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英國出版界指標大獎肯定!A.F. Steadman 獲年度作家,《史坎德》系列帶你踏上熱血奇幻旅程
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Visualizing Generative AI

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生成式 AI 入門:揭開 LLM 潘朵拉的秘密-語言建模、訓練微調、隱私風險、合成媒體、認知作戰、社交工程、人機關係、AI Agent、OpenAI、DeepSeek
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出版日:2025/02/21 作者:Numa Dhamani; Maggie Engle  出版社:旗標出版社  裝訂:平裝
【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
優惠價: 95 551
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Can AI Craft Communication?: Guide to the introduction of Generative Artificial Intelligence in PR & Marketing
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出版日:2025/02/12 作者:Richard Tigges  出版社:CAMINO VERDE  裝訂:平裝
定價:1896 元
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Generative AI for Students:The Essential Guide to Using Artificial Intelligence for Study at University
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出版日:2025/01/11 作者:David Meechan  出版社:SAGE Publications Ltd  裝訂:平裝
優惠:外文書周末優惠-單79雙75 優惠價: 79 782
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Generative AI for Students:The Essential Guide to Using Artificial Intelligence for Study at University
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出版日:2025/01/11 作者:David Meechan  出版社:SAGE Publications Ltd  裝訂:精裝
優惠:外文書周末優惠-單79雙75 優惠價: 79 2607
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Microsoft 365 Copilot: Harness the Power of Generative AI in the Microsoft Apps You Use Every Day
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出版日:2024/09/25 作者:Jess Stratton  出版社:Apress  裝訂:平裝
定價:3189 元
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How to Augment Language Skills: Incorporating Generative AI and Machine Translation in Language Learning and Translator Training
90 折
出版日:2024/08/15 作者:Anthony Pym  出版社:Routledge  裝訂:精裝
若需訂購本書,請電洽客服 02-25006600[分機130、131]。
Introducing Microsoft Copilot for Managers: Enhance Your Team's Productivity and Creativity with Generative AI Powered Assistant
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出版日:2024/07/26 作者:Carlos Rodriguez  出版社:PACKT PUB  裝訂:平裝
定價:2000 元
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The Predictive Edge: Outsmart the Market Using Generative AI and ChatGPT in Financial Forecasting
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出版日:2024/07/11 作者:Alejandro Lopez-Lira  出版社:WILEY  裝訂:精裝
定價:1330 元
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出版日:2024/05/29 作者:Sue Beckingham(EDI)  出版社:Routledge  裝訂:精裝
若需訂購本書,請電洽客服 02-25006600[分機130、131]。
Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications
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出版日:2024/05/07 作者:Shreyas Subramanian  出版社:WILEY  裝訂:平裝
定價:2400 元
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出版日:2024/03/29 作者:Clint Bodungen  出版社:PACKT PUB  裝訂:平裝
定價:2500 元
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Generative AI:Diffusion Model擴散模型現場實作精解
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出版日:2024/03/20 作者:楊靈; 張至隆; 張文濤; 崔斌-編著  出版社:深智數位  裝訂:平裝
☆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。
優惠價: 9 648
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Decoding GPT: An Intuitive Understanding of Large Language Models Generative AI Machine Learning and Neural Networks
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Disrupting Mental Health Therapy Via Generative AI: Practical Advances In Artificial Intelligence And Machine Learning
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出版日:2023/12/24 作者:Lance Eliot  出版社:Ze Books  裝訂:平裝
定價:1344 元
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出版日:2023/12/22 作者:Ben Auffarth  出版社:PACKT PUB  裝訂:平裝
定價:2500 元
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Applied Generative AI for Beginners: Practical Knowledge on Diffusion Models, Chatgpt, and Other Llms
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出版日:2023/11/24 作者:Akshay Kulkarni  出版社:Apress  裝訂:平裝
定價:2899 元
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Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing: A Primer to Generative AI with Python
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出版日:2023/09/19 作者:Deepak K. Kanungo  出版社:OREILLY MEDIA  裝訂:平裝
定價:3040 元
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生成式AI × 穩健提示辨識技術 II:視覺影像篇-MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot
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出版日:2026/04/19 作者:黃朝健  出版社:深智數位  裝訂:平裝
《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
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出版日:2026/04/08 作者:Simon Elias Bibri  出版社:CRC PR INC  裝訂:平裝
若需訂購本書,請電洽客服 02-25006600[分機130、131]。
出版日:2026/04/08 作者:Simon Elias Bibri  出版社:CRC PR INC  裝訂:精裝
若需訂購本書,請電洽客服 02-25006600[分機130、131]。
AI與機器學習賦能的晶片設計與製程協同優化
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出版日:2026/01/25 作者:陳世豪  出版社:五南圖書出版  裝訂:平裝
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。
優惠價: 95 380
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AI創新世代:打開無界商機的創新思維
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出版日:2025/12/29 作者:麥可.路里克; 奧馬爾.哈塔姆勒  出版社:中國生產力  裝訂:平裝
《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。
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