Python machine learning

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

本書以「國際展演脈絡的對話一創作與設計交流」為核心，參與多國展覽、競賽與策展的實踐經驗，選介二十五件作品，進一步探討設計如何在不同文化語境中被理解、被回應與再調整。透過展演回饋、跨文化對話與教學轉譯，建構一套以展演為方法、以交流為核心的創作與學習脈絡。This book is centered on ""Dialogues in International Exhibition Contexts: Creative and Design Exchange."" Drawing on practical experience from participating in exhibitions, competitions, and curatorial projects across multiple countries, it presents a selection of twenty-five works to examine how design is interpreted, responded to, and recalibrated within different cultural contexts. Through exhibition feedback, cross-cultural dialogue, and pedagogical translation, the book constructs a framework for creation and learning that takes exhibition as a method and exchange as its core.

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。

「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

【內容特點】★大語言模型推薦系統技術架構★Transformer與注意力機制應用★嵌入生成與人物誌建模模組★大規模向量檢索與Faiss整合★生成式推薦與RLHF最佳化★預訓練模型應用於冷啟動推薦★微調技術與LoRA參數調整★Prompt工程與上下文學習技術★多模態嵌入與CLIP特徵整合★多工學習架構與互動式推薦系統★排序演算法與Learning-to-Rank應用★高併發推薦服務與快取策略設計★分散式推理與ONNX模型部署★電子商務平台推薦系統專案實作【內容簡介】本書針對大語言模型於推薦系統中的應用進行完整拆解，涵蓋從基礎架構設計、嵌入建構、排序演算法到冷啟動處理與互動式推薦等核心模組。內容不僅包括主流技術如Transformer、Faiss、T5與GPT模型，亦涵蓋LoRA、RLHF與Few-shot推薦等進階主題。技術實作部分詳細說明了如何處理人物誌建構、多模態資料整合、向量檢索與模型微調，同時結合分散式推理與高併發部署方式，提供了可落地的工程指引。實務案例涵蓋LangChain對話推薦、電子商務場景應用與推薦效能監控設計，並搭配程式碼範例與框架工具，讓開發者能從需求分析一路實作至部署。此書適合資料工程師、推薦系統開發者與希望導入LLM能力的AI實作者閱讀，能作為系統化構建智慧推薦系統的技術參考資料。

人工智慧有何侷限和潛力？「創意」真正的意涵是什麼？創造力可以培養嗎？它是人類獨有的，還是人工智慧也可被視為具有創造力？ 屢獲殊榮的天才數學家探索創造力的未來機器學習將如何顛覆、豐富並轉變我們對「人性」的理解「面對即將到來的AI世界，這是一本絕佳的旅遊指南。」──珍奈．溫特森（Jeanette Winterson） 身為人類，我們擁有非凡的能力，能創造出提升、拓展和轉化生命意義的藝術作品。然而，在其他許多領域，人工智慧的新發展正在撼動現狀，我們逐漸發現許多人類從事的任務，電腦也一樣做得好，甚至更好。複雜的演算法正在幫我們採購雜貨、挑選伴侶及管理我們的投資。它們能處理比醫生或律師更多的資料，以更高的精確度行動。但機器有創造力嗎？它們能很快從感動我們的藝術中學習，並理解藝術與平凡之作的差別嗎？ 屢獲殊榮的天才數學家馬庫斯．杜．索托伊，在這本關於創造力未來的必備指南中，帶領我們深入人工智慧和演算法學習的世界。他詢問我們對藝術的情感反應，有多少是源自大腦對模式和結構的回應？在數學、藝術、語言和音樂中，「創意」真正的意涵是什麼？他探索電腦學習將如何改變創造力的未來，也探究模式和模仿在創造過程中的作用，並著手研究那些試圖在遊戲、音樂、藝術和語言領域與人類創新匹敵、甚至超越人類的程式和程式設計師──從DeepMind、Flow Machine到Botnik、WHIM──像DeepDream這樣的程式能生成看似波洛克的抽象滴畫，DeepJazz則能以艾靈頓的風格寫出爵士樂。但這些程式是在模仿，還是真的擁有「創造」的能力？ 電腦要多久才能創造出有創意的作品？它們是否可能反過來激發我們發揮更多的想像力？當市面上大多數談論人工智慧的書籍聚焦於工作的未來時，本書對人工智慧與身為人類的本質，提供引人入勝且與眾不同的探索，引導我們來到創新科技的前線，並且呈現出一幅更積極、更充滿意外的未來圖景，一個人類與機器共存、並肩創造的世界。

