Deep Learning with Python

本商務華語教材以自學為導向，亦可供課堂使用 Can be used for independent learning or in the classroom  結合課本及練習，一書在手，輕鬆學習 Exercise book integrated right into the textbook for convenient learning  培養學習者商場上的溝通能力與應對技巧 Improve

《塔羅入門》（Learning The Tarot：A Tarot Book for Beginners）全譯本＋美國原裝進口韋特塔羅牌（Universal Waite TAROT DECK）風行全球、各國塔羅占卜者一致肯定的必備經典！廣獲各地讀者公認的塔羅入門指南！《塔羅入門》（Learning The Tarot：A Tarot Book for Beginners）全譯本 這是對塔羅初學者

This book is addressed to those who enjoy learning and reading. The desire to know, the quest for knowledge, is an innate longing in all human bings. Moreover , this desire grows by what it feeds on.

SAY IT is a lively 4 level course for children learning English.

ChatGPT 5.5 全能工作術 對話、圖像、資料分析到智慧體與自動化應用 ☆★☆ 國內第 1 本 ☆★☆ ☆★☆ AI 不只聊天，開始真正替你工作 ☆★☆ ☆★☆ 從聊天機器人到全能 AI 工作平台 ☆★☆ AI 不只聊天，開始真正替你工作！ ChatGPT 已經不再只是「問問題、得答案」的聊天機器人。到了 ChatGPT 5.5，它開始整合對話、檔案、搜尋、研究、圖像、資料分析、排程、專案、畫布、智慧體與外部應用程式，成為一套真正可用於工作、學習、創作與研究的 AI 工作平台。 《ChatGPT 5.5 全能工作術》帶領讀者從基礎操作開始，逐步掌握 Prompt 設計、AI 圖像生成、圖像工作流、文件處理、Excel 資料分析、資料視覺化、Deep Research 深入研究、Projects 專案管理、Tasks 任務排程、Canvas 畫布協作、Python 程式設計、Agent Mode 智慧體模式、GPT 機器人建立，以及 Gmail 應用程式整合。 本書最大的特色，不只是介紹功能，而是用大量實戰案例示範 ChatGPT 如何真正完成工作。從寫文章、生成圖片、整理 PDF、分析 Excel、繪製圖表，到建立股市分析、產出簡報、追蹤任務通知、設計自己的 GPT，讀者可以一步步看見 AI 如何從「內容生成工具」進化為「智慧工作助理」。 這是一本帶你理解 ChatGPT 5.5 全貌的實戰工具書，也是一本協助你進入 AI 工作流時代的完整指南。 本書特色 ◎完整解析 ChatGPT 5.5 全新工作平台 從對話、檔案、搜尋、研究、圖像、資料分析、專案到智慧體，建立完整的 AI 使用地圖。 ◎從聊天工具進化為 AI 工作系統 本書不只教你問問題，更帶你理解 ChatGPT 如何整合多種能力，成為可以協助完成工作的智慧平台。 ◎Prompt 設計與輸出控制實戰 學會用條列、表格、Q&A、字數限制、實例補充與來源標示，讓 AI 回應更精準、更符合需求。 ◎AI 圖像生成全面教學 從自然語言生成圖片、中文標題海報、角色設計、社群圖卡、教學、文字視覺化，完整掌握 ChatGPT Images 2.0 的創作能力。 ★突破畫面邊界應用，例如：恐龍大暴走、鯨魚突破畫框 ☆角色一致，例如：考古學家冒險旅程、工程師創意世界、個人品牌IP。 ★AI科學視覺化，例如：光合

