Elements in Generative Syntax

本書詳細分析聖經希伯來文文法，特點如下：1. 本書提綱挈領，層次分明，可依照大小層次依序學習；書末附按字母順序編排的字彙索引（包括希伯來文聖經中出現50次以上的字彙、專有名詞和每一課所記背過的字彙，中英對照），便於學員在做練習或是開卷考試時使用、查找。2. 本書在初學階段即以由淺入深的方式介紹音節變化的特性和原則，幫助學員在面對後來字樣變化時，能依循清楚且紮實的發音原則做出判斷。3. 本書特別介紹馬索拉文本的重音標示和一些重要的希伯來文句法（Syntax）表達，是其他初級文法書所沒有的。4. 本書使用不少表格佐助文法的分析，讓人一目了然，方便參照或記憶；遇到重要的章節，也提醒學員需要記背；同時，每課按課程進度提供相關字彙記背列表，讓文法理解與字彙識得能夠同步進行。5. 本書用雙色印刷，重點內容用紅字表示，表格也以深紅色與淺紅色表示，更為清楚。

《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。

全書以日文編寫。 本書分為上中下三冊。中冊內容為：「私の『型破り』日本語教育：回顧と反省」、「外国人のための日本語文法：考え方と教え方」、「外国人のための日本語文法：言語分析と言語教育」、「台湾における日本語教育の問題点と今後の研究課題」、「日本語語學－研究の目標と方法」、「日本語の『タ』と中国語の『了』」、「着点助詞『ニ』と『ヘ』の意味と使い分けについて」、「生成文法から見た日本語の可能態」、「生成文法から見た日本語の受動態」、「生成文法から見た日本語の使役態」。適合給研究日語語學的專業人士參考。 作者湯廷池教授(1931-2020)以漢語國語、閩南語、日語及英語為主要研究對象，是將生成語言學(Generative linguistics)介紹到台灣的先驅之一。曾任國立台灣師範大學英語系暨英研所教授、國立清華大學外語系暨語言學研究所教授、元智大學應用外語系客座教授、東吳大學日本語文學系任客座教授、輔仁大學外語學院野聲講座教授，以及國立交通大學語言與文化研究所、輔仁大學翻譯學研究所及新竹教育大學台灣語言與語言教育研究所兼任教授。

內容簡介 本書為華語文教學界大師鄧守信教授以數十年的教學成果，融合近年於臺師大華研所、中原大學應華所之授課經驗所編撰而成。既是畢生語言學與對外華語教學研究之精華，亦是鄧氏語法的理論基礎，其理論已廣泛應用在多部華語教學主流教材，以及所指導之上百本碩博士論文之學理依據。鄧教授用深入淺出且生動的例句與語言對比，闡明漢語複雜的語法規則，是為現代漢語研究、對外漢語教學的學子提供一條捷徑，也為傳統靜態語法研究學者及教師，開啟一扇動態語法研究的大門。關於漢語語法先前的研究著作，如朱德熙、張斌、劉月華等人所作，皆侷限於線性句法結構的單一層面，本書則包羅詞類與語類規則、語法結構、語義、語用（信息結構）等多重面向，從而解釋漢語的諸多變化，使對外漢語教學能以科學方式有系統的分析。漢語已是世界的語言，實務上卻因揉雜了各地域、各方言──如閩南語、上海話等所生之「混合語」，影響「規範漢語」的表達。如何理出正規或偏異，本書提出分析規則，不論教或學，皆能明辨差異，不再誤用。

✦ 來自業界專家的推薦 ✦ 「當你與同事及客戶合作時，熟悉生成式AI是核心職能之一。本書透過簡明的圖表來解釋生成式AI的基本概念、用法，以及實際影響力，是專為初次接觸AI的領導者與高階主管而設計的快速入門指南。」 —— Eliot Danner，Google常務董事 生成式AI（GenAI）具備改革商業流程的潛力，但許多工作者還在探索如何建構、優化、撰寫提示詞以善用GenAI工具來滿足需求。此外，在使用GenAI時也有一些陷阱必須避免，例如安全風險與幻覺。你必須看穿這項技術的能力與侷限，才能做好工作。這本平易近人的指南，將透過一場饒富趣味的旅程，協助各種程度的讀者掌握GenAI。 本書提供大量吸引人的圖表與插圖，無論你是好奇的IT專業人士、渴望掌握最新技術的商業領導者、正在探索雲端運算與AI職涯的學生，還是期待接觸GenAI的任何人，這本書都是完美的起點。你將遍訪生成式AI的全貌，探索這項技術如何運作，以及各企業與組織成功運用它的各種秘訣。 • 瞭解生成式AI的演進歷程，並聚焦於重大的突破 • 熟悉可用來執行GenAI任務的各種工具與平台 • 檢視實務應用場景，例如聊天機器人與工作流程自動化 • 學習可在後續GenAI旅程中持續延伸的基礎知識