遇到困難、不如己意時，你會怎麼辦呢？跟著蒂達試試看，不要放棄，擁抱變化！「簡潔鮮明的圖畫，細膩溫柔的文字，在有趣的故事中傳遞面對困境的力量。」――《學校圖書館連線》（School Library Connection）「圖畫從灰階到彩色，細膩的呈現故事主角面對挫折時的心境變化。這本繪本替孩子打開了學習情緒的入口」──《科克斯書評》（Kirkus Reviews）蒂達的生活裡，有朋友、玩具有伴，一切都是她喜歡的樣子，但是有一天，她的世界卻出現天翻地覆的變化，所有的東西都變成上下顛倒的樣子。這讓蒂達做任何事情都相當吃力，嘗試了幾次、吃了一些苦頭後，她決定放棄，拒絕再做任何努力。直到有一天，她看到一隻躺在地上、四腳朝天的瓢蟲，無法起身的瓢蟲不斷的揮動著牠的小腳，不斷嘗試後，終於成功展翅飛起。這讓蒂達有了新的啟發，開始擁抱現況，並願意嘗試挑戰。✦✧✦✧✦✧✦✧✦✧✦✦✧✦✧✦✧✦✧✦✧✦✦✧✦✧✦✧✦✧✦✧✦❤ SEL情緒學習繪本讓孩子從小建立社會情緒學習（EL, Social Emotional Learning），認識自己的情緒，學會傾聽自我，並建立心理韌性。❤遇到困難，你會選擇逃避還是再試試看呢？故事裡的蒂達遇到困難先選擇了放棄，卻依舊不開心，當她勇敢嘗試時，一切變得有趣，而且也更有信心面對其他的挑戰了！【適讀年齡】▲ 適讀年齡：2～6歲親子共讀；6歲以上自己閱讀。▲ 文字附注音，適合親子共讀，也適合孩子自己讀。

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

最愛說故事給孩子聽的創作雙人組　賴曉妍ｘ賴馬　聯手推出 創意圖像讀本「山雨小學」系列打破制式學習框架，讓每個與眾不同的孩子，跟著經典繪本角色快樂上學去！提升情緒力、知識力、圖文閱讀理解力！胖先生又摔斷腿了！這次是因為「尾巴海灣」湧入大量垃圾，讓他嚇得從樹上掉下來，儘管住院打石膏，他還是不忘寫信求救！結果大家都很忙，只有山雨小學的同學們願意出手相助，他們決定前往「鱷魚島」探望胖先生並且弄清楚狀況。沒想到航海途中，他們遇見畫畫本領高強的高大個、水性高強的海怪泥嘶糊，他們一起發揮創意，將海廢變成前所未見的遊樂園以及獨一無二的帆船「鐵打泥號」。這場「讓垃圾變有用」創意大賽，究竟是由愛咪公主帶領的公主隊，或是艾迪王子帶領的王子隊能贏得勝利呢？精采內容：1.鱷魚島的胖先生2.泥嘶糊水怪3.垃圾變有用創意大賽4.祝胖先生早日康復故事以外，也來點知識吧！★普普藝術是什麼？超現實主義呢？（艾迪王子滔滔不絕的分享）★阿基米德原理是什麼？（怪博士口沫橫飛的開講）★從編織魚網到「扭結理論」（樹懶小姐娓娓道來）★什麼是聲納？（泥嘶糊跟海底深處的老爸老媽的溝通利器）知識以外，還有好玩的小遊戲喔！（愛咪公主、艾迪王子與阿古力聯名推薦）★☆★山雨小學招生中★☆★你是哪一種小朋友？特別愛哭的、特別愛生氣的、特別會噴火的、特別會游泳的、特別會讀書的、特別乖的，還是特別古怪的？這裡歡迎每一個「特別」的孩子，校長說了，有哪個孩子不是特別的呢？！ALL are welcome!「山雨小學」系列特色：1. 經典繪本角色攜手共創新故事--愛哭公主+生氣王子+噴火龍阿古力大集合！2. 不一樣的學校，擁抱多元價值--在這裡，什麼學生／老師都有！發生什麼事都不奇怪！3. 結合最新閱讀趨勢，不只讀文字，也讀圖像，全面提升閱讀理解力4. 融合SEL（Social and Emotional Learning, 社會情緒學習）理念，跟角色一起培養各種情緒力關於內容=>結合社會情緒學習（SEL, Social and Emotional Learning），提升情緒力！●練習「自我覺察」、「自我管理」―當公主王子與怪獸不再是眾人的目光焦點時，該如何自處？●學會「社會覺察」―愛哭公主與阿古力能同理並察覺彼此的心情●觀察其他同學如何互動、如何表達內心感受，即「溝通技巧」關於形式=>結合最新閱讀趨勢，安排多重圖文敘事，

