Introducing Python

內容介紹: 有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。而什麼是 AutoKeras？這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了 AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。 本書特色: ★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構★ 提供了使用真實資料集的豐富實作範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享★ 附 notebook/py 範例

內容介紹: 【最齊全！徹底活用Pandas的114技】想學Pandas，看官方文件就夠了？對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。正面對決真實資料集！目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：●IMDB 5000電影資料集●Tesla股票資料集●Kaggle問卷資料集●鑽石品質資料集●美國大學資料集●美國國內航班資料集●丹佛市的犯罪案件資料集 ●阿爾塔年積雪資料集●美國燃油經濟資料集 …等最齊全的Pandas技巧教學！為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：●處理資料集中的缺失值●處理索引爆炸的問題●組合多個Pandas物件●在DataFrame中新增和刪除欄位●取得特定欄位的統計資訊●轉置DataFrame的運算方向●

內容介紹: Ⓞ釐清網路技術的來龍去脈, 用最有效率的方法考取 CCNA 證照！Ⓞ涵蓋最新版 CCNA 200-301 認證考試範圍目前 Cisco (思科) 定位 CCNA 不只包含路由器與交換器的技術，而是整合了 QoS、無線網路與網路安全相關知識，並加入最新的智慧型網路介紹 (Virtualization、Cloud、SDN、Cisco DNA Center) 及各種網路自動化概念 (Python、Rest API、Ansible...)，使得整個 CCNA 認證範圍變成更廣泛，考試更難以準備。本書並非 Cisco 官方教材，然而作者以多年教導 CCNA 的教學經驗來撰寫本書，設計一套由「網路運作理論」到「網路設備實作」的學習歷程，以循序漸進的方式來幫助初學者快速打好網路基礎。包括學習各種網路協定、無線網路、QoS、網路安全，從網路架設的層面，進步到管理整個網路的全貌。此外也會介紹未來網路管理的趨勢 - 自動化，用程式協助做網路自動化管理已是大勢所趨，書中會以 Python 與 Ansible 等工具帶讀者進行實戰，實際體驗網路自動化的做法。本書除了帶領讀者通透了解 Cisco 網路設備的操作、管理，迅速掌握 CCNA 認證考試的重點外，課程內容亦涵蓋考試範圍外的深入網路技術，因此更是培訓專業網管工程師的絕佳參考用書！最後，本書提供了 Facebook 社團教學討論區 (https://bit.ly/2ZWfVVN) 及 LINE 社群教學討論區 (https://bit.ly/3B3VczC)，讀者可以將本書內容的問題直接回饋給作者，書中也針對部分基礎課程提供影音教學 (詳內文)，希望透過彷彿參與真人教學般的學習模式，協助讀者達到最佳的學習成效！ 本書特色: ● 去蕪存菁！涵蓋最新版 CCNA 200-301 國際網管認證考試範圍，系統化整理最精華的網路概論知識！● 鉅細靡遺！使用 WireShark 捕捉、分析網路封包，詳細解說各種網路協定運作的細節● 實務演練！建構各種網路架構帶領您反覆演練，累積實作練習經驗，認證應答更有把握● 經驗養成！將故障排除的過程步驟化，快速抓出網路故障問題，厚實網管實務經驗與能力● Python 網管程式範例實戰● Ansible Playbook 腳本範例實戰● Kali Linux 網路攻防實戰&

用最強大的Windows C/C++暴力破解密碼一窺這個充滿數學及程式語言的新世界【本書特色】◎支撐現代人類經濟活動的就是密碼學◎用最強大的Windows C/C++暴力破解 ◎一窺這個充滿數學及程式語言的新世界C/C++一直是程式語言的王者，再方便的Python，再強大的Java，再物件化的Ruby，都沒有C/C++來得暴力直接，使用C/C++是最能了解密碼學的極佳工具。【本書內容】雖然量子電腦

資料結構(Data Structures)是資訊學科的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的重要主題，並以圖文並茂的方式表達，最能達到教學與學習事半功倍的效果。各章的每一小節幾乎都附有「練習題」，讓讀者能藉由測驗，評量自己對此節的了解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答。各章末再附上「動動腦時間」，這些題目取自歷屆的高考或研究所考試題目，或是筆者根據內文加以設計的題目，每道題

運用Python的學習指南「全面且直觀的作法，本書必定是金融從業人員與學者的重要參考。」—Abdullah Karasan資料科學家兼顧問「針對期望解決各種計量金融問題的機器學習從業人員，這是一本出色的指南」—Tim NugentRefinitiv資深研究科學家AI與機器學習的廣泛運用，讓許多行業發生突破性變革。一旦將程式取得的歷史和即時金融資料，與這些新技術相結合，金融業也產生巨大變化。有了這本

♔循序漸進的從系統環境、資料爬蟲分析，到熟悉Python/Django/Tensor Flow/Keras基本應用。 ♔活用深度學習及實用案例，讓您在最短時間可以開始參與AI專案。 AI（人工智慧）的技術來自軟體工程的演進，一個優秀的AI工程師要經由程式設計、資料採礦、系統分析、數理演算等紥實的科學訓練；甚至還有企業管理、流程改善、財務金融及消費行為等商務思考的訓練。AI如果不能預測及主動除錯，就

本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀

★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★與其害怕被AI取代，不如學會機器學習，讓AI為你所用！★ 日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1．針對各類機器學習全圖像化，深入淺出的機器學習入門書．詳解各種機器學習演算法的概念和用途，學會如何選對演算法．所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼，讓你現學現用【什麼是機器學習？】人工智慧（AI）、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分，但多數人對這些專有

Python、C++ 搭配硬體一起用, 重現 IoT 駭客手法讓你懂！網際網路的快速發展, 讓資訊安全成為不能輕視的問題, 而物聯網 (IoT) 的出現與全面應用, 無疑又為網路資安增添更多隱憂。隨著物聯網裝置的進步, 不僅資訊蒐集能力越來越強, 提供的功能也更加完善, 然而享受便利生活的同時, 仍須正視這些貼近我們生活的裝置, 可能成為資安的缺口。因為有一種人可能正伺機而動, 他們就是 … "I

本書特色►本書通俗易懂、妙趣橫生►生活經歷、融入設計模式►心中無模式卻處處有模式►邁向程式碼重構與簡潔之道內容簡介這是一本通俗易懂、妙趣橫生的設計模式書籍，作者將帶領讀者進入物件導向程式設計的禪道三重境界。►一重境界：依葫蘆畫瓢。這屬於初學階段，以為設計模式只有書中提到的那幾種，能把模式名稱倒背如流，但真正要用時，還得去翻書，依據類別圖照搬照改。►二重境界：靈活運用。這屬於中級階段，即對每一種設計

