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書名: OpenAI API基礎必修課--使用Python(GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型) (1版)
作者: 蔡文龍 等
版次: 1
ISBN: 9786263248106
出版社: 碁峰
出版日期: 2024/06
書籍開數、尺寸: 23*17
頁數: 240
#資訊
#AI人工智慧與機器學習
定價: 520元
售價: 442元
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OpenAI API基礎必修課--使用Python(GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型) (1版)

定價: 520 售價: 442 現省: 78

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詳細資訊

【簡介】 💡 從觀念理解到開發實戰！ 💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL•E、TTS、Whisper模型 開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆 由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。 ＊循序漸進無痛上手 內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。 ＊內容多元範例豐富 介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。 以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。 ＊實務專題打下基礎 使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。 【目錄】 Chapter 1 Open AI API 申請與入門 　　1.1 Open AI API 簡介 　　1.2 申請 Open AI API 金鑰 　　1.3 付費使用 Open AI API 　　1.4 Playground Chapter 2 第一個 Open AI API 程式 　　2.1 認識 Colab 程式編輯環境 　　2.2 第一個 OpenAI API 程式 　　2.3 回覆訊息說明 Chapter 3 Chat Completions API 參數說明 　　3.1 認識 token 　　3.2 設定終止生成回覆訊息的參數 　　3.3 設定生成回覆的訊息數量 　　3.4 調整特定 token 生成的可能性 　　3.5 控制回覆單詞或語句的預測概率 　　3.6 控制回覆文本詞彙的重複性 　　3.7 流式傳輸 Chapter 4 Gradio 互動式網頁 　　4.1 認識 Gradio 　　4.2 Gradio 基本語法介紹 　　4.3 Gradio 常用的輸出入元件 　　4.4 運用實例 Chapter 5 打造 ChatGPT 聊天網頁 　　5.1 簡易的 ChatGPT 聊天網頁 　　5.2 暫存聊天記錄維持聊天連繫訊息 　　5.3 可迭代物件與生成器 　　5.4 使用生成器的流式傳輸聊天 　　5.5 流式傳輸的 ChatGPT 聊天網頁 Chapter 6 整合搜尋 - 無礙於時空限制 　　6.1 聊天資料的時空限制 　　6.2 使用 Google 搜尋增長 AI 知識 　　6.3 結合 Google 搜索生成聊天回覆 　　6.4 結合 Google 搜索的完整聊天網頁 　　6.5 Google Search JSON API 　　6.6 使用搜尋引擎進行網頁搜尋 　　6.7 使用搜尋引擎生成聊天回覆 Chapter 7 自動串接、函式呼叫與微調 　　7.1 自動串接 　　7.2 函式呼叫 　　7.3 微調 Chapter 8 Images API AI 圖形生成 　　8.1 認識 Images API 　　8.2 自然語言生成圖形 　　8.3 圖形變化 　　8.4 編輯圖形 　　8.5 運用實例 Chapter 9 電腦視覺 　　9.1 認識GPT-4o 的視覺功能 　　9.2 電腦視覺功能解析圖像 　　9.3 運用實例 Chapter 10 語音 API 　　10.1 認識語音 API 　　10.2 語音 API 　　10.3 語音 API進階應用 Chapter 11 OpenAI API 專題實戰 　　11.1 飯店客服機器人 　　11.2 考卷產生器 　　11.3 網頁產生器

