Visualizing Generative AI

★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！

「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

【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

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。

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！

《Photoshop中的AI革新（合成技術+Firefly+文生圖+生成式AI）》是一本全面介紹Firefly與Photoshop**AI功能的實用指南。從深入闡述Firefly的使用方法，到詳細解析Photoshop的生成式工作區、創成式填充、AI移除修復以及AI生成式擴展與拼接等先進技術。《Photoshop中的AI革新（合成技術+Firefly+文生圖+生成式AI）》旨在幫助讀者充分利用這些工具，提升圖像處理與設計的能力。本書第1章深入介紹了Firefly的使用方法。從詳盡地展示Firefly界面開始，逐步講解了如何運用模板、創建高效的提示詞、借助參考圖，以及運用多種效果來精准控制和細化生成的效果。此外，本章還探討了其在建築行業中的實際應用，例如渲染建築效果圖等；第2章全面闡述了Photoshop的**功能——生成式工作區的操作方法及全新的AI工作流程，並深入講解了如何進行後期修復工作，幫助讀者充分利用這些高級功能；第3章重點探討了創成式填充（Generative Fill）技術。讀者可以通過調整選區形狀和濃度，並結合提示詞，學會如何精細控制圖片的局部生成內容，以達到理想的編輯效果；第4章聚焦於AI移除修復功能，深入分析了離線移除工具與生成式AI移除技術的差異及其協同應用，為讀者提供全面的解決方案；第5章介紹了AI生成式擴展與拼接技術，通過具體案例，詳細解讀了如何借助AI和Photoshop實現圖像的擴展以及多張圖片的拼接，為讀者提供了實用的操作指南。《Photoshop中的AI革新（合成技術+Firefly+文生圖+生成式AI）》既適合AI技術的新手，也適合Photoshop的資深用戶，特別是圖像處理和創意設計領域的專業人員以及市場公關等行業的從業者，本書還可以作為相關院校的教材和輔導用書。

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。

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

在AI重構信息分發邏輯的今天，用戶不再滿足於找到鏈接，而是直接索要確定的答案。這標誌著 "答案經濟” 時代的到來，也催生了以信任為核心的新競爭維度：GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）。本書系統性地揭示了 AI 時代的增長新範式—GEO。它將指導你完成從流量思維到引擎思維的根本躍遷，將商業競爭的核心從爭奪可見性轉向構建信任。本書摒棄空洞理論，提供了一整套從頂層戰略、內容模型到組織賦能、商業變現的完整作戰體系與實戰工具。通過學習本書，你將掌握構建自動化成交系統的能力，贏得客戶與算法的雙重青睞，掌控 AI 時代的流量分配權。本書作為GEO領域的系統性指南，以信任構建為核心，通過四大部分打造從認知到落地的完整體系：?第一部分拆解AI時代的底層邏輯，破除流量至上的舊思維，建立信任優先、價值為本的新認知，幫讀者判斷自己是否需要佈局GEO；第二部分聚焦實戰定位，提供品牌語義場設計與內容矩陣規劃方法；第三部分給出能直接複用的工具，介紹圖文、視頻、音頻等多形態內容的GEO優化技巧；第四部分打通商業閉環，並探討AI搜索終局與GEO未來演進。無論你是中小企業主、出海品牌負責人，還是內容創作者、營銷從業者，都能從書中獲得判斷行業機會的框架、零經驗冷啟動的路徑、低成本構建信任的方法，以及在AI時代從"被算法選擇”到"被用戶信任”的生存法則。