本教程第一次嘗試在全球普及人工智能教育，遵循「從生活中來，到生活中去」的原則，透過貼近生活的教學項目制課程，讓學生與一般人士儘早接觸AI這一前沿領域，助其建立科學認知，初步掌握AI技術原理和基本能力，為智能時代的到來做好生活、就業與技能準備。教程由「香港AI獨角獸」商湯科技、多名知名教育專家及中學優秀教師聯合編寫，讀者定位為初中程度以上人士。教程共分四冊，一冊教授Python編程基礎，其餘三冊為P

本教程第一次嘗試在全球普及人工智能教育，遵循「從生活中來，到生活中去」的原則，透過貼近生活的教學項目制課程，讓學生與一般人士儘早接觸AI這一前沿領域，助其建立科學認知，初步掌握AI技術原理和基本能力，為智能時代的到來做好生活、就業與技能準備。教程由「香港AI獨角獸」商湯科技、多名知名教育專家及中學優秀教師聯合編寫，讀者定位為初中程度以上人士。教程共分四冊，一冊教授Python編程基礎，其餘三冊為P

本教程第一次嘗試在全球普及人工智能教育，遵循「從生活中來，到生活中去」的原則，透過貼近生活的教學項目制課程，讓學生與一般人士儘早接觸AI這一前沿領域，助其建立科學認知，初步掌握AI技術原理和基本能力，為智能時代的到來做好生活、就業與技能準備。教程由「香港AI獨角獸」商湯科技、多名知名教育專家及中學優秀教師聯合編寫，讀者定位為初中程度以上人士。教程共分四冊，一冊教授Python編程基礎，其餘三冊為P

行銷企劃、市場分析、統計預測、財務金融、風險管理...都該學！養成大數據分析力的第一本書！資料分析、資料科學都是近來非常夯的關鍵字，與其相關的工作職務紛紛冒出，形成一股勢不可擋的大數據分析學習熱潮。只是聽說學資料分析都得具備一定的技術能力 (例如要會撰寫 Python、R...程式)，往往讓底子不夠、或非資訊背景的人止步...沒關係！不管您身處什麼領域、技術背景如何，本書就是為了想搭上這波學習熱潮

透過本書，讀者可以習得：了解程式交易是甚麼？與系統交易、量化交易與主客觀交易間有何區別？（第一章）為何程式交易可以解決投資過程心理與生理限制產生的問題？（第二章）程式交易的策略來源。（第三章）學習程式交易的資訊技術，從試算表、VBA、VB、VC#、R、Python、MultiCharts(PL)到XQ(XS)的使用。（第四章）如何擷取用以作回測的歷史交易資料，與驅動交易的即時資料。（第五章）如何在

AI 世代強勢來臨，這是一場關於「開發效率」與「思考維度」的革命！從開發者的實際痛點出發，帶你學會如何在不同開發階段策略性地與 AI 協作。從需求分析、使用者故事定義，到資料庫設計、Flask 後端實作及 UI 介面優化，逐步打造可維護、可上線的應用程式，並有效提升開發效率。帶你從實務專案出發，建立可維護、可驗證的 AI 輔助開發流程● 將 AI 工具整合進實際開發流程● 建立可重複使用的 AI 提示詞● 產出專業級文件與自動化測試● 高效進行除錯與程式重構● 有效避開 AI 常見的幻覺問題本書特色: 本書適合 ～● 想提升開發效率的 Python 開發者：將 AI 整合進實際開發流程，提升程式開發品質。● 想掌握 AI 輔助開發流程的學習者：從規劃、設計、實作到除錯，完整理解 AI 如何參與軟體開發生命週期。● 重視程式碼品質與可維護性的工程師：深入了解如何運用 AI 協助重構、除錯、文件撰寫與測試生成。本書不限於使用特定 AI 工具，重點在於培養與 AI 協作的思維與方法，讓你能靈活應用於不同開發情境。並且將會簡介 GitHub Copilot、ChatGPT、Gemini、Blackbox AI、Tabnine、Cursor 等工具的特色與適用情境，幫助讀者從實作案例中比較差異，找到最適合自己的 AI 輔助開發工具。別讓 AI 只是你的玩具，讓它成為你的專業開發夥伴！

中小企業工作流自動化的 AI 落地解決方案n8n 助你 n 臂之力，搞定重複事！n8n 是一套開源的工作流自動化工具，其視覺化的節點編輯介面讓使用者無需深厚的程式背景，即可輕鬆串接各種服務與 API，實現真正意義上的「Low Code」辦公室自動化與 AI 落地。▌使用本機 n8n，強化公司資料安全性隨書附贈 n8n 安裝包與作者開發的 Excel 相關社群節點，讓讀者免用 Docker 即可快速完成 n8n 環境建置，並能連結本地 Ollama 建立 AI Agent，輕鬆做到各種辦公室自動化工作流。▌讓辦公室高重複性工作全面自動化本書主題涵蓋網路資料擷取、AI 文字生成與摘要、Excel 試算表自動化、Email 與 LINE Message 推播，以及本機檔案資料夾處理等實際商業應用場景。▌無痛從本機環境擴展至雲端服務如有雲端應用需求，本書亦說明如何透過 Tunnel 技術打通本機到雲端的連線，並進一步整合 Google 雲端服務的 OAuth，以及 Webhook 與 LINE Bot 的雲端 AI 應用。▌結合 Vibe Coding，打造專屬功能不求人當官方未提供所需的 n8n 節點功能時，只要請 Claude 協助撰寫 Code 節點的對應程式，或本機 Python 程式，就能做出你需要的功能，甚至連 Webhook 的 HTML 表單都難不倒它。除了上述主題，本書更整合 AI Agent 與 Tools，讓 AI 不再只是生成文字的對話引擎，而是能真正「動手做事」的 Agent，讓你用 n8n 打造安全可控、類 OpenClaw 自動化能力的小龍蝦（MiniClaw）。本書特色: ✯ 無腦解壓縮 WinPython 套件即可完成本機 n8n 的安裝，讓所有資料與流程皆在個人電腦上運行。✯ 作者特別針對 Excel 試算表與本機檔案管理的實際需求，開發 5 個 n8n 社群節點：▸ Excel AI：讓 AI 成為試算表的「讀寫與分析」大腦，進行內容分析、資料摘要與自動填寫。▸ Excel API：實現本機 Excel 的「多工與 SQL」操作，支援多人並行處理同一份 Excel 檔案。▸ Excel Watcher：賦予 n8n「監控與即時觸發」能力，打造即時反應的自動化機制。▸ Excel Templater：精準生成格式完整的報表或文件，使其成為

