香港特區政治發展：中央治理與地方發展的協調研究 (1版)

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【簡介】 香港，這個曾經被譽為「東方之珠」的地方，自回歸中國以來其民主政治的發展之路並非一帆風順。我們見證了太多的波折與挑戰，從“二十三條”立法風波到“佔中”運動，再到近年來的“修例風波”，每一次事件都是對香港特區政治發展的一次考驗。而在這背後，中國中央政府的全面管治權以及中央-特區關係中存在的許多問題也逐漸浮現，成為理解香港政治變遷的關鍵。 本書試透過相對冷靜的學理化路徑帶領讀者們一同走進香港政治的核心，摘掉“有色眼鏡”，看看中央政府的全面管治權是如何影響香港民主政治的發展，又是如何在關鍵時刻發揮作用引領香港告別歧路的。

現代AI是這麼做出來的：從訓練、演算法到微調全實作 (1版)

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【簡介】 　　【書籍特點】 　　☆Transformer：自注意力、多頭注意力、位置編碼 　　☆GPT：文字生成、Greedy Search、Beam Search、困惑度評估 　　☆BERT：遮罩語言模型、預訓練、微調、分類任務 　　☆ViT：影像分塊、視覺嵌入、注意力量化 　　☆微調方法：Adapter Tuning、LoRA、P-Tuning 　　☆資料處理：文字清洗、分詞、嵌入向量、資料增強 　　☆混合精度與分散式訓練：Data Parallel、Model Parallel、梯度累積 　　☆對比學習與對抗訓練：SimCLR、GAN、自監督任務 　　☆最佳化器：AdamW、LAMB、動態學習率、Warmup、餘弦退火 　　☆模型壓縮：知識蒸餾、教師學生架構、權重剪枝 　　☆訓練流程：Tokenization、多GPU訓練、訓練中斷與恢復 　　☆微調實作：資料集切分、層級凍結、超參數調整、推理量化 　　【內容簡介】 　　本書共分為12章，涵蓋大模型的建構、訓練與微調流程。 　　第一章介紹Transformer的基本原理，包括自注意力、多頭注意力與位置編碼。第二章說明GPT模型的文字生成機制與實作方法，並比較Greedy與Beam Search等生成策略。第三章講解BERT模型的編碼結構與遮罩語言模型任務，並說明如何應用於分類任務。第四章介紹ViT模型在影像分塊、嵌入與注意力運算上的應用。第五章說明Adapter Tuning、LoRA、P-Tuning等常見微調方法。第六章說明資料清洗、資料增強與嵌入向量生成等處理技術。第七章解釋混合精度訓練、多GPU併行與梯度累積等效率優化技術。第八章涵蓋對比學習與對抗訓練，包括SimCLR與GAN的實作細節。第九章介紹AdamW與LAMB最佳化器，並比較各種動態學習率排程方式。第十章說明知識蒸餾與剪枝，包括教師學生架構與多頭注意力精簡方法。第十一章示範大模型訓練流程，從資料前處理到訓練中斷與恢復。第十二章介紹模型微調的實作，包括資料集切分、參數設定與推理效能調整。  【目錄】 ▌第0 章 引言 一、大模型技術的發展歷史 1. 基於規則和統計學習的早期階段 2. 神經網路與深度學習的崛起 3. Transformer 的誕生與自注意力機制的崛起 4. 預訓練模型的興起：BERT、GPT 和T5 5. 超大規模模型與多模態應用 二、開發環境配置基礎 1. 硬體規格要求 2. 軟體相依與環境架設 3. 