「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

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。

👍 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。

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！

全書以日文編寫。 本書分為上中下三冊。下冊內容為：「『読み』『読んで』『読みつつ』『読みながら』―動詞の活用語形とその機能―」、「日本語の〈命題〉と〈モダリティ〉」、「否定接頭辞『不-』の意味機能と共起制」、「日本語の否定接頭辞『不-、無-、非-、未-』の意味機能と共起制限」、「文末助詞の『かな』と『かしら』―意味内容と発話機能を中心に」、「日本語の『こ、そ、あ、ど』系について（その一）：総論と現場指示」、「日本語の『こ、そ、あ、ど』系について（その二）：文脈指示」、「日本語から見た日本人的気質」、「言語分析と言語教育―日本語動詞の〈非対格性〉を例に」、「対照研究と文法理論：格理論」、「2004年『當代認知語言學與日語研究創新』研討會論文講評」、「生成文法と認知言語学の交流―台湾の日本語研究に対する助言」、「2006年日本語国際シンポジウム論文集読後感」。適合給研究日語語學的專業人士參考。 作者湯廷池教授(1931-2020)以漢語國語、閩南語、日語及英語為主要研究對象，是將生成語言學(Generative linguistics)介紹到台灣的先驅之一。曾任國立台灣師範大學英語系暨英研所教授、國立清華大學外語系暨語言學研究所教授、元智大學應用外語系客座教授、東吳大學日本語文學系任客座教授、輔仁大學外語學院野聲講座教授，以及國立交通大學語言與文化研究所、輔仁大學翻譯學研究所及新竹教育大學台灣語言與語言教育研究所兼任教授。

塔妮莎．秋恩朋（Thanisa Choombala） 在英國完成高中和大學的學業，在加拿大的渥太華取得卡爾頓大學的語言學和應用語言的學士學位（B.A. in Linguistics and Applied Linguistics）。 回到泰國後，繼續在NIDA（National Institute of Development Administration：泰國國家發展管理研究所）進修並且完成語言學的碩士學位，目前在AIT（The Asian Institute of Technology：亞洲科技研究所）的語言中心擔任教師一職。 在Syntax Academy Thailand教英文，同時也是Radio Thailand FM88電台，擔任英文新聞播報員。 著有《寫給學了174次都學不會英文句型的人們》（懶鬼子英日語）婫拉媞妲．侖樂昂葛雅（Kunlathida Rungrueangkiat） 於芬蘭于韋斯屈萊大學取得文化傳播碩士學位。 泰國朱拉隆功大學英語文學碩士（副修戲劇）。 曾於中學時在芬蘭交換一年，深受當地環境所吸引，尤其對於芬蘭的英語教學深感興趣。投入研究芬蘭語及英語的文法表現，以及日常生活中的跨文化現象。 在許多大學的英語及跨文化傳播系所擔任客座講師，以及在青少年教育學院科學班舉辦英語教學活動，分享她的知識與經驗。【譯者介紹】梁震牧 國立臺灣大學人類學系碩士；國立臺灣師範大學國文學系學士。 以泰語為外語能力認證取得「教育部對外華語教學能力證照」。 國家考試103年度專技人員泰語導遊榜首，同年亦通過英語領隊考試。 著有《7天學會基礎泰語》（我識出版社）。

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。

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！

人工智慧的發展正在飛躍式的成長，而且不會走回頭路，更不會在那裡等待人類追上。唯有從現在開始就要對人工智慧建立正確的認知，全力投入人工智慧的應用；同時，強權大國必須要仿照禁止核擴散共識一般，共同限制人工智慧在軍工產業的應用。那麼，人工智慧將會為人類開創出一個更為繁榮幸福的未來。 —孫大千（本書作者） 名人專文推薦 不論你是對未來充滿好奇的學子、正在職場努力奮鬥的上班族、創立公司的企業主、抑或是退休的樂齡族，如果我們願意與時俱進來面對人類發展的提升，那麼大千的 AI 列車應該可帶領我們一起探索，揭開人工智慧神秘的面紗。 —許勝雄（金仁寶集團創辦人） 本書是《快速搞懂 AI 人工智慧—我能運算你、取代你、終結你》的後續介紹，把與 AI 相關的技術和概念補充得更完整齊全。以 ChatGPT 為代表的大語言模型（LLM）在 2022 年開始引爆生成式人工智慧（Generative AI）的浪潮，在 2023 年達到高峰。緊接著，大家開始關注：大模型的優化方法、多模態大模型的推出、AI 代理人的概念，以及大模型的落地應用問題。而這些主題都將在本書中詳加解說。 本書分成三個部分，第一個部分關於是人工智慧發展的最新技術和概念；第二個部分是介紹各大科技巨擘所發展的多模態大模型的介紹；第三個部分是人工智慧大模型與數位裝置的結合，這些數位裝置包含了手機、筆電、眼鏡、汽車和機器人。

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。

[內容簡介]《生成式AI融入教育的理論、策略與研究設計》是世界首本全面探討生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence，簡稱生成式AI）研究議題與方法的專著，與其他只強調工具操作或教學應用的書籍相比，這本書對生成式AI在教育研究的理論、策略、研究設計與分析方法都有深入的討論。書中首先概述了生成式AI在教育領域的研究趨勢，並指出一般學者在進行相關研究時遭遇的困難及需要改善之處。不僅針對學者研究過程中的問題，提出了可行的研究設計模式，更透過結合不同學習策略及教育理論，來提升研究的價值。此外，書中亦展示生成式AI在不同學科、對象及學習活動的研究設計實例與分析結果。對於有意進行生成式AI研究及教學的學者與教師，這是一本必讀的啟蒙書。[聯合推薦]郭伯臣臺中教育大學校長這本書不僅為教育工作者提供了教學實踐的參考，也為未來教育科技研究的發展指明了方向及方法。我相信，這本書將成為推動生成式AI與教學融合的重要資源，並對全球的教育研究產生深遠影響。陳德懷中央大學傑出講座教授全球華人計算機教育應用學會創辦人本書內容豐富、多元、實用，我極力推薦所有數位學習研究者（包括我的研究生），把這本書放在研究桌上，作為必看及隨時參考的書籍。

