Python

PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： https://github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch

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。

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

相較於多數經濟理論，「投入產出分析」兼具理論嚴謹、數學式簡單、計算快速且結果直觀易解讀等優點。其分析所需的「投入產出表」通常可由國家統計單位直接取得，因此長期以來被廣泛應用於各國政策影響評估工作。本書作者長期受政府及企業單位委託，運用投入產出分析及其相關方法進行各類政策影響評估，成果也被採納為政策或決策依據，因此累積了豐富的實務案例。 本書特別擷取其中具代表性的案例，說明如何將投入產出分析應用於不同的政策情境，期望能為讀者提供有益的參考，激發創新思考，並進一步運用於自身關注的議題分析。此外，本書另一特色則是介紹如何以 Python 程式執行投入產出分析，讓讀者在傳統的 Excel、GAMS、Eviews、SAS 等工具之外，擁有新的選擇。

輕鬆簡單的好書，讓你從入門到高手，掌握機器學習及神經網路的數學、理論與實作！▌本書特色☆機器學習唯一的入門書，從完全不懂到開發專案靠這本書就搞定☆充分展現出日本書的細膩流暢又簡單清楚☆想了解機器學習又怕被數學公式轟炸的AI小白最適合☆作者把所有的數學公式都用最簡單的二維平面來處理，是對人腦最直覺的投射☆懶人最愛的程式設計環境，Jupyter Notebook，在瀏覽器中就可以執行神經網路☆高中文組數學程度就可以100%看得懂的Python程式☆雖然簡單但十分詳細的公式推導☆L1、L2回歸你我都會用，但這本書卻有完整的來龍去脈，打下神經網路及深度學習的基礎☆無監督學習也有詳細說明，K-means和混合高斯模型☆使用Tensorflow，每一行程式碼都看得懂，完全沒有不必要細節或玩弄技巧

本書特色1.學習目標：每章的最前面都有引言說明學習目標，啟發學習動機。2.圖解說明：以圖文並茂的方式，解說「資料庫」的概念知識。3.課後評量：提供「選擇題」與「問答題」題型，協助讀者課後練習與自我測驗。4.本書主要以SQL Server 2019寫成，可往上、往下相容於2017、2022版本。內容簡介本書依照作者多年的教學與實務經驗，為讀者量身打造一本適合初學者的入門及實作書。內容輔以大量圖形和範例解說，完整說明資料庫系統理論與實作，不僅適合大專院校的課程，也適用於準備國家考試的參考。內容涵蓋資料庫導論、SQL Server的安裝與環境介紹、關聯式資料庫、ER Model實體關係圖、資料庫正規化、關聯式模式的資料運算、結構化查詢語言SQL、SQL的查詢語言、合併理論與實作、檢視表、預存程序、觸發程序。並進一步介紹Python如何連接SQL Server資料庫來學習SQL指令，以及整合SQL Server資料庫開發員工銷售系統。

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

https://youtu.be/1n0pVNYezCg 【書籍簡介】 Apple Silicon 的統一記憶體，讓一台 Mac 就能執行過去要靠多張顯示卡才載得動的模型。 全書 25 章的操作、指令與畫面，都在 Mac 上實際執行過。 －128GB 統一記憶體全部可當 GPU 記憶體，單機載入 100B 級模型。 －Ghostty、Homebrew、uv 建好環境，Tailscale 與 macmon 遠端使用與監控。 －Ollama、Open WebUI、LM Studio、llama.cpp 四套推論工具實際操作一遍。 －四個方案同條件量測速度與記憶體，並與雲端 API 及 CUDA 主機對照。 －mlx-lm 直接使用 MLX 框架，從命令列、Python API 到相容伺服器。 －量化原理講清楚，實作 DWQ、AWQ、GPTQ 與 dynamic_quant。 －推測式解碼、量化 KV 快取與 prompt 快取，同一個模型輸出更快。 －mflux、Draw Things、ComfyUI 生圖，實測 FLUX.2、Z-Image 與 Wan 2.2。 －mlx-whisper 轉寫、Kokoro 與 Qwen3-TTS 合成、MusicGen 與 ACE-Step 作曲。 －mlx-vlm 與 FastVLM 看圖看影片，AnythingLLM 與 LightRAG 讀自己的文件。 －Claude Code、goose 接地端模型，sandbox-exec 與 Apple container 隔離。 －Foundation Models framework 呼叫系統模型，exo 與 MLX 分散式組叢集。 －mlx_lm.lora、mflux-train、mlx-lm-lora 微調，nanochat-mlx 從零預訓練。 適合手上已經有一台 Apple Silicon Mac，想把它當成地端 AI 主機使用的開發者與研究者。