常見問題與解決方案 ▌第1 章 Transformer 模型基礎 1.1 Seq2Seq 模型 1.1.1 編碼器－解碼器工作原理 1.1.2 Seq2Seq 結構實現 1.2 分詞與嵌入層 1.2.1 分詞器：將文字轉為嵌入向量 1.2.2 PyTorch 實現嵌入層（將分詞後的結果輸入模型） 1.3 自注意力與多頭注意力機制 1.3.1 自注意力機制計算過程（QKV 矩陣生成和點積運算） 1.3.2 多頭注意力機制與Transformer 1.4 殘差連接與層歸一化 1.4.1 殘差連接層的實現 1.4.2 層歸一化與訓練穩定性 1.5 位置編碼器 1.5.1 位置編碼的計算與實現 1.5.2 位置編碼在無序文本資料中的作用 1.6 本章小結 1.7 思考題 ▌第2 章 GPT 模型文字生成核心原理與實現 2.1 GPT-2 核心模組 2.1.1 層堆疊 2.1.2 GPT-2 中的注意力機制 2.2 GPT 模型的文字生成過程 2.2.1 詳解GPT-2 文字生成過程 2.2.2 Greedy Search 和Beam Search 演算法的實現與對比 2.3 模型效果評估與調優 2.3.1 模型常見評估方法 2.3.2 基於困惑度的評估過程 2.4 本章小結 2.5 思考題 ▌第3 章 BERT 模型核心實現與預訓練 3.1 BERT 模型的核心實現 3.1.1 編碼器堆疊 3.1.2 BERT 的自注意力機制與遮罩任務 3.2 預訓練任務：遮罩語言模型（MLM） 3.2.1 MLM 任務實現過程 3.2.2 如何對輸入資料進行隨機遮掩並預測 3.3 BERT 模型的微調與分類任務應用 3.4 本章小結 3.5 思考題 ▌第4 章 ViT 模型 4.1 影像分塊與嵌入 4.2 ViT 模型的核心架構實現 4.2.1 ViT 模型的基礎結構 4.2.2 自注意力和多頭注意力在影像處理中的應用 4.3 訓練與評估ViT 模型 4.4 ViT 模型與注意力嚴格量化分析 4.5 本章小結 4.6 思考題 ▌第5 章 高階微調策略：Adapter Tuning 與P-Tuning 5.1 Adapter Tuning 的實現 5.2 LoRA Tuning 實現 5.3 Prompt Tuning 與P-Tuning 的應用 5.3.1 Prompt Tuning 5.3.2 P-Tuning 5.3.3 Prompt Tuning 和P-Tuning 組合微調 5.3.4 長文字情感分類模型的微調與驗證 5.4 本章小結 5.5 思考題 ▌第6 章 資料處理與資料增強 6.1 資料前置處理與清洗 6.1.1 文字資料前置處理 6.1.2 文字資料清洗 6.2 文字資料增強 6.2.1 同義詞替換 6.2.2 隨機插入 6.2.3 其他類型的文字資料增強方法 6.3 分詞與嵌入層的應用 6.3.1 深度理解分詞技術 6.3.2 嵌入向量的生成與最佳化 6.3.3 文字前置處理與資料增強綜合案例 6.4 本章小結 6.5 思考題 ▌第7 章 模型性能最佳化：混合精度訓練與分散式訓練 7.1 混合精度訓練的實現 7.2 多GPU 並行與分散式訓練的實現 7.2.1 分散式訓練流程與常規配置方案 7.2.2 Data Parallel 方案 7.2.3 Model Parallel 方案 7.3 梯度累積的實現 7.3.1 梯度累積初步實現 7.3.2 小量訓練中的梯度累積 7.3.3 梯度累積處理文字分類任務 7.4 本章小結 7.5 思考題 ▌第8 章 對比學習與對抗訓練 8.1 對比學習 8.1.1 建構正負樣本對及損失函式 8.1.2 SimCLR 的實現與初步應用 8.2 基於對比學習的預訓練與微調 8.2.1 透過對比學習進行自監督預訓練 8.2.2 對比學習在分類、聚類等任務中的表現 8.3 生成式對抗網路的實現與最佳化 8.4 對抗訓練在大模型中的應用 8.5 本章小結 8.6 思考題 ▌第9 章 自我調整最佳化器與動態學習率排程 9.1 AdamW 最佳化器與LAMB 最佳化器的實現 9.1.1 AdamW 最佳化器 9.1.2 LAMB 最佳化器 9.2 基於梯度累積的最佳化技巧 9.2.1 大量記憶體受限環境 9.2.2 梯度累積的應用場景和參數調整對訓練效果的影響 