隨著 Google Gemini 3 模型以及各式工具推出，在生成式 AI 的世界中 Google 強勢站穩腳步，再加上 Google 生態系的支援，採用 Google Gemini API 開發 AI Agent 是一個相當不錯的選擇。本書主要解說 Google Gemini API 中關鍵的成員，並利用 Python 版本的 Google GenAI SDK 實作範例，還會帶大家設計當前 AI Agent 的趨勢 -- Skills 機制，主題包含：|簡易 Skills 機制|現今 AI Agent 的共用規範標準就是 Skills，我們會帶大家實作一個簡單的 Skills 機制，讓你的 AI Agent 只要透過 markdown 檔，就可以讓非技術人員的一般使用者也可以客製自動化流程，或是搭配 CLI 工具與 MCP 伺服器等擴充模型能力，而不需要倚賴技術人員修改或是撰寫額外的程式碼。|建構彈性的 MCP 系統|即使有了 Skills 機制，也需要能夠實際完成任務的工具，MCP 就是其中之一。除此之外，MCP 也是擴充模型能力的好幫手，書中會設計讓使用者透過設定檔就能幫 AI Agent 串接各式功能 MCP 伺服器的機制，不論是要讀寫檔案、執行本機指令、操控瀏覽器，或是使用遠端 API 等等，都可以方便達成。|Live API|用講的絕對比用打的更快，書中會用 Live API 實作可隨時中斷插話的即時語音系統，讓你的 AI Agent 彷彿真人用講的就可以操控，而且還會自動記錄交談內容，維持前文脈絡，讓一般使用者透過口說介面就可以使用你的 AI Agent。|把 Google 生態系當靠山|網頁搜尋、找地點誰能比得過 Google，利用 Gemini API 內建工具即可直通 Google 搜尋與地圖，即時資訊一點都不漏，為模型補充新知識。|多模態輸入/輸出|讓你的 AI Agent 像是 NotebookLM 那樣看圖、看影片、聽語音，即使是 YouTube 影片，也可以直接丟連結自動處理。此外，透過 Gemini API，也可以用最強的 Nano Banana Pro 生圖、Veo 3.1 生影片通通沒問題。|詳解 Function Calling 機制|不論是要使用 MCP 伺服器或是 Skill 擴充模型功能、建置自動化流程，最終都需要倚賴 Fu

★ 第一本 Google Antigravity 繁體中文完整教學 ★ AI 原生開發環境的核心概念與實戰技巧 ★ Agent 架構：理解 AI 代理人如何替你寫程式、做決策 ★ 多 Agent 協作實戰：同時調度多個 AI 開發夥伴 ★ Editor 進階功能全攻略：Tab 補全、Command 指令、Review Changes ★ Rules × Workflows：自訂規則與自動化流程 ★ Skills 技能擴充系統：為 Agent 安裝新能力，從 SkillHub 市集挖寶 ★ Artifacts 產出物完整解說：掌握 Agent 與你非同步溝通的關鍵橋樑 ★ Browser Subagent：讓 AI 操控瀏覽器，自動測試網頁與擷取資料 ★ MCP 工具整合大全：連接資料庫、專案管理、設計工具，無限延伸 Agent 能力 ★ 兩大實戰專案手把手教學：Python 電商後台 + 雲端 Markdown 編輯器 ★ 涵蓋 FAQ 與疑難排解，少走彎路、快速上手 AI 寫程式已經不新鮮，但 Google Antigravity 要做的遠不只是「幫你補全程式碼」。它以 Agent 為核心，建立了一套全新的開發典範：AI 不再是被動回應的聊天機器人，而是能理解你的專案脈絡、遵守你定義的程式開發標準、自主規劃並執行多步驟任務的開發夥伴。它甚至能操控瀏覽器幫你測試網頁、透過 MCP 協議連接外部工具。開發者的角色正從「程式碼的生產者」轉變為「AI 的指揮者」。本書從開發工具的演進脈絡切入，帶你理解這場典範轉移的全貌，以及 Antigravity 在其中扮演的角色。 全書十六章分為四大篇章，構成一條從零到實戰的學習路線。基礎篇帶你熟悉介面操作，完成第一個 Todo List 專案；核心篇深入 Agent Manager 多代理協作、Editor 的 Tab 補全與 Command 指令、Rules 與 Workflows 自訂規則，以及 Skills 技能擴充系統；進階篇拆解 Browser Subagent 瀏覽器自動化、Artifacts 產出物機制，以及 MCP 工具整合生態――從資料庫、專案管理到設計工具，一次掌握。每一章都搭配大量截圖與逐步操作指引，建議你邊讀邊做，這是上手最快的方式。 學工具最怕停在「知道」卻「做不到」。本書特別規劃了兩個完整實戰專案，幫你把

想要成為駭客嗎？你的起點就在這裡！ 如果你打算踏上駭客攻擊、資訊安全，與滲透測試這條令人興奮的旅途，這是絕佳的入門書。你將使用Kali Linux這套專為數位鑑識與滲透測試而設計的作業系統來學習Linux的基本用法，並掌握操控Linux環境所需的各種工具與技巧。 首先，本書將帶你在虛擬機器上安裝Kali，並介紹基本的Linux概念，接下來會深入介紹更廣泛的Linux主題，包括文字操作、檔案控制、目錄權限，以及處理使用者環境變數等，然後探討基本的駭客攻擊觀念，例如安全性與匿名性，並教你使用bash和Python來撰寫腳本。 本書提供實用的教學與練習題來提升並測驗你的技能，內容包括： ．修改網路資訊和操作journalctl記錄工具來掩蓋行蹤。 ．撰寫工具以掃描網路連線，並連接與監聽無線網路。 • 使用Tor、proxy（代理伺服器）、VPN和加密電子郵件來掩護你的網路行動。 • 編寫bash腳本，在IP位址範圍內尋找潛在攻擊目標。 • 使用MySQL、Apache網頁伺服器和OpenSSH等服務，以及利用它們來發動攻擊。 • 設計自己的駭客攻擊工具，例如遠端監視器和密碼破解程式。 ★ 第二版新增內容 ★ 為因應Kali與Linux的最新變化，我們在第二版加入更安全的root權限使用方法、更新Bluetooth與Linux記錄功能，並新增一章探討在資安領域中使用AI的建議。 駭客技術十分複雜，一窺堂奧的道路並非只有一條，何不讓本書成為你的起點！