線上市場，「消費者足跡」有學問！Google Analytics解讀網站數據帶您擬定策略和方法！*在網路流量的時代，我們需要一個最好的數據分析工具，以做出最有效的商業決策。*行銷演算法(MarTech)為各族群的消費者量身訂做適合他們的銷售手段。無論您是正要去市場裡求職的行銷人員，又或者是想發展網路市場的高階主管，甚至是還在求學的學生，學會使用GA無疑是個必經之路。在智慧型裝置普及的世代，線上市場成為時下最新的潮流。不論是販賣商品的廠商、提供服務的服務業，或是傳遞知識與資訊的部落客、網路紅人，掌握線上消費者的流量與數據、發揮網站的最大價值，都將是致勝的關鍵。Google Analytics 從2012年發展至今已橫跨超過十年，擁有廣泛的使用者，是功能強大且操作方便的分析工具。本書按步驟介紹，從如何將GA替我們收集到的網站數據提取出來、運用行銷演算法(MarTech)，到透過Python 程式語言自己撰寫預測演算模型，透過分析結果，輔助行銷策略的制定。

APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。APCS考試類型包括：觀念題及實作題。觀念題是以單選題的方式進行測驗，考試重點在於程式設計概念、解決問題的運算思維或理解演算法的基礎觀念。在程式設計實作題可自行選擇以C、C++、Java、Python撰寫程式，本書的實作題程式是以C語言為主。本書會以C語言的語法架構為主，並根據APCS公告的觀念題及實作題，分別安排到各章的主題之中，主要目的就是希望讀者在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，如此的安排更可以幫助各位讀者學以致用，清楚掌握考試的重點。本書結合運算思維與演算法的基本觀念，並以C語言來實作，為了降低讀者的學習障礙，本書範例都是完整的程式碼，以實作來引導觀念，全書程式都已在DEV C++的環境下正確編譯與執行。期許本書能幫助各位具備以C語言設計程式的基本能力，並完全具備應試APCS的程式設計實作能力。

https://youtu.be/wXkyKiU9eu0 「從模型到介面，從部署到串接，打造可操作、可擴充的語言模型應用」 ? 建立穩定的開發與資料處理基礎 從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 到 Pandas，掌握 CSV、Google Sheets 與多種資料格式的讀取、整理與比對。 ? 將 Python 程式轉化為可操作的動態 APP 比較 Gradio、Streamlit、Tkinter 與 CustomTkinter 的介面特色，實作股價資料查詢與財報 RAG 應用。 ? 完成 Hugging Face Spaces 部署與除錯 掌握 requirements.txt、README、Secret、API Key、套件版本管理，以及常見平台部署流程。 ? 理解開源模型、微調與量化技術 認識 Llama、ChatGLM、TAIDE、Breeze、Qwen、Yi，並掌握 SFT、LoRA、QLoRA、模型量化、RLHF、PPO 與 DPO 的微調核心概念。 ? 串接知識庫、通訊工具與跨平台工作流 實作 RAG、AnythingLLM、MAKE、Line Bot、Google Sheets、Telegram、Claude API 與 MCP，延伸模型的查詢、推播與任務串接能力。 專業推薦 (排名不分先後) 國立中山大學物理系─莊豐權特聘教授 欣榮藝術行銷有限公司 執行長、吾料音樂創造工作室 創辦人─侯沛罧 敬薦 綠先農業科技國際股份有限公司─張靜雯經理 伽碩職訓中心─郭明洽執行長 嘉南藥理大學人工智慧與多媒體應用系─蘇致遠教授 元大─陳尚瑋副理 數位行銷顧問─佘昀 永義房屋高鐵自由加盟店 店長 / 第21 屆金仲獎楷模─王靚瑜 永達保經─李雅雯經理

