電子學基礎理論 (1版)

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書名：電子學(基礎理論)(第十版) 原文書名 : Electronic Devices (Conventional Current Version) 10/E 作者：Floyd 翻譯：楊棧雲 出版社：全華 出版日期：2019/06/01 ISBN：9789865030704 內容簡介 本書譯自Thomas L. Floyd原著「Electronic Devices」(第十版)，分為基礎理論、進階應用兩冊，本書內容豐富，大量例題的相關習題及每小節後的隨堂測驗，解答都可在隨書光碟中找到。本書適用於大學、科大電子、電機、機械及資工系，日、夜間部「電子學」課程使用。 ■ 本書特色 1.每一章前面都有本章大綱、本章學習目標、簡介、重要詞彙與可參訪教學專用 等項目，可迅速了解每章重點。 2.本書內容豐富，在每小節後附有隨堂測驗及大量的例題、特殊的解題方法，可加強基本概念。 3.全書採用全彩精美印刷，內容層次分明，條列清晰。 4.各章皆有基本習題，讓學生及自學者檢視學習之成果。 目錄 1電子學簡介 1-1原子 1-2用於電子學的材料 1-3半導體的電流 1-4N型與P型半導體 1-5PN 接面 2二極體及應用 2-1二極體的工作原理 2-2二極體的電壓-電流(V-I)特性 2-3二極體的各種模型 2-4半波整流器 2-5全波整流器 2-6電源濾波器與調整器 2-7二極體限位器與箝位器 2-8電壓倍增器 2-9二極體特性資料表 3特殊用途二極體 3-1齊納二極體 3-2齊納二極體的應用 3-3光學二極體 4雙極接面電晶體 4-1雙極接面電晶體(BJT)結構 4-2BJT的基本工作原理 4-3BJT的特性和參數 4-4BJT當作放大器 4-5BJT當作開關 4-6光電晶體 4-7電晶體的類別和封裝 5電晶體偏壓電路 5-1直流工作點 5-2分壓器偏壓 5-3其他的偏壓方法 6BJT 放大器 6-1放大器的工作原理 6-2電晶體交流模型 6-3共射極放大器 6-4共集極放大器 6-5共基極放大器 6-6多級放大器 6-7差動放大器 7場效電晶體 7-1接面場效電晶體 7-2接面場效電晶體的特性與參數 7-3JFET 偏壓 7-4歐姆區 7-5金屬氧化物半導體電晶體 7-6MOSFET 的特性與參數 7-7MOSFET偏壓 7-8絕緣閘雙極電晶體 8FET放大器及開關電路 8-1共源極放大器 8-2共汲極放大器 8-3共閘極放大器 8-4D類放大器 8-5MOSFET類比開關 8-6MOSFET 數位開關 9運算放大器 9-1運算放大器簡介 9-2運算放大器輸入模式與參數 9-3負回授 