番外〈1〉Exception 正式交往後，宰英和想雨展開了甜到蛀牙的同居生活！但卻因一件「小事」發生了第一次爭執，化解誤會的最好方法就是床頭吵，床尾合（物理）！ 番外〈2〉Propose 5.0 想雨精心準備像電影一樣浪漫的求婚：跑車接送、高級餐廳搭配迷人夜景，還有重頭戲……PPT？！ 番外〈3〉Hello, world! 第一次見家長就上手？！想雨的雙親初登場！面對未來岳母的強大氣場，宰英該如何順利度過這一關呢？ 番外〈4〉Crash to Desktop 節錄自某知名遊戲公司員工麥克的日記：新來的同事長得很像KPOP韓團成員，他居然是《Veggie Venturer》的開發者！ 番外〈5〉Syntax Error 距離「約定的日子」還有六個月，宰英的雙胞胎弟弟宰弘突然來訪，他的目的似乎不單純……？ ※榮獲RIDIBOOKS 2018年度BL小說部門大賞，超過40,000名讀者好評盛讚！創下BL部門最初紀錄！(๑•̀ㅂ•́)و✧ ※韓國超人氣大勢BL劇《語意錯誤》被譽為「現象級BL劇天花板」，如今已躍上大銀幕，火爆程度勢不可擋！是否好奇劇中兩人交往後有什麼可愛的故事呢？甜到手指蜷曲的大結局和番外統統在原著小說第3、4集激情上演！ ※第4集收錄五篇番外：戀愛大師想雨教你一步一步捕獲配偶的最佳方法💍 ※特裝版限定周邊意義非凡，邀請你見證七年愛情長跑修成正果🧡🖤 ※本書因社群對話、程式語言等需求，為橫式排版。 ※本書主角中文譯名漢字選擇，以作者用字為準。 《過度呼吸》小說版作者J.Soori超高人氣原創作品～ 2022年全網討論度超火爆BL韓劇已登上大銀幕！ ♨️同名原著小說超甜番外大合集，火熱登場！♨️ 太多的偶然疊加在一起帶來了如奇蹟般的相遇， 從現在開始，他們將攜手描繪兩人的未來🧡

"《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"

「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

《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。

☆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。

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

【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

「築思構界—劉呈祥」是藝術家劉呈祥於高雄市立美術館市民畫廊之首次個展，展出其從2016年迄今包含數位演算作品、攝影、錄像、空間裝置等跨媒材多樣作品，呈現藝術家對人造與自然之間核心關係的關注，築構一個與觀者共振的可感知世界。 「築思構界」來自本展兩大主題概念：「築思」與「構界」，以「思維中的成形」（form in mind）與「視覺中的構築」（build in eyes）相互生成與辯證，展出所對應之「思緒 宇宙」與「築 視界」系列創作精選，並特別收錄藝術家2022年於法國南特駐村期間之最新創作，完整呈現藝術家各階段創作的軌跡，銜繫不同系列作品之間對空間性與時間性的演繹，形成其創作思路的循環迴圈。 「思緒 宇宙」為劉呈祥一系列衍生藝術（generative art）作品，藝術家嘗試打破既有創作程序與思考模式，結合自然界生成邏輯，創造不同之演算法，運用程式碼代替畫筆，由點線之間的連結和疊加而生成數位之繪畫性圖像，在數理邏輯中形成感性的星象景觀。同時亦探討著人類與機器的互動合作關係，觸及當代對人工智慧與創造力、創生之間等議題。 誠如對藝術家而言，攝影是一種講述故事、理解世界的過程，透過攝影者之角度去轉譯世界中的紋理，形成獨特的語言。「築 視界」一系列攝影創作描繪建築、城市風景，捕捉人造與自然環境中的光影形色，形構幾何韻律之抽象空間；此系列創作呈顯攝影藝術不僅僅作為一種觀看視角、視覺性表現，更是透過此一媒介作為創作者與環境連結的過程，藝術家在世界中移動、尋找、探索之行跡。 藝術家從「點」最小單位像素出發連結為「線」，由關係堆積成「面」，在時間中形成為「體」對應於真實世界。駐足於劉呈祥的影像創作，猶如沉浸於光子運行軌跡形成的浩瀚宇宙，在意識與無意識、宏觀和須臾之間流變形象的創生視界。

