Visualizing Generative AI

"《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。專業推薦崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士伽碩職訓中心執行長─郭明洽昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫"

https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k 《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇 ★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。 ★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。 ★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。 ★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。 ★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。 你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。 接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。 更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。 最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。 專業推薦 崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士 住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士 錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士 伽碩職訓中心執行長─郭明洽 昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆 元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋 極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫

生成式 AI + 系統設計 + 面試攻略 10道真實面試實例 × 280+圖解 × 7步驟設計架構 「這是一本絕佳的參考書，內容充滿趣味、實用的案例研究、深入的見解與淺顯易懂的範例。對於正在準備生成式AI系統設計面試的人來說，絕對是無價之寶。」 ―― Chip Huyen，《設計機器學習系統》與《AI工程》的作者 「這是一本進入這個領域不可或缺的指南。即使是我這樣對生成式AI領域已相當熟悉的人，如果沒有這本書，在面試中也可能會招架不住！本書成功搭起從底層演算法到實際產品所需的完整系統架構之間的橋樑。真心推薦給所有想在正式環境下實作GenAI解決方案的人。」 ―― Damien Benveniste，前Meta機器學習技術主管 要在面試中設計生成式AI（Generative AI，簡稱GenAI）系統，是一項既複雜又具挑戰性的任務。本書提供清晰且結構化的方法，引導你有系統地掌握各類生成式AI系統設計題目。透過實用的框架與真實案例，幫助你更輕鬆理解並應用這些概念。 本書可以看作是《內行人才知道的機器學習系統設計面試指南》的延伸之作。前作聚焦於搜尋與推薦系統等主題，而本書則專注於生成式系統，透過詳盡的範例與說明，帶你理解生成式AI系統在實務中的實際構建方式。 本書內容有些什麼？ - 揭示面試官真正關心的是什麼，以及背後的原因。 - 系統性的的7步驟問題拆解框架，幫助你分析與回答生成式AI系統設計面試題。 - 10道真實的生成式AI系統設計題，並提供詳細的解決方案。 - 超過280張圖表，幫助你輕鬆理解複雜且抽象的系統架構。

☆最流行的AIGC技術介紹 ☆Diffusion Model的基礎 ☆擴散模型的高效採樣 ☆擴散模型的似然最大化 ☆將擴散模型應用於具有特殊結構的資料 ☆擴散模型與其他生成模型的連結 ☆擴散模型的應用 ☆GPT及大型語言模型 人工智慧創造內容的浪潮已來臨，其中包括兩項關鍵技術：大模型技術（如ChatGPT）和擴散模型技術（如Midjourney等AI繪畫）。這些技術背後的深度生成模型可以根據現有資料和程式生成新資料。在現實世界中，資料通常維度高、分佈複雜，尤其是圖像資料，它們在二維空間中的像素點之間存在著複雜的互動關係。這對傳統模型擬合資料分佈提出了挑戰。人們希望AI生成的內容既真實又新穎，不僅是複製既有內容。擴散模型能夠捕捉複雜的資料分佈，產生真實且創新的內容，並實現高效的個性化生產，因此受到廣泛關注。本書為少數從理論及實作上都兼顧的教材，對當今AI狂潮席捲的新時代來說，不想被AI取代的你，這本書是最好的起點。 本書介紹了許多當今重要擴散模型的技術，第1章介紹AIGC與相關技術，第2章從三個角度介紹擴散模型的基本理論、演算法，此外介紹了擴散模型的神經網路架構和程式實踐。第3章、第4章、第5章分別從擴散模型的高效採樣、擴散模型的似然最大化、將擴散模型應用於具有特殊結構的資料三個方面系統介紹擴散模型的特點，以及後續的改進工作。第6章討論了擴散模型與其他生成模型的連結，包括變分自編碼器、生成對抗網路、歸一化流、自回歸模型和基於能量的模型。第7章介紹了擴散模型的應用。第8章討論了擴散模型的未來——GPT及和大型語言模型。

《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇 | MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot 聚焦AI影像應用實戰 ★物件偵測 ★影像分割 ★YOLO 系列模型 ★COCO 資料集 ★交通車流辨識 ★YouTube 影像分析 ★肢體辨識 ★閉眼偵測 ★火災與濃煙辨識 ★暴力行為與危險刀具檢測 除了模型觀念與程式實作之外 更進一步整合 ★Linebot Messaging API ★Resend API ★USB CAM ★CSV 紀錄 ★排程模組 ★GUI 打包設計 讓讀者理解如何將 AI 技術延伸到通知、紀錄、前端呈現與自動化流程。 全書兼顧理論基礎與實務應用，不僅適合作為課堂教學與專題製作參考，也能作為跨域學習者建構智慧影像系統的重要入門教材。 專業推薦 敏實科技大學副校長─林文燦 博士 推薦 錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─?春愛 博士 日商優貝克工程師─吳俊毅 元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋

《內容介紹》 看懂時代、掌握工具、開始行動 對接全球AI浪潮，帶領組織邁向AI驅動的下一個十年 未來十年，AI將重新定義企業競爭力。一本為領導者、創新者與實踐者撰寫的AI轉型航圖，讓你真正看懂AI如何改變產業、如何落地，以及如何讓組織產生可持續的成長。兩位重量級作者結合設計思考、系統思考與指數型思維三大創新核心，提出可落地的AI策略框架，協助企業在指數型變革時代重新設計策略、文化與人才結構，從「看懂AI」進化到「用好AI」。 四大核心主題 l 為何AI如此重要。深入淺出解析AI基礎概念、指數型變革的時代意義，以及企業必備的新思維與能力評估模型。 l 如何用AI開創新局。提供AI策略設計四步驟、Team of Teams跨域協作模式、組織能力建構框架，以及AI倫理與法規合規實務。 l 工具方法及行動。詳解AI價值鏈、Transformer等關鍵技術、Prompt Engineering應用，以及AI三大導入視角（員工生產力、創新驅動、營收成長）。 l AI與創新的未來。展望AGI時代、多模態應用、負責任AI治理，以及對各產業部門的深遠影響。

內容簡介:來自Amazon讀者的好評📢「這本書是LLM新手的理想入門書，簡單易懂的 Python範例，幫助我輕鬆學會在應用程式中運用GPT技術。」「書中提供很多實用的OpenAI API使用建議，並包含清晰的範例和經驗分享。讓我節省了大量搜尋和試錯的時間，是學習GPT開發的絕佳資源。」來自業界專家的推薦📢「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師🌟 AI正在改變開發世界，準備好加入這場革新了嗎？本書帶你掌握ChatGPT與LLM的強大功能，從文字生成、智慧問答到提示工程、模型微調。用Python就能讓AI成為你最棒的開發夥伴！本書提供：✅ 從零開始：快速理解 LLM 原理，掌握 ChatGPT 應用開發核心技術✅ 實戰導向：使用 OpenAI API，打造各種 AI 功能，包括智能助理與問答系統✅ 進階技巧：提示工程、RAG、LangChain、LlamaIndex，優化AI效能✅ 完整範例：GitHub 程式碼+逐步指引，動手實作 AI 應用🎯 不論你是開發者、數據工程師，還是 AI 愛好者，本書都是你進入AI應用開發領域的最佳幫手！----------------------------------------------「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師這本書是Python開發者的理想指南，可為學習如何使用大型語言模型來開發應用程式提供協助。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete詳細介紹了GPT-4和GPT-3.5模型的主要功能與優勢，並深入解釋這些模型的運作原理。此外，書中還提供了使用OpenAI的Python函式庫進行應用程式開發的步驟指南，包括文本生成、問答系統和智慧助裡等應用。本書以清晰易懂的敘述方式撰寫，搭配簡單易學的範例，幫助讀者理解概念並

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

【專業推薦】 這本書結合了 OpenAI 與 Gemini 兩項主流的語言模型技術，並讓讀者能夠透過開發指南開發不同的應用。這本書不僅讓讀者能夠深入了解語言模型的運作原理，更能夠透過實作的方式，將理論知識轉換為實際應用。對於想要進入 AI 領域的開發者來說，絕對不能錯過這本書。 Jimmy Liao, 廖聖傑 (Certification) Google Developer Expert, Generative AI Appier, Senior Software Engineer, Full Stack, Copilot/Assistant Squad ex-Microsoft Azure Data/AI Cloud Solution Architect ex-IBM Staff Software Engineer, Mobile Architect 本書凝聚了他們這兩年對生成式 AI 的研究，展示了他們對 AI 應用的深刻理解。無論你是 AI 技術的愛好者，還是專注於生成式 AI 開發的專業人士，本書都將為你提供有價值的洞見與實用技巧。AI 的未來充滿機遇，而 LangChain 正是其中的重要工具。希望本書能幫助你在開發過程中取得突破，並推動技術的持續進步。 Kui-Ming Chen Microsoft AI MVP 這本書以 LangChain 框架為基礎，構建了一套完整的大型語言模型學習地圖，讓你能深入理解語言模型的運作原理，並透過實際操作的方式將這些技術應用於真實專案中。無論你對 AI 是初學者還是有經驗的開發者，這本書將成為你邁向 LLM 開發之路的重要指南，幫助你在 AI 領域快速取得突破。 張維元 / 資料科學家的工作日常 【本書特色】 1.全書深入探討如何使用 LangChain 結合 Azure OpenAI、Gemini 以及地端開源模型的部署，並提供多種應用示範。讀者可以透過本書，從開發到部署全方位掌握 AI 技術的應用。 2.RAG（檢索增強生成）架構是目前企業打造知識庫型 LLM 應用的首選架構。本書除詳盡講解 RAG 架構之外，更是第一本詳解 Qdrant 向量資料庫的書籍。 3.生成式 AI 的應用從單一工具擴展至最新的 AI Agent 前沿技術。本書專章探討 AI Agent 的概念與應用，協助開發者開發更具前瞻性的 AI 思