跟 NVIDIA 學深度學習！從基本神經網路到 CNN‧RNN‧LSTM‧seq2seq‧Transformer‧GPT‧BERT...，紮穩機器視覺與大型語言模型 (LLM) 的建模基礎 (1版)
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內容介紹
▍AI 界扛霸子 NVIDIA 的深度學習 (Deep Learning) 指定教材！
▍GPT、Transformer、seq2seq、self-attention 機制...大型語言模型 (LLM) 背後的先進技術「硬派」揭密！
近年來，在 NVIDIA (輝達) GPU、CUDA 技術的推波助瀾下，深度學習 (Deep Learning) 領域有著爆炸性的成長，例如最為人知的 ChatGPT 正是運用深度學習技術開發出來的當紅應用。
【★學深度學習，跟 AI 重要推手 - NVIDIA 學最到位！】
除了硬體上的助益外，為了幫助眾多初學者快速上手深度學習，任職於 NVIDIA 的本書作者 Magnus Ekman 凝聚了他多年來在 NVIDIA 所積累的 AI 知識撰寫了本書。除了介紹深度學習基礎知識外，也包括此領域的最新重要進展。本書同時也是 NVIDIA 的教育和培訓部門 -【深度學習機構 (Deep Learning Institute, DLI)】 指定的培訓教材 (https://www.nvidia.com/zh-tw/training/books/)。
要學深度學習，跟深度學習的重要推手 NVIDIA 學就對了！眾多紮實的內容保證讓你受益滿滿！
【★機器視覺、生成式 AI 語言模型 100% 從零開始打造！】
在深度學習的教學上，本書將從神經網路的底層知識 (梯度下降、反向傳播...) 介紹起，帶你打好深度學習的底子。接著會介紹用 Colab 雲端開發環境 + tf.Keras 建構、調校多層神經網路，以及經典的 CNN (卷積神經網路) 圖形辨識模型建構...等機器視覺主題。最後則邁入自然語言處理 (NLP) 領域，在介紹完基本的 RNN / LSTM 知識後，以先進的 Transformer、GPT...語言模型架構做結。
尤其自從 ChatGPT 爆紅之後，自然語言處理 (NLP) 一直是深度學習的熱門研究話題，而這部分正是本書最精彩之處！
RNN / LSTM 神經網路雖然問世已有一段時間，現今一些先進的 NLP 模型或許不會用它們來建構，但由它們衍生出來的 hidden state (隱藏狀態) 概念可說是重中之重，我們會帶你好好熟悉，以便能跟後續章節順利銜接上。
之後則會利用各種神經網路技術帶你實作【多國語言翻譯模型】、【Auto-Complete 文字自動完成模型】...等範例。從處理原始文字訓練資料 → 切割資料集 → 建構模型 → 模型調校、優化，從頭到尾示範一遍，帶你紮穩大型語言模型 (LLM) 的建模基礎。
令小編最印象深刻的是，本書所設計的 NLP 章節內容可說是「環環相扣」，從 RNN / LSTM 章節初次觸及 NLP 模型開始，次一章的模型架構幾乎都是為了解決前一章模型的特定問題而生的。這種層層舖墊的獨到方式能讓你深刻理解 RNN / LSTM / seq2seq / encoder-decoder / attention / self-attention 機制...等技術的發展脈絡，對於看懂 Transformer、GPT 等最先進的神經網路技術有莫大的幫助，這絕對是其他書看不到的精彩內容！
本書特色
□【徹底看懂 ChatGPT 背後核心技術 - GPT 的模型架構】
GPT、Transformer、encoder-decoder、seq2seq、self-attention 機制、attention 機制、query-key-value 機制、Multi-head、位置編碼 (positional encoding)、預訓練 (pre-train)、微調 (fine-tune)...各種建模技術輕鬆搞懂！