提問，是AI時代的生存武器。 每個人都必須培養「懂得向AI提問，但不受AI控制」的能力。 【《提問的邏輯》簡介】 翻轉人工智慧（AI）和演算法的誘導， 重新建構「創造知識的流程」。 《提問的邏輯》作者安藤昭子，師承日本編輯教父松岡正剛，從她數十年擔任編輯的角度，帶領我們深入提問的現場，了解如何發揮邏輯力，奪回思考的主導權。 提問的邏輯就像是人類自備的過濾網，保護自己避免過度受到生成式AI的影響。安藤提出四個面向，實踐提問的邏輯力： 1.鬆開提問的「土壤」：Loosening（第一章） 打破僵化的思考框架，建立讓好奇心適合發芽的環境，提問就藏在「本該如此」的成見之中。 2.蒐集提問的「種子」：Remixing（第二章） 改變看法，世界就會改變。試著一邊更換濾鏡、一邊觀察世界，透過不同的立場看到全新的風景。 3.讓提問「發芽」：Emerging（第三章） 小孩子是提問的天才，因為他們充滿好奇心。每個人都曾經是小孩子，都有提問的資質。釋放好奇心，就能隨時擁抱「未知」，更勝於擁抱「已知」。 4.提問成形：Discovering（第四章） 有了無數個「萌芽中的提問」，就能具體轉化為「好的提問」，讓想像力引導出「好的提問」，帶領你打開下一個未知的大門。 安藤提醒，面對生成式AI，我們常常覺得很有趣，於是幾乎每天使用。但是，AI與人類的關係就像互相看著鏡中的自己，如果無意識地和AI「交往」，很可能不知不覺將「思考的主導權」交給AI，甚至思考範圍愈來愈狹窄。 為了不陷入其中、與生成式AI保持適度距離，「提問的邏輯力」就是守護人類思考主導權的最後一道防線。 具備提問的邏輯力，可以讓我們與AI保持適當的距離，也是重新思考「AI時代，人類究竟可以做什麼？」的關鍵能力。 【《AI時代的提問力　Prompt Literacy》簡介】 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，

2025年快速發展的準殺手級應用，正在緊跟著生成式 AI (Generative AI) 浪潮迅速崛起，AI代理（AI Agent)以前所未有的自主性與智慧化能力，漸進速捷的悄悄改變我們的生活與工作模式。專家學者紛紛預測，AI Agent將在未來五年內徹底改變科技產業，甚至推動工作流程的大幅變革，可能超越下一代基礎模型。 AI Agent 的核心概念是以大型語言模型 (LLM) 為基礎，運用海量知識，對於本身產出的內容再進行反思與規劃後，再運用各類型工具達成任務。這樣的工作流程，徹底解決博學多聞的傳統LLM，在面對複雜工作環境時，需要使用者不斷來回引導與介入的限制。 AI Agent 的關鍵突破點，在於它具備自主性（獨立運作無須人工干預）、適應性（從經驗與環境回饋過程中持續學習）及目標導向（將複雜任務分解為可管理步驟）等三大核心特性。在技術組成上，Agent 依靠感知能力（蒐集即時數據與指令）、規劃能力（利用思維鏈推理策略）、記憶能力（透過向量資料庫或 RAG 實現長期學習）及工具使用能力（調用 API、網路搜尋、執行程式碼）。Agentic AI 平台因此能夠打破傳統 RPA 規則的僵化限制，成為能夠理解語義、自主判斷、規劃與執行任務的「智慧化」數位勞動力。 AI Agent 的應用已經不再侷限於單一領域，而是走向企業跨職能的整合。國際新創業者如 Moveworks、Aisera、CrewAI等企業，正在引領這波趨勢。Moveworks公司以 IT 營運為利基市場出發，系統採用「Agentic 推理引擎」，打造跨資訊技術、人力資源及財務的多職能 AI 代理；Aisera公司則以分層技術架構，深耕垂直領域，打造「25 個特定領域 LLMs」以強化 Agents 的環境適應力；而開源框架 CrewAI 則是強調多代理人協作 (Multi-Agent Collaboration)的特性，透過「角色多代理框架」實現不同 Agents 共同合作解決複雜問題。 AI Agent 的崛起也成為個人電腦 (AI NB/PC) 領域的競爭焦點。NVIDIA、Qualcomm 等晶片大廠積極布局 Agentic AI 願景。透過地端推論技術，AI Agent 成為能夠推理、使用工具，並且與人類協作的數位代理人，能夠保障資料隱私並提供低延遲體驗。展望未來，為支援複雜的地端 AI 應用，

AI 語言技術的進步，正以前所未有的速度改變世界！「Jay和Maarten一如既往地運用精美的插圖為複雜主題提供深具洞察的描述。對於任何想了解大型語言模型背後主要技術的人來說，這本書都是寶貴的資源。」—Andrew Ng（吳恩達)，DeepLearning.AI 創辦人「我想不出有哪本書比這本書更重要，值得現在就去閱讀。書中的每一頁，我都學到在這個語言模型時代，對於成功至關重要的知識。」—Josh Starmer，StatQuest想深入了解大型語言模型的奧秘，並將其應用於實際專案中？《Hands-On Large Language Models》正是為你量身打造的指南！由知名AI專家Jay Alammar和Maarten Grootendorst執筆，透過近300幅精美圖解，帶你輕鬆掌握LLM的核心概念和實踐技巧。無論是文案撰寫、摘要生成，還是建立先進的語義搜尋系統，本書都提供了詳盡的步驟和範例，助你在AI領域中脫穎而出。快讓《Hands-On Large Language Models》開啟你的 AI 進階之旅！--------------------------------------------------------近年來，AI在語言處理領域取得了驚人的突破。隨著深度學習的快速發展，語言AI系統在文字寫作與理解方面的能力，比以往任何時候都更加出色。這一趨勢正在催生全新的功能、產品，甚至是全新的產業。透過本書視覺化的教學方式，你將學習如何運用這些強大技術，掌握實用工具與關鍵概念，並能立即應用於你的專案中！你將學會如何運用預訓練的 LLM 進行文案撰寫與摘要生成；打造超越傳統關鍵字匹配技術的語義搜尋系統；運用現有的函式庫和預訓練模型，來進行文本分類、搜尋與聚類。本書將助你深入理解：• Transformer語言模型的架構，掌握文本生成與語意表達的核心技術。• 構建高效的LLM流程，對文本資料進行聚類並探索其主題。• 透過密集檢索（dense retrieval）與重新排名（reranking），構建超越關鍵字匹配的語義搜尋引擎。• 從提示工程（prompt engineering）到檢索擴增生成（RAG），探索生成式AI的各種運用方式。• 深入學習如何訓練 LLM，針對特定應用進行優化，包括生成式微調（generative fine-tuning）、對比微調（