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內容簡介 　　從入門到活用Python程式設計，讓你成為Python專家 　　實作與應用OpenAI API，建構專屬的AI聊天機器人 　　✦利用完整的程式範例，深入淺出說明Python程式設計 　　✦進階學習Python多執行緒、多程序、非同步I/O及tkinter 　　✦完整理解Python非同步程式設計的核心觀念 　　Python是一種容易學習且功能強大的程式語言，跟著本書學習Python， 你不只可學會Python的基礎語法，還可學到進階的內容，例如：物件導向、多執行緒、多程序、非同步I/O及tkinter程式設計等。 　　ChatGPT是OpenAI開發的人工智慧聊天機器人，其會生成文字，回答各式問題，自推出以來即受到大家的喜愛。在本書中，你將可活用Python，以Python實作OpenAI API，設計開發出ChatGPT應用程式。 　　本書內容的安排由淺入深，對Python程式設計進行系統性的介紹，並詳細說明OpenAI API的應用。本書以程式範例來說明Python程式設計的概念，可有效幫助讀者的學習，並經由實作的過程，建構專屬非同步GUI版的語音聊天機器人。 　　【目標讀者】 　　☛對Python程式設計有興趣的初學者，可讓讀者兼顧理論與實作。 　　☛適用於大專院校「Python程式設計」課程的學生，可作為教師授課之用。 　　☛程式設計工程師、專案設計者、AI工程師，也很適合閱讀本書。 目錄 |CHAPTER 01| Python基礎（一） 1.1 本章提要 1.2 安裝Python 1.3 Python基本語法 1.4 Python字串處理 1.5 條件敘述 1.6 迴圈敘述 1.7 自定義函式 1.8 串列（List） 1.9 串列表達式 1.10 元組（Tuple） 1.11 字典（Dictionary） |CHAPTER 02| Python基礎（二） 2.1 模組（Module） 2.2 random模組 2.3 套件（Package） 2.4 例外處理 2.5 讀取文字檔案 2.6 寫入文字檔案 2.7 文字檔案處理 2.8 JSON 2.9 PyPI簡介 2.10 建立虛擬環境 |CHAPTER 03| Python物件導向 3.1 類別與物件 3.2 類別屬性及類別方法 3.3 靜態方法 3.4 繼承 3.5 封裝 3.6 抽象類別 3.7 多型 3.8 迭代器 3.9 生成器 |CHAPTER 04| 多執行緒 4.1 本章提要 4.2 建立及執行執行緒 4.3 守護執行緒 4.4 建立執行緒類別 4.5 執行緒池 4.6 使用Lock同步執行緒 4.7 使用queue交換資料 |CHAPTER 05| 多程序 5.1 本章提要 5.2 執行耗時計算任務 5.3 使用Process物件執行耗時計算 5.4 使用Queue交換資料 5.5 使用Process物件建立圖像縮圖 5.6 使用Pool物件建立圖像縮圖 5.7 程序池 5.8 程序間共享記憶體 |CHAPTER 06| 非同步I/O 6.1 本章提要 6.2 平行與並行 6.3 定義協程函式 6.4 await關鍵字 6.5 建立任務 6.6 使用gather() 6.7 取消任務 6.8 使用超時取消任務 6.9 防止任務被取消 6.10 非同步產生器 6.11 aiohttp套件 |CHAPTER 07| tkinter 7.1 tkinker簡介 7.2 建立視窗 7.3 標籤控制元件 7.4 按鈕控制元件 7.5 文字方塊控制元件 7.6 Spinbox控制元件 7.7 文字區域控制元件 7.8 捲軸控制元件 7.9 列表控制元件 7.10 變數類別 7.11 單選按鈕 7.12 核取方塊 7.13 使用pack()設計問卷調查 7.14 使用grid()設計問卷調查 |CHAPTER 08| OpenAI簡介 8.1 自然語言處理 8.2 OpenAI GPT 8.3 取得OpenAI的API密鑰 8.4 提示、完成及標記 8.5 使用Playground |CHAPTER 09| OpenAI Chat API 9.1 本章提要 9.2 openai套件 9.3 decouple套件 9.4 使用Chat API 9.5 簡易聊天程式 9.6 具對話紀錄的聊天程式 9.7 具串流輸出的聊天程式 9.8 可儲存對話紀錄的串流聊天程式 9.9 以JSON儲存對話紀錄 |CHAPTER 10| 非同步GUI版聊天程式 