□【生成式 AI 語言模型 100% 從零開始打造！】
‧用 Colab + tf.Keras 實作多國語言翻譯模型、Auto-Complete 文字自動完成模型
‧從處理原始文字訓練資料 → 切割資料集 → 建構模型 → 模型調校、優化，從頭到尾示範一遍，帶你紮穩大型語言模型 (LLM) 的建模基礎
□【深度學習基礎知識學好學滿】
‧紮穩根基！不被損失函數 / 梯度下降 / 反向傳播 / 正規化 / 常規化…一拖拉庫技術名詞搞的暈頭轉向！
‧深度神經網路基礎 / CNN / RNN / LSTM...概念詳解。
‧多模態學習 (multimodal learning)、多任務學習 (multitask learning)、自動化模型架構搜尋...熱門主題介紹。
□詳細解說, 流暢翻譯
本書由【施威銘研究室】監修, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！
書籍目錄
Ch01 從感知器看神經網路的底層知識
1-1 最早的人工神經元 - Rosenblatt 感知器
1-2 增加感知器模型的能力
1-3 用線性代數實現神經網路模型
Ch02 梯度下降法與反向傳播
2-1 導數的基礎概念
2-2 以梯度下降法 (gradient descent) 對模型訓練問題求解
2-3 反向傳播 (back propagation)
Ch03 多層神經網路的建立與調校
3-1 動手實作：建立辨識手寫數字的多層神經網路
3-2 改善神經網路的訓練成效
3-3 實驗：調整神經網路與學習參數
Ch04 用卷積神經網路 (CNN) 進行圖片辨識
4-1 卷積神經網路 (CNN)
4-2 實作：以卷積神經網路做圖片分類
4-3 更深層的 CNN 與預訓練模型
Ch05 用循環神經網路 (RNN、LSTM...) 處理序列資料
5-1 RNN 的基本概念
5-2 RNN 範例：預測書店銷售額
5-3 LSTM (長短期記憶神經網路)
5-4 LSTM 範例：文字的 Auto-Complete 機制
Ch06 自然語言處理的重要前置工作：建立詞向量空間
6-1 詞向量空間的基本知識
6-2 做法(一)：在神經網路建模過程中「順便」生成詞向量空間
6-3 做法(二)：以 word2vec、GloVe 專用演算法生成詞向量空間
Ch07 用機器翻譯模型熟悉 seq2seq 架構
7-1 機器翻譯模型的基本知識
7-2 機器翻譯的範例實作
7-2-1 tf.Keras 函數式 API 簡介
7-2-2 建構模型前的工作
7-2-3 建構模型
7-2-4 訓練及測試模型
7-2-5 實驗結果
Ch08 認識 attention 與 self-attention 機制
8-1 熟悉 attention 機制
8-2 認識 self-attention 機制
8-2-1 self-attention 的基本概念
8-2-2 self-attention 機制的算法
8-2-3 multi-head (多頭) 的 self-attention 機制
Ch09 Transformer、GPT 及其他衍生模型架構
9-1 Transformer 架構
9-1-1 編碼器端的架構
9-1-2 解碼器端的架構
9-1-3 Transformer 內的其他設計
9-1-4 小編補充：觀摩 keras 官網上的 Transformer 範例
9-2 Transformer 架構的衍生模型：GPT、BERT
9-2-1 認識 GPT 模型
9-2-2 認識 BERT 模型
9-2-3 其他從 Transformer 衍生出的模型
附錄 A 延伸學習 (一)：多模態、多任務...等模型建構相關主題
附錄 B 延伸學習 (二)：自動化模型架構搜尋
附錄 C 延伸學習 (三)：後續學習方向建議
附錄 D 使用 Google 的 Colab 雲端開發環境