☆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

★榮獲第62屆小學館漫畫獎、第20屆日本文化廳媒體藝術祭漫畫部門大獎、2016漫畫大獎第三名殊榮的爵士音樂神作★☆劇場版動畫全臺熱血獻映☆★各界樂手、音樂家、教育家激推盛讚「最能激勵新手愛上音樂的漫畫」★☆專業音樂媒體「爵式WiJazz」監修☆身為音樂人，《BLUE GIANT》是你絕對不可錯過的爵士音樂神作，不是音樂人，《BLUE GIANT》會讓你想踏入音樂的世界──離開奧勒岡州波特蘭的大，再度見到了之前搭過便車的傑森。大讓做事隨便又自由奔放的傑森擔任臨時經紀人，一起前往大城市舊金山。在那裡，他遇到了一位年輕的中國鼓手，這位鼓手哀嘆道爵士樂界存在著一道無形的牆。大將會在舊金山這座多元化的城市中扮演什麼角色、展現什麼演出？─┤各界音樂家、教育家熱情推薦├─吳俊良｜彰化愛樂室內樂團團長林義凱｜大村國小合唱團指揮 魏相英｜倫敦大學音樂教育碩士莊凱圍｜單簧管演奏家葉庭均｜樂壇新生代爵士鼓手Go Go Machine Orchestra ｜金音獎最佳現場演出獎入圍樂團

▍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

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: ➢

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）

★☆★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。

★☆★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。

體貼初學者學習Azure AI服務的流程!Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作■ 專家與教師共同執筆由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對初學者學習Azure AI領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI與Azure OpenAI進行開發AI應用程式。■ 內容多元且淺顯易懂對Azure AI服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉相關應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明Azure AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對Azure AI有更進一步的認識。■ Azure AI服務開發技能介紹實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。實作包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部偵測與分析、文字分析、問題解答知識庫、翻譯、語音合成以及機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例，並介紹目前最火紅的Azure OpenAI生成式AI開發聊天機器人與AI繪圖程式；詳盡說明實作的程式碼與操作步驟，培養初學者開發AI應用程式的能力。■ Microsoft AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練將認證考試重點融入書中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末彙整MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。

最愛說故事給孩子聽的創作雙人組　賴曉妍ｘ賴馬　聯手推出 創意圖像讀本【山雨小學】系列打破制式學習框架，讓每個與眾不同的孩子，跟著經典繪本角色快樂上學去！提升情緒力、知識力、圖文閱讀理解力！延續社會情緒學習SEL的核心精神，繼續開展新主題，顛覆「考試」的概念：考試沒有一定的考法，分數也沒有絕對的標準，從遊戲般的情節中玩出多元價值。考試是什麼？山雨小學創校850年來第一次發生…….生氣王子火力全開，決心拿第一，阿古力以為勤能補拙，卻把課本都烤焦！愛哭公主崩潰大哭三天，終於接受事實。健康課的考題可以吃嗎？古怪語竟然能用來吟詩？數學好，就能算出總共有幾顆烤肉丸嗎？山雨小學期中考，超乎你的想像！山雨小學期中考考試科目：第一堂：大熊老師的健康課考試第二堂：古怪語老師的古怪語考試第三堂：樹懶小姐的數學課考試第四堂：怪博士的自然課考試 第五堂：巧克力教練的游泳課考試 第六堂：慌張先生的話劇課考試★☆★山雨小學招生中★☆★你是哪一種小朋友？特別愛哭的、特別愛生氣的、特別會噴火的、特別會游泳的、特別會讀書的、特別乖的，還是特別古怪的？這裡歡迎每一個「特別」的孩子，校長說了，有哪個孩子不是特別的呢？！ALL are welcome!【山雨小學】系列特色：1.經典繪本角色攜手共創新故事--愛哭公主+生氣王子+噴火龍阿古力大集合！2.不一樣的學校，擁抱多元價值--在這裡，什麼學生／老師都有！發生什麼事都不奇怪！3.結合最新閱讀趨勢，不只讀文字，也讀圖像，全面提升閱讀理解力4.融合SEL（Social and Emotional Learning, 社會情緒學習）理念，跟角色一起培養各種情緒力關於內容=>結合社會情緒學習（SEL, Social and Emotional Learning），提升情緒力！●練習「自我覺察」、「自我管理」—當公主王子與怪獸不再是眾人的目光焦點時，該如何自處？●學會「社會覺察」—愛哭公主與阿古力能同理並察覺彼此的心情●觀察其他同學如何互動、如何表達內心感受，即「溝通技巧」關於形式=>結合最新閱讀趨勢，安排多重圖文敘事，提升圖文閱讀理解力、知識力！●圖文故事：多元類型的敘事＝幻想童話＋故事圖解＋分格漫畫●PLUS遊戲： 進入故事情境一起玩●PLUS知識：生活小知識「山雨小學」QA時間：Q1：要進入這所學校有什麼必要條件？Ａ：山雨小學是古怪國國王特許的實驗