10.1 本章提要 10.2 tkinter執行非同步I/O 10.3 協程中執行執行緒 10.4 設計非同步GUI版聊天程式 |CHAPTER 11| OpenAI Image API 11.1 本章提要 11.2 文字產生圖像 11.3 顯示圖像 11.4 圖像變形 11.5 GUI版顯示圖像 11.6 非同步GUI版文字生成圖像程式 |CHAPTER 12| OpenAI語音轉文字API 12.1 本章提要 12.2 線上錄音 12.3 使用轉錄API 12.4 Audio API結合Chat API 12.5 文字轉語音 12.6 gTTS結合ChatGPT API 12.7 Pyaudio套件 12.8 非同步GUI版語音聊天程式

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ChatGPT 開發手冊 Turbo×Vision 進化版—用 OpenAI Chat/Assistants API‧Function calling 設計 GPTs action‧LINE/Discord bot‧股市分析/自動助理 (1版)

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內容介紹 在 ChatGPT 帶起生成式 AI 百家齊放的新世紀, 整合語言模型已勢不可擋。隨著 OpenAI 釋出更厲害的新模型與整合度更高的 API, 善用語言模型理解文意與能言善道的超強特性, 邁入『自然語言就是程式語言』的願景已經不再是夢想。終端用戶將使用自然語言操控應用程式, 由語言模型自主理解規劃邏輯流程, 我們的程式則是語言模型背後的軍火庫, 串接外部各式各樣的功能。 | 用真實上線的 GPTs 學 action 開發 | 即使 GPTs 已經提供搜尋網路、上傳檔案的功能, 仍然無法隨意取用外部功能, 因此 GPTs 最關鍵的環節就是 action 外掛系統, 讓語言模型與外界接軌。本書會帶大家用真實上線的台鐵時刻表查詢專家當範例, 手把手教你設計 GPTs action, 補強客製 GPTs 欠缺的功能。 | 串接 Google OAuth2 API 管控 action 使用者 | 客製的 GPTs 要能針對不同使用者提供客製服務才是真客製, 本書會說明如何串接 Google OAuth2 API, 幫 GPTs action 加上登入 Google 帳號機制, 以便後端程式可以根據登入的使用者提供不同的服務, 設計出真正客製的 ChatGPT。 | Chat/Assistants API 全解析 | Assistants API 是 OpenAI API 家族的大禮, 以往我們必須自己處理的對話記錄、網路搜尋、向量資料庫、程式執行工具、文字生圖等等功能, 現在全部整合在 Assistants API 中, 成為實作 AI 助理的基石。本書會帶大家深度瞭解 Chat API 與 Assistants API 的差異, 讓你針對問題挑選適當的 API。 | 深入 function calling 機制 | 即使是最新的 gpt-4 模型, 訓練資料也僅止於 2023 年 4 月, 模型本身也不能連網取得新知, 更無法介接外部 API。透過 function calling 機制, 就可以撰寫各式各樣的函式作為延伸語言模型能力的外掛, 任由模型取用。新版模型更強化功能, 提供 parallel function calling, 即使複雜問題也能自動分解由多個函式完成。 | 整合 gpt-4-vision 模型 | gpt-4-vision 讓模型長眼睛, 本書就利用這項功能結合 code interpreter 工具, 帶大家製作一個給它網頁截圖就能模仿生出近似網頁檔的助理, 甚至還可以幫你從其他語言的 API 串接程式碼生成 JavaScript 程式碼, 以後看到欣賞的網頁, 就可以透過這種方式快速學習設計方法。 | 透過 Assistants API 讓語言模型幫你生 SQL | SQL 語法博大精深, 有的時候我們很明確知道想要從資料庫裡找出什麼結果, 但就是沒辦法把 SQL 語句寫對, 本書特別展示了一個簡單的小助理, 讓你用說的就能操作資料庫。 | 利用 Retrieval 工具設計 RAG 助理 | Assistants API 除了能夠記錄對話, 還提供額外的工具, 其中 Retrieval 工具免除我們自己將文件分段作 embedding 以及管理/存取向量資料庫的麻煩, 只要把檔案丟給它, 就可以快速開發檢索增強式生成 (RAG, Retrieval Augmented Generation) 助理。 | 善用 Assistants API 開發 LINE/Discord bot | 用語言模型幫即時通訊軟體長大腦, 變成隨身客製版的 ChatGPT, 不但能理解文字, 還能創意生圖改圖, 也能分析股市, 更能看圖說故事。 | 設計字幕與旁白自動生成助理 | 加字幕是拍片後最繁瑣的工作, 透過 Whisper 模型, 就可以自動從語音轉出加上時間點的字幕檔, 或者也可以反向從字幕檔利用 TTS 模型生成旁白音檔, 有效提升自媒體工作效率。 | 微軟 Azure OpenAI API 差異說明 | 除了 OpenAI 自己, 微軟的 Azure 平台也提供有 OpenAI API, 這兩個看似系出同門的 API 在使用上卻存在一些差異, 如果沒有注意, 就可能落入陷阱, 本書已經幫你測試過, 協助你無縫接軌轉移應用程式到 Azure 平台。 | 設計串流即時輸出的聊天架構 | 想要像是 ChatGPT 可以即時顯示生成內容, 避免讓使用者痴痴等待全部內容生成, 沒問題, OpenAI 也提供有串流模式, 本書也將串流功能與 function calling 整合進聊天框架, 讓你可以快速實作出具備即時顯示、又可彈性增減外部功能的對答程式。 | 詳解 OpenAI API 個別參數 | 不想被語言模型弄瘋, 就要瞭解 OpenAI API 的各項參數, 才能掌握語言模型生成的各種變數, 怎樣可以讓語言模型生成內容避開不想要出現的字詞？怎樣可以讓語言模型選用偏好的字詞？為什麼生出內容有怪怪的東西？這些都可以透過 API 的參數控制, 如果不瞭解參數, 就只能任由語言模型恣意亂為了。 本書特色 ‣ 解析實際上線的 GPTs 學會 action 開發 ‣ 串接 Google 帳號認證 GPTs action 使用者身分 ‣ 善用 Assistants API 設計 Discord 股票分析助理 ‣ 結合 gpt-4-vision/code interpreter 設計看圖生成網頁的自動助理 ‣ 使用 Assistants API 用說的就能操控 SQL 資料庫 ‣ 利用 function calling 幫 LINE AI 機器人突破限制開外掛 ‣ 整合 OpenAI Image API 設計 AI 文字生圖/改圖/修圖工具 ‣ 詳解 OpenAI API 參數/掌握語言模型輸出變化 ‣ 實作自動字幕/旁白產生器 ‣ 微軟 Azure OpenAI API 差異說明, 無縫接軌轉移應用程式到 Azure 平台 書籍目錄 第 1 章 OpenAI API 入門 1-1 有了 ChatGPT / GPTs 為什麼還要寫程式？ • 流程自動化 • 客製化聊天內容 • 延伸聊天範圍 • 整合 AI 功能 1-2 註冊 OpenAI API 帳戶 • 檢查目前用量 • 成為付費會員 • 限制使用額度 1-3 利用 Playground 熟悉 API • 可用的 API 模式與模型 • 認識 Chat API 的三種角色 • 保持對答脈絡 第 2 章 使用 Python 呼叫 API 2-1 使用官方 openai 套件 • 安裝與使用 openai 套件 • 直接透過模組使用 API • 傳遞多筆訊息 • 設定與隱藏金鑰的方法 2-2 認識 token • 使用 tokenizer 頁面檢視 token • 使用 tiktoken 套件計算精確 token 數 • ChatML 標記語言 2-3 使用 Python requests 模組呼叫 API • OpenAI API 的 HTTP 規格 • 使用 Python requests 模組 • 利用 curl 工具快速測試 API 2-4 加入組織成員 • 使用 API 時指定扣款組織 • 在 HTTP 表頭中指定組織 第 3 章 API 參數解析與錯誤處理 3-1 事前準備 3-2 控制生成訊息與 token 數量 • 指定生成的訊息數量 - n • 設定詞彙黑名單 - stop • 設定回覆語句的 tokens 數量上限 - max_tokens 3-3 控制回覆內容的變化性 • 讓回覆更具彈性 - temperature • 控制詞彙的豐富度 - top_p • 控制詞彙的重複性 - presence_penalty 與 frequency_penalty • 調整特定 token 的分數 - logi-bias • 固定可預測的輸出 - seed 3-4 串流輸出 • 可循序傳回結果的迭代器 (iterator) - stream • 串流多個語句 3-5 進階控制 • 控制輸出格式 - response_format • 取得底層 HTTP 回應內容 • 有眼睛的模型 - gpt-4-vision (GPT-4V) 3-6 