第一次用Word寫論文就上手(第二版)｜應用ChatGPT如虎添翼 (2版)

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【簡介】 　　第一次寫論文就上手，告訴您如何輕鬆搞定格式 　　論文從主題選定、摘要文件、列關鍵字、建立簡報…等，都能透過ChatGPT幫你搞定！ 　　準備論文本身就已經是一件令人手忙腳亂的事情，還必須遵守各種格式的規定與要求，有沒有甚麼方式可以更有效率地滿足這些要求呢？ 　　如果您有這樣的疑問，本書就是您最好的選擇。本書完全針對論文寫作的需求而設計，能夠幫您解決使用Word寫作論文時的各種疑難雜症。 　　第二版新增了ChatGPT的應用，讓論文從主題選定、摘要文件、列關鍵字、建立簡報…等，都能透過ChatGPT幫你搞定。 　　藉由本書，您可以學到： 　　• 12招結構化的論文寫作心法 　　• 快速-快速設定標題樣式 　　• 效率-大幅提升編輯的常用操作技能 　　• 簡單-簡單製作圖表目錄 　　• 索引-好用的索引製作技巧 　　• 巨集-運用巨集一鍵完成繁複的例行操作 　　• 智能-使用ChatGPT論文如虎添翼 【目錄】 【PART 1 論文編輯心法 12 招】 【PART 2 論文組成】 chapter 01 相關功能快速瀏覽 1.1 論文的結構 1.2 紙張方向與邊界的設定 1.3 目錄與多層次清單設定 1.4 頁面結構的「節」規劃 1.5 註腳 1.6 圖表公式標號自動化 1.7 詞語標記生成索引 1.8 交互參照自動對好內容 1.9 頁首頁尾頁碼設計 1.10 浮水印 1.11 快捷鍵組 chapter 02 論文樣式清單參考 2.1 紙張 2.2 目錄 2.3 標題 2.4 頁碼 2.5 內文 2.6 圖表 2.7 引文 2.8 註腳 2.9 文獻 2.10 浮水印 經驗分享：論文預設的資料夾 【PART 3 整體結構】 chapter 03 紙張設定與邊界 3.1 紙張大小的設定 3.2 四個邊界的設定 3.3 頁碼位置的設定 3.4 設定每頁的行數 經驗分享：上傳必做浮水印 經驗分享：導覽與功能窗格 chapter 04 多層次清單階層 4.1 本文結構與標題 4.2 標題樣式的微調 4.3 套用多層次清單 4.4 其他考量的設定 4.5 加強篇一：運用大綱模式建立架構 4.6 加強篇二：標題樣式的自訂 4.7 加強篇三：自訂的範本檔 chapter 05 論文詳目與簡目 5.1 標題樣式與目錄 5.2 「章節型」標題目錄 5.3 「數字型」標題目錄 5.4 預設目錄樣式的修改 5.5 目錄移除與定位點 5.6 加強篇一：定位停駐點 5.7 加強篇二：標題樣式與目錄自動化的關鍵 chapter 06 分節的規劃設計 6.1 為什麼要分節？ 6.2 如何分節與分頁 6.3 加強篇一：各章獨立成節 6.4 加強篇二：分頁符號、下一頁及接續本頁 6.5 加強篇三：自下個奇數頁起 chapter 07 頁首頁尾與頁碼 7.1 啟動與結束頁首頁尾編輯狀態 7.2 頁碼 7.3 頁碼樣式修改與更新 7.4 加強篇一：奇偶頁不同 7.5 加強篇二：第一頁不同 【PART 4 本文內容】 chapter 08 內文樣式設定 8.1 概論 8.2 設定內文樣式 8.3 標點符號的問題 8.4 控制單列不成頁 8.5 再論樣式 8.6 簡體中文的轉換 8.7 封面頁的練習 chapter 09 圖與表及目錄 9.1 圖表目錄 9.2 圖表標號 9.3 二階編碼的圖表目錄 chapter 10 當頁註與引文 10.1 註腳 10.2 引文 經驗分享：參考文獻排序 chapter 11 索引項目標記 11.1 單欄索引 11.2 雙欄索引 11.3 筆劃排序 11.4 索引格式 11.5 多階索引 11.6 標記檔案 11.7 移除標記 chapter 12 註解追蹤修訂 12.1 註解 12.2 追蹤 chapter 13 常用操作技能 13.1 快速存取 13.2 簡化輸入 13.3 跨頁標題 13.4 列舉文字 13.5 交互參照 13.6 快速尋找 13.7 文件比較 13.8 索引標籤 13.9 特殊替換 13.10 巨集錄製 13.11 轉換為 PDF 檔 13.12 轉換為網頁 chapter 14 ChatGPT 的應用 14.1 試擬題目 14.2 指導教授 14.3 摘要資料 14.4 提示重點 14.5 列關鍵字 14.6 建立簡報 14.7 使用巨集

