內容簡介:創造更好的體驗和商業成功架構「對於有興趣了解AI並開啟其優勢的企業領導層和管理者來說,這是一本必讀之書。Alex Castrounis簡化了複雜的主題,以便任何人都可以開始在其組織內運用AI。」―Dan Park Uber總經理兼執行長「Alex Castrounis一直站在幫助組織理解AI前景並利用其優勢的最前沿,同時避免了許多可能破壞成功的陷阱。在這本必讀的書中,他向我們分享了他的專業知識。」―Dean Wampler博士 Fast Data Engineering副總如果你是高階經理人、管理者或任何對在組織內運用AI感興趣的人,這本書就是你的指南。你將了解AI是什麼、學習如何識別AI機會,並發展和執行成功的AI願景和策略。Alex Castrounis是企業顧問、前IndyCar工程師和競賽策略師,他檢視了AI的價值,並向你展示如何發展出對人和企業都有益的AI願景和策略。AI是令人興奮、強大且改變遊戲規則的;但太多AI提案以失敗告終。在本書中,你將探索實施AI提案的風險、注意事項、權衡和限制。你將得知透過好的AI解決方案和以人為中心的產品,如何能創造出更好的人類體驗和更成功的企業。‧使用本書的AIPB架構,透過AI進行端到端的、目標驅動的創新和價值創造‧為利害關係者(包括企業、客戶和使用者)定義出與目標一致的AI願景和策略‧透過關注科學創新和AI準備度和成熟度等概念,成功運用AI‧了解企業領導層對於追求AI提案的重要性
自駕車是目前非常火熱的話題,AI 的崛起讓很多之前無法想像的事情成為可能。本套件就使用現在已相當成熟的『影像辨識』、『語音辨識』等 AI 技術, 帶您完成屬於自己的 AI 自駕車。大多數人看到 AI 時,都會以為難懂又難學,不只有程式語言,還有很多複雜的數學,而雙 V 自駕車直接使用網路上便利的 AI 服務,讓大家能快速且簡單的運用 AI。雙 V AI自駕車包含兩大功能:『影像辨識』和
夏天的漂鳥,到我窗前來唱歌,又飛去了。秋天的黃葉,沒有歌唱,只嘆息一聲,飄落在那裡。──《漂鳥集》‧1Stray birds of summer come to my window to sing and fly away.And yellow leaves of autumn, which have no songs, flutter and fall there with a sigh.—St
本書為您解答,當生成式 AI出世,設計專業人員的未來在哪?!同樣面對AI浪潮,其他職務的工作者也能藉此重新思考自身的不可替代性。「生成式 AI 並不是取代設計師,而是迫使設計師重新思考,什麼是不可外包的設計判斷,什麼是可以交由系統探索的可能性空間。」這本書,並不是從焦慮出發,也不是為了回應「會不會被取代」這類情緒性問題。本書關心的不是你是否害怕 AI,而是當 AI 已經成為工作現實時,設計工作究竟該如何被重新定位。當生成式 AI 成為設計流程中的常態,設計師面臨的已不只是工具選擇,而是整個工作結構的改變。本書的核心問題是:在一個「生成、變體與模擬都可以被系統大量完成」的環境下,設計師每天究竟應該做哪些事情?哪些工作值得人類投入時間?哪些任務應該被明確外包給系統?本書並不將 AI 視為靈感來源或效率工具,而是將其視為一種新的設計媒介與工作夥伴。透過重新拆解設計流程,本書嘗試為設計工作者建立一套可實際操作的工作指南,協助設計師在 AI 參與的情境下,清楚分辨「人該做什麼、系統該做什麼,以及如何協作」。以下四個重點,構成了本書作為 AI 時代設計工作指南的核心結構。一、設計工作的重心轉移:從產出形式到管理流程本書首先指出,生成式 AI 改變的並不是設計的本質,而是設計工作的分工方式。當形式生成、風格變化與初步完成度可以由系統快速提供,設計工作的重心自然會從「如何把東西做出來」,轉移到「如何組織與管理設計流程」。作者透過設計媒介的演進脈絡,說明設計師的角色是如何一步步從直接製作者,轉向規則制定者、流程引導者與結果判斷者。在 AI 參與的工作環境中,設計師不再需要對每一個生成細節負責,而是必須負責設定方向、限制條件與評估標準。本書在此明確指出,在AI 時代設計師的專業價值,將體現在流程控制與判斷品質,而非產出數量。【設計師將學會】如何重新分配自己的工作時間,將精力從低槓桿的執行工作,轉移到真正影響設計品質的流程管理與判斷節點上。二、設計師如何與 AI 分工:AI探索,設計師決定作為工作指南,本書特別強調「分工」的重要性。作者清楚界定 AI 與設計師各自擅長的工作範圍:AI 適合用於大規模探索、生成與模擬,而設計師則負責問題定義、限制設定與最終決策。書中提出一套可落實於實務的分工原則:設計初期由 AI 協助快速展開可能性空間,中期由設計師介入收斂條件與評估方向,後期則由人類負責
