Generative AI

"《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"

★掌握AI工具。取得AI證照。培養關鍵核心知識★ 本書以「CCS Generative AI Foundations 生成式AI人工智慧核心能力國際認證」考試大綱所撰寫之應考指南。 「CCS Generative AI Foundations 生成式AI人工智慧核心能力國際認證」強調生成式AI的基礎技能與倫理應用，涵蓋從文字到影像的核心知識，並具備跨平台操作能力，無論使用哪種工具皆能靈活應對，廣泛適用於各行各業與職場角色。 本書特色： ■ 依認證考綱撰寫精華重點及模擬試題，掌握應考方向。 ■ 為初學者設計，零程式經驗，快速掌握生成式AI應用。 ■ 適用於AI學習的通識課程與入門教材。 ■ 熟練生成式AI，成為職場核心戰力！

✦ 來自業界專家的推薦 ✦ 「當你與同事及客戶合作時，熟悉生成式AI是核心職能之一。本書透過簡明的圖表來解釋生成式AI的基本概念、用法，以及實際影響力，是專為初次接觸AI的領導者與高階主管而設計的快速入門指南。」 —— Eliot Danner，Google常務董事 生成式AI（GenAI）具備改革商業流程的潛力，但許多工作者還在探索如何建構、優化、撰寫提示詞以善用GenAI工具來滿足需求。此外，在使用GenAI時也有一些陷阱必須避免，例如安全風險與幻覺。你必須看穿這項技術的能力與侷限，才能做好工作。這本平易近人的指南，將透過一場饒富趣味的旅程，協助各種程度的讀者掌握GenAI。 本書提供大量吸引人的圖表與插圖，無論你是好奇的IT專業人士、渴望掌握最新技術的商業領導者、正在探索雲端運算與AI職涯的學生，還是期待接觸GenAI的任何人，這本書都是完美的起點。你將遍訪生成式AI的全貌，探索這項技術如何運作，以及各企業與組織成功運用它的各種秘訣。 • 瞭解生成式AI的演進歷程，並聚焦於重大的突破 • 熟悉可用來執行GenAI任務的各種工具與平台 • 檢視實務應用場景，例如聊天機器人與工作流程自動化 • 學習可在後續GenAI旅程中持續延伸的基礎知識

生成式AI已開始真正進入產品、服務與企業流程，但當團隊實際開發GenAI應用程式與AI Agent時，往往很快就遇到各種工程問題： 模型產生幻覺、回應結果不穩定該如何處理？ 怎麼讓生成內容符合品牌風格與指定格式？ 如何讓Agent具備規劃、自我修正與協作能力？ 多個Agent又該如何組合成可落地的應用系統？ 本書整理了32種生成式AI設計模式（Generative AI Design Patterns），將研究論文與第一線實務經驗轉化為可直接套用的工程解法。 無論是拿來作為參考手冊、架構設計指南，或是培養整體GenAI設計思維，這本書都是對工程師、資料科學家、軟體架構師或產品經理極具價值的工具書。 【專業推薦】 「這是一本引領GenAI從原型邁向正式部署的實戰手冊。書中收錄的設計模式匯集了現實的工程經驗，可讓開發者充滿信心地應對幻覺、可靠性與規模化的種種挑戰。」 ――Marily Nika博士，《Building AI-Powered Products》作者 「Hannes與Lak將寶貴的實戰智慧寫成這本全方位指南，幫助你將理論轉化為實際做法。」 ――Chip Huyen，《設計機器學習系統》與《AI工程》作者 生成式AI帶來強大的新能力，然而，在正式交付可靠的應用程式或代理之前，你仍然會面臨有一些棘手的限制。幸運的是，來自業界專家的二位作者已經整理了32種經得起考驗的設計模式。在開發LLM專案時難以避免的難題都可以在本書中找到對策，包括幻覺、不確定的回應，以及模型知識斷層。 本書將論文研究跟實務經驗整理成可以直接套用的建議。在每一種模式中，作者會先說明問題在哪，再附上完整的範例程式來示範解法，最後還會分析解決方案背後的取捨。 • 因應LLM的侷限性 • 確保生成的內容符合特定風格、語調與格式 • 在權衡各類風險的同時，將創意極大化 • 讓代理具備規劃能力、自我修正能力、行動能力，而且能與其他代理協作 • 將多種模式組合成適合各種應用場景的代理型應用程式