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

APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。APCS考試類型包括：觀念題及實作題。觀念題是以單選題的方式進行測驗，考試重點在於程式設計概念、解決問題的運算思維或理解演算法的基礎觀念。在程式設計實作題可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式，本書的實作題程式是以C++為主。本書會以C++的語法架構為主，並根據APCS公告的觀念題及實作題，分別安排到各章的主題之中，主要目的就是希望讀者在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，如此的安排更可以幫助各位讀者學以致用，清楚掌握考試的重點。為了降低讀者的學習障礙，本書範例都是完整的程式碼，以實作來引導觀念，全書程式都已在DEV C++的環璄下正確編譯與執行。期許本書能幫助各位具備以C++的程式設計基本能力，並完全具備應試APCS的程式設計實作能力，筆者相信經過本書的課程安排及訓練後，各位已紮實地培養了分析題目、提出解決方案及以C++設計程式的實作能力。

從A/B測試、通用啟發法、吃角子老虎機演算法，到貝氏最佳化「網頁搜尋、社交網路、手機app，它們每天都在最佳化！這種概念對許多今後要進行數位化的產業來說不可或缺，也會從根本改變我們在行銷、產品開發和設計的思維。即使不是理工背景，也請從內容感受基於資料的最佳化世界的氛圍。」-東京大學研究所工學系研究科 人工智慧工程研究中心／技術經營戰略學專攻 教授 松尾豐只要是網路服務相關開發人員，都無法迴避此課題：提供更好的使用者體驗。本書介紹如何定量評估及改善使用者行為，以達成網路服務的成長。本書從簡單的A/B測試開始，介紹線性模型、通用啟發法、吃角子老虎機演算法、貝氏最佳化，以及機器學習的各種知識，帶您了解如何用數學方式解決網站最佳化這個現實中的問題。透過Python範例程式碼與圖表解說的數學模型，仔細解釋機器學習和統計的基礎知識，對於想了解網站最佳化方式與機器學習基礎知識的讀者來說，本書是最適合的選擇。

☆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

★☆★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：理論基礎與影像篇》內容包括：深度學習導論、神經網路原理、TensorFlow 基礎操作、物件偵測、生成式 AI、生成對抗網路、擴散模型等，全面涵蓋深度學習的基礎知識與影像應用領域。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。

★☆★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。

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。

NLP專用Python開發環境架設自然語言處理的發展歷程無監督學習的原理與應用及實作Pretraing的完整實作文字分類、機器閱讀理解、命名實體辨識ChatGPT的原理 - 文字生成損失函式與模型瘦身大型語言模型已經成為現代AI的範式，不管是ChatGPT或是llama、Falcon等，這個新興學科是人工智慧時代最熱門的話題，沒有一個有志於AI的人可以忽略這個趨勢。而大型語言模型的基礎，當然就是自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）。自然語言處理主要工作包括了語言理解、語言生成、機器翻譯、語音識別等。目前見的應用非常多，包括了自動化客服、垃圾郵件檢測、社交媒體情感分析、醫療記錄分析、金融預測和新聞摘要等。總結來說，自然語言處理是一個動態且充滿潛力的領域，它正在不斷改變我們與計算機和數字訊息互動的方式。隨著技術的不斷發展，我們可以期待在更多領域看到 NLP 的創新應用，同時也需要持續關注與其發展相關的倫理和社會問題。本書最重要目的就是將你帶入這個行業，如果你是程式設計師，網頁設計師，又或者是App的開發者，如果不想被人工智慧搶掉工作，加入是最好的選擇。