9-4具有負回授的運算放大器 9-5負回授對運算放大器阻抗的影響 9-6偏壓電流和抵補電壓 9-7開環路頻率與相位響應 9-8閉環路頻率響應 10基本運算放大器電路 10-1比較器 10-2加法放大器 10-3積分器和微分器 附 錄 習題解答 詞彙 書名：電子學(進階應用)(第十版) 作者：Floyd(楊棧雲) 出版社：全華圖書 出版日期：2019/12/00 ISBN：9789865032944 內容簡介 　　本書譯自Thomas L. Floyd原著「Electronic Devices」(第十版)，分為基礎理論、進階應用兩冊，本書內容豐富，大量例題的相關習題及每小節後的隨堂測驗。本書適用於大學、科大電子、電機系「電子學II」課程使用。 本書特色 　　1.每一章前面都有本章大綱、本章學習目標、簡介、重要詞彙與可參訪教學專用 等項目，可迅速了解每章重點。 　　2.本書內容豐富，在每小節後附有隨堂測驗及大量的例題、特殊的解題方法，可加強基本概念。 　　3.全書採用全彩精美印刷，內容層次分明，條列清晰。 　　4.各章皆有基本習題，讓學生及自學者檢視學習之成果。 目錄 11 BJT功率放大器 11-1 A類功率放大器 11-2 B類和AB類推挽式放大器 11-3 C類放大器 12 放大器頻率響應 12-1 基本概念 12-2 分貝 12-3 放大器低頻響應 12-4 放大器高頻響應 12-5 放大器總頻率響應 12-6 多級放大器的頻率響應 12-7 頻率響應的量測 13 閘流體 13-1 基本四層二極體 13-2 矽控整流器(SCR) 13-3 SCR的應用 13-4 雙向觸發二極體(Diac)和雙向交流觸發三極體(Triac) 13-5 矽控開關(SCS) 13-6 單接面電晶體(UJT) 13-7 可程式單接面電晶體(PUT) 14 特殊用途積體電路 14-1 儀表放大器 14-2 隔離放大器 14-3 運算跨導放大器(OTA) 14-4 對數與反對數放大器 14-5 轉換器與其他積體電路 15 主動濾波器 15-1 基本濾波器頻率響應 15-2 濾波器頻率響應的特性 15-3 主動低通濾波器 15-4 主動高通濾波器 15-5 主動帶通濾波器 15-6 主動帶止濾波器 15-7 濾波器頻率響應的量測 16 振盪器 16-1 振盪器 16-2 回授振盪器 16-3 RC回授電路振盪器 16-4 LC回授電路振盪器 16-5 弛緩振盪器 16-6 將555計時器當作振盪器使用 17 電壓調整器 17-1 電壓調整 17-2 基本線性串聯調整器 17-3 基本線性並聯調整器 17-4 基本交換式調整器 17-5 積體電路電壓調整器 17-6 積體電路電壓調整器的電路型態 附 錄 習題解答 詞彙