只要看看資料，就能預測未來？時間序列分析，讓數據告訴你答案。銷售額為什麼忽高忽低？廣告真的有效，還是只是運氣好？預算該怎麼分配，才能帶來最大的成效？這些問題，其實都藏在「隨時間變化的資料」之中★東大專家親授！第一本專為「商務實戰」打造的時序分析漫畫教程。★拒絕死背公式！從 ARIMA 模型到 mROI 評估，看漫畫就能學會預測未來的技術。從基礎觀念到 ARIMA、預測建模一次學會銷售分析、廣告成效評估與預算最佳化Python 實作 × 商務情境 × 圖像化解說「數據真的能預測未來嗎？」家電大廠資料分析師帶你從零開始，把冰冷數據變成獲利決策！銷售額增減、庫存變動、廣告成效……我們的身邊充滿了「隨時間變化」的資料，但你懂得如何利用它們嗎？ 時間序列分析，常被認為是困難又抽象的統計領域，但其實，它正是解決現代商務問題的關鍵工具本書透過有趣的家電大廠漫畫故事，帶領讀者深入淺出地掌握「時間序列分析」，從最基礎的圖表化觀察，到進階的 ARIMA 模型建立，甚至連業界最關心的「廣告延續效應」與「預算分配最佳化」都一次講清楚！【本書特色】•掌握趨勢： 拆解數據中的季節性與趨勢，不再被短期波動誤導。•精準預測： 運用過往資料建模，科學化預測未來銷售走向。•廣告優化： 分析不同媒介的廣告貢獻度，找出最佳投放時機與預算比例。•完整實務流程：從資料觀察 → 建模 → 驗證 → 預測 → 最佳化，讓理論直接轉化為工作生產力。•視覺化圖解： 複雜的迴歸與建模過程轉化為圖表，用圖表與插圖理解趨勢、季節性與模型概念，一眼掌握性質與重點。•商務導向： 內容涵蓋廣告成效驗證、因果推論與預算最佳化，聚焦銷售，極具商務價值。•學習檢測： 每一章結尾設有重點延伸說明，且附完整 Notebook 與資料檔，可直接動手實作，引導你從初學者走向中級。•名師加持： 專家級作者親力親為，細緻講解如何深入挖掘數據價值。數據分析真的能改善現況嗎？這是一本為「想解決問題的人」寫的書！很多人看到「時間序列分析」就聯想到複雜的微積分與統計術語，因而望而卻步。《圖解時間序列分析》是一本專為不擅長數學、卻想把資料分析用在實務中的讀者所寫的入門到應用書籍。透過漫畫故事與大量圖解，帶你一步步理解時間序列分析的核心概念，並實際應用在銷售分析、廣告成效評估、未來預測與廣告預算最佳化等真實商務場景本書透過圖解＋漫畫＋Python 實作的方式

"《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。

★ 遊戲時間，還是故事時間？兩個願望，可以同時滿足！★ 不只圖像繽紛，遊戲類型更豐富多樣，讓孩子一玩就停不下來！★ 本書內容中英對照，增添英語學習樂趣，培養孩子雙語能力。17篇聖經故事，簡短好讀，中英對照，搭配100個遊戲，結合玩樂、創意和學習，特別適合４～８歲的小朋友。孩子可以先聽父母講故事，或親子一起唸故事，再透過各式遊戲，從遊戲中學習，刺激思維成長。Activity time or story time? Why not both?With 17 beloved Bible stories and 100 activities, will provide hours of entertainment, creativity, and learning for your 4-8-year-old children.Read the brief stories with your children, stimulate their growing minds with activities designed just for them.本書特色：◆ 本書內容中英對照，親子共讀增進全方位閱讀素養。◆ 收錄17篇簡短好讀的聖經故事◆ 根據聖經故事主題搭配100個專為幼兒設計的好玩遊戲（附答案）◆ 附設4頁精美貼紙，搭配書中遊戲使用適讀年齡：◆ ４歲以上，學齡前◆ 適合親子共讀