AI 提問 X 學習 X 應用：ChatGPT、NotebookLM、Gemini、GitHub Copilot從零到完全實戰 (1版)

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【簡介】 　　★AI時代來臨，掌握AI提問與應用技巧，開啟你的AI高效學習與工作之旅！  　　☑ 掌握AI提問技術，解鎖AI的無限可能！  　　☑ 學習ｘ工作ｘ創作，一本書搞定AI應用實戰！  　　☑ 你會用AI，但你知道如何讓AI給你最好的答案嗎？  　　本書教你，精準提問+高效應用AI，讓AI成為你的強力助手，提升學習與工作效率！  　　 　　★AI讓你更聰明，關鍵在於如何提問！你是否曾遇到這些問題？  　　☑ AI回答模糊、不精確？  　　☑ 不知道如何運用AI提升學習與工作效率？  　　☑ 想學習Prompt Engineering（AI提問技術），卻找不到完整的方法？  　　本書帶你，從零學會AI提問技巧，實戰應用AI，讓學習與工作事半功倍！    　　★你將學到：  　　☑ AI提問黃金法則：如何讓AI產生最準確的回答？  　　☑ AI幫助學習與寫作：從英文學習到創作，全面提升效率！  　　☑ AI輔助程式設計：學習Python、VBA，寫程式更輕鬆！  　　☑ AI自動化工作：寫報告、分析資料、整理資訊，AI幫你搞定！  　　本書讓你，了解最新AI趨勢解析，找到你的最佳助手！    　　★適用讀者：  　　☑ 學生：學會AI學習法，快速吸收新知識！  　　☑ 職場人士：用AI提升工作效率，成為頂尖人才！  　　☑ 程式開發人員：學習AI輔助程式設計，自動化寫程式！  　　☑ 內容創作者：讓AI幫助你構思、寫作、改進內容！ 【目錄】 第1章：AI如何運作？  1.1 AI的5W1H  1.2 AI的基礎概念  1.3 AI的運作方式  第2章：AI提問黃金法則（全面實作）  2.1 提問的重要性：Garbage In、Garbage Out原則  2.2 AI提問五大黃金法則  2.3 AI提問錯誤示範與改進範例  2.4 針對不同AI模型（ChatGPT、Gemini）的提問策略差異  2.5 Gemini的優勢  第3章：進階提問技巧（Prompt Engineering實戰）  3.1 Prompt Engineering 是什麼？  