Python

本書由華大生命科學研究院資深NLP專家撰寫，旨在帶你從零構建高效的企業級RAG系統。本書全面解析RAG原理與實戰，涵蓋架構與組件、高階技術與實踐、檢索與問答模塊優化策略、模型推理等核心技術，並深入講解三大落地優化技術，以及高階變體與能力增強措施。 本書共8章。第1章介紹RAG技術基礎，幫助讀者建立對RAG技術的全面認知。第2章介紹RAG系統的核心組件與實踐，幫助讀者掌握核心技術與基於Python庫的實踐。第3章介紹高階RAG技術與實踐的細節，幫助讀者掌握進階技術。第4章介紹檢索與問答模塊的優化，全方位講解優化策略。第5章介紹模型推理技術，加速RAG技術的落地。第6章介紹RAG系統在實際應用中的魯棒性、安全性和公平性優化技術，提升RAG系統的整體性能與可信度。第7章介紹RAG技術的高階變體，以充分挖掘RAG技術的應用潛力。第8章介紹實時知識更新與跨模態能力增強，展望RAG技術未來應用的方向。

https://youtu.be/6B7vbshLK7Y ★ 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

本書系統性地介紹AI智能體的基礎理論、關鍵技術、開發方法與實戰案例。書中技術內容以國產DeepSeek大模型為核心，結合多個主流開發框架及平臺展示，旨在為讀者提供一條從入門到精通的高效學習路徑。本書共14章，內容涵蓋AI智能體與DeepSeek模型概述、AI智能體開發環境搭建、提示詞工程、知識庫與RAG技術、單智能體與多智能體系統開發、通用AI智能體構建、AI智能體協議、AI智能體進階技術、企業級大模型部署與知識庫搭建、企業級AI智能體開發，以及AI智能體的行業落地與AI智能體的前沿探索。同時，每章都融合了理論講解與代碼實戰，力求在闡明原理的同時提升讀者的動手能力。值得一提的是，本書強調“基於DeepSeek”的實戰導向。書中提供了大量完整可運行的示例代碼，涵蓋API調用、AI智能體開發、RAG系統搭建、多智能體協作等典型場景，幫助讀者在真實環境中鞏固知識。本書適合具有一定Python編程基礎的讀者閱讀，可可供從事AI應用開發、算法研究、企業智能化轉型的技術人員和項目經理參考使用，也作為人工智能、計算機科學相關專業學生的參考書。

本書分為兩大部分，從理論到實踐、從基礎原理到前沿技術，全方位解析了大模型的構建、訓練、部署 與應用的整個流程。第一部分介紹大模型的基礎概念，包括大模型的定義、發展歷程和構建所需的軟硬件技術棧，重點講解神經網絡、訓練優化及模型調優的基本原理。第二部分聚焦大模型的內在邏輯和實際應用， 涵蓋推理、記憶、數據管道、多模態處理、硬件加速以及部署和維護等，同時以基於MoE的DeepSeek多模態大模型為案例，展示從項目架構設計到在線服務的全流程。全書內容嚴謹而生動，既涵蓋了大模型開發的全 流程技術細節，又不乏對大模型歷史演變和未來趨勢的前瞻性探討，是探索大模型底層邏輯與實現技術的指南。本書適合具備Python基礎開發能力、並希望進一步深入學習大模型開發、模型優化和部署應用的讀者；同時，對於證券、保險、銀行等行業的從業人員以及高校師生來說，也是一本兼具理論深度與實戰指導的理 想參考書和教學輔導材料。

本書是一本為人工智能初學者量身定制的實用指南，旨在幫助讀者迅速掌握人工智能的核心概念和應用技巧。本書從基礎概念入手，結合應用實例，使用MindSpore框架，深入淺出地引導讀者理解和掌握人工智能的基本原理、技術及最新發展。全書共分為4篇16章，覆蓋人工智能的各個重要領域。人工智能入門篇(第1、2章)介紹人工智能概述、人工智能發展歷程、人工智能Python開發入門和MindSpore開發入門，並給出基於MNIST數據集識別手寫數字的入門實戰介紹。機器學習及實戰篇(第3～5章)包括監督學習、無監督學習、強化學習。深度學習及實戰篇(第6～10章)介紹深度神經網絡、知識圖譜、生成對抗網絡、遷移學習和注意力機制。人工智能前沿與倫理篇(第11～16章)涉及擴散模型、推薦系統、量子計算、輕量級人工智能、人工智能大模型、人工智能倫理等前沿主題。本書適合對人工智能感興趣的學生及從業者，旨在幫助讀者夯實理論基礎，提升實際編程能力，從而在未來的學習和工作中更加遊刃有餘。