「在這個AI重新定義SEO的時代，本書為身處混亂局面的我們帶來一盞明燈。作者Enge、Ridner將他們從Google外洩事件、法庭上揭露的文件、檢索預算中獲得的蛛絲馬跡串聯起來，看穿媒體炒作，直指真正的關鍵所在：Google實際上在追蹤什麼，以及如何將AI融入我們的行銷策略。」 ── Brett Tabke，Pubcon研討會創辦人、SearchEngineWorld雜誌創辦人暨主編 生成式AI已將人工智慧帶入主流應用的行列，這項技術的自然語言能力提供了令人振奮的全新方式，協助數位行銷人員將AI運用於日常工作之中。然而，SEO從業人員中卻很少有人了解如何將這項能力整合到日常業務裡。 《運用生成式AI重塑SEO策略》是第一本權威性的專業著作，專門協助SEO從業人員將生成式AI有效融入工作。不論讀者是處於SEO學習過程中的哪個階段，關鍵是立即開始行動，組織才能獲得競爭優勢。本書提供必要的背景知識、技能和實務範例，讓讀者能快速、自信地運用這項重要的新工具。 * 了解生成式AI如何促進SEO成效 * 了解需要具備哪些專業能力，以確保自身技能組合與時俱進 * 提升內容創作的產出效率和品質 * 簡化SEO工作流程，以提升執行速度和準確性 * 探討AI應用於SEO的風險與限制 * 在組織內建立生成式AI應用能力

Core Insight：Cross-Domain Data Collaboration: Unlocking Chip PotentialEliminating the "efficiency gap" caused by knowledge silos is the starting point for industry potential. Data doesn't lie; Data Science provides the solution: Through innovation and cross-domain restructuring, we visualize results to become the critical accelerator for boosting efficiency.GenAI Reshaping the Future of SemiconductorsFacing the immense challenge of the slowing pace of Moore's Law, the semiconductor industry urgently requires new breakthroughs. This book is specifically designed to solve the "Efficiency Black Hole" that consumes tens of billions of dollars annually in the industry.The Empowering DTCO Innovation with AI and Machine Learning offers readers a practical DTCO.ML Framework, demonstrating how to leverage Machine Learning (ML) and Generative AI (GenAI) technologies to inject new acceleration into chip manufacturing processes. Learn to master process variability and optimize chip energy efficien

「軟體開發者與資料科學家必備的實戰資源！Ali以深厚技術與清晰教學，手把手帶你用FastAPI打造可上線的生成式AI服務，從實作中保持領先地位。」 ―Joe Rowe，Applied Data Science Partners技術保證與合規主管 「這是一本極實用的生成式AI入門書籍，詳盡說明如何打造真正能運作的服務，非常適合當成邁入 AI 開發領域的首選書籍。」 ―Julian Brendel，Vitol資深Python開發者 準備好要用生成式AI打造真正可上線的應用程式了嗎？ 本書以實作為核心，教你如何運用FastAPI網頁框架來設計與部署AI服務。你將學到如何整合模型，處理文字、圖像、音訊與影片，並讓服務與資料庫、檔案系統、網站與API自然串接。無論你是網頁開發者、資料科學家，還是DevOps工程師，本書提供的範例、工具與策略，都能幫你打造高效、可隨需擴展、能即時提供服務的AI應用程式。 作者Alireza Parandeh透過清楚的解說與實際範例來介紹身分驗證、並行、快取，同時結合向量庫的檢索增強生成（RAG）技術。你將學會如何檢驗AI輸出品質、提升效能，以及保護微服務的最佳做法，並利用Docker來部署容器，在雲端自信啟動你的AI應用程式。 • 建立可與資料庫、檔案系統、網站及API互動的AI服務。 • 管理並行的AI工作與長時間運行的任務。 • 透過WebSockets與伺服器傳送事件（SSE），以串流形式傳送AI生成的結果。 • 使用身分驗證、內容過濾、限流與速率限制機制來保護服務。 • 透過快取、批次處理與微調技術強化AI效能。 Alireza Parandeh 是獲得英國工程委員會（UK Engineering Council）認證的特許工程師（Chartered Engineer），也是微軟與Google認證的開發者、資料工程師與資料科學家。 #FastAPI #生成式AI #AI服務/應用開發 #RAG #Docker部署AI #Context-rich AI