本書系統探討生成式人工智能(Generative AI)在產品設計中的創新應用，重點分析Midjourney在激發創意 與提升效率方面的價值。作為基於文本提示快速生成多樣化視覺方案的代表性平臺，Midjourney已逐漸成為設計 師構思與表達的重要工具。首先，全書梳理了AI設計工具的發展背景，闡釋Midjourney在諸多平臺中脫穎而出的原因，並結合產品設計的需求，總結其在概念呈現、風格探索與高效迭代中的優勢。其次，書中依次介紹核 心指令與參數優化方法，展開在家具、交通工具、智能家居、電子產品等領域的實踐案例，並延伸至多平臺協同工作流的構建。最後，書稿對AIGC驅動下的設計流程創新與倫理挑戰進行了前瞻性分析。通過循序漸進的技 術講解與應用示例，讀者不僅能快速掌握Midjourney的操作方法，還能建立人工智能賦能下的設計思維與實踐能力，為未來的創新探索奠定堅實基礎。

在數字化時代，生成式人工智能（Generative AI）、低代碼/無代碼平臺、機器人流程自動化（RPA）等新技術不斷湧現，深刻影響著企業的運作模式與管理方式。然而，面對如此劇烈的變革，許多管理者卻感到迷茫和不安。這種焦慮不僅源自於對新技術的陌生，更因為他們缺乏一套系統化的數字化認知和AI領導力。本書正是為了彌合這種認知鴻溝而來的。本書從啟發性和實用性的角度闡述了如何建立企業管理者的數字化認知，從而使企業具有敏捷性和適應性的數字化轉型特徵，並以具體實例說明了管理者如何具備流程、增長和規模的AI思維，如何構建平臺驅動型業務的企業架構，從而實現數字化運營模式下的AI生態系統。

一本由人工智能創作的關於人工智能的普及讀物ChatGPT與智能機器如何改變世界20世紀60年代，AI的概念就被提出，其商業應用的時間十分漫長，但始終沒有普通人使用的低門檻AI工具，隨著AI技術生成內容(AI Generated Content，簡寫為AIGC)的風靡，AI從實驗室走進個人電腦，也將就此改變商業。生成式AI(Generative AI)作為底層技術，帶來的潛在回報十分可觀。AI的發展勢不可當，已經由擅長分析的傳統AI過渡到擅長創作的生成式AI，並加速向這個時代的每一個人走來。生成式AI的發展如火如荼，為人們的工作和生活帶來了許多便利。這是一本由AI創作的關於AI的普及讀物，全面展示了生成式AI目前的創作能力與思想性。名義上的作者――詹姆斯‧斯金納(James Skinner)，只是這本書的採訪者和編輯。在這本書中，大部分文字內容、圖片，以及每章末尾有些讓人摸不著頭腦的笑話，均是由AI生成的，涵蓋ChatGPT、Quillbot、Midjourney、Dall-E、Dream.AI、Lexica、Grammarly、Clipping Magic和Tome等眾多目前流行的AI平臺。在這場生成式AI能力的發現之旅中，你將會理解以下問題：‧我們的工作會被AI搶去嗎？‧生成式AI的能力已經通過圖靈測試了嗎？‧我們該怎樣使用生成式AI為我們工作？‧生成式AI是否會加速技術奇點的到來？我們該如何應對？1997年，傳統AI已經在國際象棋上戰勝人類。今天，當生成式AI能夠自主生成其他可應用的程序之時，請保持鎮定，在技術進一步發展之前加快提升自己，以便在未來與AI合作共贏，而不是被其打敗。

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本書是作者AI安全領域三部曲的第三部，重點介紹強化學習和生成對抗網絡的基礎知識和實際應用，特別是在安全領域中攻防建設的實際應用。全書共14章，從AI安全攻防的基礎知識，到智能工具的打造，全面介紹如何使用AI做安全建設的方法。內容包括如何衡量機器學習算法的性能以及集成學習的基本知識，強化學習中單智能體的強化學習，Keras下強化學習算法的一種實現：Keras-rl，強化學習領域經常使用的OpenAI Gym環境；基於機器學習的惡意程序識別技術以及常見的惡意程序免殺方法，如何使用強化學習生成免殺程序，並進一步提升殺毒軟件的檢測能力，提升WAF的防護能力，提升反垃圾郵件的檢測能力；生成對抗網絡的基礎知識，以及針對機器學習、強化學習的幾種攻擊方式。

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)