本書較為全面地講解AI智能體開發的關鍵技術，包括提示詞工程、Function Calling、MCP、RAG知識庫、語音識別、人臉識別、大模型應用等，同時結合蝸牛學苑的自研項目和教學案例，將所有技術融入項目中，以項目驅動的方式進行講解，以便讀者更好地理解AI智能體開發技術。本書第1章主要講解在Python中對接各類大模型，以及智能體開發所使用的Function Calling技術和MCP技術；第2章主要講解FastAPI開發框架；第3章主要講解基於網頁對話來實現AI問答功能；第4章主要講解每日新聞摘要功能的實現；第5章主要講解智能語音記分功能的實現；第6章主要講解智能考勤功能的實現；第7章主要講解AI智慧課堂功能的實現；第8章主要講解智能在線客服功能的實現。本書可以作為高等院校計算機應用技術、軟件技術、人工智能技術應用等相關專業的教材，也可以作為AI智能體開發愛好者的自學用書。

教材堅持以落實立德樹人為根本任務，融入“崗課賽證”設計，對接Web職業技能大賽和工信部1+X職業技能等級證書，遵循高職學生認知規律，校企合作開發資源，確保課程內容的前瞻性和案例的實用性。通過精心設計的典型項目案例，培養學生基於Django框架進行Web應用開發的編程能力。以教材改革為突破口，促進學生素質全面提升，引導學生理解精益、創新等工匠精神的基本內涵；遵守軟件開發和維護的專業規範；通過任務實踐，知行統一，增強學生勇於探索的創新精神。教材內容主要包括8個單元：開發環境配置、路由系統、模型和數據庫、模板、視圖、後臺管理系統：Admin、表單、身份驗證系統，教材知識點漸進式增加，避免在一個項目中引入過多的知識點，方便讀者學習理解和掌握，學生在遞進提升的任務實現中掌握Python Web開發技術，培養學生利用所學技術，解決實際問題的能力，提升學生軟件開發能力，促進就業。

《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。

本書旨在用傳統前後端開發過程中開發者熟悉的詞匯與術語對AI應用開發的專業知識進行深入淺出的講解，使開發者能夠從0到1入門AI應用開發。本書不拘泥于講解單一編程語言、單一模型和單一框架，而是盡可能完整地展現不同技術方案的優劣、技術選型時的考量和技術生態的全貌。書中涵蓋當下多種熱門類型AI應用的開發，從OpenAI API調用到RAG開發，從MCP服務器創建到智能體開發。本書的內容編排循序漸進，前半部分聚焦“入門”，通過控制代碼複雜度及詳細的基礎知識講解，幫助讀者快速熟悉AI應用開發中的概念與常見模式；後半部分聚焦“進階”，將向量數據庫、第三方雲服務等技術組件引入示例，並嘗試通過構建完整的端到端應用將知識點串起來。此外，本書不僅包含業務代碼，還涉及AI應用的調試、監控、部署乃至最佳實踐，力求帶給讀者可工作的上線代碼。本書非常適合想用AI提升產品競爭力的前後端開發者、需要進行快速概念驗證的技術經理與創業者，以及希望將大模型接入現有系統的架構師與運維工程師閱讀。讀者無須擁有與AI應用開發相關的經驗，無須掌握Python或者Node.js編程語言，只要具有編程基礎知識即可暢讀本書。

本書專為AI智能體開發者打造，分三個部分，系統介紹MCP的基礎理論、開發環境與實戰應用，助力開發者快速掌握MCP的核心技術與應用實踐。第一部分(第1～2章)介紹MCP的基礎理論與架構設計，主要包括MCP的起源、MCP在AI智能體開發中的角色、MCP整體架構、MCP分層和MCP核心能力，為後續實踐應用奠定理論基礎。第二部分(第3～4章)聚焦MCP開發環境與技術棧，介紹TypeScript和Python開發環境的搭建、MCP工具鏈與SDK的安裝與使用，幫助讀者快速搭建AI智能體開發環境。第三部分(第5～9章)是本書的核心，包括5個完整的實戰項目：從快速構建一個簡單的AI智能體，到複雜的商城智能體、論文研究智能體、數據洞察分析ChatBI智能體，以及深度研究報告生成智能體。每個項目均包含詳細的架構設計與代碼實現，幫助讀者理解MCP在不同業務場景下的應用實踐。本書既適合AI研究人員、軟件開發工程師、產品經理閱讀，也適合計算機相關專業學生和AI技術愛好者閱讀。