第一本經理人公開親身實踐歷程的AI進化攻略!解決「聽得懂、想得到、卻不知如何做到」的AI焦慮,從掌握邏輯,到Vibe Coding自然就上手, 打造自己的AI代理部隊,看見商業模式新機會!身為工作者或經理人,你是否也曾陷入這種困境?腦中有很多創新提案,卻因為不會寫程式、缺乏技術支援,只能在既定框架裡原地踏步;或是因為團隊產能有限、排程遙遙無期,最終只能縮減目標,難以突破瓶頸!與其抱怨沒時間、沒資源做重要的事,不如打破傳統的產能天花板!現在開始 AI First,別讓「手工業思維」,限制了你的職涯想像。本書作者陶韻智,具備20年網路與數位轉型經驗,卻在AI浪潮中看見了過去「高級手工業」的侷限。因此,他決定 All in AI,親自示範一個「程式廢材」如何轉身成為「AI指揮官」,在一年內獨力做出超過 100 個應用產品,實現了過去需要整個團隊才能達標的產出。不只是技術升級,更是一場「再也回不去了」的實戰進化當技術門檻消失,看待商業、管理甚至專業的邏輯都將隨之改變。這本書,將陪伴你跨越技術恐懼,學會把繁瑣執行交給 AI,讓自己從疲於奔命的執行者,進化為帶領AI軍團、定義新價值的「超級管理者」。當你學會做AI的老闆,將不再是被進度追著跑的齒輪,而是能重構未來的領航者。四大升級核心,開啟高效產能的新日常★思維覺醒:拿回職涯的主動權告別「等待資源」的舊慣性,建立 AI First 思考直覺。在規則改寫的時代,領先一步定義自己的工作方式。★效能爆發:讓AI分身處理例行公事運用 3A 模式讓 AI 成為最強部屬。產能躍升不再來自埋頭苦幹,而是讓智慧分身接手繁瑣流程與決策支援。★實戰落地:隨時隨地實踐每個創意這是對非技術背景者最友善的時代!用「對話」指揮AI,一個人就能完成從靈感到產品的快速轉化,讓創意不再只是空想。★未來佈局:在變局中建立長遠競爭力不只是學習工具,而是重構與未來的關係,將 AI 轉化為個人與團隊的文化基因。在變動的環境中,保有不可取代的優勢。不必等到萬事俱備,現在就是 All in AI 最好的時刻。讓 AI 成為你的最強後援,開啟專屬於你的 AI First 旅程!
每天東忙西忙、工作卻越做越多,常常是有想法,卻不知道該怎麼做,或者老是在做看起來沒意義的事:※同一份報告要寫好幾個版本;※主管或客戶拿不定主意、一改再改;※接手前人的工作,資料零散沒人懂;更崩潰的是,讓人聽了白眼的話:「拿舊的改一改不是很快?」「不清楚耶,你決定就好。」「這個我明天就要。」這些無理要求、要通靈才有辦法處理的窘況,就丟給 𝐆𝐨𝐨𝐠𝐥𝐞 𝐀𝐈 大神幫你扛吧!與 AI 協作,讓每一天的工作高效有感,讓自己更有價值!170 個滿滿職場實例 × 30 套 Google AI 工具,打造你的全能 AI 工作流!新一代 Google AI 不只是聊天機器人,而是能「讀資料、抓重點、做簡報、畫圖、產出成品」的 AI 工作夥伴。✦ 以 Gemini 3 為核心,你可以把零散的想法、模糊的需求,快速拆解成可執行的步驟與清楚的架構。✦ 搭配 NotebookLM 這個最誠實可靠的資料型 AI,它只根據你提供的文件、簡報、逐字稿來回答,幫你在資訊混亂時,先把背景、重點與差異整理清楚,不怕 AI 亂回答。✦ 再加上 Nano Banana Pro 與視覺、影片能力全面升級的 Google AI 工具包,從簡報視覺、教學素材、圖文內容到影片產出,都能快速完成、風格一致,直接拿來用。✦ 還有 Gmail、Google 文件、簡報、試算表、雲端硬碟、日曆等你早就天天在用的老朋友,不用換平台、不用重學介面,只要原本的 Google 帳號,這些 AI 功能幾乎都能免費體驗。