生成式 AI + 系統設計 + 面試攻略 10道真實面試實例 × 280+圖解 × 7步驟設計架構 「這是一本絕佳的參考書，內容充滿趣味、實用的案例研究、深入的見解與淺顯易懂的範例。對於正在準備生成式AI系統設計面試的人來說，絕對是無價之寶。」 ―― Chip Huyen，《設計機器學習系統》與《AI工程》的作者 「這是一本進入這個領域不可或缺的指南。即使是我這樣對生成式AI領域已相當熟悉的人，如果沒有這本書，在面試中也可能會招架不住！本書成功搭起從底層演算法到實際產品所需的完整系統架構之間的橋樑。真心推薦給所有想在正式環境下實作GenAI解決方案的人。」 ―― Damien Benveniste，前Meta機器學習技術主管 要在面試中設計生成式AI（Generative AI，簡稱GenAI）系統，是一項既複雜又具挑戰性的任務。本書提供清晰且結構化的方法，引導你有系統地掌握各類生成式AI系統設計題目。透過實用的框架與真實案例，幫助你更輕鬆理解並應用這些概念。 本書可以看作是《內行人才知道的機器學習系統設計面試指南》的延伸之作。前作聚焦於搜尋與推薦系統等主題，而本書則專注於生成式系統，透過詳盡的範例與說明，帶你理解生成式AI系統在實務中的實際構建方式。 本書內容有些什麼？ - 揭示面試官真正關心的是什麼，以及背後的原因。 - 系統性的的7步驟問題拆解框架，幫助你分析與回答生成式AI系統設計面試題。 - 10道真實的生成式AI系統設計題，並提供詳細的解決方案。 - 超過280張圖表，幫助你輕鬆理解複雜且抽象的系統架構。

探索生成式人工智慧的無限可能！ 「如果你是開發者，想要掌握過去十年來最大規模的AI革命背後的工具及概念，本書是必備的指南。」 ―Lewis Tunstall，Hugging Face機器學習工程師及《Hugging Face and coauthor of Natural Language Processing with Transformers》一書共同作者 「本書包含學習生成式AI的一切資源，包括全面的解說、深思熟慮的技巧，與DIY練習，可謂應有盡有。」 ―Luba Elliott，AI藝術策展人，elluba.com 深入的理論解析與實用的程式碼範例，帶您掌握生成文本、圖像和音訊的最新技術。無論您是數據科學家還是軟體工程師，本書都將助您輕鬆上手，創造出令人驚豔的AI生成作品。立即開啟您的生成式AI之旅，讓創意與技術完美融合！ 本書將教導資料科學家和軟體工程師，如何使用生成式媒體技術和人工智慧來創造新穎的圖像或音樂。書中介紹了理論概念，並提供豐富的程式碼範例和插圖，讓讀者能夠在Google Colaboratory、Kaggle或Hugging Face Spaces等服務上執行這些範例，並學習使用開源庫。 本書還探討了從頭開始訓練和使用大型預訓練模型之間的權衡，如何建立能夠修改圖像風格的模型，以及調整變形模型以達到創意目的。內容涵蓋了文本、圖像和音頻等多種數據類型的生成模型，並詳細講解了Transformer和擴散模型等先進技術的構建和訓練方法。最後介紹了如何訓練一個能夠根據個人風格撰寫文字的模型，以及如何部署模型作為互動展示或服務。 -------------------------------------------------- 透過這本實作指南，學習運用生成式AI技術來建立奇妙的文本、圖像、音訊，甚至音樂。你將瞭解最先進的生成模型如何運作、如何微調與調整它們來滿足需求，以及如何結合現成的基礎模組來建立新模型，並在不同領域中開發創新的應用程式。 這本首選指南透過豐富的範例程式與容易瞭解的插圖來介紹理論概念，並帶你實際應用它們。 你將學習如何透過開源的程式庫來應用transformers和擴散模型，並探索程式、研究幾個既有的專案，藉以完成你的專案。 • 建立並自訂文本與圖像生成模型 • 瞭解「使用預訓的模型」與「微調自有的模型」之間的取捨 • 做出能夠以任