內容介紹: ▍AI 時代的 Excel 書，這一本就夠了！▍滿滿「新」Excel ✕ AI 自動化工作術！不限 ChatGPT，教你活用各種 AI 工具，秒解各種 Excel 難題！Excel 一直都是職場上使用率很高的工具，從基本的資料輸入、篩選、彙總計算，到進階的圖表製作、樞紐分析、市調統計、行政／財會／銷售各領域的商用表單製作...等，職場上用到 Excel 的工作實在是五花八門。也因此，市面上的 Excel 書自然也是「滿坑滿谷」(Excel 便利技巧書／公式 + 函數書／樞紐分析書／商用表單製作書／圖表書／Excel 爬蟲 + 資料分析書／Excel VBA (或 Python) 辦公室自動化書／...等)，讀都讀不完！問題是，很多時候職場上的 Excel 狀況題來的又急又快，不見得有時間等我們「練功」，更關鍵的問題是：【AI 當道，我們還需要像以前那樣一本書一本書學、一招一招學、一個函數一個函數研究...，按部就班地學 Excel 嗎？】顯然不用！身處 AI 時代，傳統的做法實在太低效了！改試試本書的自動化高效做法吧，保證你試過就回不去！【AI First！生成函數 + 公式，內建 Excel 功能卡關...通通請 AI 自動化輕鬆解決！】在本書中，各章將羅列職場上最常遇到的 Excel 需求/難題：‧Excel 函數、公式撰寫‧Excel 資料整理‧Excel 資料篩選‧Excel 資料彙總計算‧Excel 圖表製作、分析‧Excel 樞紐分析‧Excel 市場調查與統計分析‧Excel 進階商業分析‧Excel 各種商用 (行政／銷售／總務／財會／人事...) 表單製作‧Excel 跨平台流程串接作業...每一章的問題都可在市場上看到 Excel 專書，以往想解決某章問題時，就得靠厚厚的一本書。如果你的目標是累積自我能力，學這些都很好，但如果目標是擺在解決職場上遇到各種的 Excel 難題，「慢慢學 VS 快快解決」，顯然後者才是優先該做的！考量到這一點，各章將採用【AI First】思維，將帶你一律從「先解決 Excel 問題」的角度出發，因應不同情境選擇合適的 AI 工具、合適的 AI 技巧試著自動化解決 Excel 問題。你會發現，這與傳統 Excel 書的思維完全不同，【原來一大堆 Excel 工作都可以請 AI 幫我們自動化完成】，只要試過