電路學 (9版)

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原文書資訊 書名:Dorf`s Introduction to Electric Circuits 2018 <JW> 作者: Svoboda/Dorf ISBN: 9781119454151 出版社: John Wiley 出版年: 2018年 中文書資訊 書名: 電路學(Dorf：Introduction To Electric Circuits 9/E)9/E 2019<高立> 作者: DORF/ 黃世杰 ISBN: 9789863782216 出版社: 高立 出版年: 2019年

工程數學 精華版 (10版)

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書名：工程數學(精華版)(Kreyszig : Advanced Engineering Mathematics 10/E) 作者：黃世杰(KREYSZIG) 出版社：高立 出版日期：2019/08/00 ISBN：9789863781349 內容簡介 本書提供一個完整詳盡及新穎之工程數學編排撰寫，主要提供研讀工程、物理、數學、電腦科學或應用數學相關領域學生，用以解決實用問題，而在研讀本書內容之中，僅需具備基礎微積分課程背景即可。 本書主要內容分為四個部分： A 部分：常微分方程式；B 部分：線性代數，向量微積分；C 部分：傅立葉分析，偏微分方程式；D 部分：複變分析。 本書各部分均可獨立閱讀，而在四大部分之各章亦可分別詳閱。 本書四個基本主旨為： 建立適當模型：探討經由數學型式建模之過程，求解數學問題及詮釋計算結果，並以物理或其他相關研究，來檢視所得結果之實用價值及蘊含意義。 適切的使用電腦軟體：執行數值計算和統計，已漸具有其重要性，尤其在工程科技公司的研究計畫中，常囊括複雜龐大的問題模型化。 工程數學之美：在於其僅需較少之基本概念，但卻含括強而有力的統整定理。 清楚鑑別物件觀念結構：例如在本書討論中之複變分析，其並非僅以單一領域結構探討，而是由不同數學方法共同分析組成，其中每種數學結構各賦予不同的方法。 目錄 A部分　常微分方程式 第1章　一階常微分方程式 第2章　二階線性常微分方程式 第3章　高階線性常微分方程式 第4章　常微分方程式的級數解，特殊涵數 第5章　拉普拉斯轉換 B部分　線性代數，向量微積分 第6章　線性代數：矩陣，向量，行列式，線性系統 第7章　線性代數：特徵值問題 第8章　向量微分、梯度、散度和旋度 第9章　向量積分（積分定理） C部分　傅立葉分析、偏微分方程式 第10章　傅立葉分析 第11章　偏微分方程式 D部分　複變分析 第12章　複數及複變函數 第13章　複變積分 奇數習題解答 索引