【掌握生成式 AI 與 LLM 的發展與應用】近年來，AI 已經成為社會關注的焦點，幾乎所有人都在討論它的強大影響力！生成式 AI、LLM、ChatGPT、OpenAI、Copilot、Gemini、DeepSeek… 這些科技術語鋪天蓋地而來，甚至美國各大企業相繼大規模裁員，顯然大事發生了，但究竟怎麼一回事？又是如何改變我們的世界？在這場生成式 AI 熱潮與搶購 NVIDIA（輝達） GPU 的 AI 軍備競賽中，我們亟需一本能夠深入淺出解釋複雜概念的書籍，幫助讀者理性認識這場技術革命的全貌。本書不需要數學基礎，也不用具備程式設計或人工智慧的知識。只要你對生成式 AI 如何影響世界感興趣，本書就是你進入這個領域的最佳指引。我們將解析大型語言模型（LLM）的運作原理，探索 LLM 如何塑造科技產業的未來，並剖析生成式 AI 在社會、經濟、法律與政治各領域帶來的機遇與風險。【全方位認清楚生成式 AI 的問題與爭議】你將學習如何在日常生活與工作中有效應用生成式 AI，同時也會了解其安全性與倫理挑戰，例如資料安全與隱私問題、合成媒體與著作權爭議、LLM 的偏見來源、人機關係帶起的孤獨流行病等當前重要議題。此外，還會談到即將到來的 AI Agent，以及將通用人工智慧（AGI）、優生學及超人類主義連結，藉由科技將人類進化為後人類的未來議題（雖然看起來科幻，但確實是有計畫地進行中）。生成式 AI 在認知作戰與惡意應用方面，包括深偽技術濫用以及詐騙成本降低，也對社會帶來重大的影響。此外，將藝術家、設計師、漫畫家、攝影師作品，以及程式碼與書籍內容等，在未經授權之下被用於訓練生成式模型，這一連串訴訟以及 "合理使用" 的範圍到底包括哪些的爭議，我們都會依據最新發展做分析。對於 LLM 與生成式 AI，許多人往往一開始就一頭栽進技術細節。而本書希望讓你站在制高點俯視這一切，幫助你建立對生成式 AI 的全面性理解，成為宏觀的理性思考者。因為，生成式 AI 不僅是一場技術革命，更是一場深刻影響未來的變革，而我們正參與其中。本書特色: ●解析大型語言模型 LLM 的運作原理●AI 軍備競賽下的大型語言模型發展●將生成式 AI 融入工作與日常生活中●在創新應用中兼顧安全性與倫理責任●資料安全與隱私保護的政策與法規●生成式媒體的應用範圍與著作權爭議●聊天機器人偏見、群眾外包的心理創

☆最流行的AIGC技術介紹 ☆Diffusion Model的基礎 ☆擴散模型的高效採樣 ☆擴散模型的似然最大化 ☆將擴散模型應用於具有特殊結構的資料 ☆擴散模型與其他生成模型的連結 ☆擴散模型的應用 ☆GPT及大型語言模型 人工智慧創造內容的浪潮已來臨，其中包括兩項關鍵技術：大模型技術（如ChatGPT）和擴散模型技術（如Midjourney等AI繪畫）。這些技術背後的深度生成模型可以根據現有資料和程式生成新資料。在現實世界中，資料通常維度高、分佈複雜，尤其是圖像資料，它們在二維空間中的像素點之間存在著複雜的互動關係。這對傳統模型擬合資料分佈提出了挑戰。人們希望AI生成的內容既真實又新穎，不僅是複製既有內容。擴散模型能夠捕捉複雜的資料分佈，產生真實且創新的內容，並實現高效的個性化生產，因此受到廣泛關注。本書為少數從理論及實作上都兼顧的教材，對當今AI狂潮席捲的新時代來說，不想被AI取代的你，這本書是最好的起點。 本書介紹了許多當今重要擴散模型的技術，第1章介紹AIGC與相關技術，第2章從三個角度介紹擴散模型的基本理論、演算法，此外介紹了擴散模型的神經網路架構和程式實踐。第3章、第4章、第5章分別從擴散模型的高效採樣、擴散模型的似然最大化、將擴散模型應用於具有特殊結構的資料三個方面系統介紹擴散模型的特點，以及後續的改進工作。第6章討論了擴散模型與其他生成模型的連結，包括變分自編碼器、生成對抗網路、歸一化流、自回歸模型和基於能量的模型。第7章介紹了擴散模型的應用。第8章討論了擴散模型的未來——GPT及和大型語言模型。

《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇 | MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot 聚焦AI影像應用實戰 ★物件偵測 ★影像分割 ★YOLO 系列模型 ★COCO 資料集 ★交通車流辨識 ★YouTube 影像分析 ★肢體辨識 ★閉眼偵測 ★火災與濃煙辨識 ★暴力行為與危險刀具檢測 除了模型觀念與程式實作之外 更進一步整合 ★Linebot Messaging API ★Resend API ★USB CAM ★CSV 紀錄 ★排程模組 ★GUI 打包設計 讓讀者理解如何將 AI 技術延伸到通知、紀錄、前端呈現與自動化流程。 全書兼顧理論基礎與實務應用，不僅適合作為課堂教學與專題製作參考，也能作為跨域學習者建構智慧影像系統的重要入門教材。 專業推薦 敏實科技大學副校長─林文燦 博士 推薦 錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─?春愛 博士 日商優貝克工程師─吳俊毅 元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋

GenAI 重塑半導體的未來面對摩爾定律（Moore's Law）趨緩的巨大挑戰，半導體產業迫切需要新的突破點。這本書正是為了解決這個每年耗費產業數百億美元的「效率黑洞」而生。《AI與機器學習賦能的晶片設計與製程協同優化》旨在為讀者提供一套可實踐的DTCO.ML框架，展示如何運用 Machin Learning（ML）與 Generative AI（GenAI）技術，為晶片製程注入新的加速力。掌握製程變異性並優化晶片能效，徹底擺脫耗時、昂貴的實體試產（Tape-out）試錯循環。您將學會：透過數據驅動，將良率（Yield）提升從依賴漫長試錯轉變為可預測、可控制的快速回報（Accelerated ROI）；在每一次產品迭代中，實現顯著的能效（Energy Efficiency）飛躍；以及如何為您的團隊贏得數個月的產品上市時間（TTM）競爭優勢。無論您是渴望提升效率的晶片設計工程師、製程研發專家，或是尋求產業「再加速」策略的管理者，本書都將為您提供經過驗證的AI 賦能策略與執行藍圖。掌握DTCO 的未來，從這裡開始。

《內容介紹》 看懂時代、掌握工具、開始行動 對接全球AI浪潮，帶領組織邁向AI驅動的下一個十年 未來十年，AI將重新定義企業競爭力。一本為領導者、創新者與實踐者撰寫的AI轉型航圖，讓你真正看懂AI如何改變產業、如何落地，以及如何讓組織產生可持續的成長。兩位重量級作者結合設計思考、系統思考與指數型思維三大創新核心，提出可落地的AI策略框架，協助企業在指數型變革時代重新設計策略、文化與人才結構，從「看懂AI」進化到「用好AI」。 四大核心主題 l 為何AI如此重要。深入淺出解析AI基礎概念、指數型變革的時代意義，以及企業必備的新思維與能力評估模型。 l 如何用AI開創新局。提供AI策略設計四步驟、Team of Teams跨域協作模式、組織能力建構框架，以及AI倫理與法規合規實務。 l 工具方法及行動。詳解AI價值鏈、Transformer等關鍵技術、Prompt Engineering應用，以及AI三大導入視角（員工生產力、創新驅動、營收成長）。 l AI與創新的未來。展望AGI時代、多模態應用、負責任AI治理，以及對各產業部門的深遠影響。

節省時間×加速創新×提升領導力利用生成式AI啟動全新工作模式！生成式AI具備快速產出文字與圖像的能力，愈來愈多上班族用來解決問題、推動創新或策略思考。市面上生成式AI模型眾多，如ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot……但不是每個人使用後都能產出高品質的成果。為什麼？關鍵不在於選擇哪一個AI，而是你的使用方法與技巧。生成式AI不只是工具，一旦掌握與它合作的祕訣，它可以是你的助理，也是你的協思夥伴。本書從職場最常碰到的問題出發，幫助讀者將生成式AI應用到日常工作中：◎自我升級生成式AI幫你把工作安排得更有條理，提升效率。它可以幫你：時間管理電子郵件或投影片撰稿演講或面試準備◎團隊合作生成式AI讓團隊維持高效生產力，並且激發創造力。它可以幫你：會議管理組織團隊與訂立目標創意發想◎企業管理生成式AI提高你決策的成功機率，發展具說服力的商業計畫。它可以幫你：數據分析客戶洞察擬定策略◎組織變革生成式AI協助組織進行轉型，成為與你一同領導變革的夥伴。它可以幫你：規劃與溝通克服阻力加速思維轉型書中包含實用技巧、指令範例和案例研究，讓任何人都能從今天開始學習，立刻看見改變。【好評推薦】這本書就是帶領我們從「把AI當成助理」走向「人機協作」的實戰地圖。它讓我們重新思考：哪些工作應該交給 AI 加速進程？哪些環節需要人類的深度思考與價值判斷？我們的團隊互動、商業決策與組織變革，將因此迎來全新的樣貌。——程世嘉，iKala共同創辦人暨執行長生成式AI不只是一種趨勢，它徹底改變我們思考、工作和領導的方式。本書是想要保持領先地位的領導者必讀之作，提供將AI融入決策和策略中的實用見解和方法。如果你想讓未來的職涯無憂，並在AI時代能更有自信的領導，這就是你需要的那本書。——多利．克拉克（Dorie Clark），《長線思維》（The Long Game）作者、企業教練和專業講者艾麗莎．法瑞和賈布里．羅薩尼把管理者需要知道的內容簡化，並落實到實務工作上，教你如何運用AI做出真正推動業務發展的決策。讀這本書，應用到工作上，把它當作指南來使用，你會看到驚人的成果。——瓦倫丁．馬蓋特（Valentin Marguet），法拉利動力系統專案負責人本書讓管理者有機會深入了解在領導團隊時應該思考什麼，以及可能應該做什麼。對管理者來說，AI不再是可有可無的選項，它是保