https://youtu.be/h8PjTbJ9TO4✦✧✦ 圖解思維 + 零基礎 ✦✧✦►►►打破數學間不同單元的壁壘，融會完整的知識體系！◄◄◄全書分為以下幾個部分：基礎：從加減乘除四則運算開始，並在第1和2章深入介紹向量和矩陣的基本運算，以及在不同章節穿插線性代數基礎知識。座標系：第5和6章介紹笛卡爾座標系，將幾何和代數相結合，強調代數式的視覺化和幾何體的參數化。解析幾何：第7、8、9章介紹解析幾何內容，重點在於距離度量和橢圓。強調使用等距線和其他視覺化工具，以及橢圓在多個領域的應用。函式：第10至14章圍繞函式展開。強調在學習函式時繪製函式線圖、使用視覺化工具觀察二元函式，以及不同函式的特性與應用。第14章解釋數列，強調累加、極限等是微積分的基礎。微積分：第15至19章介紹微積分和最佳化問題。導數、偏導數、微分和積分提供了研究函式性質的量化工具。強調使用幾何圖解理解這些概念，以及微積分在最佳化問題中的應用。機率統計：第20、21章為機率統計入門。強調代數部分與機率統計的關聯，介紹了二項樹和隨機過程，以及通過影像展示機率統計定義。線性代數：最後四章介紹線性代數。第22章視覺化向量和向量運算。第23、24、25章以「雞兔同籠三部曲」為核心，通過虛構故事展示了線性方程組、向量空間、投影、最小二乘線性回歸、馬可夫過程和特徵值分解等內容。【本書特點】✪ 將一生中從小學到研究所的數學總整理！✪ 機器學習基礎全部完整打好✪ 將數學視為思想、工具、語言、體系、基石、藝術的角度進行學習✪ 分為基礎、座標系、解析幾何、函式、微積分、機率統計、線性代數七大部分✪ 不再應付考試，重新愛上數學✪ 不再亂猜，寫機器學習程式碼時，每一行指令背後代表的數學基礎都清清楚楚✪ 學數學本身，也學數學歷史，介紹史上幾個最偉大的數學家※ 本書資源可至深智官網下載：deepwisdom.com.tw

★程式小白一學就會，不再半途而廢★一改傳統以鉅細靡遺的語法為導向的學習方式，採取AI時代的學習方式，以解決問題為核心，透過貼近生活的實例講解重要的語法與主題，有效率地和AI助理合作，讓初學者不再苦苦糾纏於繁瑣的語法，培養解決問題的邏輯思維。★實用套件輕鬆上手，寫出厲害、有用的程式★．pillow：圖像處理，例如色彩模式、裁剪、旋轉、翻轉、濾鏡等。．matplotlib：繪製圖表，例如折線圖、散布圖、長條圖、直方圖、圓餅圖等。．tkinter：建立圖形使用者介面 (GUI)。．Requests、Beautiful Soup：網路爬蟲，例如抓取臺灣銀行牌告匯率資料、從yahoo!股市抓取即時股價等。★與ChatGPT完美合作，寫出正確、高效的程式★提示工程技巧大公開：查詢語法和範例◎撰寫、修正與優化程式◎閱讀並測試程式碼◎除錯◎幫程式加上註解或try…except語法◎解決流程錯誤與無窮迴圈◎撰寫邏輯複雜的程式◎透過設計與撰寫函式來解決問題◎查看與解決程式錯誤所造成的例外◎根據資料判斷要使用哪種圖表並撰寫程式◎根據附圖與文字敘述撰寫GUI程式◎解決網路爬蟲程式失敗。在本書中，我們會在每章的開頭講解重要的語法與主題，然後在結尾的地方透過「 ChatGPT程式助理」專欄，示範如何有效率地和AI助理合作，讓初學者能夠快速寫出正確、有用的程式！當然這些提示工程技巧並不限定於ChatGPT，你也可以舉一反三、靈活運用在Gemini、Copilot等AI助理。將「 ChatGPT程式助理」以專欄的形式放在各章的結尾，不僅能夠適時地示範ChatGPT在不同主題的使用技巧，而且不會干擾讀者自學或教師上課的節奏。

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。

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。

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！

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全書收錄泰勒絲全球巡迴演唱會精美彩照近200張【內容簡介】全球首次公開——征服世界的流行音樂天后泰勒絲，那些在創作路上的獨家！泰勒絲的歌曲不僅唱出了不同世代Swifties的心聲，也運用了高超的說故事技巧，記錄了她獨特的心路歷程。隨著人生經驗的積累與歷練，她的歌詞也變得更有層次，包含著樂觀堅定的正向精神。而在2019年，為泰勒絲發行她出道最初六張專輯的唱片公司Big Machine Label Group被音樂經紀商Scooter Braun擁有的控股公司收購。最終導致泰勒絲無法買回這些歌曲的母帶錄音，這件事成為了插在她心頭的一把刀，因為那些她用心血、靈魂灌溉創作的歌曲，淪為被別人操控的商品。「我只能強忍鉅痛，選擇斬斷過去。」泰勒絲寫道。「我在自家臥室創作出那些音樂，用我的夢想建構那些影片，當中的每一毛經費，都是我在酒吧、俱樂部或體育館，現場演唱辛苦賺來的……」即使心痛不已，但泰勒絲在過去幾年重新錄製這些她珍愛的歌曲，而這些重製的歌曲，熱門程度往往超越其舊版——本書也秉持這個精神，找回每首歌曲、每張專輯、每個時期背後的故事：從暢銷單曲到珍稀小調、從未發行作品到主打歌曲，讓我們找出泰勒絲創作的每一首歌曲內引人入勝的細節與動人心弦的時刻。