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ChatGPT 4.5 萬用手冊：GPT-4.5/4o、o1/o3、Deep Research、DeepSeek、Claude 3.7、Grok 3、Gemini 2.5、NotebookLM、Copilot (1版)
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【簡介】
＼\ AI 學 習 第 一 品 牌 #1 /／
／/ 系列書累積銷售 45,000本 \＼
AI 的進化不停歇, 隨著超強的新模型和先進技術接連問世, 以往為人詬病的缺陷, 像是算術很爛、胡言亂語、邏輯有問題的毛病都補起來了, 並且在短時間就超越我們的期待。現在, 用 AI 搜尋比你自己找資料更豐富也更準確, 用 AI 做研究可以幫你閱讀更全面、更深入的文獻, 程式也寫得比絕大多數工程師更好、更穩定。AI 做事真的快狠準, 打不贏就學會好好用它吧！
上述這些厲害的功能散落各處, 得先搞清楚工具怎麼用。整體來說, ChatGPT 還是一枝獨秀, 但其他廠商也追上來了...。DeepSeek 端出極具破壞性的開源模型, 加上中文程度超級好, 讓人難以忽視。馬斯克加持的 Grok 3, 在各種效能測試輾壓眾 AI, 堪稱地表最強模型(之一)。以及程式設計師又愛又恨的 Claude 推出 3.7 版, 寫程式的功力又上了好幾層樓。還有最後在截稿前最新發表的 Google Gemini 2.5, 強大到讓 AI 兵器譜又翻了翻。
在這場神仙打架的頂尖對決中, 沒人要你選邊站。讓 ChatGPT 聯手 6 大 AI 工具, 結合自家 GPT 模型、o1/o3 推理模型和 GPT 機器人, 還有 DALL-E 3 和 Sora, 強強聯手的夢幻陣容一次擁有。對了！
ChatGPT 剛剛火燙推出的全新生圖功能, 可以完美在圖上加上中文字, 還可以畫四格科普漫畫和變換風格, 我們也第一時間寫進去了。
眼下 AI 應用越來越厲害, 懂得善用的人就像拿到 AI 紅利, 而且先用先贏, 贏得更多時間、省下更多力氣, 讓你工作更加游刃有餘。
本書特色
AI 學習第一品牌，更快、更強、更即時的 AI 活用技，都在這裡！
AI 大爆發的時代已經到來, 現在不只有 ChatGPT, 還有其他強大的工具和模型可以選擇！本書完整蒐羅 ChatGPT 功能技巧, 榨出各個模型的應用極限, 搭配主流的 6 大 AI 平台, 跟你一起煉成辦公室、研究室、Lab 實驗室不可或缺的各種 AI 活用技。
★ 特別收錄 ★
【刊頭拉頁】：7 大 AI 平台×模型選用引導地圖
【書附下載】：上百個實證有效的 Prompt 懶人包
【Bonus 電子書】：兩個 GPT 機器人手把手實作教學
【Bonus 電子書】：兩個 AI 輔助的探索式分析案例
★AI 平台大亂鬥，最強 AI 完全蒐羅
◆ 最聰明、EQ 最好的 ChatGPT-4.5
◆ 實測效能最快的 Grok 3
◆ 中文造詣最好的 AI (沒有之一) - DeepSeek
◆ 最會寫程式的 Claude 3.7
◆ 多模態又會推理思考的 Gemini 2.5
★比自動化還厲害的 AI 代理人來了！
◆ 用 NotebookLM 瞬間讀完整本書, 摘要、心得、問不倒
◆ 嫌 AI 文案太樣版！改用深入研究模式會更有深度
◆ AI 搜尋時代！不只找資料還能自動過濾和寫報告
◆ 讓 AI 定時執行任務, 蒐集各類網路情報
◆ 一句話讓 AI 寫出整個俄羅斯方塊遊戲
★必看！殺手級 AI 應用超展開
◆ GPT 全新生圖功能, 完美加上中文字、轉換風格、還能生科普漫畫
◆ 超擬真的 AI 進階語音/視訊對談, 抑揚頓挫好療癒～
◆ 最強文案生成器！太長？太短？ Canvas 模式一鍵改到好
◆ Artifacts 程式碼生完直接跑, 網頁遊戲立馬玩
◆ 強迫 AI 動動腦，會思考、查證的最強推理模型