提問力，是AI時代的生存武器。一本書，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，以及和其他生成式AI與各種應用程式、外部硬體互動，都會提升生成式AI的能力，更能幫助我們解決現實世界的課題。 為了要讓ChatGPT這類大型語言模型發揮最大的能力，身為人類的我們，必須學會如何和大型語言模型溝通，進而善用AI的最大潛力。 本書作者岡瑞起（OKA Mizuki）和橋本康弘（HASHIMOTO Yasuhiro）是日本AI專家，兩人帶領讀者了解「精準提問、正確下指令」的基本知識，並且分析大型語言模型的機制，介紹指令模式、觸發指令，幫助我們掌握與AI對話的技巧和知識。作者也提醒，生成式AI有可能成為人類的AI代理人，我們必須加速了解AI代理人的自律性、社會性和嶄新的資訊生態系。 提問力，是AI時代的生存武器。如果你還沒有準備好如何與AI對話，一定要閱讀這本書！

內容簡介:來自Amazon讀者的好評📢「這本書是LLM新手的理想入門書，簡單易懂的 Python範例，幫助我輕鬆學會在應用程式中運用GPT技術。」「書中提供很多實用的OpenAI API使用建議，並包含清晰的範例和經驗分享。讓我節省了大量搜尋和試錯的時間，是學習GPT開發的絕佳資源。」來自業界專家的推薦📢「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師🌟 AI正在改變開發世界，準備好加入這場革新了嗎？本書帶你掌握ChatGPT與LLM的強大功能，從文字生成、智慧問答到提示工程、模型微調。用Python就能讓AI成為你最棒的開發夥伴！本書提供：✅ 從零開始：快速理解 LLM 原理，掌握 ChatGPT 應用開發核心技術✅ 實戰導向：使用 OpenAI API，打造各種 AI 功能，包括智能助理與問答系統✅ 進階技巧：提示工程、RAG、LangChain、LlamaIndex，優化AI效能✅ 完整範例：GitHub 程式碼+逐步指引，動手實作 AI 應用🎯 不論你是開發者、數據工程師，還是 AI 愛好者，本書都是你進入AI應用開發領域的最佳幫手！----------------------------------------------「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師這本書是Python開發者的理想指南，可為學習如何使用大型語言模型來開發應用程式提供協助。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete詳細介紹了GPT-4和GPT-3.5模型的主要功能與優勢，並深入解釋這些模型的運作原理。此外，書中還提供了使用OpenAI的Python函式庫進行應用程式開發的步驟指南，包括文本生成、問答系統和智慧助裡等應用。本書以清晰易懂的敘述方式撰寫，搭配簡單易學的範例，幫助讀者理解概念並

近年因生成式AI（Generative AI）的崛起，為人工智慧的發展掀起了新的浪潮。從ChatGPT生成自然語言對話，到Midjourney、Stable Diffusion等AI繪圖工具創作逼真的圖像，再到音樂、程式碼、影片等多領域應用，生成式AI已逐步改變人類與科技互動的方式。這不僅是技術上的突破，更是代表人工智慧從輔助決策邁向創造力展現的關鍵轉折，為企業創新、產業升級開創全新可能。「TQC生成式AI應用與技術」認證以專業知識體系為導向，分為七大類：「發展歷程與生態系」、「應用領域與產業發展」、「生成式AI」、「演算法及專家系統」、「機器學習原理」、「統計與資料分析原理」以及「系統開發資源」等。內容包含AI發展歷程、相關供應商及其技術背景、生成式AI核心知識、不同場域間的應用，以及發展AI所需具備的知識理論與實踐方法。最後，輔以熟悉AI系統開發資源，在未來透過更聰明的演算法，布局出完美的應用。

人工智慧的發展正在飛躍式的成長，而且不會走回頭路，更不會在那裡等待人類追上。唯有從現在開始就要對人工智慧建立正確的認知，全力投入人工智慧的應用；同時，強權大國必須要仿照禁止核擴散共識一般，共同限制人工智慧在軍工產業的應用。那麼，人工智慧將會為人類開創出一個更為繁榮幸福的未來。 —孫大千（本書作者） 名人專文推薦 不論你是對未來充滿好奇的學子、正在職場努力奮鬥的上班族、創立公司的企業主、抑或是退休的樂齡族，如果我們願意與時俱進來面對人類發展的提升，那麼大千的 AI 列車應該可帶領我們一起探索，揭開人工智慧神秘的面紗。 —許勝雄（金仁寶集團創辦人） 本書是《快速搞懂 AI 人工智慧—我能運算你、取代你、終結你》的後續介紹，把與 AI 相關的技術和概念補充得更完整齊全。以 ChatGPT 為代表的大語言模型（LLM）在 2022 年開始引爆生成式人工智慧（Generative AI）的浪潮，在 2023 年達到高峰。緊接著，大家開始關注：大模型的優化方法、多模態大模型的推出、AI 代理人的概念，以及大模型的落地應用問題。而這些主題都將在本書中詳加解說。 本書分成三個部分，第一個部分關於是人工智慧發展的最新技術和概念；第二個部分是介紹各大科技巨擘所發展的多模態大模型的介紹；第三個部分是人工智慧大模型與數位裝置的結合，這些數位裝置包含了手機、筆電、眼鏡、汽車和機器人。