您每天都在使用AI，但您真的「會用AI」嗎？ 本書教您，精準提問+高效應用AI，讓AI成為您的強力助手，提升學習與工作效率！ 本書帶您，從零學會AI提問技巧，實戰應用AI，讓學習與工作事半功倍！ 本書讓您，了解最新AI趨勢，找到您的最佳助手！ 本書不只教您「怎麼操作AI」，更要帶您建立一套不受單一工具限制的AI思維與方法。 您將學會... ◆認識AI：理解生成式AI、LLM與AI Agent，建立正確的AI觀念。 ◆學會提問：掌握Prompt設計、Zero-shot、Few-shot、CoT、ReAct、多輪對話與多模態提示。 ◆選對工具：理解ChatGPT、Gemini、NotebookLM、GitHub Copilot與Codex各自的優勢與適用情境。 ◆真正應用：從英文學習、程式設計、資料整理、報告撰寫，到內容創作與工作效率提升，讓AI真正參與你的日常工作。 ◆建立自動化能力：結合Python、VBA與Google Apps Script，讓AI從「回答問題」進一步走向「協助完成工作」。 ◆懂得查核與防護：面對AI幻覺、錯誤資訊、Prompt Injection、資料安全、版權與倫理問題，學會正確且負責任地使用AI。 從這本書開始... ◆培養理解問題、提出好問題、驗證答案，以及整合工具解決問題的能力。 ◆建立您的AI思維，掌握面向未來的提問力、學習力與AI協作力。 ★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！

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！

《信號與系統》不僅是一本教科書，更是一趟橫跨數學、工程與藝術的深度旅程。它融合嚴謹的理論基礎與實務應用，從自然現象的建模到人造系統的設計，帶領讀者以邏輯與美感兼備的視角，理解這個世界如何透過「信號」與「系統」彼此連結與運作。 本書由淺入深，逐步建立讀者對信號與系統的完整認知，涵蓋內容廣泛且深入，包括：樂高般可組合的基本函數、連續與離散時間系統的性質、LTI 系統的建模、傅立葉與拉普拉斯轉換、數位取樣、濾波器設計，以及在無限維度希爾伯特空間中的頻譜解析。這些理論不僅涵蓋信號處理領域的核心概念，也為深入機器學習、電腦視覺、生醫工程、通訊技術等應用領域奠定堅實基礎。 書中以豐富的比喻與實例，將抽象概念具象化：阿爾罕布拉宮的幾何對稱激發數學美感；羅傑‧潘羅斯的視覺幻象帶出不可能的結構之思；音樂的和聲則引導讀者感受複指數函數的頻率美學。這些設計不僅啟發思考，更讓艱深的內容充滿人文與藝術的溫度。 每章節都精心編排，結合理論推導、Python 程式實作與大量範例，讓讀者不僅理解公式，更能實際操作、觀察與驗證。從簡單的時間平移與反轉，到進階的卷積運算與傅立葉轉換，透過實作，讀者將能直觀掌握信號如何變化、如何被解構與重建。

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

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

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。

AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！ ★提供用書教師相關的教學資源★ 【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程，多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科，而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科，因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。 本書以實例演練為導向，漸進式的學習架構，詳盡解說各種資料結構，期能帶領讀者了解其中的精髓，進而具備開發大型程式的功力。此外，為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試，本書精選題型多元的考題，並融入相關章節、隨堂練習與學習評量，建議讀者勤加練習。 AI助攻 *使用【ChatGPT】輔助學習資料結構，例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等，這些技巧大多不限定於ChatGPT，也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。 *本書是以C語言進行實作，讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。 *ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章，希望讀者以學會資料結構為主，而使用ChatGPT為輔，同時不會干擾到學習或上課的節奏。 考題觀摩 收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題，增加實例演練經驗，提升即戰力。

