遙控串流視訊車、自動避障車、物體追蹤車與 AI 自駕車。甚至讓你在樹莓派上運行 LLM 大型語言模型，並透過 Python 與 LLM 技術，以自然語言進行硬體控制。是不是已經迫不及待、躍躍欲試了呢？或許還有點擔心沒有基礎，會難以上手？請放心。本書將從樹莓派的購買、安裝與設定開始，逐步帶領你使用 Windows 電腦遠端操作樹莓派，並介紹 Linux 系統指令與伺服器架設，讓你不再畏懼終端機黑畫面的文字模式。接下來，我們將探索樹莓派的 GPIO 腳位，並透過 Python，甚至結合 ChatGPT API 和 LLM 等生成式 AI 來控制硬體。同時，本書也涵蓋如何在樹莓派上使用 Pico 開發板或 Arduino 開發板進行軟硬體整合，為你提供更多面向的選擇。更精彩的是，運用 Pi 相機模組或 Webcam 攝影機，並結合 OpenCV 電腦視覺套件與多種知名的深度學習模型，實作人臉偵測、手勢追蹤、人體姿態估計、即時物體偵測、文字偵測與車牌辨識等 AI 應用。至此，你便能輕鬆跟著我們的腳步，透過 Node-RED 物聯網開發工具和 Teachable Machine 來建立 AIoT。此外，也能透過整合超音波感測器、OpenCV 和 TensorFlow Lite，打造出自動避障車、物體追蹤車以及 AI 自駕車。無論你是創客新手或進階愛好者，本書將幫助你全面掌握樹莓派，發揮你的創意，輕鬆進行各種 AI 軟硬體整合專案！本書特色: ➢ 無需額外設備，從 Windows 電腦遠端操作樹莓派➢ 從零開始學習 Linux 系統與伺服器架設➢ 透過 Python 結合 GPIO 腳位與 ChatGPT API 或 LLM，以文字控制硬體➢ 同場加映樹莓派 Pico W 與 Arduino Uno 開發板的應用➢ 建立 Pi 相機模組或 Webcam 攝影機的網頁串流視訊➢ 搭配 OpenCV 電腦視覺套件，實作人臉、手勢、姿勢、物體、文字、車牌等偵測與辨識➢ 活用 YOLO、MediaPipe、CV

本書詳細介紹了 eBPF 核心技術及其應用。全書可分為 eBPF 基礎知識、進階應用和實際案例三大部分，覆蓋了 eBPF 的編程接口、架構及其在性能分析、安全監控和網絡協議等方面的應用。讀者將通過 C、Go 和Python 等語言學習 eBPF 編程，並掌握其在系統監控、數據分析和性能提升方面的實際技巧。本書適合不同層次的讀者，包括對操作系統或應用程序監控感興趣的學生和初學者、希望利用 eBPF 進行內核代碼調試和優化的 Linux 內核開發人員、使用 eBPF 監控系統事件和分析惡意軟件的安全工程師和逆向工程師、通過 eBPF 收集性能數據以優化軟件和系統性能的性能分析師和應用程序開發者，以及希望優化虛擬化軟件性能和管理的虛擬化開發人員。