人人都會AI繪圖：開啟斜槓人生金鑰匙，2000件生成作品+完整提示詞（全書中英文提示詞，立即下載使用） (1版)

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【簡介】 AI時代來臨，你要會寫提示詞！ 2000件AI生圖應用，提高創作和生產效率 全書中英文提示詞，立即下載使用 本書提煉AI核心亮點，直擊你學習痛點！    　　◆3分鐘快速入門AI影像世界 　　◆提示詞寫作完全指南 　　◆解密8大藝術風格與構圖技巧 　　◆深入Midjourney 8大專屬風格 　　◆AI影像與人文素養的完美結合   　　會用AI，你就是繪畫師、攝影師、動畫師、產品設計師、遊戲師、模型師、服裝設計師、藝術創作者……   　　AI時代首先要注重的是個人適應能力，工具的產生不是與舊勢力對立，而是讓我們生活更便利，然後多了一些選擇性。 　　未來，任何人都應該要具有創作的能力，只要有腦，不用再羨慕別人手巧！   　　本書除了透過文字與圖呈現AI創作在這時代帶來的衝擊，並介紹幾個目前熱門的生成式AI平台與運用。 　　同時也提供如攝影、繪畫/插畫/動漫、建築、室內設計、產品設計、雕塑、服裝設計等不同領域中AI是如何應用。 　　更重要的是，所有作品都會列出如何下指令，及如何簡化創作流程的技巧，讓大家快速掌握關鍵重點。 　  　　無論是傳統的創作者或是即將透過AI工具進行創作的人，我們都必須理解在所謂AI時代， 　　「技巧」已不是最關鍵的因素，更多的是觀念，是我們長期忽略的人文素養， 　　包括對歷史、藝術、美學、生活觀察等多方面的理解和敏感性。   　　將腦中的創意轉化為實際的AI圖像作品， 　　學習說故事能力、思辨判斷能力、美學與人文素養。   本書特色   　　◆溝通大躍進：2000張具體圖象，達到目標明確的溝通。 　　◆創作新突破：1578個提示詞，探索新形式的創作，突破傳統媒材和技術的限制。 　　◆MJ專屬風格：8大專屬風格、527種符元寫法，達到精準視覺效果。 　　◆協作好夥伴：關鍵780個提示詞，減少製作時間和成本，不用找設計也能快速滿足。 　　◆創作大賞析：涵蓋東西方元素創作，顛覆你的想像。   國內推薦   　　梁伯嵩 台灣大學資工系客座教授  　　劉雪珍 前輔仁大學英文系主任   　　謝明慧 台灣大學管理學院產學發展副院長   　　(依姓氏筆畫排序) 【目錄】 作者序 推薦序 前言   PART 1 三分鐘進入AI領域 ◆認識生成式AI影像 關於技術原理／AI生成的黑箱作業與幻覺 ◆AI影像生成可用在哪？ 攝影的應用／繪畫藝術設計的影響 ◆AI來勢洶洶，該如何面對？ ◆初學者如何進入AI生成   PART2 關鍵提示詞及深度使用Midjourney ◆一、基本提示詞 ◆二、進階提示詞 提示詞的撰寫技巧／提示詞在不同AI工具的效果／提示詞生成四要素 ◆三、命令列表說明 ◆四、參數列表說明 ◆五、重點與建議   Part3如何寫好提示詞 ◆一、媒材（Mediums） ◆二、風格（Style） 如何用風格創造作品／風格與媒材可交叉生成 介紹八種風格定義 01.繪畫藝術風格 02.水彩繪畫風格 03.攝影藝術風格 04.空間建築風格 05.動漫及插畫風格 06.卡通動畫風格 07.電影藝術風格 08.合理應用風格 ◆三、構成（Constitute） 視角（構圖） 色彩 燈光 表情 場景 氛圍   Part4 Midjourney專屬風格定義 ◆八大Midjourney專屬風格 01.核心風格（Core Styles） 02.龐克風格（Punk Styles） 03.藝術風格（Art Styles） 04.潮流風格（Wave Styles） 05.學院風格（Academia Styles） 06.哥德風格（Goth Styles） 07.日本街頭風格（Kei Styles） 08.時代風格（TimePeriod Style）   Part5 AI影像生成，人文素養是關鍵 01.結合歷史背景 02.強化生活觀察 03.融合藝術修養 04.運用文學素養   AI創作大賞析 ◆繪畫創作LOOK ◆攝影創作LOOK ◆產品設計LOOK ◆室內設計LOOK ◆動漫人物LOOK ◆科幻超現實場景LOOK ◆世界采風LOOK ◆十二生肖LOOK ◆山海經LOOK ◆中國神話LOOK ◆繪本創作LOOK   後記   附錄 ◎Runway、Sora讓圖片動起來！ ◎AI工具程式介紹 看更多