9.3 動態學習率排程 9.3.1 線性衰減 9.3.2 餘弦退火 9.4 Warmup 與迴圈學習率排程 9.4.1 Warmup 策略實現 9.4.2 迴圈學習率排程 9.4.3 其他幾種常見的動態學習排程器 9.5 本章小結 9.6 思考題 ▌第10 章 模型蒸餾與剪枝 10.1 知識蒸餾：教師－學生模型 10.1.1 知識蒸餾核心過程 10.1.2 教師－學生模型 10.1.3 蒸餾損失 10.2 知識蒸餾在文字模型中的應用 10.2.1 知識蒸餾在文字分類模型中的應用 10.2.2 模型蒸餾效率分析 10.2.3 文字情感分析任務中的知識蒸餾效率對比 10.3 模型剪枝技術 10.3.1 權重剪枝 10.3.2 結構化剪枝 10.3.3 在嵌入式裝置上部署手寫數字辨識模型 10.3.4 BERT 模型的多頭注意力剪枝 10.4 本章小結 10.5 思考題 ▌第11 章 模型訓練實戰 11.1 資料前置處理與Tokenization 細節 11.1.1 大規模文字資料清洗 11.1.2 常用分詞器的使用 11.2 大規模預訓練模型的設置與啟動 11.3 預訓練過程中的監控與中間結果儲存 11.4 訓練中斷與恢復機制 11.5 綜合案例：IMDB 文字分類訓練全流程 11.5.1 資料前置處理與Tokenization 11.5.2 多GPU 與分散式訓練設置 11.5.3 訓練過程中的監控與中間結果儲存 11.5.4 訓練中斷與恢復 11.5.5 測試模型性能 11.6 本章小結 11.7 思考題 ▌第12 章 模型微調實戰 12.1 微調資料集的選擇與準備 12.1.1 資料集準備與清洗 12.1.2 資料集分割 12.1.3 資料增強 12.2 層級凍結與部分解凍策略 12.3 模型參數調整與最佳化技巧 12.4 微調後的模型評估與推理最佳化 12.5 綜合微調應用案例 12.6 本章小結 12.7 思考題

RAG再深入研究 - 向量資料庫智慧檢索及應用 (1版)

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【簡介】 【書籍特點】 ★解構高維資料儲存與「維度詛咒」問題 ★比較向量資料庫與傳統關聯式資料庫設差異 ★探索靜態與動態向量嵌入的生成與應用 ★分析距離度量失效與高維相似度計算方法 ★實作HNSW與LSH等近似最近鄰搜尋演算法 ★評估Annoy與BallTree在不同檢索場景的效能 ★解析FAISS向量索引類型與GPU加速技術 ★建構Milvus系統並實現分散式與容器化部署 ★支援中繼資料條件查詢與多維混合檢索 ★結合語義嵌入技術進行語義搜尋系統開發 ★完整實作自動駕駛場景的資料檢索系統 ★導入預訓練模型與微調生成高品質語義向量 ★實現RESTful API與雲端語義檢索服務整合 ★全面覆蓋語義搜索性能調校與異常診斷模組   【內容簡介】 這是一本針對高維向量資料檢索技術所編寫的系統性實務指南，涵蓋從理論基礎、核心演算法到主流工具與應用部署的完整脈絡。內容不僅說明向量資料庫的設計必要性，也具體分析傳統資料庫在高維資料處理上的限制，進而引入HNSW、LSH、Annoy等近似最近鄰搜尋演算法的實作方法。對於工程應用層面，書中詳細介紹FAISS與Milvus兩大系統的架構設計、索引建構、GPU最佳化與容器化部署流程，並輔以自動駕駛、語義檢索等真實場景的完整案例。實作細節包括語義嵌入生成、向量預處理、多條件查詢與RESTful介面開發，對需要建構語義搜索或高效推薦引擎的開發者而言具有極高參考價值。本書適合AI開發者、搜尋系統工程師、推薦系統實作者及研究高維向量檢索的學術人員使用，是串接模型應用與資料系統的關鍵橋樑。  