★完整說明資料庫設計與開發人員應具備的觀念和技能，幫助你精通MySQL/MariaDB資料庫的使用與SQL程式設計！ ★介紹如何使用ChatGPT輔助學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。 ．本書以資料庫設計與開發人員角度來切入MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發，完整說明資料庫系統相關原理、資料庫設計實務與SQL語言，能夠訓練和提昇讀者擁有足夠的技術能力來自行設計與建立資料庫應用程式。 ．內容適用Oracle的MySQL與開放原始碼的MariaDB資料庫系統，是一本為有志成為資料庫設計與開發人員的讀者、或學校資料庫設計相關課程所規劃的實務教材和訓練指南。 ．完美結合資料庫理論與設計實務，除了使用大量圖形和範例來說明資料庫系統理論、實體關聯模型和正規化外，更以實例說明資料庫設計，讀者不只可以實際在資料庫設計工具繪製專案的實體關聯圖，更可以將設計成果建立成MySQL/MariaDB資料庫，來驗證實體關聯模型的資料庫設計理論。 ．詳細且完整說明SQL語言的語法、預存程序、函數、觸發程序、資料指標和交易處理，可以幫助讀者精通MySQL/MariaDB的SQL程式設計。 ．實際說明如何使用Python建立資料庫用戶端程式和PHP語言架設Web網站。 ．詳細介紹如何使用ChatGPT幫助讀者學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。

使用基本的線性代數、機率和統計來掌控您的資料「在當前資料科學教育環境的嘈雜聲中，這本書脫穎而出，包含許多清晰、實用的範例，說明理解和建構資料所需的基礎知識。」―Vicki BoykisTumblr高級機器學習工程師讓您掌握在資料科學、機器學習和統計學等方面所需具備的數學知識。作者Thomas Nield將引導您了解微積分、機率、線性代數和統計等領域，以及它們是如何應用在線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術。在此過程中，您還將獲得對資料科學的實用見解，以及如何利用這些見解幫助提升您的職業生涯。您將了解如何：‧使用Python程式碼和SymPy、NumPy和scikit-learn等程式庫來探索基本的數學概念，例如微積分、線性代數、統計和機器學習‧用簡單的語言並使用最少的數學符號和行話來理解線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術‧對資料集執行描述性統計和假說檢定，以解釋p值和統計顯著性‧操作向量和矩陣並執行矩陣分解‧對微積分、機率、統計和線性代數的知識進行整合和建構，並應用於包括神經網路在內的迴歸模型‧在資料科學職業生涯中進行實際導航，避免常見的陷阱、假設和偏見，同時調整您的技能以在就業市場中脫穎而出

熟悉基礎，精通實戰。接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。本書亮點～GNN 最強實戰參考書～ 使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 高級NLP模型訓練及微調、BERTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer

「一本平易近人的著作，可讓你立即應用進而提升程式的執行效率。書中將教你電腦科學中會用到的基本演算法和資料型別。如果你正在找一份程式設計相關的技術工作，這本書可能會在下次的程式面試中幫助你取得好成績。」 ― Zvi Galil 喬治亞理工學院 計算學院Frederick G. Storey主任暨名譽院長 論及撰寫有效率的程式時，每位軟體專業人士都需要具備有效率的演算法運作知識。在這本實務書籍中，《Algorithms in a Nutshell》作者George Heineman對於多種語言編寫程式時所用的效能改進關鍵演算法，有簡潔而詳實的介紹。軟體開發人員、測試人員、維護人員將理解演算法如何創造性地解決運算問題。 每章都會以前面章節內容為基礎，藉由清晰的圖示和不斷提供的新基本概念，包括演算法分析，對書中介紹的每個演算法做效能分級。你可以將每章所學到的內容，應用到該章最後的挑戰題中，如同模擬在程式術科面試場上的體驗。 閱讀本書，你將可以： ‧探索電腦科學和軟體工程核心的基本演算法 ‧學習有效率解決問題的常見策略，例如：分治法、動態規劃、貪婪方法 ‧使用Big-O分析與評估程式的時間複雜度 ‧使用現有的Python函式庫和資料結構來解決演算法問題 ‧了解重要演算法的主要步驟