「這本書正是我當年提出『資料科學家』這個職稱時，所希望能擁有的一本書。如果您希望投身資料科學╱工程、人工智慧，或機器學習領域，就該從這裡開始。」 ── DJ Patil 博士，美國首任首席資料科學家 身為一位有志成為資料科學家的讀者，能夠理解各類組織為何仰賴資料來做出關鍵決策──無論是公司在設計網站、還是市政府在改善公共服務，或者是科學家在致力於阻止疾病擴散。而您也希望具備將雜亂資料整理為可行洞見的能力。我們將這整個過程稱為「資料科學生命週期」：也就是從資料的收集、整理、分析，到導出結論的完整流程。 本書是第一本涵蓋程式設計與統計兩大基礎技能、並貫穿整個資料科學生命週期的書籍。本書的對象包括希望成為資料科學家的人、與資料科學家共事的專業人士，以及希望跨越「技術╱非技術」界線的資料分析師。只要具備基本的 Python 程式設計知識，便可學習如何透過業界標準工具（如 pandas）來處理資料： ．將感興趣的問題精煉為可透過資料探究的研究問題 ．執行資料蒐集，其中可能涉及文字處理、網頁爬蟲等技術 ．透過資料清理、探索與視覺化，萃取出有價值的洞見 ．學會使用建模來描述資料特性 ．推廣研究結果，進行超出資料本身的推論

「嘴巴裡面，變成我不知道的味道了」吃人的種族｜｜「龍人」。他們體液的味道會呼應感情而產生變化。吃不了人的久助，碰見不會產生抗拒的人類‧深山。龍人的身分曝光，就算試圖逃走，仍被深山緊緊相逼的久助。敏感的尾巴背面被掀起來，被深山出於好奇地玩弄。面對第一次知曉，唾液甜膩又刺痛的味道…久助期待到不停顫抖｜｜…？甜蜜施虐傾向帥哥直播主×吊車尾純真龍人的咬舌愛(Deep Mix Love)❤❤

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。

本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計，內容通俗易懂，系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐，結合推導、計算與Python程式實作，幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材，或是從業者的自學參考書籍，本書皆能有效協助讀者打下紮實的數學基礎，為人工智慧領域做好準備。AI時代來臨，你的數學準備好了嗎？打好基礎，推開智慧之門邁向未來，就從這本書開始！初學者友善的入門指南本書專為資料科學與人工智慧（AI）相關領域的學生與初學者量身打造，旨在幫助讀者建立學習AI所需的基礎數學概念。不同於傳統艱澀的數學教材，本書以通俗易懂、由淺入深的方式進行講解，讓即便是數學基礎薄弱的讀者，也能輕鬆理解並掌握內容。透過清晰的結構與大量實例說明，本書化繁為簡，降低學習門檻，是通往AI世界的重要敲門磚。理論與實踐兼備，學以致用本書的內容設計強調理論與實務並重，既有嚴謹的數學推導，也有豐富的應用實例。除了傳統的計算練習，還融合Python程式語言進行實作，讓讀者能夠同步訓練邏輯思維與程式技能。透過實際編程演練，不僅有助於加深對數學原理的理解，也提升將理論應用於資料分析與AI開發的實務能力。這樣的設計不僅符合現代科技教育的需求，也貼近業界實際工作情境。教材與自學兼用，應用範圍廣泛本書不僅可作為大專院校資料科學與人工智慧相關課程的教材，也非常適合自學者與職場從業人員作為參考書使用。內容涵蓋機率與統計、線性代數、微積分、最佳化等AI核心數學領域，系統性地建立完整知識架構。無論是準備進一步修習機器學習、深度學習等進階課程，或是需要在實務工作中應用資料分析與模型建構能力，本書都是不可或缺的重要資源。奠定未來AI學習的基礎人工智慧的發展日新月異，對數學的依賴與日俱增。唯有具備紮實的數學基礎，才能真正理解演算法的原理與模型背後的邏輯，進而靈活應用於各種情境中。本書不僅是一部數學入門書，更是一座銜接AI世界的橋樑。透過理論與實務交織的學習旅程，幫助讀者在AI領域立足，迎接更廣闊的未來發展機會。本書特色：本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計，內容通俗易懂，系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐，結合推導、計算與Python程式實作，幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材，或是從業者的自學參考書籍，本書皆能有效協助讀者打下紮實的