【目錄】 ▌第一部分 理論基礎 ►第1 章 為何需要向量資料庫 1.1 大語言模型的缺陷 1.1.1 高維向量表示中的資訊遺失問題 1.1.2 嵌入空間對語義相似度的誤差影響 1.2 高維資料儲存與檢索的技術瓶頸 1.2.1 高維資料的特性與儲存困難分析 1.2.2 高維空間中的「維度詛咒」問題簡介 1.2.3 高效檢索：索引結構與搜尋演算法簡介 1.3 傳統資料庫與向量資料庫的對比分析 1.3.1 傳統資料庫的設計原理與局限性 1.3.2 高維向量檢索在傳統資料庫中的實現困難 1.3.3 傳統資料庫與向量資料庫的性能對比分析 1.4 向量資料庫的優勢 1.5 本章小結 1.6 思考題   ►第2 章 向量資料庫基礎 2.1 向量資料庫的核心概念與基本資料結構 2.1.1 向量資料庫的定義與發展背景 2.1.2 向量資料庫常見的資料結構：倒排索引、圖索引與分區技術 2.1.3 向量資料庫與傳統資料庫邏輯對比 2.2 特徵提取與向量表示：從資料到高維座標系 2.2.1 特徵提取的基本方法 2.2.2 嵌入向量生成 2.2.3 資料前置處理對向量品質的影響 2.3 高維空間特性與「維度詛咒」問題解析 2.3.1 高維空間中的稀疏性與資料分佈特性 2.3.2 距離度量的退化：歐幾里得距離與餘弦相似度 2.3.3 維度詛咒：降維與索引最佳化 2.4 本章小結 2.5 思考題   ▌第二部分 核心技術與演算法原理 ►第3 章 向量嵌入 3.1 靜態向量嵌入 3.1.1 傳統詞向量模型：Word2Vec 與GloVe 3.1.2 靜態嵌入的局限性：語義多義性與上下文缺失 3.1.3 靜態向量嵌入在特定領域的應用 3.2 動態向量嵌入 3.2.1 動態詞向量的生成：BERT 與GPT 的嵌入機制 3.2.2 動態嵌入的優勢：上下文敏感性與語義一致性 3.2.3 動態向量嵌入的即時生成與最佳化 3.3 均勻分佈與空間覆蓋率 3.3.1 高維向量分佈分析 3.3.2 嵌入向量的均勻性測量方法 3.3.3 空間覆蓋率對檢索性能的影響 3.4 嵌入向量最佳化 3.4.1 主成分分析與奇異值分解的降維應用 3.4.2 t-SNE 與UMAP 降維技術 3.4.3 降維對嵌入語義保留與性能的權衡分析 3.5 本章小結 3.6 思考題   ►第4 章 向量相似性搜尋初步 4.1 基於暴力搜尋的向量相似性檢索 4.1.1 暴力搜尋的原理與實現 4.1.2 暴力搜尋最佳化 4.2 歐幾里得距離與餘弦相似度 4.2.1 距離與相似度的數學定義 4.2.2 不同相似度指標的適用場景分析 4.3 向量搜尋的精度與召回率 4.3.1 精度、召回率與F1 評分的計算方法 4.3.2 向量搜尋性能提升方案 4.4 本章小結 4.5 思考題   ►第5 章 分層定位與局部敏感雜湊 5.1 HNSW 的核心原理：圖結構與分層搜尋路徑最佳化 5.1.1 基於圖結構的近鄰搜尋模型 5.1.2 分層搜尋路徑的建構與更新 5.1.3 HNSW 索引時間複雜度分析 5.2 局部敏感雜湊的設計與性能調優 5.2.1 雜湊函式的設計與向量分區原理 5.2.2 LSH 桶化與參數調優 5.2.3 LSH 的記憶體佔用與計算性能分析 5.3 HNSW 與LSH 的具體應用 5.3.1 HNSW 在推薦系統中的應用 5.3.2 LSH 在文字和影像檢索中的應用 5.3.3 HNSW 與LSH 的組合應用：多模態檢索實例 5.4 本章小結 5.5 思考題   ►第6 章 LSH 搜尋最佳化 6.1 BallTree 演算法的工作原理 6.1.1 BallTree 的節點分割與索引建構 6.1.2 BallTree 查詢過程與複雜度分析 6.2 Annoy 搜尋演算法 6.2.1 Annoy 的索引結構設計與分區原理 6.2.2 Annoy 在大規模向量檢索中的性能最佳化 6.3 隨機投影在LSH 中的應用 6.3.1 隨機投影的數學基礎 6.3.2 隨機投影在高維資料降維與檢索中的實際應用 6.3.3 