隨著BIM技術取代傳統CAD成為行業主流，建築全生命週期的信息集成與跨平臺協作需求日益迫切，但專用軟件的格式壁壘、數據交換效率低下、協同流程複雜等問題制約著行業發展。在此背景下，IFC標準作為國際通用的建築數據交換協議，其開源實現工具IfcOpenShell的價值愈發凸顯，本書正是基於這一技術痛點與行業需求而撰寫。本書以IFC標準與IfcOpenShell工具鏈為核心，構建“基礎-技術-實踐”三位一體的知識體系。基礎部分闡釋BIM的全生命週期管理優勢，解析IFC標準的分層架構(資源層、核心層、互操作層、領域層)及數據組織邏輯，揭示其打破軟件壁壘的技術原理。技術部分聚焦IfcOpenShell的實戰應用，涵蓋運行環境配置、命令行工具與Python API操作，詳解模型加載、幾何操作、屬性管理、格式轉換等關鍵技術，並針對數據冗餘、協同衝突等行業難題提供解決方案。實踐部分通過基礎設施項目案例，展示IFC與GIS集成、輕量化可視化等落地場景，同時展望其與AI大模型、區塊鏈等技術融合的未來趨勢。本書兼顧理論深度與工程實踐，為BIM開發者、建築信息化工程師等行業人員提供從標準理解到工具應用的完整指南，助力破解行業數據互操作瓶頸，推動建築數字化轉型向智能化、標準化邁進。

本書在融合課程教學及實踐指導等經驗的基礎上，以MATLAB及Python等語言為仿真工具，儘量減少具體軟件版本的局限，以案例學習和實驗訓練的形式幫助讀者儘快理解並掌握MATLAB編程、Simulink工具、控制系統仿真、文件和數據訪問、智能算法、數據挖掘、圖像操作、深度學習和界面設計等相關內容，對除綜合設計外的每個實驗都給出了相對完整的提示，以方便讀者自學。本書在精煉控制系統仿真相關內容的基礎上，重點對智能算法、數據挖掘及深度學習以案例形式詳細進行介紹，能幫助讀者迅速掌握人工智能相關技術，實現從抽象概念到具體編程的跨越。書中精選的案例設計與實現具有廣泛的適用性，可以滿足絕大多數讀者的學習需要。 本書結構清晰，案例豐富且配有源代碼，注重編程，不僅可作為自動化、控制科學與工程、計算機科學與技術及電氣工程等專業的教材，也可作為相關領域工程技術和研究人員的參考資料，書中的很多案例來源於科研實踐，對課程設計、畢業設計及工程項目研發等具有重要的參考價值。

本書全面介紹人工智能的理論、技術與應用，構建完整的知識體系，培養讀者 AI 理論基礎、編程能力及解決實際問題的能力。前三章從 AI 概述出發，解析 AI 的定義、發展歷史、倫理及大模型技術現狀，聚焦 Python 語言，從環境搭建到基礎語法、函數模塊、面向對象編程，為後續學習打好基礎。第 4～7 章圍繞機器學習與深度學習，涵蓋監督學習、無監督學習、深度神經網絡等，結合主流工具庫講解原理與實現，每章配有實戰演練。第 8～10 章聚焦計算機視覺與自然語言處理應用，剖析圖像處理、目標檢測、文本表示等關鍵技術，探討智能機器人技術。第 11 章拓展視野，解析 AI 在多領域的跨界創新，展現技術賦能社會的可能。本書的特色是循序漸進，兼顧零基礎與進階讀者；理論與實戰結合，強化動手能力；涵蓋前沿技術；從跨領域視角凸顯社會價值。本書適合作為高校人工智能專業教材、通識教育教材，也可作為自學用書，幫助讀者掌握基礎知識與技能，為未來學習和工作打好堅實的基礎。

https://youtu.be/N_mtzsu1rhI ChatGPT 5 全能實戰 Agent、Prompt、Projects、Canvas、GPT、Sora AI工作流 ★☆★「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

本書主要介紹樹莓派在人工智能和物聯網領域的應用，將理論與實踐項目充分融合，助力讀者扎實掌握相關技能並提升綜合素養。本書內容分為三個模塊：模塊一（編程思維）著重闡述編程思維的重要性，結合實例強化理解，同時詳盡講解 Python 編程基礎，為後續實踐築牢根基；模塊二（實訓項目）通過八個具體項目(例如:點亮LED燈、用手機控制LED燈、搭建手機聊天服務器等），循序漸進地提升讀者在樹莓派硬件控制、物聯網遠程控制、網絡編程、傳感器數據應用等方面的能力；模塊三（綜合實踐）主要通過物聯網魚塘、物聯網溫室種植、物聯網電梯等實際場景的運用，使讀者深入理解物聯網在農業、城市管理等領域的具體實踐應用。本書適合電子信息工程、計算機科學與技術、物聯網工程等相關專業的中職學生閱讀，同時也可供對人工智能和物聯網應用感興趣、希望借助樹莓派進行實踐探索的愛好者參考。讀者最好具備一定的計算機基礎知識及對電子硬件有初步瞭解。