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

首本 MCP 多平台整合實戰書──OpenAI 只是起點！一次搞懂 AI Agent、Function Calling 與 MCP本書含最新 OpenAI GPT-5 範例《AI Agent 奇幻旅程》集結七大章、五位實戰講師，從宏觀願景到微觀程式碼完整展示 AI Agent 與 MCP 的威力。本書不僅描繪 AI 代理的未來藍圖，更以 OpenAI Agent SDK、Claude Desktop、Semantic Kernel、GitHub Copilot、Line 等熱門主角，逐章帶你實現「Agent × MCP」跨平台串接──讓桌面、雲端、聊天機器人一次打通。每章皆附範例專案程式碼，幫助讀者快速複製情境到自己專案。無論你想開發企業級智慧工作流，或打造個人化多代理應用，本書都是一把從概念到落地的「萬用鑰匙」。打開《AI Agent 奇幻旅程：MCP 通往異世界金鑰》這本書之前，讓我們先確認一件事：你是否已經接觸過大型語言模型（LLM），知道什麼是 prompt、token、embedding，也嘗試過呼叫像是 ChatGPT 的 API，做出一些能與人對話的範例程式？如果你的答案是「是的」，那麼，恭喜你——你已經準備好踏上下一階段的冒險，來探索 AI 模型不只是會說話，而是能夠行動，能夠呼叫工具、整合服務、進行決策，甚至協調多個代理角色，真正變成你的智慧夥伴。這本書的焦點不在於再教一次 LLM 的基礎，而是要帶你直奔最精華、也最刺激的主題：Model Context Protocol（MCP） 以及 AI Agent 架構。從願景出發，到實作落地，我們安排了七大章節，由五位具備實戰經驗的講師聯手執筆，深入淺出地展現如何打造多平台整合的 AI Agent。全書圍繞「Agent × MCP」這個核心，帶你逐步實現桌面端（Claude Desktop）、雲端平台（OpenAI Agent SDK）、本地框架（Semantic Kernel）、AI 輔助工具（GitHub Copilot），甚至社群應用（LINE 機器人）的跨平台連結。每一章都搭配完整範例專案，讓你不只學得會，還能直接套用到自己的實務場景中。▋ 建議搭配《Python 原力爆擊》如果你還沒實際寫過生成式 AI 程式碼，我們也誠摯推薦你搭配閱讀我們的姊妹作《Python 原力爆擊：OpenAI / Ge

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。

在 AI 模型不停推陳出新，生成的內容越來越逼真，你是不是也開始對 AI 躍躍欲試，但卻又不得其門而入呢？這本書的誕生，就是為了讓你我都能看得懂、用得上、不被落下。▌給上班族的你：媒體不斷報導 AI 的強大，一邊說它能提升效率，一邊又說它可能取代人類工作──其實與其恐懼 AI，不如學會了解 AI。當你掌握 AI 的能力與限制，就能把它變成你的助力，讓自己在職場中更有競爭力。▌給學生、新鮮人與轉職者：當企業逐漸看重具備 AI 能力的人才，你的履歷中有沒有實作經驗、能否與 AI 工具協作，都會成為關鍵加分項。然而學校不一定有教、網路資源又過於零碎，想要快速補足這塊技術的知識，你需要的是一套有系統的入門書。▌給關心下一代的家長：現在的年輕世代是「AI 原生族群」，生成式 AI 將會伴隨他們長大、學習、工作，甚至影響他們的創造力與價值觀。與其被科技隔閡拉遠，不如主動理解 AI 的樣貌與影響，陪伴孩子健康地使用 AI、成為真正的科技公民。無論你是上班族、新鮮人、轉職者、家長或學生，這本書都能幫助你打開 AI 世界的大門!正如書名中「⇄」符號所呈現的意義，希望帶領讀者了解各種「生成式 AI」應用與背後相關技術的來龍去脈，讓你用最輕鬆的方式，培養面對未來的 AI 素養與競爭力。現在就開始——你將不只是 AI 使用者，更是 AI 時代的參與者！本書特色: \ 一看就懂的生成式 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！涵蓋完整 AI 技術地圖：- 機器學習 (Machine Learning)- 深度學習 (Deep Learning)- 電腦視覺 (Computer Vision)- 自然語言處理 (NLP)- 聊天機器人 (Chatbot)- 生成式 AI (Generative AI)- 檢索增強生成 (RAG)- AI 代理 (AI Agent)- AI 倫理與未來思辨\ 52 個零基礎實作活動，讓你輕鬆玩懂 AI /從趣味實驗到真實應用，不懂程式也能動手玩：- 看懂 ChatGPT 的運作邏輯- 跟 AI 協作畫圖、創作音樂- 打造毛小孩的影像識別模型- 自動駕駛與 AI 道德判斷體驗- 用眼睛控制畫面、用聲音操控動作- 打造一個跟你對話的 AI 代理人- 用 RAG 檢索不同的資料- 請 AI 協助招聘的公平性反思還有更多實用又有趣的活