這本書不是介紹 Google AI 功能的工具手冊,而是要教你把這些 AI 工具實際放進日常工作的流程中,書中所有範例皆來自真實工作場景,涵蓋資料蒐集整理、郵件與簡報製作、翻譯與客服回應、資料分析、程式輔助,以及圖文影音內容產出等日常工作應用,零門檻、免花費,現在就呼叫整個 Google AI 宇宙來幫忙,打造你的全能 AI 工作流!本書特色: 光開始用 AI 還不夠, 知道怎麼有效運用更重要。期待已久,AI 終於成為你工作上的助手了,以前有事不決問 Google,現在統統都 Call Google AI 來幫你忙就對了!▊ 真心愛用推薦的 AI 組合技 ▊✦ 讓 Gemini 直接讀 NotebookLM 筆記本,跳脫上傳數量的限制✦ 只要一張產品照,腳本、口播稿、模特兒、動態特效一條龍搞定✦ No
AI迅速崛起,將如何改變資本主義自由市場經濟的運作與方向。人工智慧强大的預測能力,真能實現計劃經濟,解決資本主義的缺點?資本主義自由市場制度已是人類社會絕對主流,但其弊端明顯,讓人詬病。如失業、貧富差距、經濟周期不穩定等問題,時至今日仍然無法完全解決。計劃經濟因人類無法處理龐大的市場經濟數據,在歷史上被經濟學主流判定爲無法實現。但有觀點認爲,只要AI 的運算力和預測能力足夠强大,或許就能實現計劃經濟,彌補市場經濟的弊端。AI確實能快速有效地給出令人滿意的答案,但這恐怕會打擊人類的自信,或過度依賴,從而放棄思考。如果人類做決定過分被AI左右,這也會給社會上層干預市場經濟留下空間。一旦市場機制被破壞,要再建立就需要付出發非常沉重的代價。當前市面上關於 AI 的書籍,多數聚焦在技術應用層面,或討論個人與社會該如何適應AI時代的來臨。相較之下,本書選擇從經濟學的角度切入,嘗試分析 AI 普及化對資本主義體系未來發展所帶來的影響;究竟是推動還是衝擊?AI能否代替市場機制,實現計劃經濟。
從機器學習的侷限,看見人類大腦獨一無二的運作方式一場對AI時代「智慧」定義的深刻挑戰學會如何學習,是你在 AI 時代中最需要掌握的能力!2021年,認知神經科學家史坦尼斯勒斯.狄漢 (Stanislas Dehaene)的《大腦如何精準學習》為我們揭示了「大腦高效學習的奧祕」;如今,在AI模型深度融入我們生活的現在,重新閱讀這本科普經典,將幫助我們理解「人類的未來和價值」,什麼才是 AI 無法複製的、屬於人類的核心競爭力。不只是闡述大腦的運作方式,更是一場對AI時代「智慧」定義的深刻挑戰。★人腦的勝利:為什麼 AI 仍無法複製人類的洞察力?儘管大型語言模型 (LLMs) 能夠流暢地生成文本,通過考試,但它們的成功是建立在機率模式匹配之上,而非真正的理解。本書精準剖析了人腦在學習上壓倒性的四大優勢,證明了人類智慧的不可替代性。★人腦與AI模型最大的區別在於「神經可塑性」AI 的架構和參數一旦訓練完成便相對固定,而人類大腦是一個不斷自我重組、自我優化的動態系統。這種難以置信的適應性,讓人類能夠透過「少量樣本學習」。人腦不僅能從極少量經驗中快速歸納抽象規則,更能在學習過程中實時重塑神經迴路。這是人類學習效率遠勝於依賴龐大數據和運算力的 AI 的根本原因。★學習的四大支柱,重新對比 AI 的局限1. 注意力:人腦的專注力是建立在好奇心和資訊價值之上。我們主動尋找「驚喜」和錯誤,將其視為獎勵信號,驅動學習,這是一種具有內在動機的學習系統。2. 積極主動參與:人類學習是以「假設檢驗」為主導,要求可解釋性,我們不僅知道「是什麼」,更知道「為什麼」;AI 則停留在「黑箱」預測,難以進行因果推理。3. 錯誤回饋:人類的「內在錯誤信號」可以快速引導突觸強度的調整(神經可塑性的體現),實現高效校準。而AI則依賴耗費資源的反向傳播和數百萬次的迭代,4. 固化:透過睡眠的力量,將所學鞏固與整合在人腦中,睡眠是利用神經可塑性進行知識重組、精煉和消除干擾的關鍵步驟。適用對象l 對 AI 科技感到好奇,想了解人機本質差異的讀者。l 教育工作者和家長,尋求在 AI 時代優化教學和學習效率的方法。l 認知科學、神經科學和計算機科學的專業研究者。《AI世代,大腦如何精準學習》是一本關於人腦學習的權威指南,更是在AI浪潮中保持清醒和把握人類獨特優勢的必讀之作。