【本書特色】☆★全彩印刷★☆★數學、藝術、說圖★版面配置、裝飾★色彩空間、顏色映射★二維散點圖、二維線圖、極座標繪圖、二維等高線★熱圖和其他、平面幾何圖形★三維散點圖、三維線圖、網格曲面、三維等高線★箭頭圖、立體幾何★數列、函式、二次型、隱函式★參數方程式、複數、距離★平面幾何變換、立體幾何變換、奇異值分解★瑞利商、心形線、★模式、隨機、Dirichlet分佈★貝茲曲線、繁花曲線、分形、網路圖【書籍內容】本書以數學與藝術的結合為主題，涵蓋多個視覺化技術和數學概念。首先，數學 + 藝術章節探討兩者如何在解構和重構世界中展現相似性。接著，說圖章節介紹視覺化的生命週期，從數據收集到最終呈現，並說明各種視覺化媒介的選擇。版面配置章節則幫助讀者理解如何有效地呈現數據，提升視覺化的吸引力。裝飾章節介紹常見的美化技術，強調程式設計和圖形創作的重要性。色彩空間章節講解如何在Matplotlib中定義顏色，並深入探討RGB色彩模型的應用。顏色映射章節則重點講解顏色映射的概念，將數值映射到不同顏色上。二維散點圖、二維線圖、極座標繪圖、二維等高線、熱圖和其他平面幾何圖形章節各具特色，展示不同類型的數據，強調數學在視覺化中的重要性。三維散點圖、三維線圖、網格曲面、三維等高線、箭頭圖及立體幾何章節介紹三維視覺化方案，讓讀者靈活運用不同維度的技術。代數部分涵蓋數列、函式、二次型、隱函式、參數方程式和複數，幾何部分探討距離、平面幾何變換、立體幾何變換、奇異值分解、瑞利商及心形線，強調代數與幾何的聯繫。最後，模式 + 隨機章節選取Dirichlet分佈、貝茲曲線、繁花曲線、分形及網路圖，展示模式與隨機之間的互動，拓展視覺化的應用範疇。整本書融合數學與藝術，提供讀者探索數學之美的機會。

機器學習最強入門邁向AI高手王者歸來(全彩印刷)內容簡介★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例 + 專題實作】★★★★★★★★★★【數學 x機率 x 統計 x 演算法】★★★★★★★★★★【機器學習演算法 x AI專題】★★★★★ AI時代的學習革命：用最簡單的方式掌握機器學習。 機器學習已成為當今科技領域的核心技能，但艱澀的數學與複雜的概念常讓人望而卻步。本書以淺顯易懂的白話解釋，結合全彩圖表輔助教學，幫助讀者輕鬆入門、快速掌握機器學習的核心知識與應用技巧。本書特色◎ 白話解釋機器學習：摒棄晦澀公式，以簡單明瞭的語言說明每個概念，配合豐富的全彩圖表，讓學習變得更輕鬆有趣。◎ 基礎數學起步，實現 AI 場景應用：從基礎數學概念講解機器學習，逐步導入 AI 在生活中的實際應用，橋接理論與實務。◎ 彩色圖解演算法，從小數據開始：用彩色圖像化的方式清晰呈現演算法的運作原理，並從簡單的小數據案例帶領讀者進入真實世界的應用。◎ 實用程式碼範例：提供完整的 Python 程式碼範例，將理論知識與實務結合，幫助讀者快速上手，並理解如何將理論轉化為可行的程式解決方案。◎ AI 專題實戰：涵蓋特徵選擇、模型選擇、超參數調整等進階主題，提供解決特定問題的策略與技巧，助力讀者邁向機器學習高手之路。數學場景 × AI 實例◎ 方程式、一元到多元函數 ★餐廳經營、業務員績效、網路行銷 .