Python初學特訓班(第六版)：從快速入門、主流應用到AI全面實戰(附超過500分鐘影音教學/範例程式) (6版)

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【簡介】 從快速入門、主流應用到AI全面實戰 連續6年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典 超過4萬名讀者見證與超過100位老師滿意的Python書籍 榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書 解決初學痛點，避免開發地雷 集結熱門主題與AI技術，加值超過500分鐘影音教學 內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率再優化 從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓 Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。 本書以初學者的視角規劃學習地圖，並提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。 Python學習最經典 直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰 體驗Python的開發無極限 ■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。 ■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。 ■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glob、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、pyfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。 ■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。 ■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機等，並納入熱門的「智慧監控系統」，用OpenCV監測影像變化，發現異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用，立即提升開發力。 另外，學會運用ChatGPT產生太空射擊遊戲程式，掌握生成式AI的強大能力。 ■強化重點技術，提升專案開發效率，學會打包專案執行檔，SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作，升級開發領域。 ■範例程式另提供Python筆記神器：Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案，讓學習與操作更便利。 ■針對重要實戰專題提供影音輔助教學，迅速提升學習效率。 ★超值學習資源：超過500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF Google Colab雲端開發環境教學影片 【目錄】 01 建置Python開發環境 1.1 Python程式語言簡介 1.2 建置Anaconda開發環境 1.3 Spyder編輯器 1.4 Jupyter Notebook編輯器 02 基本語法與結構控制 2.1 變數與資料型態 2.2 運算式 2.3 判斷式 03 迴圈與資料結構 3.1 迴圈 3.2 串列的操作 3.3 元組(Tuple) 3.4 字典(Dict) 04 函式與模組 4.1 自訂函式 4.2 內建函式 4.3 模組 05 檔案與例外處理 5.1 檔案和目錄管理 5.2 File檔案 5.3 例外處理 06 實戰：要資料自己來，網路爬蟲跟我學 6.1 requests模組：讀取網站檔案 6.2 BeautifulSoup模組：網頁解析 實戰：etToday新聞 07 實戰：一圖勝千言，matplotlib資訊圖表繪製 7.1 繪製折線圖：plot 7.2 繪製長條圖：bar 7.3 圓餅圖繪製：pie 7.4 設定圖表區：figure 7.5 在圖表區加入多張圖表：subplot 7.6 專題：台灣股市股價走勢圖 實戰：個股年度統計圖 08 實戰：備份不求人，YouTube影片下載器 8.1 Pytube：下載YouTube影片模組 8.2 Tkinter：圖形使用者介面模組 8.3 實戰：YouTube影片下載器 09 實戰：空氣好不好？PM 2.5即時監測顯示器 9.1 Pandas：強大的資料處理模組 9.2 實戰：PM2.5即時監測顯示器 10 實戰：給我個AI客服，打造自己的LINE Bot 10.1 使用Flask建立網站應用程式 10.2 Line開發者帳號 10.3 「鸚鵡」LINE Bot 10.4 實戰：圖文式Line Bot 11 實戰：P圖我也會！圖片批次處理 11.1 認識pillow 11.2 圖片基本操作 11.3 圖片編輯 11.4 圖片切割、複製和合成 11.5 圖片濾鏡 11.6 繪製圖形 11.7 大量圖片處理 12 實戰：來點音樂吧！mp3音樂播放器 12.1 關於音樂與音效的播放 12.2 音效播放 12.3 音樂播放 實戰：MP3音樂播放器 13 實戰：刷臉時代來了，OpenCV臉部偵測與辨識 13.1 OpenCV：臉部偵測 13.2 OpenCV：臉部辨識登入系統 實戰：建立會員臉部模型 實戰：臉部辨識登入系統 14 實戰：智慧監控系統，自動錄影並傳送LINE 14.1 LINE Notify傳送訊息 14.2 OpenCV圖形處理：移動偵測 14.3 實戰：智慧監控系統 15 實戰：新聞唸給你聽，智慧讀報機 15.1 Google gTTS文字轉語音 15.2 語音轉換文字 15.3 文字翻譯 15.4 綜合範例 16 實戰：ChatGPT遊戲開發，PyGame製作遊戲 16.1 Pygame入門教學 16.2 Pygame動畫處理 16.3 實戰：ChatGPT製作太空射擊遊戲 附錄A：pyinstaller：將程式打包成執行檔 附錄B：SQLite資料庫的使用 附錄C：Selenium：瀏覽器自動化操作 附錄D：Python軟硬整合：使用Arduino (附錄單元為PDF電子檔)