3.2 進階提示技術：Zero-shot、One-shot、Few-shot Learning  3.3 Chain-of-Thought（CoT）推理與應用  3.4 ReAct框架（Reasoning+Acting）提升 AI 問答能力  3.5 角色扮演與多輪對話最佳化  3.6 進階AI提問應用實戰：寫作、學術研究、決策分析  3.7 針對Gemini的多模態提示設計  3.8 Prompt Engineering 的相關工具與資源  3.9 Prompt Engineering 的未來發展趨勢  第4章：用AI學英文，提升學習效率  4.1 AI如何幫助英文學習  4.2 AI生成例句、對話練習  4.3 英文寫作錯誤修正與改進建議  4.4 AI模擬英語老師，提供學習建議  4.5 AI輔助聽力與口說訓練  4.6 英文學習AI工具推薦與實戰  第5章：用AI學程式設計，讓學習更有效率  5.1 AI在程式學習上的優勢與限制  5.2 如何用AI解析程式碼與錯誤除錯  5.3 AI幫助學習新程式語言（Python、Java、C++ 等）  5.4 自動生成範例程式與最佳化程式碼  5.5 AI輔助資料結構與演算法學習  5.6 AI+ GitHub Copilot：如何有效提升程式開發效率  第6章：AI幫助日常工作，提升效率  6.1 AI如何成為你的工作助理  6.2 AI幫助寫 Email、報告  6.3 AI會議記錄與資訊整理  6.4 AI自動化Excel/Google Sheets資料分析  6.5 AI+Notion、Trello來管理工作流程  第7章：AI內容創作大解密  7.1 AI文章寫作的應用與限制  7.2 如何用AI撰寫部落格、行銷文案  7.3 AI助力影片腳本、Podcast文案製作  7.4 AI生成圖片與影片（DALL．E、Runway、Midjourney)  7.5 AI幫助創意發想與內容改寫  第8章：AI+Python/VBA自動化實戰  8.1 AI+Python自動化應用範例  8.2 AI幫助寫Python自動化程式  8.3 VBA+AI提升Excel自動化能力  8.4 AI驅動的批量資料處理與文件處理  8.5 企業應用：AI自動報表、資料清理、文件轉換  第9章：NotebookLM 與AI知識管理  9.1 NotebookLM與AI知識管理  9.2 NotebookLM實例演習  第10章：如何避免AI產生錯誤資訊  10.1 AI產生錯誤資訊的原因  10.2 如何驗證AI回答的正確性  10.3 避免AI偏見與錯誤引導  10.4 AI內容審查與事實查核工具  10.5 AI風險管理與負責任使用AI  10.6 Gemini在資訊驗證與事實查核應用  第11章：AI趨勢與未來影響  11.1 未來趨勢  11.2 未來影響  A附錄  A-1 AI工具推薦  A-2 AI大事記  A-3 AI名詞解釋  A-4 AI重要人物  A-5 AI重要公司、機構、組織 