隨機投影在人物誌降維與檢索中的應用 6.4 本章小結 6.5 思考題   ▌第三部分 工具與系統建構 ►第7 章 相似性測量初步 7.1 從曼哈頓距離到切比雪夫距離 7.1.1 曼哈頓距離的幾何意義與公式推導 7.1.2 切比雪夫距離在棋盤模型中的應用 7.1.3 不同距離度量的適用場景分析 7.2 相似性測量的時間複雜度與最佳化 7.2.1 向量間距離計算的時間複雜度分析 7.2.2 減少距離計算的分區最佳化技術 7.2.3 並行化與硬體加速在相似性測量中的應用 7.2.4 廣告分發系統案例：基於相似性測量的高效推薦 7.3 本章小結 7.4 思考題   ►第8 章 測量進階：點積相似度與雅卡爾相似係數 8.1 點積相似度測量 8.1.1 點積相似度測量實現 8.1.2 點積相似度在推薦系統中的應用案例 8.1.3 點積相似度在醫療領域的應用案例：患者治療方案匹配 8.2 雅卡爾相似係數在稀疏向量中的應用 8.2.1 稀疏向量的構造與稀疏性分析 8.2.2 雅卡爾相似係數案例分析 8.2.3 基於雅卡爾相似係數的犯罪嫌犯關係網絡分析 8.3 跨模態醫療資料相似性分析與智慧診斷系統 8.4 本章小結 8.5 思考題   ►第9 章 中繼資料過濾與犯罪行為分析系統 9.1 中繼資料與向量檢索 9.1.1 中繼資料在混合檢索中的作用 9.1.2 中繼資料標籤的定義與標準化 9.1.3 智慧多條件推薦系統 9.2 多條件檢索實現 9.2.1 多維度條件組合檢索 9.2.2 基於中繼資料優先順序的排序演算法 9.2.3 基於中繼資料的酒店智慧化推薦案例分析 9.3 中繼資料索引的建構與最佳化 9.3.1 中繼資料索引建構 9.3.2 動態中繼資料的更新與重建 9.4 即時檢索與中繼資料快取 9.4.1 基於快取的高性能檢索架構 9.4.2 中繼資料快取失效與一致性管理 9.5 基於中繼資料的犯罪行為分析與即時預警系統 9.5.1 模組開發劃分 9.5.2 逐模組開發 9.5.3 犯罪分析與預警系統綜合測試 9.6 本章小結 9.7 思考題   ►第10 章 FAISS 向量資料庫開發基礎 10.1 FAISS 庫的安裝與快速上手 10.1.1 FAISS 初步開發以及CPU、GPU 的版本差異 10.1.2 載入資料與基本查詢範例 10.2 基於FAISS 的索引建構與參數調整 10.2.1 不同索引類型：Flat、IVF 與HNSW 10.2.2 參數調整對搜尋精度與速度的影響 10.3 大規模向量搜尋的分片與分散式實現 10.3.1 資料分片與動態分片 10.3.2 基於分散式框架的FAISS 部署 10.4 FAISS 中的記憶體最佳化與GPU 加速 10.4.1 壓縮索引與量化技術 10.4.2 多GPU 的並行處理 10.5 本章小結 10.6 思考題   ►第11 章 Milvus 向量資料庫開發基礎 11.1 Milvus 的架構設計與功能模組解析 11.1.1 Milvus 的初步使用及叢集架構與元件通訊 11.1.2 資料分區與高可用設計 11.2 使用Milvus 進行向量插入、檢索與過濾 11.2.1 向量資料前置處理與批次插入 11.2.2 複雜查詢準則實現 11.3 Milvus 的索引類型與性能調優 11.3.1 索引類型的選擇與適用場景分析 11.3.2 並行最佳化與索引更新 11.4 Milvus 在企業級應用中的部署與擴充方案 11.4.1 基於容器化的高可用部署 11.4.2 動態擴充與監控整合方案 11.5 本章小結 11.6 思考題   ▌第四部分 實戰與案例分析 ►第12 章 基於FAISS 的自動駕駛泊車資料檢索系統 12.1 項目背景介紹 12.1.1 系統架構 12.1.2 應用流程 12.1.3 案例特色 12.2 模組劃分 12.3 模組化開發 12.3.1 資料前置處理模組 12.3.2 