◆ 超好用的專案功能, 對話不混淆還可以共用檔案和命令
◆ 中文 OK！掛上 ChatGPT 讓 Siri 更聰明
【跟 AI 溝通必學的提示工程，接地氣範本即學即用】
◆ 階段式、多輪問法、發散再聚焦、零樣本、少量樣本
◆ 13 大應用情境, 現學現用立馬派上用場
◆ 入職神攻略！幫你寫履歷和客製化面試預演
◆ 草擬日常合約條文、存證信函內容和法律諮詢
◆ 對話管理、備份、分享全紀錄
◆ 讓 ChatGPT 隨時記住你的特定指示和個人需求
【上班族必學 AI 工作術, 讓職涯全面進化】
◆ 自動彙整簡報內容, 還能生成圖文簡報檔
◆ 直接摘要影片精華, 比 1.5 倍速更有效率
◆ 論文、資料讀不完, 讓 ChatGPT 幫你畫重點
◆ 用大白話自己設計專屬的法律助理 GPT
◆ 使命必達的 SEO 文案達人
【AI 神繪師不只會畫圖, 還帶聲光影】
◆ 最美 Sora 影片生成搶先玩
◆ 功力大增又看得懂中文的 DALL-E 3
◆ 生圖零門檻的 Copilot Designer
【小天使幫寫 Code！你也是 AI 工程師】
◆ 讓 ChatGPT 幫你寫程式, 用 Python 處理大小事
◆ 程式看不懂？有 Bug？要說明文件？一次全搞定！
◆ 用說的就能做資料分析, 補缺值、視覺化還能幫建模
◆ 資料分析不求人, AI 幫你做得快又好
◆ 實戰見真章！大量 QRCode 和股市資料爬蟲應用
【目錄】
刊頭拉頁 1 ChatGPT 模型選用引導地圖
刊頭拉頁 2 AI 平台功能引導地圖
▋第 1 章 ChatGPT 起手式
1-1 ChatGPT 大哉問
1-2 ChatGPT 的對話與註冊
1-3 問一波！來跟 ChatGPT 互動吧
1-4 該不該付費升級 ChatGPT Plus 帳號？
1-5 多管齊下跟 GPT-4.5 溝通互動
- 切換 ChatGPT 使用的模型
- 語音朗讀回覆內容
- 使用圖片、附件進行互動
- 讓 ChatGPT 上網查詢資訊
- 使用無痕對話模式
1-6 使用 ChatGPT 時可能遇到的狀況
▋第 2 章 讓 ChatGPT 化身手機、電腦小助手
2-1 ChatGPT 就是你的隨身助理！
2-2 仿真人語音對話, 隨時都能 talk！
- 語音即時翻譯
- 英語口說家教
- 影像互動功能
2-3 Apple Intelligence, 替 Siri 掛 Power！
2-4 ChatGPT APP, Mac / Win 都適用
- 截圖功能
- 在 ChatGPT 執行第三方應用程式
- 請 ChatGPT 幫你看程式碼
- 直接請 ChatGPT 在 IDE 上修改程式碼
▋第 3 章 跟 ChatGPT 好好說話的各種技巧
3-1 ChatGPT 的對話與記憶
- 聊天紀錄的管理
- 分享對話內容
- 封存用不到的對話紀錄
- 備份所有聊天紀錄
- 自訂 ChatGPT, 讓它更懂你
- 記憶功能：跨對話串記得你說過的話
3-2 幫你做摘要
3-3 幫你讀圖片
3-4 利用 Canvas 功能撰寫長篇文案
3-5 讓 ChatGPT 先思考再回答的 o1/o3 模型
3-6 專為 J 人設計：專案 Project 功能
- 應用一：整理原本雜亂四散的對話紀錄
- 應用二：上傳文件檔案, 為這個專案建立專屬資料庫
- 應用三：自訂指令, 讓回應符合指令的設定回答
3-7 個人專屬提醒助手：任務排程 Task 功能
3-8 AI 研究助理：深入研究 Deep Research 功能
- 應用一：請 Deep Research 當流言終結者
- 應用二：請 Deep Research 來比價
▋第 4 章 超實用 ChatGPT 對話情境與範例
4-1 多國翻譯機
- 1 文字翻譯
- 2 圖片翻譯
- 3 寫封英文信
- 4 校正與潤稿
4-2 英文小老師
- 5 寫作家教
- 6 英文會話
4-3 文書小幫手
- 7 摘要文案
- 8 短篇寫作
- 9 當個編劇