最新Python基礎必修課(第二版)：ITS認證 + ChatGPT協作開發 (2版)

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【簡介】 語法解析 x 範例說明 x 程式實例 x ChatGPT輔助學習 x ITS Python詳解 用Python打造未來競爭力，結合ChatGPT協作開發，加速學習之路，直通大數據、機器學習與人工智慧核心技術！ ★ 超值加贈！用ChatGPT學Python教學影片 ★ 涵蓋ITS Python國際認證模擬試題解析 ■ 微軟最有價值專家(MVP)、ITS Python國際認證講師與資深教師共同執筆 由微軟MVP、ITS國際認證講師與科大教授共同編撰，專為初學者量身打造的Python入門教材。不僅適合零基礎學習者，也適用於教師教學與學生運算思維訓練。 ■ 循序漸進，無痛上手 內容結合理論與實務，透過書中範例引導問題分析與程式架構設計，系統性培養初學者的邏輯思維與問題解決能力，輕鬆踏入Python程式設計的世界。 ■ 豐富內容與實務應用 內容涵蓋Spyder與Colab開發環境，從基礎語法、資料結構、控制流程到檔案處理、圖表設計與視窗應用開發，進一步延伸至網頁爬蟲實作。搭配ChatGPT進行數據分析、圖表繪製與爬蟲協作，全面訓練實作能力，為進入大數據、機器學習與AI領域打下堅實基礎。 ■ ITS Python國際認證能力訓練 內容融合ITS Python解題技巧，書末收錄兩組ITS Python（IT Specialist Certification）國際認證模擬試題，強化初學者的實作訓練，也是考取ITS Python認證的理想教材。 ■ 超值！附「用ChatGPT學習Python」教學影片 結合ChatGPT協助撰寫程式、加入註解、除錯與理解程式邏輯，全面加速您提升Python程式設計實力。 ■ 更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun 【目錄】 chapter 01　Python 語言概觀 　　1.1 Python 語言簡介 　　1.2 程式設計的步驟 　　1.3 演算法 　　1.4 建置 Anaconda 開發環境 　　1.5 編寫第一個 Python 程式 　　1.6 認識 Google Colab 程式編輯環境 　　1.7 檢測模擬試題解析 chapter 02　基本程式設計 　　2.1 內建資料型別 　　2.2 常值 　　2.3 變數與資料型別 　　2.4 運算子 　　2.5 資料型別轉換 　　2.6 print() 輸出函式 　　2.7 檢測模擬試題解析 chapter 03　字串與格式化輸出入 　　3.1 字串資料型別 　　3.2 字串與運算子 　　3.3 格式化輸出 　　3.4 常用的字串方法 　　3.5 檢測模擬試題解析 chapter 04　選擇結構 　　4.1 結構化程式設計 　　4.2 關係運算子 　　4.3 邏輯運算式 　　4.4 選擇結構 　　4.5 檢測模擬試題解析 chapter 05　重複結構 　　5.1 for 迴圈 　　5.2 while 迴圈 　　5.3 continue 與 break 　　5.4 巢狀迴圈與無窮迴圈 　　5.5 檢測模擬試題解析 chapter 06　串列 　　6.1 何謂串列 　　6.2 一維串列 　　6.3 使用迴圈操作串列 　　6.4 串列的函式與方法 　　6.5 串列的排序 　　6.6 二維串列 　　6.7 檢測模擬試題解析 chapter 07　函式 　　7.1 何謂函式 　　7.2 內建函式 　　7.3 自定函式 　　7.4 引數的傳遞方式 　　7.5 引數傳遞使用串列 　　7.6 全域變數與區域變數 　　7.7 遞迴 　　7.8 檢測模擬試題解析 chapter 08　元組、字典、集合 　　8.1 元組 　　8.2 字典 　　8.3 集合 　　8.4 檢測模擬試題解析 chapter 09　檔案與例外處理 　　9.1 檔案概論 　　9.2 資料夾的建立與刪除 　　9.3 檔案的開啟與關閉 　　9.4 文字檔資料的寫入與讀取 　　9.5 例外處理 　　9.6 檢測模擬試題解析 chapter 10　與ChatGPT 協作開發 　　10.1 認識 ChatGPT 　　10.2 ChatGPT 協作開發 Python chapter 11　繪製圖表 　　11.1 matplotlib 套件 　　11.2 繪製線條圖 　　11.3 繪製柱狀圖 　　11.4 繪製圓餅圖 　　11.5 與 ChatGPT 協作繪製線條圖 chapter 12　網頁資料擷取分析 　　12.1 網路爬蟲 　　12.2 urllib 套件解析網址與擷取網頁 　　12.3 requests 套件擷取網頁 　　12.4 BeautifulSoup 套件解析網頁 　　12.5 網頁爬蟲應用實例 　　12.6 與 ChatGPT 協作爬取股票 附錄 A　ITS Python 國際認證模擬試題 - 1 附錄 B　ITS Python 國際認證模擬試題 - 2 附錄 C　視窗應用程式 【PDF電子書，請線上下載】

一本搞定DeepSeek：擺脫付費束縛，看DeepSeek AI如何徹底顛覆 ChatGPT 霸權 (1版)