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

「生成的圖像多一隻手或手指？」「要怎麼用 Photoshop 修補生成圖？」「要怎麼做出一張媲美相片品質的圖片？」「生成的解析度跟品質都不太夠，要怎麼改善？」「網友的作品都好精美，怎麼我生出來的好普通？」「手上已有草圖，可以請 AI 只要上色跟畫背景嗎？」「原圖只有一部分不滿意，重新生成卻完全不同？」「想要設計 Logo，但生出來的文字都是錯的」「景物主題都對，但畫出的風格不喜歡」「要怎麼從文字直接生成短影音？」▌讓社群高手們指引你，畫出心中的那幅畫。▌＼感謝 AI 繪圖社群玩家，共襄盛舉、鼎力相助！／☆【社群特典 1】：AI 繪圖玩家經驗分享AI 溝通師、Alan Tseng、Jack Terfict、Josef Hsu 鳥巢、Polatouche 飛鼠桑、艾塔娜-Aitana、邱維添、洪俊德、謝釋航☆【社群特典 2】：即時生圖示範影片H、Jaron Lin、Joshua Cheng、Kenny Jan、Perseus Su、Yu-Shun Lan、董妖妖、趙佳誼Bing DALL-E 3 and ALL AI 生成式藝術小小詠唱師網路社群 熱情推薦▌懂得引導 AI、操控 AI，才能在對的地方發揮創意，確實展現 AI 繪圖的價值。▌ChatGPT 引爆了生成式 AI (Generative AI) 的應用，不過要說最讓人驚豔的 AI 技術，還是非 AI 繪圖莫屬。只要簡單的文字敘述 (Prompt)，就算是沒有天分的繪圖麻瓜，也可以輕鬆生成各種風格和內容的影像畫作。隨著 AI 繪圖逐漸在改變業界生態，不少設計師也已經開始將各種 AI 工具融入創作和工作當中，透過與 AI 協作，也帶來全新的創作思維，激發數位繪師和設計師的靈感。不過 AI 並非隨意下個指令就會產生你要的結果，懂得引導 AI、操控 AI，才能在對的地方發揮創意，確實展現 AI 繪圖的價值。無論要在社群媒體上分享時事梗圖、寫真美少女、二次元動漫人物、超寫實的虛擬角色、酷炫短影片，還是在工作場合中需要的服飾街拍、商品棚拍、Logo 設計、室內設計渲染、影像合成編修等，讓我們帶你協同 AI 打造各種創意應用，全面釋放 AI 繪圖的無窮潛力。本書不僅要帶你活用熱門的生圖工具與各種 AI 模型，更與 AI 繪圖社群合作，揭開玩家私房的生圖密技，以及實務上搭配 AI 繪圖的工作流程，協助你更快將 AI 繪圖技術融

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)

「怎麼生成的圖像多一隻手和手指？」 「生成的圖片解析度好像不太夠？也不夠細緻？」 「別人生成的圖跟照片一樣逼真, 到底是怎麼做的？」 「對人物姿勢只是有一點不滿意, 但重新生成又變完全不一樣？」 「我手上已有草圖, 可以請 AI 只要幫忙上色或畫背景嗎？」 「想要設計 Logo, 但生出來的圖像文字都是錯的？」 「景物主題都對, 但畫出來的風格不是我喜歡的」 「我想要把兩張圖合併在一起, 怎麼做？」 ▌懂得引導 AI、操控 AI, 才能在對的地方發揮創意, 確實展現 AI 繪圖的價值。▌ ChatGPT 引爆了生成式 AI (Generative AI) 的應用, 不過要說最讓人驚豔的 AI 技術, 還是非 AI 繪圖莫屬。只要簡單的文字敘述 (Prompt), 就算是沒有天分的繪圖麻瓜, 也可以輕鬆生成各種風格和內容的影像畫作。隨著 AI 繪圖的成效斐然也悄悄改變業界生態, 不少設計師也已經開始將各種 AI 工具融入創作和工作當中, 透過與 AI 協作, 也帶來全新的創作思維, 激發數位繪師和設計師的靈感。 不過 AI 並非隨意下個指令就會產生你要的結果, 懂得引導 AI、操控 AI, 才能在對的地方發揮創意, 確實展現 AI 繪圖的價值。本書將帶你活用熱門的生圖工具與各種 AI 模型, 將 AI 繪圖技術充分應用到各種不同領域。 無論要在社群媒體上分享寫真美少女、二次元動漫人物、超寫實的虛擬角色、酷炫短影片，還是在工作場合中需要的服飾街拍、商品棚拍、Logo 設計、室內設計渲染、影像合成編修等，讓我們帶你協同 AI 打造各種創意應用, 全面釋放 AI 繪圖的無窮潛力。 本書特色 10 大生圖工具 + 數百個模型任你用, AI 世代繪師的協作神器 ★ 最強 Midjourney、Stable Diffusion 生圖設定完全詳解 ★ 打造各種寫真美少男美少女, 從 Cosplay 到時尚外拍都沒問題 ★ 誰說 AI 繪圖不識字, 教你設計風格獨具的中英文 Logo ★ 最高 CP 值的 AI 繪圖工具, Leonardo.ai 讓你畫很棒、畫不用錢 ★ 電商業者看過來！打造自己的 Lora 模型, 讓 AI 明星免費幫你代言 ★ 用 AI 幫你做室