錯誤處理與使用限制 • 使用例外機制處理錯誤 • API 存取限制 第 4 章 打造自己的 ChatGPT 4-1 文字模式簡易聊天程式 4-2 加入聊天記錄維持聊天脈絡 4-3 串流版本的聊天程式 4-4 儲存歷史紀錄下次繼續聊 • 掛接 Google 雲端硬碟 • 製作復原/儲存歷史紀錄的函式 第 5 章 突破時空限制–整合搜尋功能 5-1 用搜尋網頁幫 AI 補充知識 • 使用 Google 搜尋 5-2 整合搜尋結果讓 AI 跟上時代 5-3 使用 Google Search JSON API • 建立搜尋引擎 ID • 取得 API 金鑰 • 使用 HTTP API 取得搜尋結果 • 使用客製模組 第 6 章 讓 AI 幫 AI –自動串接流程 6-1 從 ChatGPT 外掛得到的啟示 • 準備工作 • 搭配串流/非串流模式的工具函式 6-2 由 AI 自動判斷要額外進行的工作 • 讓 AI 自行決定是否需要搜尋 • 撰寫判斷是否需要搜尋的工具函式 • 可自行判斷是否進行網路搜尋的聊天程式 6-3 可建構外掛系統的 Function Calling 機制 • 告知語言模型可用的外部工具函式 • 取得語言模型的建議 • 執行函式並傳回結果 • 同時叫用多個函式 (parallel function calling) • 以串流方式使用 function calling 6-4 建立 API 外掛系統 • 建立外部工具函式參考表 • 建立協助 function calling 的工具函式 • 建立 function_calling 版的 get_reply_f() 函式 • 建立 function calling 版本的 chat_f() 函式 • 循序叫用函式 第 7 章 網頁版聊天程式與文字生圖 Image API 7-1 準備工作 7-2 使用 gradio 套件快速建立網頁程式 • 安裝與使用 gradio • 使用串流方式顯示輸出 • 客製使用者介面 7-3 使用 DALL‧E 的 Image API • Image API 用法 • 建立文字生圖像網址的函式 • 包裝成生成 markdown 語法的函式 第 8 章 Assistants API —快速開發助理應用程式 8-1 什麼是 Assistants API • Assistants API 的定價 • Assistants API 的基本元件 • 建立 Assistant • 建立 Thread 與 Message • 建立 Run 執行任務 • 顯示討論串內的所有訊息 8-2 Assistants API 物件用法 • 建立新討論串直接執行 • 建立對話函式 • 取消執行 • 檢視執行記錄 • 刪除討論串 • 上傳文件增添知識庫 • 修改助理的檔案清單設定 • 刪除文件 • 列出所有助理 8-3 使用內建工具 • Code interpreter • Retrieval 檢索器 - RAG • Function calling 第 9 章 AI 助理開發實戰 9-1 看截圖就能生出類似網頁的小助理 • 使用 GPT-4-Vision 建立網頁模板 • 建立 function calling 9-2 自動串接 API - 取得真正資料 • 串接 API 程式碼 • 製作天氣預報網頁 9-3 SQL 資料庫查詢助理 • 下載資料 • 建立 SQL 資料庫 • 建立相關函式 • 建立 SQL 助理 第 10 章 設計 LINE AI 聊天機器人 10-1 設計簡易的 LINE 聊天機器人 • Messaging API • Replit 線上開發環境 • 實作 LINE 聊天機器人 • 設定環境變數 • 執行程式 • 串接程式與通道 • 測試聊天機器人 10-2 升級為 AI 聊天機器人 • 設定環境變數 • 修改程式碼 • 執行與測試 10-3 OpenAI 變化圖像的功能 10-4 可控制變化內容的 create_edit 函式 • ChatGPT code interpreter 工具來幫忙 • 讓 LINE 也能變化圖像背景 10-5 圖片解讀機器人 • 讓 LINE 也能解讀圖像 第 11 章 把 AI 帶到 Discord 11-1 建立第一個 Discord 機器人 • 前置作業 • 建立 Discord 開發者應用程式 • 取得 TOKEN • 將 Discord 機器人加入伺服器 11-2 建立回聲機器人 • 複製 Replit 專案：回聲機器人 • 程式碼詳解：回聲機器人 11-3 讓 Discord 機器人只處理指名給自己的訊息 • 複製 Replit 專案：指名道姓機器人 • 程式碼詳解：指名道姓機器人 11-4 加入 AI 的 Discord 