⛧⛦ 跟著「三大場景 × 23 個實驗」動手做 ⛦⛧⛧⛦ 新手也能輕鬆打造 LLM 智慧聯網便利生活！ ⛦⛧你是否曾對家中智慧家電的運作原理感到好奇？常聽到「物聯網」這個詞，卻不太清楚它的真正含義？AI 聊天機器人這麼厲害，又該如何整合進智慧家電中？本套件將帶你從零開始，使用 ESP32 家族的 S2 mini 開發板連接感測器與電子元件，再透過 Python 撰寫程式，實作出各種有趣的物聯網應用。除此之外，還會進一步帶你認識 Web 與 MQTT 等網路技術，動手設計網路資料抓取、網頁遙控器、遠端鬧鐘、遠端留言板等實用功能。更好玩的是，我們把當前最夯的 LLM 技術也整合進來了！只要讓 S2 mini 透過 API 呼叫 LLM，就能用自然語言調整燈光顏色、生成音樂和弦，甚至自動摘要股市新聞。讓 AIoT 裡的「AI」不再侷限於傳統機器學習或基礎人工智慧，而是升級成真正懂你的智慧好夥伴！本書特色: 從書桌、床頭到大門，打造 LLM 時代的智慧居家物聯網生活▸ 從電子電路 → 程式設計 → 物聯網技術 → 整合 LLM，一套搞定▸ 獨門傳授免費串接 LLM API 的密技，讓 GPT 幫你作曲、控燈、做新聞摘要▸ 與 LLM 合作編寫程式，無論網頁前端或後端程式開發，不會寫的就問 Grok▸ 獨家教學 OLED 螢幕的中文顯示、小喇叭響起音樂和弦，完美貼近你我生活讓 AI 成為你的得力助手，全力支援你將書中實驗延伸出無限可能！組裝產品料件：ESP-32 S2 mini 開發板 × 1 片Type-C 傳輸線 × 1 條麵包板 × 1 片RGB LED 模組 × 1 個光線感測模組 × 1 個紅外線人體移動偵測模組 × 1 個小喇叭 × 1 個0.96 吋 OLED 螢幕模組 × 1 個溫濕度感測模組 × 1 個RFID IC 卡感應模組 × 1 個按壓開關 × 2 個公-公杜邦線 × 1 排公-母杜邦線 × 1 排排針 × 1 排Windows / macOS 均適用