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【簡介】 　　了解生成式AI，除了ChatGPT，你不可忽視DeepSeek。 　　有關生成式AI，最強大的，莫過於ChatGPT。而市場上稍稍可與之抗衡的，則非DeepSeek莫屬。它也許沒有那麼強大，但是便宜，物美價廉，最重要的是，它走開源的路線。你可以把它的模型下戴到自己的筆電中，或是透過應用程式介面（API）和自己公司開發的軟體結合，更有效率的運用人工智能。 　　本書除了說明DeepSeek在職場及學習方面的運用方法外，也對創作運用的技術進行簡單的說明，方便你跟進人工智能的發展。 　　例如，為何DeepSeek可以利用較低的成本完成訓練，主要是以下三方面技術的突破：多頭注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）、混合專家（Mixture of Experts, MoE）架構、FP8高效能記憶體技術。 　　最後本書也針對DeepSeek引發的爭議及解決之道進行說明。 本書特色 　　最具代表性的開源AI軟體簡介 　　開源AI軟體不少，Meta也是，但只有DeepSeek最接近ChatGPT 4付費版。因此如果你要了解生成式AI，ChatCPT和DeepSeek是避不開的選項。而許多資訊大廠如微軟、輝達和FB皆已經導入。 　　模型下載至本地端的說明 　　本書以附錄說明如何將模型下載至本地端。除了讓你進一步了解生成式AI，也提升客制化的效能，同時也減低安全性的風險。 　　圖文對照，快速上手  【目錄】 第1部分：從零認識DeepSeek與開源 AI 1-1    DeepSeek是什麼？ 1-2    DeepSeek採用的核心技術：讓AI更快、更省、更強！ 1-3    DeepSeek vs. ChatGPT：誰更強？獨家對比！ 1-4    企業使用DeepSeek API要花多少錢？ 1-5    DeepSeek 的各種爭議：技術革新與爭議並存 1-6    DeepSeek要怎麼使用？ 1-7    Deepseek如何精準提問？ 第2部分：DeepSeek校園活用篇 2-1    撰寫一份學校報告 2-2    PPT簡報製作 2-3    英文學習好幫手 2-4    教案與考題設計 第3部分：DeepSeek職場與企業篇 3-1    履歷與面試 3-2    DeepSeek處理各種合約條文 3-3    AI寫出SEO的好文章 3-4    摘錄文件重點—長文、網頁、檔案，提示詞總整理 第4部分：創作者與內容生產的AI進化 4-1    DeekSeek 生成文學作品 4-2    如何使用 DeepSeek 產生圖片 4-3    DeepSeek創作歌曲 4-4    用DeepSeek寫韓劇劇本 第5部分：未來AI的挑戰與趨勢 5-1    AI與倫理：技術的界限在哪裡？ 5-2    未來AI趨勢與DeepSeek的潛力 附錄：安裝開源DeepSeek AI擁有完整掌控力、無所不問、可斷網、無審查系統

Lectures on the Theory and Application of Modern Finance with R and ChatGPT (1版)

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【簡介】 These lecture notes are thought for Master courses in Finance, Fintech and Quantitative Finance programmes. We fully subscribe to the philosophy that post-graduate students should be offered courses that are really at the cutting edge of the technologies and advances that are disrupting the financial industry and delve deep into topics such as A.I., machine learning, and their importance for Asset Management.In these notes, the illustration of the theory of Finance is paired with practical applications to real-life asset allocation problems. A hands-on approach is proposed to construct and manipulate databases to build portfolios, assess their performance and manage their risk. The course begins with a section on the fundamentals on individual choice to market valuation, covering the traditional Markowitz mean-variance approach, market-based asset pricing and Arbitrage-based pricing theory.Empirical modelling in finance is then introduced by illustrating its working and its historical evolution. The translation of financial theory into action on data is driven by building predictive models for asset prices and returns. Basic models are explored, and programming emerges as an essential prerequisite for data manipulation. Readers can acquaint themselves with the statistical software R and exhibit the application of theoretical concepts to financial data, illustrated by sample programs, exercises, and corresponding solutions.