【本書特色】分享在 Github 獲得 2,300 stars 的大數據 Side Project――FinMind，並一步步帶領讀者從 0 開始，打造專屬於自己的大數據 Side Project。不同於僅止於教學示範的 Side Project，FinMind 是少數經過實際使用者驗證、長期維運的資料服務，完整呈現資料工程從架構設計、系統實作，到產品化與穩定營運的全流程。讀者不只學會「怎麼做」，更能理解 為什麼要這樣做。【你將學到】資料工程實戰?使用分散式架構蒐集證交所、櫃買中心、期交所等股市資料，?並以容器化技術建構爬蟲、API、資料庫與訊息佇列服務。低成本雲端部署?單月約 5 美金 即可運行完整系統，?一站式管理多台分散式機器與服務。產品化與迭代流程?從單元測試、CI/CD 到 API 上線，?建立可持續維護與擴充的資料產品。監控與視覺化?建立專屬資料儀表板，並以業界主流監控工具掌握系統狀態。

╲滿級分快速攻略╱ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋APCS考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析APCS程式設計觀念題與實作題 APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」，目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效，其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以C、C++、Java、Python撰寫程式。 本書的實作題以C語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉APCS的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以Dev C++的IDE進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以C語言應試APCS的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人 APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」，目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效，其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。本書的實作題以C語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、

掌握Tableau，以資料分析驅動決策，發掘真正的商業洞見！ 在資料主導決策的時代，面對AI與自動化分析，光有資料、只會做圖表還不夠； 更重要的是，如何判斷資料是否可靠，並將分析轉化為真正有價值的洞見。 本書以Tableau為核心，帶你活用統計模型，驗證分析的可信度，讓資料不只「看起來合理」，而且有依據、有說服力、可以信任。 從統計顯著性、信賴區間到視覺化實務，協助你用科學方法解讀資料，做出更精準的決策。 無論是資料分析師、商業決策者，或希望提升資料判斷力的職場工作者，這本書都能幫助你將分析結果轉化為行動與影響力。 ------------------------------------------------ 「本書涵蓋了你開始在Tableau中運用統計所需的一切。Ethan清楚地帶領讀者了解背後的原理與實作的方法，非常精彩！」―Lorna Brown Data School教練，The Information Lab UK 「這本書結合了Tableau的統計分析功能與資料視覺化的強大表現，為讀者提供一套深入探索資料的有力工具。」 ―Christopher Gardner 商業智慧分析主任，密西根大學 在這個以資料驅動的時代，理解統計模型已成為進行有效分析與決策的關鍵。無論是剛入門的新手，還是經驗豐富的使用者，本書都能為您提供必要基礎知識，使您能夠掌握並靈活運用Tableau中使用各種統計模型，在運用模型時更具信心，讓您的分析成果與洞見更容易在組織內獲得認同與採納。 隨著人工智慧不斷促使各行各業產生變革，善用統計模型的能力早已從加分條件，轉變為不可或缺的基本技能。掌握這項能力，將幫助您充分釋放資料的潛能，並透過解讀與應用模型產出的洞見，使您始終保持領先地位。 無論您是資料分析愛好者、資料分析師，還是商業專業人士，本書都將帶來實用技巧與專業信心，協助您在快速變動的資料分析領域中游刃有餘、應對自如。 在本書中，您將會學習到： •在Tableau中建立基礎的統計模型 •驗證分析結果的統計顯著性 •計算並解讀信賴區間 •將統計融入資料視覺化的最佳技巧 •使用R和Python，整合Tableau與外部的分析工具 #Tableau #資料分析 #統計模型 #資料視覺化 #決策分析

「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

若要打造可推理及提取外部資料、理解前後脈絡、可投入正式環境的 AI 應用程式，你就必須熟悉熱門的開發框架與平台 LangChain。它可以用來建立、執行與管理有自主行動能力的 app。目前已有許多頂尖公司採用 LangChain，包括 Zapier、Replit、Databricks 等。對於已經學會 Python 或 JavaScript，且想要掌握 AI 能力的新手開發者而言，本書是必備的學習資源。 作者 Mayo Oshin 與 Nuno Campos 透過實用的見解與深入的教學，帶領你逐步掌握 LangChain 的運用。從基礎概念開始，一步步帶你建立一個可正式上線，並且能夠使用個人資料的 AI agent。 • 運用 retrieval-augmented generation（RAG）技術，結合外部的即時資料來提升 LLM 的準確性。 • 開發並部署能夠與使用者聰明地互動，並且記得前後脈絡的 AI 應用程式。 • 透過 LangGraph 來使用強大的 agent 架構。 • 整合並管理第三方 API 與工具，以擴充 AI 應用程式的功能。 • 監控、測試與評估 AI 應用程式，以提升效能。 • 瞭解 LLM app 開發的基礎知識，並學習如何在 LangChain 上加以活用。 ------------------------------------------------------------- 「本書包含條理分明的講解和可落實的技巧，是掌握 LangChain 的強大功能，並用它來製作可上線的生成式 AI 與 agent 的首選資源。對於想充分利用此平台之潛力的開發者來說，是必讀之作。」 ── Tom Taulli，IT 顧問暨《AI輔助程式開發》作者 「這本完整的指南涵蓋文件提取與檢索，以及在正式環境中部署與監控 AI agent 的完整知識。透過引人入勝的範例、直覺的圖解與實際的程式碼，讓 LangChain 變得既有趣又好玩！」 ── Rajat K. Goel，IBM 資深軟體工程師 「這是一本完整的 LLM 指南，不只介紹基礎知識，也探討生產階段，充滿技術見解、實用策略，以及強大的 AI 模式。」 ── Gourav Singh Bais，Allianz Services 資深資料科學家暨技術內容撰寫人