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！

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

本書提供讀者運用生成式AI工具協助文字與圖像創作的全面性學習體驗，引導讀者充分掌握生成式AI在文字與圖像的相關應用，並在各種場域中運用這些技術。 全書共12章，第1章從AI的基本原理到ChatGPT的運作方式，介紹人工智慧與ChatGPT；第2、3章開啟ChatGPT的大門，透過實際案例引導讀者進行實作演練與案例分析；第4章聚焦於ChatGPT在推薦系統中的應用；第5章運用案例式推理機制、本體論發展出整合本體論之案例式推理，闡釋如何運用ChatGPT發展智慧型應用；第6、7章著重於文本與文案創作的應用，包括文章文體、文字風格以及新聞寫作與編輯等應用；第8章介紹運用ChatGPT學習Python程式設計；第9章介紹生成式人工智慧在圖像生成中的應用和挑戰；第10、11、12章詳細解說Bing Image Creator、DreamStudio以及Stable Diffusion等圖像AI生成工具，並示範如何運用這些工具生成優質圖像，並引導讀者透過實作演練，創造出引人注目的優質圖像。 第二版新增ChatGPT的進階應用，讓讀者能更加了解資訊科技的多種面向，深深體會人工智慧的奧妙之處。 各章章末均安排作業，供讀者自我練習並複習該章所學。除了第1及第9章之外，各章章末還有實際演練單元，引導讀者在實作中掌握學習成效。各章的作業、演練均須讀者自行練習，不提供解答，出版公司與銷售單位亦無法提供解答。自學讀者選購前請知悉。

這本趣味的指南在探索AI與資料科學領域的奇妙世界方面，具有以下特點，並獲得學界和業界的推薦：◆全面性：涵蓋從數據收集到機器學習模型構建的全過程，適合初學者和進階學習者。◆工具應用：重點介紹Python及其他主要工具的應用，這些工具是當今AI與資料科學必不可少的基礎。◆學界推薦：來自頂尖學術界專家的推薦，確保本書內容的學術性和專業性。◆業界推薦：專業資訊人士的推薦，證明本書在實際應用和職場技能需求的價值。◆實際案例和習題：提供豐富的實際案例和習題，有助於讀者從理論到實踐的無縫過渡，加深對知識的理解和應用能力。本書的特點使得這本指南不僅適合想要建立堅實基礎並深入研究AI與資料科學的新手，也適合希望在這些領域中追求更高專業水準的進階學習者。無論是學術研究還是商業應用，這本書都將成為讀者實現卓越的重要工具書。書籍推薦人：伽碩企業有限公司附設職業訓練中心執行長 郭明洽銘傳大學資訊科技與管理學程教授 尹邦嚴前仁寶電腦財務主管、法藍瓷行政主管、中強光電營運主管、國巨稽核主管 鄭穎臨日本東京農工大學 感染症未來疫学研究センター 特任助理教授 林立云王致遠 藥師國際商業機器股份有限公司 IBM 工程師 陳尚瑋優貝克股份有限公司資料工程師 吳俊毅

★以 LangGraph 1.0 從零打造 AI 代理的完整實戰指南 ★從大語言模型到代理：釐清代理的核心價值與應用版圖 ★環境安裝與大模型設定，含 Qwen3 網頁版與線上 API 實戰 ★LangGraph 程式設計基礎：工作流架設、工具呼叫與輸出範式 ★掌握 Map 與 Reducer，處理大量與彙整型任務 ★建構圖的多條件分支與節點平行化處理 ★九大代理設計模式循序拆解，從反應式到 Supervisor ★ReAct 範式與 create_agent 預建構模組、中介軟體詳解 ★記憶系統：短期儲存與長期記憶的載入與整理 ★規劃與執行：整合 tavily 網路搜尋的代理實戰 ★上下文工程：提示詞設計、上下文污染與卸載策略 ★多代理實戰：共用空間驅動與主代理驅動的協作系統 本書共分12章 ◼第 1 章初識代理，從大語言模型談到代理的應用並解析 LangGraph 1.0◼第 2 章講 Agent 環境安裝與大模型設定，涵蓋 Python 環境、Qwen3 API 與 Hello Agent 實戰◼第 3 章介紹程式設計基礎，含工作流架設、工具呼叫範式、Map 與 Reducer、輸出範式，並帶出設計模式一反應式代理與自動導航◼第 4 章講多條件分支與節點平行化◼第 5 章為設計模式二 ReAct，詳解 ToolNode、create_agent 與中介軟體◼第 6 章為設計模式三記憶系統，涵蓋記憶儲存與長期記憶整理◼第 7 章為設計模式四規劃與執行，結合 tavily 搜尋實戰◼第 8 章為設計模式五上下文工程，探討提示詞、上下文污染與卸載◼第 9 章進入多代理實戰◼第 10 至 12 章為案例實戰，依序是新能源車文案設計、共用空間驅動的多代理，以及主代理驅動的多代理與 Supervisor 模式。