‧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。

▍GPT、Transformer、attention / self-attention 機制、seq2seq 架構...，大型語言模型 (LLM) 背後的建模技術「硬派」揭密！▍AI 界扛霸子 NVIDIA 的指定教材！近年來，在 NVIDIA (輝達) GPU、CUDA 技術的推波助瀾下，大型語言模型 (LLM) 的發展有著爆炸性的成長，例如最為人知的 ChatGPT 正是運用深度學習 (Deep Learning) 技術打造而成的熱門 LLM 應用。□【★徹底看懂 LLM 核心建模技術 - GPT、Transformer 的模型架構】自從 ChatGPT 爆紅之後，LLM 建模技術一直是熱門的研究話題，ChatGPT 的背後核心是 GPT 模型，而 GPT 裡面最重要的技術就是最後那個「T」- 也就是大名鼎鼎、使用了 attention (注意力) 機制的 Transformer 模型，這當中所用的建模技術可說是一環扣一環，也容易讓初學者學起來暈得不得了，只要一個關鍵地方沒搞懂，後面就全花了...為此，本書經過精心設計，是帶你看懂 GPT、Transformer、attention...這些 LLM 關鍵技術的最佳救星！本書設計了「環環相扣」的 NLP 章節內容，循序漸進介紹 LLM 的基礎建模技術：🔹看懂循環神經網路 (RNN、LSTM) 的缺點就知道為什麼需要 attention 機制以及 seq2seq 架構🔹看懂 attention 機制就能看懂 Transformer 的 self-attention 神經層🔹看懂 seq2seq 架構就能看懂 Transformer 的 encoder-decoder 架構🔹看懂 Transformer 就能看懂 GPT你可以深刻感受到次一章的模型架構幾乎都是為了解決前一章模型的不足之處而誕生的，經此一輪學習下來，保證讓你對 GPT、Transformer、attention / self-attention 等技術清清楚楚！這絕對是其他書看不到的精彩內容！【★學 LLM 基礎，跟 AI 重要推手 - NVIDIA 學最到位！】NVIDIA 除了在硬體上為 AI 帶來助益外，為了幫助眾多初學者快速上手 LLM 用到的深度學習基礎，任職於 NVIDIA 的本書作者 Magnus Ekman 凝聚了他多年來在 N

The 300 sentence pattern book is designed to make readers familiar with the most classical and useful English sentence patterns and learn to use them by practicing the translation drills. The core elements of any forms of English writings are idiomatic and grammatically sound sentences. Learning how to write a good English sentence is like constructing a building with solid bricks. So please learn to compose English writings in a down-to-the-earth way, that is, make the most of this sentence pattern book to build your linguistic proficiency as to write good English. 任何形式的英文寫作，其核心要素都是道地且合乎文法的句子，學習如何寫好一個英文句子，就如同用堅固的磚塊來建造一棟建築。因此，本書旨在讓讀者熟悉經典且最實用的英文句型，並透過翻譯練習學會實際運用；並指導讀者以踏實穩健的方式學習英文寫作。只要善加運用本書來累積語言實力，即可寫出優秀的英文文章。

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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。

這是屬於一位媽媽的故事，關於自我追尋，也關於陪伴與愛。如果你也曾在某個瞬間懷疑過自己、想重新出發，或渴望與至親共走一段不同以往的路，這本書，或許能為你點亮一盞溫柔的燈。What if life gave you more than one first chance?At 52, I packed up my dreams and left everything familiar behind, setting out for a new life of study abroad. This journey wasn’t about chasing titles or ticking off achievements — it was about answering a quiet call from within: to love more bravely, to live more fully.This is the story of a mother learning to stand beside her daughter — and herself — with deeper compassion. If you’ve ever longed to start again, doubted your own courage, or simply needed a reminder that dreams don’t expire with age, this book was written for you.Step into my journey — and perhaps, into a braver version of your own.Cinnie是個看不出年紀的神秘女人，身上同時具備天真好奇與世故洞察兩個相反特質，有種把世界當成大遊樂場的開放心態，造就這本獨一無二的作品。讀者可以把本書當成求學遊記，你會看到她們在異國文化差異裡苦中作樂，也會看到她們在孤單環境中的堅韌和努力，細品她們對待每一縷溫暖善意的感恩，更會看到一位媽媽對孩子最深刻、最廣袤、無邊無際的永恆親情。這是一本為了女兒才存在的書，而我們何其有幸，得以透過Cinnie的細膩觀察和溫柔文字，一起進入這個讓人跟著劇情心情起伏跌宕，又哭又笑的幸福時空中。——鄧心彤（耕己出版總編輯）