GitHub Copilot學習手冊｜效率倍增的AI程式設計力 「《GitHub Copilot學習手冊》是實用、有深度、貼近日常開發方法的一本書。」 ――Andrew Stellman，開發者、團隊主管、講師與作者 「每一位程式設計師都要瞭解AI輔助程式設計，GitHub Copilot顯然是這個領域的龍頭，而Brent的這一本書是帶你精通這款強大工具的終極指南。」 ――Tom Taulli，《AI輔助程式開發》 作者 使用GitHub Copilot的生成式AI 來大幅提升程式設計效率！在這本實用指南中，作者Brent Laster將教你如何使用生成式AI來迅速寫出更好的程式、輕鬆生成測試程式、在任何開發階段寫出完善的文件…等。本書也會探討進階用法――例如利用Copilot的Agent功能來自動新增功能，以及自動審查pull requests。 《GitHub Copilot學習手冊》適合任何程度的開發者、測試人員、DevOps工程師，以及軟體專業人士。本書除了介紹基本知識外，還會深入討論Copilot Edits、Agent模式與Copilot Vision。你也將學習建立自己的Copilot擴充套件以擴展功能。不論你使用的是Python、JavaScript還是其他語言，本書都能幫你充滿信心地將AI整合到開發流程中。 - 利用即時的AI建議來探索與瞭解陌生的程式與演算法 - 精通行內補全與聊天介面，將常見任務自動化 - 快速、輕鬆地將自然語言提示詞轉換為完整的函式、測試與文件 - 利用背景資訊與提示詞來優化AI生成的結果，以獲得量身打造的解決方案 - 在IDE中透過AI的協助來簡化功能開發與重構

☆好評熱銷再上市☆★ ML 最強套件 scikit-learn ? 經典演算法，帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能！ ★機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為，獲取新的知識，重新組合現有知識結構並改善自身的效能。本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用，以 Python 3 為基礎，使用 scikit-learn 解決實際問題。全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法，並佐以實際案例，以機器學習的經典演算法為軸線：演算法分析 ? 資料獲取 ? 模型建構 ? 推斷 ? 演算法評估，讓你理論與實踐技能一次學會，輕易上手。本書特色ML 的最佳參考書，scikit-learn 的最紮實實戰應用，亦為深入 AI 技術的優良基礎！● 機器學習概述● 資料特徵提取● scikit-learn 估計器分類● 單純貝氏分類● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸● k 近鄰演算法分類● 線性迴歸到邏輯迴歸● 非線性分類與決策樹迴歸● 決策樹到隨機森林● 感知機到支持向量機● 從感知機到類神經網路● 主成分分析降維

Clean CodePython 寫 乾淨程式碼告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤寫程式不是比誰先跑起來，而是能否長期維護。當需求一改就骨牌倒、長函式與巢狀條件像毛線球、沒有測試誰也不敢動，這些都是「技術債」。本書以實務為軸，從Clean Code 的定義、Pythonic 寫法、命名與文件、PEP 8 與工具鏈、函數與物件設計、模組化結構、單元測試、例外處理與 logging，到壞味道識別與小步重構，一步步把專案從混亂導向清晰與可持續。你將學到☆Clean Code的5大原則◎「可讀」◎「可維護」◎「單一職責」◎「低耦合」◎「高內聚」☆如何判斷好/壞程式碼與乾淨程式碼的核心特徵。☆Pythonic vs. Non-Pythonic 的差異與常見誤用修正。☆命名、註解、docstring 的可讀性準則，讓程式自我說明。☆PEP 8 + black/isort/flake8 的實戰組合，建立一致風格。☆函數設計：單一職責、控制參數、避免副作用的落地做法。☆物件設計：恰到好處的封裝、避免過度設計與抽象。☆模組化設計：高內聚、低耦合，避開循環匯入。☆單元測試：unittest/pytest 的測試網，降低回歸風險。☆錯誤處理與 logging：把問題抓出來，也把原因留下來。☆重構手法：辨識壞味道、拆長 if-elif-else，穩健演進。適合讀者☆每天與需求變更拔河的一般公司軟體工程師。☆技術主管、Code Review 參與者與維運/測試人員。☆想把「能跑」升級為「能維護、能擴充」的 Python 開發者「為何必讀這本書」的關鍵理由☆把「能跑」升級為「能維護」：讓修改不再牽一髮動全身。☆對抗技術債：用小步重構把壞味道逐一清掉，減少救火。☆可讀性優先：命名、註解、docstring 讓程式能自我說明。☆統一團隊風格：PEP 8 +自動化工具（black/isort/flake8）讓評審聚焦在設計而非格式。☆降低回歸風險：pytest 測試網＋錯誤處理與 logging，建立可靠的安全網。☆穩定交付：把需求變更的成本降到最低，開發節奏更平滑。☆良好設計習慣：單一職責、低耦合、高內聚，在真實專案中務實落地。☆清晰專案結構：模組化與目錄切分，避免循環依賴、縮短新人上手時間。☆有章可循：從 Code Review 清單到重構步驟，立即可用的標準流程。☆減少加班：把時間花在創造價值

☆ROS 2 核心架構與通訊機制深度解析☆ROS 2 節點、話題、服務、動作完整實作☆DDS 通訊模型與QoS參數實務設定☆tf 座標系統操作與動態轉換程式開發☆Gazebo 模擬環境與 URDF/XACRO 模型建構☆ROS 2 驅動層設計：從PWM到閉環控制實作☆差速運動學正逆解與底盤驅動開發☆相機標定、影像處理與 OpenCV 整合應用☆深度學習視覺巡線與 YOLO 物件辨識部署☆SLAM Toolbox、Cartographer、ORB 與 RTAB地圖建構實戰☆Nav2 導航框架全域規劃、局部避障與定位技術實務☆rqt、rosbag 與 RViz 資料視覺化工具詳解☆ROS 2 分散式通訊與 SSH 網路整合部署☆C++ 與 Python 雙語言範例完整提供【內容簡介】本書共分三部分、九章，完整涵蓋ROS 2在實際機器人開發中的應用。第一部分為基礎原理篇（第1至第3章），說明ROS 2的核心概念與技術基礎，包括節點、話題、服務、動作、參數機制，並深入解析ROS 2所採用的DDS通訊架構與QoS設定方式，此外也介紹實務開發常用的工具，如ros2 launch、tf變換、RViz可視化、rosbag記錄與Gazebo模擬環境的整合方法。第二部分為機構與驅動篇（第4至第6章），從機器人建模的URDF與XACRO語法開始，延伸到機構模擬與差速底盤的運動學正逆解與實作，並包含感測器資料處理、馬達PWM控制、編碼器讀值、PID閉環控制與ROS 2硬體驅動的整合流程。第三部分為應用實作篇（第7至第9章），涵蓋影像處理與機器視覺模組建置，包含OpenCV影像分析、YOLO物件偵測與視覺巡線應用，並介紹常見SLAM建圖方案如SLAM Toolbox、Cartographer與RTAB-Map的使用流程與設定方式，最後完整說明導航框架Nav2的架構設計、路徑規劃、障礙物避讓與自主探索參數調校方法，協助開發者快速建立具備自我定位與導航能力的智慧型移動機器人。