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

ChatGPT 4 Omni領軍Copilot、Claude、Gemini、36組GPT ...全面探索生成式AI的無限可能本書內容★☆★☆★【AI 領航 - 全面掌握】★☆★☆★★☆★☆★【36組GPT - 應用無限】★☆★☆★★☆★☆★【藝術二維碼 - 深度探索】★☆★☆★★☆★☆★【智慧投資 - 股市掘金】★☆★☆★◆ChatGPT開創智慧生活新未來創新學習與未來教育的變革情感與表達的新語言 - 表情符號的力量閱讀、創作與分析的智慧進化◆ChatGPT心靈畫家之路AI助力下的繪畫新體驗AI藝術靈感的交流空間◆ChatGPT驅動的企業數位轉型智慧文書處理與法律案件管理AI助力的行銷企劃創新◆Prompt魔法咒語控制 AI 輸出的方向和風格AI 進行互動式學習◆ChatGPT App - 智慧對話的新時代多模態互動 - 文字與語音的無縫溝通智慧與情感的交融 - 人性化的AI互動◆GPT畫筆魔術師DALL-E、Hot Mods ...讓你的奇思妙想活靈活現圖片不夠狂？交給我！立刻變身！你的品牌形象，由我來打造！商業設計◆GPT - 數位電影院Canva、Song Maker ...你的AI作曲夥伴AI驅動的影片編輯新時代◆GPT - 閱讀、寫作與簡報Write For Me、Slide Maker ...AI寫廣告與SEO優化研究助理AI助你事半功倍AI簡報神器◆GPT - 網頁與科學運算Diagrams 、Wolfram ...圖表與視覺化圖形的助手科學之眼，洞悉宇宙奧秘秒建網站◆自然語言設計GPT畫夢師留學作文批改專家比價網深智客服◆AI夥伴齊聚探索Copilot、Gemini與Claude的力量◆Python GPT - 進階應用探索動態視覺表達 - 創建Gif動畫精準時間管理 - 計時器的智能應用◆藝術與科技的結合藝術圖像二維碼◆AI淘金術智慧投資新手法

◖本書特色◗ ◾ChatGPT利器：ChatGPT與遊戲設計的觀念與實作。 ◾內容全面：循序漸進介紹遊戲類型、產業認識、設計技術、開發工具、2D/3D模擬等。 ◾議題分析：專章分享包含大數據、遊戲行銷模式和成功案例經驗。 ◖本書內容◗ 這是一本提供初學者進入遊戲設計領域的入門教材，其中不乏許多遊戲開發的實務經驗，除介紹遊戲開發過程中的各種工具，及許多開發成品的展示外，更期許能在最短時間內讓讀者建立起對遊戲設計開發過程中所應具備的遊戲基礎規則、劇情故事巧妙的安排、華麗效果設計的要訣、理念與現實的互補等基礎知識。 本書理論與實務並重，從產業的認識、遊戲類型、相關技術及工具都有所介紹。而在實作方面，則討論2D、3D、數學、物理現象模擬、音效等主題，讀者可以藉由書中之演算法獲得遊戲製作相關知識。 此外，本書也針對近期爆紅的ChatGPT聊天機器人，加入了「ChatGPT與遊戲設計的入門課」、「遊戲行銷與ChatGPT的整合攻略」，包括：利用ChatGPT撰寫各類Python程式、讓ChatGPT開發小遊戲、利用ChatGPT撰寫遊戲介紹文案、協助生成關鍵字清單…等內容。期許本書深入淺出的介紹，可以幫助各位了解遊戲設計、開發工作與AI科技工具應用的全貌。 ◖課程目標◗ ◾了解遊戲設計領域的相關知識及技術 ◾認識遊戲設計實務的現況與未來趨勢 ◾學習運用創意和視覺風格吸引注意力 ◾利用遊戲編輯工具製作出有趣小遊戲 ◖目標讀者◗ ◾多媒體或遊戲設計相關科系師生 ◾遊戲設計的相關從業人員 ◾對ChatGPT與遊戲相關應用有興趣者