★國內金控現職量化交易研究人員傳授從量化分析到真實交易系統建置，一本書全學會 ☆量化統計專家 + 程式交易員共同帶你使用 Python 攻略台股量化分析及自動交易 ★問 ChatGPT 也無法得知的秘辛！量化交易研究人員帶你少走冤枉的量化交易研究之路投資是一門藝術，有時候做正確的事情不一定會賺錢，做錯誤的事情也未必會賠錢，只有長期投資績效才見的到真章，但如果等到長期交易最終賠錢才發現自己在做錯誤的事情，那就失去了時間又賠了金錢，得不償失。 剛入量化投資這一行的人，很容易被高績效迷惑了，而忽略了自己的交易策略是否合理。我們作為相對的未來人，使用歷史數據來建構策略，很容易有意無意窺探到了未來資料，或者是過度擬合數據以及未盡詳盡的統計分析，導致我們誤以為尋找到了長期穩定可以產生超額報酬的交易策略。綜合上面所述，本書在技術上說明如何做量化分析、建構策略、AI 訓練市場數據及將一個策略架設排程每天去真實自動交易，另一大重點是，我們會在統計分析及建構策略的過程中，不斷向讀者說明如何避開建構出回測一條龍，上線一條蟲的策略。結合我們多年的量化研究及真實交易的經驗，透過一些特徵，我們可以避開錯誤的方式去建構策略，期待讀者在研究交易的路可以少走一點彎路。 我們在學習量化分析及真實交易的過程中，很有可能在前面幾年處處碰壁，甚至難以贏過大盤，但是我們深信有金融知識以及數學量化的基礎支持，不斷的學習，小心控制風險，終究有一天會研究有成，在長期績效中贏過大盤，我們透過本書，期望可以與讀者共同成長，並且我們留下了可以供讀者發問的地方，隨時可以共同探討量化及投資相關的議題。

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。

內容介紹: 用自己的電腦也能從零開始建構 LLM 模型！LLM 的參數真的非常多~ 動輒就數千億個參數，一般家用電腦是跑不動的；再加上 LLM 模型架構、注意力機制的運作都非常複雜，要深入理解也有不小的門檻。★ 機器學習專家 Sebastian Raschka 特別規劃了一整套的教練式教學，透過較小型的資料集，讓您能在一般電腦上跟著步驟實作，並逐步理解大型語言模型的架構與技術！- 本書涵蓋了建構 LLM 的完整過程，包括處理資料集、實作模型架構、注意力機制、使用無標籤的資料進行預訓練，以及針對特定任務的微調技術 (分類任務微調與指令微調)。- 書中每一步驟都有清楚的文字、圖解和程式範例，帶著你從零開始撰寫一個基礎模型，並將其進化為文本分類工具，最終創建一個能夠理解並回應對話指令的聊天機器人。★ 經驗豐富的開發者與初學者，都可以學習到如何一步步建構一個 GPT，掌握創建 LLM 所需的基本概念與實作技巧！- 如果是具備基礎機器學習知識、中階 Python 技能的讀者，作者提供了許多額外資源，包含完整程式碼範例 (GitHub 儲存庫)、參考文獻與延伸閱讀 (像是如何應用更大規模的模型參數)、優化訓練迴圈與進階的 LoRA 微調方法，讓您可以再進一步深入學習，持續往專家邁進！- 對於初學者來說，作者在附錄中有提供 PyTorch 基礎知識與安裝解說，而小編則在內文中適當添加註解，幫助讀者能更好地理解內容。另外，旗標更準備了 Colab 線上資源，讓您理論、實作都能暢通無阻。就算是程式語言小白，初入門也能無痛學習、打好 LLM 的基礎~一起提前起跑，搶佔 LLM 理論知識與 GPT 模型實作的先機，為自己投資一個無限的未來！本書特色: 「親手實現LLM，就能破解AI落地應用的層層關卡！」——溫怡玲｜人工智慧科技基金會 執行長▌專業推薦 ▌林筱玫｜台灣人工智慧協會 執行長 馬偉雲｜中央研究院 資訊科學研究所 副研究員郭興安｜永豐餘投控 資安長暨元信達資訊 總經理黃逸華｜美商WSP集團 臺灣區分公司 策略長蕭安助｜和碩聯合科技 人工智慧發展處 副總經理● 長年 4.5 顆星好評並翻譯成多國語言的暢銷書《Python Machine Learning》作者 Sebastian Raschka 又一最新力作 ● 本書於 Amazon 上獲 4.7 顆星好評