★☆★「AI 時代最全面的 ChatGPT 5 實戰指南」★☆★在 AI 快速演進的浪潮中，ChatGPT 5 不僅是工具，更是未來工作與創作的強大戰友。本書從基礎到進階，完整揭示最新的 Agent 模式、任務自動化、Prompt 實戰技巧、Projects 專案管理、Canvas 協同創作、Sora 影片生成 等核心應用，幫助讀者全方位掌握 AI 工作流。本書特色：☆最完整技術解析：從 GPT-5 的多模態升級到語音、影像與影片生成，一次掌握 AI 前沿能力。☆實戰案例豐富：行銷文案、教育教學、投資理財、Python 程式設計、創意影像，涵蓋職場與創作者的各種需求。☆工作流整合應用：教你如何串接 Prompt → Projects → Agent → Canvas → GPT → Sora，打造專屬的 AI 解決方案。☆創意與效率兼具：從資料處理、圖表分析，到文學創作、影音生成，全面提升學習、工作與創作力。這不只是一本工具書，而是一份 AI 戰略藍圖。讓你在 AI 時代不僅跟上，更能領先一步。本書重點內容如下：☆AI助手的重要里程碑 - ChatGPT 5　◎ChatGPT 5 的核心技術與更新亮點　◎GPT-5 在多模態（文字、圖片、語音、影片）上的進化　◎搜尋聊天　◎AI幻覺　◎網頁搜尋　◎閱讀網頁新聞☆輸出格式的 Prompt 規則　◎讓 AI 用您指定的格式回應　◎條列式、Q&A、表格、簡短╱詳細輸出控制　◎限制字數、加入實例、標示來源的技巧☆ChatGPT繪圖 - 開啟心靈畫家的旅程　◎從對話到創作 - 探索AI繪圖的起點　◎深入探索AI繪圖語法 - 打造你的專屬風格☆資料處理與分析　◎表格與數據分析（含 Excel、CSV）　◎PDF、Word、PPT 的自動化摘要與編輯☆AI文學工坊 - 詩詞、小說與創作的全景探索　◎古詩與現代詩　◎規劃與創作一部小說　◎多風格與多語言的創作生成技巧　◎AI 與人類協作的實例☆教育與學習　◎AI 助教與教材生成　◎課程設計與互動學習☆商務與行銷　◎行銷文案與 SEO 優化　◎廣告與品牌策略　◎客戶服務與自動化回覆☆表格資料彙整與視覺化圖表製作　◎表格訊息彙整技巧　◎股市資料的視覺化分析　◎熱力圖分析與應用☆專案(Projects)管理功能　◎專案功能的核心概念　◎專案實作範例與應用 – AI分析均線☆深入研究

在金融詐欺日益猖獗、假帳技術不斷升級的數位時代，審計人員如何有效辨識財報異常、揭露潛在舞弊風險，成為專業查核的首要挑戰。《數位審計－運用Benford’s Law協助財報舞弊預測性稽核》即是為此而生，結合經典舞弊案例與AI智能查核技術，提供完整實作演練與數位稽核解方。Benford’s Law（班佛定律）揭示自然數字分布的規律，長年被譽為「假帳剋星」，已廣泛應用於全球財報稽核與法遵會計領域。本書以國際知名財報舞弊事件為例，解析企業造假邏輯，搭配JCAATs AI稽核軟體的班佛定律專業指令，讓讀者快速上手數據分析、查核指令與視覺化判讀。JCAATs為新世代Python-Based AI稽核軟體，具備直覺化操作介面與內建Benford指令，無須程式背景亦能輕鬆應用。書中亦收錄完整OPEN DATA與TEJ資料匯入與融合實作範例，協助讀者模擬查核流程、熟悉風險偵測步驟。本書由ICAEA國際電腦稽核教育協會認證顧問團隊編寫，特別適合會計師、內稽人員、財報分析師、法遵主管及商管院校教師使用。凡購書者皆可申請JCAATs教育試用版軟體90天授權，搭配教學演練資料，快速掌握AI查核技能，強化財報審計能力。無論您是想提升專業競爭力、導入科技查核工具，或是培育稽核團隊能力，本書皆是您不可或缺的實戰教材。◎代理經銷 白象文化

從傳統銀行到虛擬資產，洗錢風險無所不在。在全球法遵壓力升溫下，企業與金融機構迫切需要更精準的智能查核工具。本套書整合 ICAEA 國際電腦稽核教育協會認證之兩冊教材，聚焦「盡職調查與黑名單偵測」與「拆單與規避申報查核」兩大主題，搭配 JCAATs AI 智能稽核軟體與案例演練資料，協助讀者全方位強化 AML 查核能力。內容涵蓋黑名單偵測、拆單交易、規避申報、人頭戶洗錢、提現為名轉帳為實等高風險行為的 AI 查核技術，結合大數據分析、模糊比對（Fuzzy Join）、文字探勘與機器學習（ML）模型，提升異常識別效率與監控精準度。JCAATs 為 Python-Based 新世代 AI 稽核工具，支援七國語言與直覺式介面，內建近百項智能查核指令，包括模糊比對、拆單偵測（SPLIT）、風險預測分析等，操作簡易，實務導向，適用於數位轉型下的查核需求。本套書由 ICAEA 國際查核顧問團隊編撰，適用於會計師、內部稽核、監管機關、AML 合規與風控人員。讀者可申請 JCAATs 教育試用版授權，搭配演練快速上手，實現法遵數據化與查核智慧化轉型！◎代理經銷 白象文化

Stability AI官方合作夥伴從零開始教， 新手也能即學即用，最實用的AI繪圖入門指南！ 手機、平板也能用，一本成為AI生成創作者。 ※適用Google Colab & Stability Matrix環境 ＊一本書一次解決下列問題！ ‧想認識圖像生成AI ‧想生成自己專屬的圖像 ‧想用AI輔助一部分工作 ‧想親自確認AI的實用性 ‧想學習實際的應用例與注意點 圖像生成模型「Stable Diffusion」存在許多不同的版本。本書將主要介紹如何使用「Stable Diffusion XL」(SDXL) 和「AUTOMATIC1111/Stable Diffusion WebUI」(v1.8.0) 進行數位插畫製作。 本書並非為精通GPU、Python和機器學習相關技術的人士所撰寫，也不以需要高額設備投資，而更重視「學習更基礎的知識、技能和表現技術，使讀者掌握能長久應用的技能」。編寫團隊以實用且能穩定獲得的成果為依據，並以清楚說明容易出錯的地方以及提升繪圖品質的「訣竅」作為本書的編寫方針。 將會以SDXL和Google Colaboratory（Colab）這個無需使用GPU，即便是新手和一般使用者也能輕鬆使用的標準環境為中心來進行解說。只要擁有Google帳戶，任何人都能使用這個環境，再加上AICU公司開發和翻譯的便捷腳本，就能以最少的先備知識和環境建置技能，舒適地體驗圖像生成AI。 此外，即使是完全沒有程式設計知識的人，也能學到如何自行修改腳本，打造屬於自己的舒適創作環境。