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

AI 語言技術的進步，正以前所未有的速度改變世界！「Jay和Maarten一如既往地運用精美的插圖為複雜主題提供深具洞察的描述。對於任何想了解大型語言模型背後主要技術的人來說，這本書都是寶貴的資源。」—Andrew Ng（吳恩達)，DeepLearning.AI 創辦人「我想不出有哪本書比這本書更重要，值得現在就去閱讀。書中的每一頁，我都學到在這個語言模型時代，對於成功至關重要的知識。」—Josh Starmer，StatQuest想深入了解大型語言模型的奧秘，並將其應用於實際專案中？《Hands-On Large Language Models》正是為你量身打造的指南！由知名AI專家Jay Alammar和Maarten Grootendorst執筆，透過近300幅精美圖解，帶你輕鬆掌握LLM的核心概念和實踐技巧。無論是文案撰寫、摘要生成，還是建立先進的語義搜尋系統，本書都提供了詳盡的步驟和範例，助你在AI領域中脫穎而出。快讓《Hands-On Large Language Models》開啟你的 AI 進階之旅！--------------------------------------------------------近年來，AI在語言處理領域取得了驚人的突破。隨著深度學習的快速發展，語言AI系統在文字寫作與理解方面的能力，比以往任何時候都更加出色。這一趨勢正在催生全新的功能、產品，甚至是全新的產業。透過本書視覺化的教學方式，你將學習如何運用這些強大技術，掌握實用工具與關鍵概念，並能立即應用於你的專案中！你將學會如何運用預訓練的 LLM 進行文案撰寫與摘要生成；打造超越傳統關鍵字匹配技術的語義搜尋系統；運用現有的函式庫和預訓練模型，來進行文本分類、搜尋與聚類。本書將助你深入理解：• Transformer語言模型的架構，掌握文本生成與語意表達的核心技術。• 構建高效的LLM流程，對文本資料進行聚類並探索其主題。• 透過密集檢索（dense retrieval）與重新排名（reranking），構建超越關鍵字匹配的語義搜尋引擎。• 從提示工程（prompt engineering）到檢索擴增生成（RAG），探索生成式AI的各種運用方式。• 深入學習如何訓練 LLM，針對特定應用進行優化，包括生成式微調（generative fine-tuning）、對比微調（

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

內容簡介:👍 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書過去在商用大數據分析上，多著重在演算法的介紹，內容過於側重數理理解，這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者，是太著重在程式撰寫上，這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。本書要打破這些商管學生的困擾，以顧客的R（銷售時間）、F（銷售頻率）、M（銷售金額）商業資料為主，以循序漸進方式，介紹各類資料探勘的聰明方法（即演算法），再透過免費的Google Colab平台，以Python語言為基礎，用簡易的指令撰寫，協助商管背景人士一步步進行操作，期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下，透過案例說明與實作，輕鬆跨過這道牆，建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。* 最新第二版特別針對生成式人工智慧（Generative AI）等新興技術進行介紹，讓讀者可以在大數據的框架下，掌握未來技術的發展趨勢。* 以豐富的插圖與淺顯易懂的解說，輕鬆讀懂大數據演算法的內容。* 提供商管案例做為資料探勘參考。* 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。* 提供完整程式碼無痛接軌實作。* 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。

【專業推薦】 這本書結合了 OpenAI 與 Gemini 兩項主流的語言模型技術，並讓讀者能夠透過開發指南開發不同的應用。這本書不僅讓讀者能夠深入了解語言模型的運作原理，更能夠透過實作的方式，將理論知識轉換為實際應用。對於想要進入 AI 領域的開發者來說，絕對不能錯過這本書。 Jimmy Liao, 廖聖傑 (Certification) Google Developer Expert, Generative AI Appier, Senior Software Engineer, Full Stack, Copilot/Assistant Squad ex-Microsoft Azure Data/AI Cloud Solution Architect ex-IBM Staff Software Engineer, Mobile Architect 本書凝聚了他們這兩年對生成式 AI 的研究，展示了他們對 AI 應用的深刻理解。無論你是 AI 技術的愛好者，還是專注於生成式 AI 開發的專業人士，本書都將為你提供有價值的洞見與實用技巧。AI 的未來充滿機遇，而 LangChain 正是其中的重要工具。希望本書能幫助你在開發過程中取得突破，並推動技術的持續進步。 Kui-Ming Chen Microsoft AI MVP 這本書以 LangChain 框架為基礎，構建了一套完整的大型語言模型學習地圖，讓你能深入理解語言模型的運作原理，並透過實際操作的方式將這些技術應用於真實專案中。無論你對 AI 是初學者還是有經驗的開發者，這本書將成為你邁向 LLM 開發之路的重要指南，幫助你在 AI 領域快速取得突破。 張維元 / 資料科學家的工作日常 【本書特色】 1.全書深入探討如何使用 LangChain 結合 Azure OpenAI、Gemini 以及地端開源模型的部署，並提供多種應用示範。讀者可以透過本書，從開發到部署全方位掌握 AI 技術的應用。 2.RAG（檢索增強生成）架構是目前企業打造知識庫型 LLM 應用的首選架構。本書除詳盡講解 RAG 架構之外，更是第一本詳解 Qdrant 向量資料庫的書籍。 3.生成式 AI 的應用從單一工具擴展至最新的 AI Agent 前沿技術。本書專章探討 AI Agent 的概念與應用，協助開發者開發更具前瞻性的 AI 思