機器人 • 複製 Replit 專案：加入 AI 大腦的機器人 第 12 章 AI 客製化投資理財應用實戰 12-1 能抓取證交所資料的 Discord 機器人 • 複製 Replit 專案：能抓取證交所資料的 Discord 機器人 • 抓取大盤資料 • 抓取個股股價資料 • 抓取個股本益比、殖利率及淨值比資料 • 斜線指令：main.py 12-2 StockGPT：專業的證券分析機器人 • 複製 Replit 專案：StockGPT • 抓取新聞資料 • AI 幫你來分析 12-3 加入按鈕指令來優化使用者體驗 • 複製 Replit 專案：按鈕版的 StockGPT • 按鈕指令：main.py 第 13 章 自媒體業者必看！使用 AI 自動生成高品質字幕與旁白 13-1 使用 PyTube 套件輕鬆下載 YouTube 檔案 • 複製 Replit 專案：輕鬆下載 YouTube 檔案 • 程式碼詳解：輕鬆下載 YouTube 檔案 13-2 使用 Whisper 模型從語音轉出字幕檔 • 複製 Replit 專案：從音訊檔轉出字幕檔 • 程式碼詳解：從音訊檔轉出字幕檔 13-3 影片不是中文的？讓 AI 變出中文字幕！ • 複製 Replit 專案：讓 AI 變出中文字幕 • 程式碼詳解：讓 AI 變出中文字幕 13-4 利用 TTS 模型生成旁白配音 • 複製 Replit 專案：TTS 文字轉語音 • 程式碼詳解：TTS 文字轉語音 第 14 章 GPTs Action 開發 14-1 客製的 ChatGPT - 台鐵時刻表專家簡介 14-2 使用 TDX 平台查詢台鐵資訊 • 查詢所有車站基本資料 • 指定起迄站代號查詢時刻表 • 取得驗證資訊 • 以驗證身分方式使用 API 14-3 GPTs action 實作入門 - 以查詢台鐵車站代號為例 • 建立客製版本的 ChatGPT • Action 基本架構 • API 規格檔 • 後端程式 • 測試 action 14-4 加入時刻表查詢功能 • 修改 API 規格檔 • 修改後端程式 • 測試 Action • 儲存客製的 ChatGPT 14-5 身分驗證 - 使用 API 金鑰 • 設定金鑰 • 啟用金鑰 • 修改後端程式 • 測試 Action 14-6 身分驗證 - 串接 Google 帳號 • OAuth 認證基本流程 • 執行後端程式 • 設定串接 Google 帳號 • 設定 action 認證方式 • 實際測試 • 後端程式解說 • 登出帳戶 附錄 A 微軟 Azure OpenAI API 的差異與注意事項 A-1 部署模型 • 建立資源 • 部署模型 • 使用遊樂場測試部署的模型 A-2 建立用戶端物件測試 API • 建立用戶端物件 • 預設啟用內容篩選機制 • 調整內容篩選層級 • 串流輸出時的注意事項

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Microsoft Azure AI Services與Azure OpenAI從入門到人工智慧程式開發-使用Python(含MCF AI-900國際認證) (1版)

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【簡介】 　　體貼初學者學習Azure AI服務的流程！ 　　Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作    　　■ 專家與教師共同執筆  　　由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對初學者學習Azure AI領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI與Azure OpenAI進行開發AI應用程式。    　　■ 內容多元且淺顯易懂  　　對Azure AI服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉相關應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明Azure AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對Azure AI有更進一步的認識。    　　■ Azure AI服務開發技能  　　介紹實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。