☆★暢銷再上市★☆►有資料就有矩陣，有矩陣就有向量，有向量就有幾何，有幾何就有空間►從資料一路提升到張量的所有數學基礎►將數學視為思想、工具、語言、體系、基石、藝術的角度進行學習►分為向量、矩陣、向量空間、矩陣分解、微積分、空間幾何、資料►所有機器學習、深度學習最重要的基礎數學概念►不再亂猜，寫機器學習程式碼時，每行指令背後代表的數學基礎►學矩陣就是學AI，從此看到AI程式碼完全無負擔AI熱潮來臨，每個人都很怕直接被機器取代，不管文科理科背景的人，每個人都想搭上AI快車飛速到達未來。然而你的第一關就是數學。數學是宇宙的共同語言，也是人類意志極緻的展現。數學從數字開始進入高維之後，向量、矩陣、張量將整個人類文明帶入新的境界，也將我們的世界從點線面體推向無法視覺化的高維空間，而針對空間的運算，更是所有科學的重要基礎。空間幾何這門完全和生活知識抽離的學科，看似是和向量打交道而已，但卻是整個世界運行的基礎，近年AI興起，機器學習及深度學習成為熱門行業，當你想要學習TensorFlow時，面對的第一個觀念就是張量(Tensor)。這些名詞讓你感到陌生又不是完全不認識時，就是重拾矩陣的時候了。本書利用最小的成本，幫你把這個又陌生又熟悉的老朋友重新交往。作者從最簡單的加法開始說明，一直到機器學習中的梯度、偏導數、積分、矩陣、線性代數，從小學到研究所所學的數學，一一在適當的章節出現，當你讀到某個章節時，會發現「啊！原來如此，這就是奇異值分解在機器學習的原理啊！」，有一種豁然開朗的感覺，相信這種驚喜在全書中會不斷出現。ChatGPT出來之後，AI已經光速啟動，有志加入這個行業，也只能快速跟上，而這本書，正是你進入的最佳助手，與其繼續逃避直到被淘汰，不如就花一點時間，把這本本來就不難的書看完，補上你個人AI志業的最重要一塊拼圖。全書分為以下幾個部分：向量：從資料、矩陣、向量、幾何、空間開始談起，包括向量運算，範數等基本定理。接下來談到矩陣，把矩陣所有的性質(四則運算、表格、秩等)說明清楚，更有重要的內外積等。第三部分談的是向量，包括座標系、各種變換、維度、行列視，投影、正交、基等性質。第四部分談的是矩陣分解，實作了包括LU、Cholesky、QR，特徵/奇異值分解。第五部分就是談到空間的微積分，如多元函式、偏導、梯度、方向微分、泰勒展開等。也說明了拉格朗日乘子等。第六部分說明了空間幾何

不要再問『為什麼 ChatGPT 可以？』，你寫的程式也可以！開發生成式 AI 應用程式時總是在想『為什麼 ChatGPT 有這個功能？』，現在你也可以。本書帶你學會 OpenAI API 關鍵元素，達到跟 ChatGPT 類似的功能。｜用 Realtime API 提供進階語音模式｜開發直接語音交談，隨時插話的應用，再加上其他章節介紹的 function calling 與 MCP 等，實現真正出一張嘴、連打字都不用就可以操控的應用程式。書中會帶你實踐桌面版與網頁版的語音交談程式，各種情境都能派上用場。｜透過 MCP 介接全世界｜MCP 雖然不是 OpenAI API 的一部分，但卻可以接上各式各樣的輸入與控制功能，本書會教你設計可分享功能給他人使用的 MCP 伺服器，也會實作具備 MCP 用戶端的主控程式，介接你自己或別人提供的 MCP 伺服器幫模型長出感官與手腳。｜用 Responses API＋內建工具快速實作 RAG 應用｜Responses API 可以使用多種內建工具，搜尋網路、文字生圖、撰寫並執行 Python 程式碼都難不倒它，還可以檢索檔案，提供檢索片段內容幫模型增長知識，快速設計 RAG 應用。｜可運作多 agent 的 Agnets SDK｜實現讓程式自主決策並執行任務、達成代理人（agent）的理想，Agents SDK 還可以協調多個 agent 彼此合作，把任務交棒給最合適的 agent 處理。｜運用推理模型解決複雜數理問題｜透過 API 使用推理模型，還可以像是 ChatGPT 那樣呈現推理過程，不再需要撰寫複雜的提示內容或是指示，就可以解決數理或是邏輯問題。｜深度瞭解 function calling 機制｜不論是 Agents SDK 還是 MCP，底層的運作關鍵就是 function calling，你不一定會直接使用它，但瞭解它卻是延伸模型能力的必備基礎。｜直指核心設計的範例｜學習 API 當然可以直接看官方文件與範例，不過官方範例有時候因為想要有漂亮的 UI 呈現等原因，採用了你不一定熟悉的框架，使得範例本身摻雜太多非必要的元素，混淆了真正的關鍵主題，在設計範例時我們就特意保留最精簡的架構，高度聚焦提升成效。｜能踩的雷我們都先幫你踩過一遍｜使用 API 光看文件是一回事，實際測試又是一回事，尤其像是 MCP 要介接其他人提供