向量生成模組 12.3.3 索引建構與儲存模組 12.3.4 即時檢索模組 12.3.5 動態更新模組 12.3.6 系統監控與最佳化模組 12.4 系統綜合測試 12.5 API 介面開發與雲端部署 12.5.1 API 介面開發 12.5.2 雲端部署完整系統 12.6 本章小結 12.7 思考題   ►第13 章 基於語義搜尋的向量資料庫開發實戰 13.1 語義嵌入生成與最佳化 13.1.1 使用預訓練模型生成語義向量嵌入 13.1.2 動態分詞與文字前置處理 13.1.3 領域微調技術 13.2 建構向量索引與語義檢索框架 13.2.1 選擇合適的向量索引類型 13.2.2 建構Milvus 向量索引 13.2.3 語義向量檢索與關鍵字過濾 13.2.4 結合中繼資料與篩選條件實現多維度語義搜尋 13.3 語義搜尋系統的性能調優 13.3.1 GPU 加速最佳化檢索 13.3.2 批次查詢與非同步IO 技術 13.3.3 實現基於分散式架構的語義搜尋系統 13.4 企業級語義搜尋應用整合與部署 13.4.1 建構語義搜尋RESTful 介面 13.4.2 使用Docker 與Kubernetes 實現語義搜尋系統的容器化 13.4.3 日誌監控與錯誤診斷模組 13.4.4 基於語義搜尋的文件檢索系統集成與部署 13.4.5 大型圖書館圖書檢索的測試案例 13.5 本章小結 13.6 思考題          

學習區123-3學習區延伸-區中區 (1版)

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6個月學會義大利語A1 新版（隨書附作者親錄標準義大利語發音＋朗讀音檔QR Code） (1版)

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【簡介】 好評不斷！新版再出擊！   最豐富！最活潑！最扎實！ 顛覆以往死背死記的語言學習方式， 讓我們用最活潑、最有趣的方式來學習義大利語吧！   專為華人編寫之入門義大利語聽、說、讀、寫教材！ 6個月就能開口說出流利又漂亮的義大利語！   　　Ciao!（你好！） 　　最厲害的義大利語入門教材終於來了！不管是一個人旅行義大利，或是與義大利人談天說地，再也不怕開不了口！   　　◎《6個月學會義大利語A1  新版》按A1程度編寫，是最適合初學者的義大利語入門書！   　　根據「歐洲語言共同參考架構」（CEFR），義大利語從針對初學者的A1級別，到針對最高語言程度的C2級別，共分成6個學習級別。本書符合A1級別程度，是您入門義大利語最好用的學習教材！   　　A1入門級：具基礎義大利語應對能力，可應付一般日常生活之簡單用語。 　　A2基礎級：具基礎義大利語應對能力，可溝通日常慣用之主題及交換訊息。 　　B1進階級：具中級義大利語程度，可有限但具體地運用義大利語，可獨自旅行、談論自己喜愛的話題或簡短地解釋一個觀點、一項計畫。 　　B2高階級：具中級義大利語程度，可靈活運用義大利語，可完全理解及參與一般性或專業性質的討論。 　　C1流利級：具高級義大利語程度，可流暢地表達社交生活、職業生活或學業情況，可理解冗長複雜的文章。 　　C2精通級：具高級義大利語程度，充分掌握義大利語用語上的些微差異性，可理解複雜性的題材，表達技巧非常流利與突出。   　　◎《6個月學會義大利語A1  新版》是一本專為華人打造，最活潑、有趣的義大利語學習書！   　　本書是Giancarlo Zecchino（江書宏）老師、吳若楠老師集結教學多年的經驗，專為華人量身訂做的義大利語入門教材，活潑、有趣的學習方式，讓您開心學習，也能奠定義大利語的基礎實力！本書不僅適合自我學習，也適用於36個小時的課程，全書共6課，每課所需的時間平均為6小時，方便義大利語教師做教學規劃。   　　