實作包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部偵測與分析、文字分析、問題解答知識庫、翻譯、語音合成以及機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例，並介紹目前最火紅的Azure OpenAI生成式AI開發聊天機器人與AI繪圖程式；詳盡說明實作的程式碼與操作步驟，培養初學者開發AI應用程式的能力。    　　■ Microsoft AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練  　　將認證考試重點融入書中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末彙整MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。  【目錄】 第1章 Microsoft Azure AI 基本概念：使用人工智慧的開始  1.1 人工智慧簡介  1.2 Microsoft Azure AI 簡介  1.3 模擬試題  第2章 負責任的 AI  2.1 AI 造成的道德和社會問題  2.2 了解負責任的AI  2.3 申請Azure 帳戶  2.4 模擬試題  第3章 認識 Colab 程式編輯環境  3.1 Colab 簡介  3.2 安裝 Colab  3.3 Colab 環境簡介  3.4 編輯第一個 Colab 筆記本  3.5 Colab 常用功能  第4章 Gradio 互動式網頁  4.1 簡介認識 Gradio  4.2 Gradio 基本語法介紹  4.3 Gradio 常用的輸出入元件  第5章 探索電腦視覺(一)電腦視覺分析  5.1 Azure AI 視覺簡介  5.2 Azure AI 視覺服務  5.3 Azure AI 服務開發環境與必要條件  5.4 Azure AI 視覺開發實作  5.5 模擬試題  第6章 探索電腦視覺(二)OCR 與文件智慧服務  6.1 光學字元識別 (OCR)  6.2 Azure AI 視覺服務讀取文字  6.3 文件智慧服務和知識採礦  6.4 Azure Al 視覺服務讀取影像文字開發實作  6.5 模擬試題  第7章 探索電腦視覺(三)臉部服務  7.1 臉部辨識服務簡介  7.2 臉部偵測  7.3 臉部分析  7.4 臉部識別  7.5 臉部辨識服務開發實作  7.6 模擬試題  第8章 探索電腦視覺(四)自訂視覺  8.1 自訂視覺簡介  8.2 自訂視覺影像分類  8.3 在 Azure 使用影像分類  8.4 自訂視覺物件偵測  8.5 在 Azure 使用物件偵測  8.6 自訂視覺範例實作  8.7 模擬試題  第9章 探索自然語言處理(一)文字分析  9.1 自然語言處理簡介  9.2 自然語言處理  9.3 使用 Azure AI 語言服務分析文字  9.4 文字分析開發實作  9.5 模擬試題  第10章 探索自然語言處理(二)對話式AI  10.1 對話式AI 簡介  10.2 問題與解答對話系統  10.3 使用交談語言理解建立語言模型  10.4 Azure AI 機器人服務  10.5 自訂問題解答開發實作  10.6 模擬試題  第11章 探索自然語言處理(三)語音與翻譯  11.1 語音辨識與語音合成  11.2 語音服務功能介紹  11.3 文字翻譯  11.4 翻譯服務功能介紹  11.5 文字翻譯開發實作  11.6 語音合成開發實作  11.7 模擬試題  第12章 Azure 機器學習基本原理  12.1 機器學習簡介  12.2 機器學習的工作流程  12.3 機器學習的模型  12.4 分類模型  12.5 迴歸模型  12.6 叢集模型  12.7 模擬試題  第13章 Azure 機器學習實作  13.1 Azure 機器學習服務簡介  13.2 Azure 機器學習設計工具的工作流程  13.3 使用設計工具建立模型  13.4 使用 Azure 機器學習自動化 ML  13.5 使用提示流程建立 AI 應用程式  13.6 模擬試題  第14章 Azure OpenAI  14.1 生成式 AI 簡介  14.2 大型語言模型  14.3 Azure OpenAI 簡介  14.4 Copilots 簡介  14.5 使用提示工程改善生成式 AI 回應  14.6 Azure OpenAI 生成式 AI 應用程式開發實作  14.7 模擬試題  附錄A MCF AI-900 人工智慧基礎國際認證模擬試題  看更多

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