美國矽谷創業家/全球數十家科技大廠與業界指定講師之Raspberry Pi入門寶典！達人指引、實戰入門！多元演練、全面體驗！學習Raspberry Pi核心運用的開發指南！從入門邁向專業，細述Raspberry Pi的來龍去脈，以及那股強大的應用魅力！目前Raspberry Pi已經是非常穩定的革命性產品，它可以運用在電腦初學者的教育、低收入者的電腦、無人機的駕駛、海洋探索的設備等，甚至是Amazon自動送貨飛機的核心，因為它體積小、低耗電，且是Open Source的緣故，在資訊公開的現在，更是吸引無數開發者的投入與分享。透過多台Raspberry Pi的互助應用，可以預期未來雲端計算和分散式運算的強大發展，而其低價體積小的優勢，更為物聯網的發展提供了實際的解決之道。■ 入門學習・本書以Raspberry Pi 4為主、介紹Raspberry Pi的所有模組、Raspberry Pi Zero體積最小的開發板、以及Raspberry Pi 400便攜式鍵盤。・細述作業系統、開機SD卡的準備、相關設定、圖形介面、系統管理、網路管理、檔案壓縮、檔案結構、架設網站伺服器，以及使用Python和Scratch 3做出自動化控制等與硬體互動的應用程式程式開發。■ 實戰應用・物聯網篇：透過網路來控制Raspberry上的GPIO，即為物聯網智慧城市與雲端居家運用基礎。・使用Arduino讀取類比資料：Raspberry Pi擅長網路和資料處理的作業，而Arduino是處理周邊感應器的專家，說明兩者結合強大的應用。・多媒體篇：架設mp3播放器、架設網路收音機、可選台網路收音機、UPnp和DLNA、iOS專用Airplay播放器。・影像篇：設定Raspberry照相機、數位相機、行車紀錄器與架設網路攝影機。・NAS伺服器：架設網路檔案伺服器、Raspberry資料可同步到Dropbox上。

因應AI人工智慧時代來臨，全球商業科技人才需選用正確工具，才能迎向新的機會與挑戰! 本教材以大數據資料分析、文字探勘與機器學習等最新資訊科技在稽核應用為題，協助讀者了解資料分析與智能稽核最新發展。「JCAATs」為AI語言Python所開發的新一代稽核軟體，世界第一套可同時於PC或MAC環境執行，支援繁體中文、最視覺化且簡易的使用介面，讓非資訊技術背景者，也可輕鬆進行智能資料分析，透過內建之資料融合技術與OPEN DATA連結器等，快速地取得異質性資料即時分析，有效找出異常，提升職場競爭力。本書特色包含:提供最新智能稽核(Smart Audit)新知、稽核指令操作線上課程、實務案例演練資料庫與模擬試題練習。通過ICAEA國際電腦稽核教育協會認證，為JCCP及ICCP國際電腦稽核軟體應用師認證考試指定用書。購買書籍者，可免費上網申請JCAATs AI稽核軟體試用版及教學演練資料。本書提供完整實務案例演練資料，讀者可透過軟體上機實作，充分體驗最新智能稽核實踐方式，為會計師、稽核、法遵、風控、資安、各階管理者、大專院校師生等專業人士，學習資料分析與智能稽核之最佳參考資料。JACKSOFT並結合ICAEA國際電腦稽核教育協會提供完整的教學諮詢資源，適合商學院老師帶領學生學習如何善用AI工具，透過NO Code → Read Code → Write Code，循序漸進學習，快速進入新的數據分析與智慧稽核新環境，發揮專業價值。◎代理經銷 白象文化