ChatGPT全新功能4o/o1/o3、Reason、Search、Canvas、Projects、Voice、Sora推理、搜尋、畫布、專案、語音、視訊、影片開創AI無限可能►► 2025.3.7新增Tasks(任務)、Deep Research(深入研究)、ChatGPT 4.5三個全新功能電子書章節 ◄◄＼\ AI系列書累計銷售超過8萬冊 /／內容簡介★★★★★【第1本 ChatGPT全新功能】★★★★★★★★★★【o1/o3 + Canvas + Projects + Sora】★★★★★★★★★★【Projects x Voice x視訊】★★★★★2024年12月5日起連續12天全新功能登場，甚至也預告了ChatGPT o3/o3-mini的上市。這本書完整說明ChatGPT全新功能和突破性的技術，此外本書內容也包含了，自從2024年5月ChatGPT Omni以來新功能的詮釋，期待可以幫助讀者更完整掌握AI的浪潮。 ◎ 「o1」、「o3」的推理(Reason) ★解釋原理，與4o的比較。 ★策略規劃與決策建議實例。 ★科技研發與創新設計實例。 ★數學問題求解實例。◎ 進階語音模式(Advanced Voice Mode)★ ★語音與視訊功能，提升溝通效率。◎ 搜尋(Search) ★從靜態知識到動態資訊引擎。 ★11大搜尋類別實例。 ★語音搜尋。 ★導航搜尋。 ★搜尋與摘要。◎ 畫布(Canvas)應用 ★ChatGPT協同寫作的全新體驗。 ★ChatGPT助攻Python與其他程式語言設計。◎ DALL-E ★AI繪畫與局部修圖功能。 ★風格轉換。◎ 專案(Projects)管理 ★資料集中管理。 ★高效內容搜尋與過濾。 ★整合與協作。◎ 圖表製作 ★ 靜態與互動圖表。 ★ 股市資料視覺化分析。◎ Sor

Buckle up, because you're about to go on an epic adventure with identical twins, Amber and Blue, and their feathered friend, Chirp!Together, they are going on a quest to find — and understand — DNA. Shrink down smaller than a speck of dust and zoom through the human body to meet a cast of characters crazier than anything you've ever seen!This isn't just any science book, it's a laugh-out-loud, page-turning adventure that will make you fall in love with the wacky world inside every living thing!So grab your lab coat and get ready to:Decode the secrets of DNAUnravel the mysteries of cellsDiscover the power of proteinsHave a blast learning about genetics!Ready to embark on this mind-blowing journey? Let the adventure begin!繫好安全帶，因為你即將與同卵雙胞胎 Amber 和 Blue 以及他們的朋友 Chirp 一起踏上史詩般的冒險之旅！他們一起踏上了尋找並了解 DNA 的旅程。縮小到比一粒灰塵還小，然後穿過人體去見一群比你曾經見過的任何事物都更瘋狂的角色！這不是一本普通的科學書，它是一本讓人開懷大笑、引人入勝的冒險書，它會讓你愛上每個生物體內古怪的世界！因此，穿上你的工作服並做好準備：-解密 DNA 的秘密-揭開細胞的奧秘-探索蛋白質的力量-盡情享受學習遺傳學的樂趣吧！-準備好踏上這段令人興奮的旅程了嗎？讓冒險開始吧！