探索生成式人工智慧的無限可能！ 「如果你是開發者，想要掌握過去十年來最大規模的AI革命背後的工具及概念，本書是必備的指南。」 ―Lewis Tunstall，Hugging Face機器學習工程師及《Hugging Face and coauthor of Natural Language Processing with Transformers》一書共同作者 「本書包含學習生成式AI的一切資源，包括全面的解說、深思熟慮的技巧，與DIY練習，可謂應有盡有。」 ―Luba Elliott，AI藝術策展人，elluba.com 深入的理論解析與實用的程式碼範例，帶您掌握生成文本、圖像和音訊的最新技術。無論您是數據科學家還是軟體工程師，本書都將助您輕鬆上手，創造出令人驚豔的AI生成作品。立即開啟您的生成式AI之旅，讓創意與技術完美融合！ 本書將教導資料科學家和軟體工程師，如何使用生成式媒體技術和人工智慧來創造新穎的圖像或音樂。書中介紹了理論概念，並提供豐富的程式碼範例和插圖，讓讀者能夠在Google Colaboratory、Kaggle或Hugging Face Spaces等服務上執行這些範例，並學習使用開源庫。 本書還探討了從頭開始訓練和使用大型預訓練模型之間的權衡，如何建立能夠修改圖像風格的模型，以及調整變形模型以達到創意目的。內容涵蓋了文本、圖像和音頻等多種數據類型的生成模型，並詳細講解了Transformer和擴散模型等先進技術的構建和訓練方法。最後介紹了如何訓練一個能夠根據個人風格撰寫文字的模型，以及如何部署模型作為互動展示或服務。 -------------------------------------------------- 透過這本實作指南，學習運用生成式AI技術來建立奇妙的文本、圖像、音訊，甚至音樂。你將瞭解最先進的生成模型如何運作、如何微調與調整它們來滿足需求，以及如何結合現成的基礎模組來建立新模型，並在不同領域中開發創新的應用程式。 這本首選指南透過豐富的範例程式與容易瞭解的插圖來介紹理論概念，並帶你實際應用它們。 你將學習如何透過開源的程式庫來應用transformers和擴散模型，並探索程式、研究幾個既有的專案，藉以完成你的專案。 • 建立並自訂文本與圖像生成模型 • 瞭解「使用預訓的模型」與「微調自有的模型」之間的取捨 • 做出能夠以任

2023台灣創意力100《Human Identity》 La Vie雜誌自2014年舉辦「台灣創意力100」大獎評選，2017年轉型為雙年獎，透過專家學者的公開評選及思辨，推廣並鼓勵台灣文化及創意成果。2023台灣創意力100邁入第6屆，若說上屆的雙年獎時間軸最關鍵的時事為疫情，本屆2022～2023年的時間裡，則無法逃離AI的衝擊與影響。 許多人稱2023年為生成式AI（Generative AI）元年，隨著Midjourney、ChatGPT等逐漸走入大眾甚至創作者，一個永遠經典的疑問隨之生成——AI會取代人類嗎？2022年美國科羅拉多州Fine Arts Exhibition數位藝術首獎、2023年Sony世界攝影大獎的創意類別冠軍，皆為AI生成創作。諾貝爾文學獎得主莫言，也曾公開表示使用ChatGPT協助完成一篇致詞。 綜觀文化創意領域的發展，「誰取代誰」的論調早不是第一次。以目前備受AI挑戰的影像創作來說，Photoshop等修圖軟體推出時，就已有威脅攝影存在的聲浪，而曾幾何時攝影問世時，也被認為將取代繪畫。同樣邏輯，電影在電視、DVD、OTT影音串流出現後，現場展演在疫情衝擊和AR、VR、MR等XR延展實境技術革新下，都曾遭受存亡質疑。抑或自媒體時代下人人都是創作者，一件不在傳統創作工具與脈絡下誕生的作品，可能比所謂設計師和藝術家的創作，享有更高的關注與驚奇。取代的疑問，是時代更迭的必然輪迴，但事實自明，這些不同時代的產出並非可被全然替換的關係。因此重點不在取代，而應該回歸自身：這些人類創意的價值，到底是什麼？ 2023台灣創意力100即以「Human Identity」為命題，勾勒這個時代人類的創意特質與價值。所謂Human Identity，並非得要相對於AI等科技才成立，以自身經驗書寫下《八尺門的辯護人》和《偽魚販指南》的唐福睿、林楷倫，張徐展創造紙紮動畫的獨特質地、樂團裝咖人結合音樂與小說創作，Giloo紀實影音在娛樂化的影視串流產業裡堅持推廣紀錄片的理念、薩泰爾娛樂在台灣尚未興起喜劇文化時果敢投入等等，皆是專屬他們創作與摸索出來的創意特質。 而相對於科技，將眼動科技應用於重症患者的目目非營利、從事科技教育的史汀實驗室，皆表明「創新的是教育與服務」，不斷優化的科技，也需要不斷革新的教育和推廣，才能觸及更多需要該項科