- 10 各種文書疑難雜症
4-4 行銷好夥伴
- 11 下標題達人
- 12 下 Slogan 達人
- 13 找出 SEO 關鍵字
- 14 探查市場趨勢
- 15 行銷企劃方案
4-5 數據分析師
- 16 將資料整理成表格
- 17 Excel 函數製造機
- 18 VBA 製造機
4-6 教學小助理
- 19 教案設計
- 20 出題高手
4-7 入職神攻略
- 21 寫履歷好簡單
- 22 面試預演
4-8 法律知識王
- 23 合約擬定
- 24 存證信函
- 25 法律諮詢
4-9 生活大小事
- 26 旅遊規劃師
- 27 客製化食譜
- 28 民俗專家來取名
- 29 解夢大師
4-10 提升正能量
- 30 每天陪伴你的心理諮商師
- 31 心誠則靈的請求引領
▋第 5 章 跟 AI 溝通必修的提示工程
5-1 有些可以靠 AI, 但有些還是得靠自己！
5-2 做事要用對工具！GPT 模型、
- 1 模型選用
- 2 介面對話形式
- 3 輸入格式
5-3 問對問題很重要！撰寫 Prompt 的基本原則與技巧
- 1 提問形式
- 2 提問的段落格式
- 3 提供角色定位
- 4 提供背景與細節資訊
- 5 提供具體案例
- 6 指定輸出格式與條件
- 7 提高輸出的易讀性
- 8 記憶內容
- 9 驗證結果
▋第 6 章 活用 GPT 機器人, 提升辦公室生產力
6-1 官方 GPT 機器人初體驗
6-2 Excel AI：幫忙處理複雜的表格資料
6-3 Slide Maker：一鍵生成完整簡報檔
6-4 VoxScript：不用再花大把時間看影片
- 影片沒有提供字幕的解決方法
6-5 SEO 行銷機器人：
- 一秒完成行銷新聞稿網頁體檢
- 利用 AI 優化既有網頁內容 - Search Intent Optimization Tools
6-6 AI Voice Generator：文字轉語音
6-7 AI PDF Drive：請 AI 讀繁雜的 PDF 文件
6-8 Consensus：論文搜尋神器
6-9 其他好用的 GPT 機器人
▋第 7 章 ChatGPT 和它的影片生成小夥伴
7-1 最好溝通的 AI 繪圖工具–DALL-E
7-2 ChatGPT 圖片生成再進化
7-3 超擬真的影片生成工具–Sora
▋第 8 章 Copilot & 擴充工具大全
8-1 微軟 Copilot 介紹
8-2 Copilot 應用
8-3 Copilot 影像建立工具
▋第 9 章 截長補短：善用不同的 AI 模型
9-1 長篇論述的佼佼者–Claude
9-2 中文造詣最好的模型–DeepSeek
9-3 地表最聰明的 AI 模型–Grok
9-4 多才多藝的潛在王者–Gemini
9-5 AI 加持的最強筆記工具–NotebookLM
9-6 AI 對話平台大亂鬥
▋第 10 章 Canvas 幫寫 Code, 用 Python 處理大小事
10-1 生成 Python 程式
- 在 Canvas 模式生成和執行程式碼
- 詢問或修改特定程式碼
- 在 Colab 上驗證程式碼
10-2 重構程式
- 增加可讀性、可重用性
- 重構程式、增加效能
- 簡化邏輯、減少重複
- 使用「程式碼評論」功能
- 控制台執行與錯誤修復
- 生成網頁遊戲
10-3 註解
- 程式註解
- 使用 docstrings 註解
10-4 程式除錯
- 修正語法錯誤
- 修正邏輯錯誤
10-5 轉換語言與生成說明文件
10-6 用 GPT 機器人生成中文流程圖
10-7 實戰 1：自動生成大量 QR code
10-8 實戰 2：股市爬蟲程式
10-9 實戰 3：分析資料與建立圖表
BONUS 電子書 A 用自然語言打造專屬 GPT 機器人
BONUS 電子書 B 利用 ChatGPT 做探索式資料分析
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