本書展示了如何使用AI工具構建應用程序和機器學習模型，以及自動化重複性任務。書中第1章～第7章主要聚焦於編程，用AI工具完成從用戶界面構建到後端開發的過程。你將使用提示詞來創建使用HTML進行構建的應用程序的外觀，用CSS來設計樣式，並借助JavaScript增加行為，同時處理多個視口。隨後，你將使用Python和Flask創建一個Web API，並對代碼進行重構以提升可讀性。最後，借助GitHub Copilot，優化現有代碼的可維護性和性能。第8章～第19章提供了從數據檢查（檢查數據、創建分佈圖和相關矩陣）到構建和優化神經網絡的數據科學提示工具包。你將針對各種機器學習模型和用例，使用不同的提示策略進行數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練、超參數優化和模型評估。第20章和第21章探討了GitHub Copilot的高階技術和軟件智能體，包括代碼生成、調試以及故障排除的技巧。你將瞭解AI驅動的智能體如何更簡單地工作，並發現工具調用的奧秘。

本書是一本面向多領域讀者的基礎通識教材,旨在以通俗易懂的方式揭開機器學習的神秘面紗，幫助讀者理解機器學習算法本質，並具備實際應用能力。本書以“從生活到算法”為核心理念，引導讀者輕鬆跨越理論與實踐的鴻溝，兼顧學術性與實用性：一方面，以人類解決問題的思路理解算法邏輯,降低算法理解門檻；另一方面，提供豐富的實踐案例與配套代碼，培養讀者的工程化思維。 本書系統講解了機器學習的基礎知識體系與實踐框架，共8章。首先介紹機器學習的基本概念、發展歷程及分類(監督學習、無監督學習等),接著深入講解相似度計算、模型性能評估、數據收集、特徵工程等核心環節，並針對常見算法（如線性回歸、決策樹、支持向量機、集成學習等），結合生活化案例剖析其設計思想與實現邏輯。最後，本書專設Python編程基礎與經典算法實踐章節,通過完整案例演示數據準備、模型訓練到評估優化的全過程，並輔以代碼示例與單元測試指導,助力讀者提升機器學習算法的代碼實踐能力。 本書適合作為普通高等院校人工智能相關專業本科生、研究生的教材，也可供相關技術人員閱讀參考。

本書精選7個熱門全棧項目，其中前端採用流行的Vue.js、HTML5、CSS3、和BootStrap 技術，而後端則採用Python的Django Web 框架、Java的Spring Boot框架和Node.js進行開發，實用性非常強。具體項目包含：電動車品牌信息管理系統、尋物啟事網站、明日之星物業管理系統、吃了麼外賣網、綜藝之家、四季旅遊信息網和電影易購APP。本書從軟件工程的角度出發，按照項目開發的順序，系統、全面地講解每一個項目的開發實現過程。在體例上，每章一個項目，統一採用“開發背景→系統設計→技術準備一數據庫設計→各功能模塊實現→項目運行→源碼下載”的形式完整呈現項目，給讀者明確的成就感，可以讓讀者快速積累實際項目開發經驗與技巧，早日實現就業目標。另外，本書贈送豐富的Wcb前端在線開發資源庫和電子課件，主要內容如下：技術資源庫：439個技術參考文檔實例資源庫：393個應用實例項目資源庫：13個實戰項目源碼資源庫：406套項目與案例源碼視頻資源庫：677集教學視頻PPT電子教案本書可為全棧項目開發者提供更廣泛的項目實戰場景，可為計算機專業學生進行項目實訓、畢業設計提供項目參考，可供計算機專業教師、IT培訓講師用作教學參考資料，還可作為開發工程師、IT求職者、編程愛好者進行項目開發時的參考書。

本書根據高等學校商科專業數學基礎課程的教學要求編寫，內容體現新商科理念與國際化的深度融合.本書在編寫過程中不僅借鑒國內外優秀教材的精華，還結合山東大學數學團隊多年的教學經驗.全書共 9 章，主要內容包括函數、極限與連續，導數與微分，微分中值定理與導數的應用，不定積分，定積分及其應用，常微分方程與差分方程，無窮級數，多元函數微分學及其應用，以及二重積分，每章配有核心知識點的思維導圖，並融入德育元素相關內容，本書還以附錄形式呈現各章典型習題的 Python 程式設計求解，本書側重數學的實用性，每節後面的習題採用分層模式,每章總複習題均選編自歷年考研真題，並配有參考答案.本書可作為高等學校商科專業的數學教材,也可作為報考碩士研究生的人員和科技工作者學習大學商科數學知識的參考書.

https://youtu.be/7eSDlcZSwVY 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──凃春愛 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

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https://youtu.be/rXeKT66qd_s ★☆★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。

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