 AI發展的浪潮已步入Agent階段，Agentic AI具備橫跨企業多元職能領域的能力，可自主完成複雜的工作流程，為企業提升營運效率與創新發展注入新動能。 應用層面，本書分析國際領先新創公司在企業跨職能Agentic AI平台的產品發展現況與技術架構，為企業導入評估與解決方案供應商提供實務參考。探討 AI Agent對製造業作業流程的影響，並從實際案例觀察導入效益。 在處理器與品牌廠積極布局軟硬整合，力推Agentic AI核心概念，旨在將AI工具逐漸發展為主動協作的數位代理人，並連帶影響AI NB硬體規格跟進變化。 在資料工程之應用，說明AI Agent如何協助企業優化資料工程的效率和品質，建立可信的資料處理架構。為企業負責資料任務的專業角色，如資料工程團隊主管，提供技術面洞察，以因應資料量快速成長且資料來源異質化所帶來之挑戰。在醫療照護的應用層面，分析AI Agent 在智慧醫療照護的發展趨勢，提供業者發展創新科技或服務之借鏡參考。 提供AI Agent在企業多元職能領域上的近期發展，相關應用於在製造業、醫療業、資料工程的實際案例及導入效益。 提供AI Agent在處理器與品牌廠的廠商布局與軟硬整合，提供企業進行策略規劃與布局參考。2025年快速發展的準殺手級應用，正在緊跟著生成式 AI (Generative AI) 浪潮迅速崛起，AI代理（AI Agent)以前所未有的自主性與智慧化能力，漸進速捷的悄悄改變我們的生活與工作模式。專家學者紛紛預測，AI Agent將在未來五年內徹底改變科技產業，甚至推動工作流程的大幅變革，可能超越下一代基礎模型。AI Agent 的核心概念是以大型語言模型 (LLM) 為基礎，運用海量知識，對於本身產出的內容再進行反思與規劃後，再運用各類型工具達成任務。這樣的工作流程，徹底解決博學多聞的傳統LLM，在面對複雜工作環境時，需要使用者不斷來回引導與介入的限制。AI Agent 的關鍵突破點，在於它具備自主性（獨立運作無須人工干預）、適應性（從經驗與環境回饋過程中持續學習）及目標導向（將複雜任務分解為可管理步驟）等三大核心特性。在技術組成上，Agent 依靠感知能力（蒐集即時數據與指令）、規劃能力（利用思維鏈推理策略）、記憶能力（透過向量資料庫或 RAG 實現長期學習）及工具使用能力（調用 API、網路搜尋、執行程式

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

【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

封面故事 GenAI拚落地　開箱即用就緒 搭NVIDIA佈局端到端軟硬整合　儲存設備結盟推出一站式基礎架構 文◎余采霏 隨著技術的快速迭代演進，企業對人工智慧、GenAI的態度，已經從觀望評估逐步走向在生產環境的落地應用，特別是基於機敏資料的安全考量，更傾向於在企業內部部署，這也讓私有一站式GenAI架構更蓬勃地發展。由於乾淨且豐富的相關資料是GenAI應用前的必備基礎，不只是結構化和非結構化資料的收集、清洗與轉換，更要深入到資料安全、保護與資料管理層面，而這也是私有一站式AI基礎架構能夠帶給企業最大的效益，許多供應商甚至更進一步，針對產業需求，結合軟硬體打造出開箱即用的方案。 面對AI創新浪潮，運用GenAI來加速數位轉型、改進效率成本體驗，已成為企業競爭力的一大關鍵。然而儘管GenAI受到大量關注，不可諱言，在實際部署方面，現今仍處於早期階段，實務上企業仍免不了面臨諸多挑戰。此次專題除了邀請業界專家指出主要的困難點外，也將說明私有一站式GenAI架構如何化繁為簡，助力企業輕鬆建構企業級GenAI。 專題報導 AI資安助手 入駐SecOps團隊 生成式AI驅動適應性防護　威脅獵捕分析抵禦快神準 文◎洪羿漣 隨著生成式人工智慧（Generative AI，GenAI）技術飛速發展，需要大量專業人力的資安領域，廠商紛紛運用GenAI打造AI助手，以協助企業用戶彌補專家缺口，輔助執行日誌分析、威脅檢測，以及根據企業內部應用特性與最新威脅情資的變化，適時提出更有效緩解風險的行動步驟。尤其是如今攻擊者也開始利用GenAI來生成釣魚郵件，甚至是深度偽造（Deepfake）技術進行商業電子郵件詐騙（BEC）、社交工程攻擊，若未能提高辨識各種以合法掩護非法的手段，恐造成企業營運損失。透過AI驅動的資安防護體系，輔助分析與解釋來指引IT或資安人員執行調查，如同企業聘雇一名資深資安顧問，可依據不同應用場景與風險指標提出改善建議，以強化抵禦能力。 產業趨勢 ASRC第二季電郵調查　揭露惡意郵件攻勢升級 釣魚信無所不假冒　繼QR碼後Bing和LINE亦遭利用 文◎高銘鍾 網路攻擊分工越來細緻，近期明顯區分為初始入侵與後續的橫向移動或進階攻擊兩大階段，而初始入侵主要透過漏洞利用或外洩憑證為兩大入侵手段。其中，外洩憑證重要的獲取管道之一，就是透過釣魚郵件，而本季需要