本書分為6課，從義大利語的發音、字母開始，到單字、句子、會話，循序漸進，一步一步讓您扎穩基礎義大利語的根基！   　　‧第1課La pronuncia dell’italiano 　　義大利語發音   　　‧第2課I nomi e gli articoli 　　義大利語名詞與冠詞 　 　　‧第3課Gli aggettivi 　　義大利語形容詞   　　‧第4課Le preposizioni 　　義大利語介系詞   　　‧第5課I verbi 　　義大利語動詞   　　‧第6課Il linguaggio non verbale 　　義大利人的肢體語言   　　除了6課正課之外，附錄還有作者整理的「語法篇」、「每課的生詞表」，以及全書「練習題的解答」，好查詢、好複習，是學完義大利語正課最好的輔助學習資料！   　　◎《6個月學會義大利語A1  新版》由提問式互動學習法所構成，結合聽、說、讀、寫的練習，顛覆以往死背死記的語言學習方式！   　　拋開死板的學習方式，搭配生動活潑的插畫，本書精心設計提問式互動學習法，讓您在一問一答中，不但能學會義大利語，並且記憶更加深刻！而結合聽、說、讀、寫的練習，讓您學習更全面，不但要會聽、會讀，更要擅長說、寫。如此全方位的義大利語學習，只要這一本就搞定！   　　每課內容如下：   　　1.學習目標欄： 　　每個小單元都有學習重點，讓您在學習前有提綱挈領的全面了解。   　　2.一問一答： 　　提問式的互動學習，彷彿老師在身邊，更能加深您對義大利語的印象。   　　3.聽、說、讀、寫的練習： 　　全方位的學習，讓您成為義大利語的達人！   　　4.簡明扼要的語法解說： 　　有別於其他學習教材滿滿的語法說明，本書只留下最關鍵的語法解說，讓您看到語法不頭痛！   　　◎學習義大利語的相關補充資料，讓您打開義大利語的大門，學習更多、更廣泛的義大利語！   　　本書特別整理了學習義大利語的相關補充資料，想知道哪些策略能有效助你提升學習力嗎？快來看看「義大利語學習策略」！   　　◎快掃封面的QR Code，下載音檔或是觀看教學短片，跟著義大利籍作者親自錄製的發音＋朗讀音檔及影片，邊聽邊說邊學習，打造義大利語的語言學習環境！   　　封面上有兩個QR Code，一個為音檔的QR Code，由義大利籍作者親自錄製發音＋朗讀音檔，不但有男、女兩種聲音可當作義大利語的發音參考，還有慢速、快速兩種語速，配合學習者從生疏到進階、熟練的聽、說學習，讓您跟著說出一口流利又漂亮的義大利語！   　　另外一個QR Code可以觀看作者錄製的教學短片以及下載更多的學習素材，隨時觀看，隨時學習、記憶，延伸義大利語的學習環境！   　　《6個月學會義大利語A1  新版》，漸進式的學習，搭配提問式互動學習法，加上聽、說、讀、寫的練習，有趣、活潑、易學，只要一本，只要6個月，完全掌握基礎、實用的義大利語！   本書特色   　　◎本書8大學習優勢： 　　1. 最實用：精選貼近日常生活的詞彙 　　2. 最關鍵：挑選頻率最高的語法項目 　　3. 最有趣：從文化主題切入，讓語言變有趣又好吸收 　　4. 最靈活：撇開傳統制約式被動學習的主動型練習法 　　5. 最多元：可在sialiacademy.com下載更多同系列教材的學習素材 　　6. 最現代：搭配30+部教學短片 　　7. 最科學：螺旋編排法將同樣的學習內容以不同的形式重複出現 　　8. 