本書由跨國併購律師和企管顧問共同撰寫，從生活科技到商業投資視角，全面性述說生成式AI（Generative Artificial Intelligence, GAI）到通用AI（Artificial General Intelligence, AGI）的種種。有別於理論與科技工具書，本書從ChatGPT出發，從GAI的早期AI技術理論到今日高度進階的跨領域AI模型，以及各種代表性科技產品之趨勢，最後面向人類最後的大未來──AGI──進行深度發想。作者藉由時事和現象共振對主題展開一次深入的人性、社會、文化、未來的探險。涵蓋政治、經濟、歷史、投資等多維度探討，更深度分析GAI的第一戰場──法律領域──的各種層面和情境，實現了全方位介紹。作者利用第一性原理觀察並與世界高度連結，探討GAI與每個人的相關性之外，更將商業和法律觀點與GAI技術的關鍵發展相結合，提出未來AGI發展的基礎論。請讀者享受這段從ChatGPT出發到AGI的大未來的創新複雜之路。

聯合推薦（依單位名稱筆劃順序排序）從EDGS延伸探討各國數位資料管理制度，包括國家制定資料存證標準、企業建立資料可追溯機制以控管企業管理缺口，公私部門協力打造智慧國家，本書指引公司爭議處理之應對方法，增強公司董監事有效控管企業資料治理之風險。ESG世界公民數位治理基金會董事長暨數位治理協會理事長　陳春山研析各國數位經濟導向之資料管理政策框架，政府及企業參照本書之說明，透過融會貫通各國法制，以建立適宜且完備的數位資料管理制度及框架，確保在技術汰換的同時，確實掌握風險控管，促進資料經濟的正向發展。工業技術研究院資訊與通訊研究所副所長　黃維中作為我國第一本面向企業的資料治理專書，由淺入深，探討國際間面對資料經濟所採取的策略與因應措施，將有助於政府機關、學研單位或企業思考。中央研究院資訊科技創新研究中心主任　黃彥男本書涵蓋國內外官方推動資料治理法規、標準及認證相關研究資料，協助企業從制度面、人員管理面、軟硬體面，重新檢視及評估可能面臨的資料治理風險，採取對應的管理措施，逐步完善內部資料治理機制，對產業未來接軌國內或國際資料治理標準有很大助益。中華民國資訊軟體協會常務理事　張榮貴企業參酌本書內容，檢視既有數位資料流通歷程可能存在的風險，評估是否有必要透過資料存證，強化數位資料的可追溯性及可證明性，以利在未來發生爭議時，更有效證明數位資料的來源、存在時點及內容。財團法人國家實驗研究院國家高速網路與計算中心主任　張朝亮 在巨量資料及人工智慧等技術的發展下，資料（data）的價值越來越受到重視，由於資料可輕易複製，可同時讓許多人使用（即所謂的「非競爭性」），且資料在透過讓更多人使用的過程中，能挖掘出更多應用的可能性。然而，正因為資料可輕易複製，在流通過程中，會產生難以辨識資料來源、權屬、版本等問題，進而影響資料分析結果受信任的程度。譬如，2023年上半年最夯的生成式AI（Generative AI），其生成結果的正確性屢受質疑，其問題即在於訓練資料來源的合法性及真實性未經事前確認。因此，在推動資料經濟發展的過程中，必須落實資料治理，方能建立資料的可信賴性。 為確認資料的來源、權屬、版本等，必須導入相關科技，如數位身分識別、可信時間戳、分散式帳本（如區塊鏈）等技術，逐步建構起資料可追溯性。舉例來說，企業在落實ESG的過程中，一方面必須將其碳排放量等資料提供給稽核單位，並擔保資料的

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