封面故事 企業級熱兵器　GenAI落地 數位化賽局進入火藥時代　生成式AI顛覆產業競爭力 文◎余采霏 「在IT技術發展趨勢中，過去20年大概沒有人一項技術可以讓各大科技巨頭、雲端服務供應商、軟硬體業者，甚至是新創大舉投入並且在短短不到半年的時間就推出新產品，這可謂是生成式AI（Generative AI或簡稱GenAI）帶來的奇蹟。」這是IDC企業應用資深研究經理蔡宜秀日前在2024年台灣資通訊（ICT）市場趨勢預測中對生成式AI所下的註解。 毫無疑問，生成式AI正在影響著日常的工作與生活，未來生成式AI也可望被大幅度地引進到企業環境中。但事實上，在這股浪潮下，企業普遍存在著一股嚴重的焦慮感，擔心若是沒有辦法跟上，將失去企業的競爭力。資策會軟體院資深技術總監何文楨認為，現在就像處於冷兵器與熱兵器過渡時代，若是無法跟上，等於拿著刀劍去對抗洋槍大炮，喪失競爭力。而這也將驅動企業加速相關的投資，根據麥肯錫最新的調查指出，有三分之一的企業經常在至少一項業務職能中使用生成式AI；另外，也有四成企業表示，隨著技術的進步，預估將增加人工智慧投資。 不過，對企業而言，將成生式AI引入到企業環境中可能是一項複雜且具挑戰的工作，不光是在模型運用，也涉及場景的尋找、資料治理以及基礎架構的資源建構，當然人才也不可或缺。本期將邀請多位業界專家分享企業可能面臨的挑戰，以及如何協助企業透過工作坊（Workshop）或顧問服務，找尋合適的商業運用場景，並運用現有的生成式AI技術或解決方案，來加速擁抱GenAI，藉以創新商業模式、提高生產力。 專題報導 規範標準全面風起 智慧IoT資安領頭飛 第六屆物聯網安全高峰論壇特別報導 在人工智慧與生成式AI掀起一波新浪潮的同時，物聯網(IoT)正加速在各個產業擴展普及，衍生 出更多垂直應用與智慧化功能，但也帶來更大的資訊安全風險。所幸在各國政府、研究機構、 行業組織的協同努力下，多個安全性標準或資安要求陸續成為領域規範，無論攸關產線穩定效 率的工業物聯網、牽動人命安危的聯網汽車，或者引領5G AIoT創新的物聯網設備製造商，在資 安方面都有了更明確完善的實務作法可依循。本屆的「物聯網安全高峰論壇」，匯聚了產官學 界跨領域專家，深度解析AI對物聯網(IoT)安全帶來的新挑戰，以及因應之道，共同為增強數位

內容特色聚焦生成式AI發展與應用及各國政策走向生成式AI發展下，整體營運風險的關鍵戰略議題各國政府對監管與治理方面的相關規範全球正在經歷生成式AI的革命性發展，未來將透過人機協作與自動化，提升各行各業的生產效率，將社會與經濟帶入前所未有的智能時代。然而，這項顛覆性技術也同時帶來多重挑戰與潛在隱憂，迫使各國政府必須深思熟慮的制定與AI應用與發展有關的政策走向。生成式AI在對話問答、內容生成及業務自動化方面展現巨大的潛能，己經有部份企業應用證實，能夠有效的提升工作效率及效能，加速低重複性工作，自動化執行高重複性任務。但是其發展也引發了嚴峻的社會與治理問題，例如勞動市場衝擊、演算法偏見、資訊造假與假消息、著作權與智慧財產權等爭議。未來數據隱私與資安風險的資安挑戰，已經不再是單一部門的防線，而是牽動整體營運風險的關鍵戰略議題。面對這股勢不可擋的趨勢，各國政府普遍採取「降低風險，乘勢發展」的應對策略。其中「主權AI」概念正日益受到重視。這項概念強調各國為避免未來AI科技發展落差，導致本國受制於他國企業或組織，而致力於AI科技基礎建設的建構。其主要落實方式包括「建構本國的大型語言模型、建立國家獨有數據資料庫、發展各國獨有AI應用、建立國家級AI加速運算中心」等高算力硬體設施。目前阿拉伯聯合大公國、印度、新加坡、英國等國家，皆積極的推動相關政策。在監管與治理方面，歐盟《人工智慧法案》（AIA）被視為是全球首部採用水平式規範AI系統的法律框架，且因其嚴格分級的監管模式，對通用型AI模型（GPAI）的規範，已經成為全球AI治理的重要參照指標。2024年8月2日生效的AIA具備「域外效力」，意即非歐盟企業，若其AI產品或服務要在歐盟市場應用，也需要遵守AIA的規範。美國2023年10月發布的《關於安全、可靠且可信賴的開發與使用AI的行政命令》，強調在平衡創新與安全之間推進AI發展，並要求對大型模型進行紅隊測試。韓國政府自2017年起，透過設立「第四次工業革命委員會」等措施，持續針對人才培育、技術基礎設施及法規環境進行政策調整，透過大型民間企業主導開發，藉以保護其AI科技主權，並透過公私協作模式，為其AI生態系注入活力。臺灣在此次AI全球變局中，已經逐步建立AI法規框架，採用「通用領域應用」與「特定應用領域」的雙軌制規劃，並發布《行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引》。借鑒

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