最活潑：搭配色彩繽紛的生動插畫，加深學習印象【目錄】 作者序 如何使用本書 第1課  La pronuncia dell’italiano 義大利語發音 1.1 L’alfabeto 義大利語字母 1.1.a 母音 1.1.b 字母 1.1.c 子音「g」 1.1.d 子音「c」 1.2 I gruppi consonantici 子音群 1.2.a 子音群「sc」 1.2.b 子音群「gn」 1.2.c 子音群「gl」 1.2.d 義大利文發音之歌 1.3 Fonemi sfidanti 語音難點 1.3.a 清濁音 1.3.b 雙子音 1.3.c 彈舌音「r」 1.3.d 重音 第2課  I nomi e gli articoli 義大利語名詞與冠詞 2.1 Espressioni basilari 基本用語 2.1.a 課堂用語 2.1.b 問候語 2.1.c 自我介紹 2.1.d 數字 2.2 I vestiti di Paolo  Paolo的衣服 2.2.a 用「avere」動詞表達感覺 2.2.b 名詞的陰陽性單複數 2.2.c 不定冠詞 2.2.d 衣服 2.3 I figli di Giacomo  Giacomo的孩子 2.3.a 家屬稱謂 2.3.b 用「avere」動詞表達身體狀況 2.3.c 定冠詞 2.3.d 深入了解外語的文化背景 第3課  Gli aggettivi 義大利語形容詞 3.1 Antonio è italiano  Antonio是義大利人 3.1.a 國名和國籍 3.1.b 「-o」 / 「-a」結尾形容詞 3.1.c 「-e」結尾形容詞 3.1.d 顏色 3.2 Francesca è bella  Francesca很美 3.2.a 五官 3.2.b 頭髮 3.2.c 身材 3.2.d 物主形容詞 3.3 Il lavoro di Giacomo  Giacomo的工作 3.3.a 職業 3.3.b 「fare」動詞  3.3.c 創造外語環境 3.3.d 先聽後說 第4課  Le preposizioni 義大利語介系詞 4.1 La vita quotidiana di Paolo  Paolo的日常 4.1.a 常見日常生活動詞（一） 4.1.b 直陳式現在時（一） 4.1.c 現在幾點？ 4.1.d 反身動詞 4.2 Paolo va a scuola Paolo去學校 4.2.a 義大利語介系詞 4.2.b 介系詞「a」 4.2.c 介系詞「in」 4.2.d 「andare」動詞 4.3 La vita quotidiana di Francesca Francesca的日常 4.3.a 常見日常生活動詞（二） 4.3.b 頻率副詞  4.3.c 介系詞「da」 4.3.d 直陳式現在時（二） 第5課  I verbi 義大利語動詞 5.1  I passatempi di Paolo Paolo的休閒活動 5.1.a 「stare」動詞 5.1.b 現在進行式 5.1.c 「sapere」動詞 5.1.d 情態動詞 5.2  I passatempi di Francesca Francesca的休閒活動 5.2.a 直陳式近過去時（一） 5.2.b 公共場所 5.2.c 方位詞 5.2.d 直陳式近過去時（二） 5.3 Strategie di apprendimento 學習策略 5.3.a 如何背單字 5.3.b 勇敢挑戰難度高的練習 5.3.c 擬定學習計畫 5.3.d 向別人求助 第6課  Il linguaggio non verbale 義大利人的肢體語言 6.1 I gesti degli italiani 義大利人的手勢 6.1.a 義大利手勢的由來 6.1.b 最常用的手勢 6.1.c 表示拒絕的手勢 6.1.d 表示表揚的手勢 6.2 I gesti che esprimono stati d’animo 表達情緒的手勢 6.2.a 表達心情的手勢 6.2.b 表示憤怒的手勢 6.2.c 威脅和罵人的手勢 6.2.d 邀約的手勢 6.3 Altri gesti 其他手勢 6.3.a 表示命令的手勢 6.3.b 表示數字的手勢 6.3.c 其他手勢 6.3.d 容易混淆的手勢 附錄｜Appendice 附錄1｜語法篇 附錄2｜各課生詞 附錄3｜練習解答