開啟AI時代，成就數據超能力！── 從生成式AI到數據驅動決策，全面進化你的職場實力。當世界被 ChatGPT、Google Gemini、Claude AI、Grok、DeepSeek 等生成式AI顛覆，當數據成為每一個決策、每一次創新的燃料！你，準備好用什麼能力迎戰未來？本書由科技實務專家編著，結合多年第一線教學經驗與產業觀察，帶領你系統化學習：? 提示工程（Prompt Engineering）──學會設計「能聽懂人話」的AI指令，精準駕馭生成結果。? 數據採樣與清理──運用Python、Pandas、Requests、BeautifulSoup、Selenium等工具，快速掌握乾淨且有價值的資料。? RAG（檢索增強生成）實戰──從理論到實作，建立能自主學習的智慧系統，整合 Hugging Face 資源。? 流程自動化與排程──讓你的數據收集與模型調用不再靠手動，效率翻倍提升。? 多元開發環境──從Google Colab雲端作業到Anaconda本地部署，甚至VSCode高效開發，一網打盡。不只是工具操作，更是一次次解構真實場景的訓練：政府開放資料、電商平台趨勢分析、醫療資料探勘…在每個場景中精煉技術、磨練思維。這是一本真正實務導向的書。適合所有希望在數位轉型時代，掌握未來主導權的你──學生、研究者、工程師、稽核、智財專家，或者，渴望蛻變、再出發的職場人。跟著本書，讓你從「使用AI的人」進化成「駕馭AI的人」。【專業推薦】國立中正大學成人及繼續教育學系教授、教育部樂齡學習總輔導團計劃主持人──魏惠娟明安國際集團董事長室內部稽核、資深內部稽核專責人員──張景評錸成科技有限公司執行長──?春愛聖橋國際專利商標事務所執行長──楊仁豪伽碩企業有限公司執行長──郭明洽元大銀行系統開發部專業副理──陳尚瑋

★AI時代來臨，掌握AI提問與應用技巧，開啟你的AI高效學習與工作之旅！✅ 掌握AI提問技術，解鎖AI的無限可能！✅ 學習ｘ工作ｘ創作，一本書搞定AI應用實戰！✅ 你會用AI，但你知道如何讓AI給你最好的答案嗎？本書教你，精準提問+高效應用AI，讓AI成為你的強力助手，提升學習與工作效率！★AI讓你更聰明，關鍵在於如何提問！你是否曾遇到這些問題？✅ AI回答模糊、不精確？✅ 不知道如何運用AI提升學習與工作效率？✅ 想學習Prompt Engineering（AI提問技術），卻找不到完整的方法？本書帶你，從零學會AI提問技巧，實戰應用AI，讓學習與工作事半功倍！★你將學到：✅ AI提問黃金法則：如何讓AI產生最準確的回答？✅ AI幫助學習與寫作：從英文學習到創作，全面提升效率！✅ AI輔助程式設計：學習Python、VBA，寫程式更輕鬆！✅ AI自動化工作：寫報告、分析資料、整理資訊，AI幫你搞定！本書讓你，了解最新AI趨勢解析，找到你的最佳助手！★適用讀者：✅ 學生：學會AI學習法，快速吸收新知識！✅ 職場人士：用AI提升工作效率，成為頂尖人才！✅ 程式開發人員：學習AI輔助程式設計，自動化寫程式！✅ 內容創作者：讓AI幫助你構思、寫作、改進內容！

⛧⛦ 一本搞定 LLM 看圖說故事與即時影像分析 ⛦⛧⛧⛦ 十款熱門模型實際解決生活中 AI Vision 問題 ⛦⛧⛧⛦ 用「自己的」資料集在本地端訓練 YOLO 模型 ⛦⛧⛧⛦ 無痛設計 Web 互動介面，輕鬆部署 AI 模型 ⛦⛧『AI Vision × LLM』劃開多模態應用的新時代從輸入文字生成圖片，到上傳照片讓 LLM 看圖說故事，AI 電腦視覺技術結合 LLM 的多模態應用正席捲全球。但這些令人驚豔的應用背後，其實倚賴多項核心技術——包含物體偵測、人臉辨識、情緒與年齡分析、或是影像文字識別，以及對於文字的理解與生成，這才賦予 AI 真正「看懂」影像內容的能力。實際解決現實生活中的 AI Vision 問題帶領讀者以多款熱門模型如 YOLO、OpenCV DNN、MediaPipe、CVZone 3D、DeepFace、Dlib、LiteRT、EasyOCR，打造刷臉門禁系統、即時口罩偵測、微笑自拍、手勢操控投影片、AI 健身教練、車牌辨識、結帳櫃台人流與高速公路車流分析等多項實用專案，讓讀者親身體驗 AI Vision 在真實場景中的應用價值。不僅會用，還能自行訓練專屬 AI 模型讓你不只會活用現成的模型，還能自己動手標註資料並訓練屬於你的 YOLO 模型。並且透過 Streamlit 設計 Web 互動介面，將訓練成果部署為具備即時偵測與辨識功能的 Web 應用程式，實現從標註資料、模型訓練到應用上線的完整流程。親手打造多模態 AI 應用，收穫滿滿成就感整合前述 AI Vision 技術與大型語言模型（LLM），或運用 Ollama 的多模態工具 Llama-Vision，再搭配 Streamlit，即可實作出讓 LLM 分析影像內容或情境的 Web 智慧應用，例如路況分析或圖片描述，讓 AI 真正具備視覺理解與語意回應的能力。零基礎也能無痛入門本書主打「從做中學」的實作導向，即使沒有深厚的理論基礎，也能快速掌握 Python 的 AI 模型與實用套件。至於不熟悉的語法、函式用法、AI 模型原理，或是特定功能的程式碼編寫與修改，則交由 ChatGPT 給予我們即時協助，讓學習更有效率。無論你是 AI 初學者還是開發者，本書都能帶你輕鬆入門、快速上手，從零開始打造專屬的 AI 專案，成為 AI Vision × LLM 的超酷玩家！🎉本書特色: ➢

★☆★深度學習暢銷好書2025全新改版★☆★本書專為想掌握深度學習核心概念卻不希望陷入繁瑣數學推導的讀者而設計，以「以程式設計取代定理證明」為宗旨，透過實作引導理解，縮短學習曲線，提升學習趣味與成就感。內容著重於演算法的觀念理解，輔以大量圖解說明，捨棄冗長的理論鋪陳，讓讀者能夠輕鬆掌握深度學習的核心原理。全書提供完整範例程式與多種演算法的實務應用，強調實用性與延伸性，期盼能激發讀者靈感，將所學應用於實際專案或產品開發中。本次改版翻修實作的範例程式，並新增更多應用實例及演算法說明，例如Transformer、Diffusion Model等。《深度學習最佳入門與專題實戰：自然語言處理、大型語言模型與強化學習篇》內容包括：自然語言處理相關演算法、大語言模型、語音辨識、強化學習等，全面涵蓋深度學習的自然語言處理及強化學習領域。適合讀者?深度學習的入門者：必須熟悉Python 程式語言及機器學習基本概念。?資料工程師：以應用系統開發為職志，希望能應用各種演算法，進行實作。?資訊工作者：希望能擴展深度學習知識領域。?從事其他領域的工作，希望能一窺深度學習奧秘者。