人工智慧入門與應用實作：全面了解 AI 技術與 ChatGPT 的多重應用 (1版)

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【簡介】 從基礎了解雲端運算、大數據、機器學習，到深度學習的關鍵技術 探索 ChatGPT 在資訊科技的多元領域應用 　　本書從人工智慧的基礎開始講起，詳細解釋 AI 的發展史與種類，同時帶領大家了解雲端運算、物聯網、大數據、機器學習、深度學習等關鍵技術。本書亦注重實用性，書中將透過多個應用案例：例如ChatGPT、Bing Chat、AI 錄音、AI 繪圖、AI 影片製作等，以及 ChatGPT 在資訊科技中的多面向應用，為讀者帶來啟發和實用價值。閱讀完本書，無論您的專業領域在哪，相信您都將深切體會到人工智慧的迷人之處。 　　精彩內容 　　◆ 人工智慧的應用、機器人與工業4.0、人工智慧發展史、人工智慧的種類 　　◆ 雲端運算服務模式、雲端運算佈署模式、Google 的 AI 雲端服務、邊緣運算與 AI 　　◆ 資料科學與大數據、大數據相關技術、從大數據到人工智慧 　　◆ 機器學習的種類、機器學習的步驟、機器學習利器－TensorFlow 　　◆ 電腦視覺：圖像辨識、人臉辨識、智慧美妝、智慧醫療 　　◆ 智慧零售、智慧欺詐檢測、智慧理財機器人、P2P 網路借貸 　　◆ 類神經網路架構、手寫數字辨識系統、卷積神經網路（CNN） 　　◆ 遞迴神經網路（RNN）、語音辨識、自然語言、影像辨識 　　◆ ChatGPT、ChatGPT Plus、Bing Chat 使用教學 　　◆ AI 提示詞（Prompt）必備的技能與策略 　　◆ ChatGPT 升級與優化的外掛擴充功能 　　◆ AI 音質革命：追求完美的錄音體驗 　　◆ 高CP值的生成式 AI 繪圖藝術 　　◆ 快速與多樣：AI 影片的製作魔法 　　◆ 資訊科技中的 ChatGPT：多面向應用實例 本書特色 　　全面探索：從 AI 黃金入門到 ChatGPT 的深入應用 　　互動學習：涵蓋 AI 繪圖、AI 錄音和 AI 影片製作指南 　　ChatGPT 焦點：探討 ChatGPT 的升級、優化、和多樣應用 【目錄】 Chapter 01 人工智慧的黃金入門課程 1-1 認識人工智慧 1-2 人工智慧發展簡史 1-3 人工智慧的種類 Chapter 02 雲端運算與物聯網的智慧攻略 2-1 雲端運算簡介 2-2 雲端運算技術簡介 2-3 雲端運算服務模式 2-4 雲端運算的服務佈署模式 2-5 Google 的 AI 雲端服務 2-6 邊緣運算與 AI 2-7 物聯網的未來發展 Chapter 03 大數據與 AI 的贏家工作術 3-1 大數據簡介 3-2 大數據相關技術－Hadoop 與 Sparks 3-3 從大數據到人工智慧 Chapter 04 機器學習的 AI 私房秘技 4-1 機器學習簡介 4-2 機器學習的種類 4-3 機器學習的步驟 4-4 機器學習的相關應用 Chapter 05 深度學習的 AI 關鍵心法與應用 5-1 認識深度學習 5-2 卷積神經網路（CNN） 5-3 遞迴神經網路（RNN） 5-4 深度學習的應用領域 Chapter 06 ChatGPT 與 Bing Chat 入門的第一步 6-1 什麼是聊天機器人 6-2 開始你的 ChatGPT 之旅 6-3 了解 ChatGPT Plus 付費帳號 6-4 Bing Chat 使用教學 Chapter 07 AI 提示詞（Prompt）必備的技能與策略 7-1 勇闖提示工程師領域：定義與職責 7-2 成為優秀提示工程師的技能與素質 7-3 打造高效提示的基本原則 7-4 提高內容棈確度的提示技巧 7-5 提升提示技巧：私房撇步大公開 Chapter 08 ChatGPT 升級與優化的外掛擴充功能 8-1 Voice Control for ChatGPT－練習英文聽力與口說能力 8-2 ChatGPT Writer（回覆 Gmail） 8-3 Perplexity（問問題） 8-4 YouTube Summary with ChatGPT（影片摘要） 8-5 Summarize 摘要高手 8-6 Merlin－ChatGPT Plus app on all websites 8-7 ChatGPT Prompt Genius（ChatGPT 智慧提示） Chapter 09 AI 音質革命：追求完美的錄音體驗 9-1 ChatGPT 與聲音有關的應用 9-2 認識常見的 AI 錄音平台 9-3 AI 錄音應用實例－以 play.ht 為例 Chapter 10 高CP值的生成式 AI 繪圖藝術 10-1 利用 ChatGPT 認識繪圖知識 10-2 生成式 AI 繪圖簡介 10-3 Futurepedia AI 工具檢索平台 10-4 DALL-E 2（文字轉圖片） 10-5 使用 Midjourney 輕鬆繪圖 10-6 功能強大的 Playground AI 繪圖網站 10-7 Bing 的生圖工具：Bing Image Creator Chapter 11 快速與多樣：AI 影片的製作魔法 11-1 認識剪映軟體 11-2 文字轉影片－用 ChatGPT 和剪映軟體製作影片 11-3 D-ID 讓照片人物動起來 Chapter 12 資訊科技中的 ChatGPT：多面向應用實例 12-1 ChatGPT 與程式語言 12-2 ChatGPT 與演算法 12-3 ChatGPT 與資料結構 12-4 ChatGPT 與遊戲設計 12-5 ChatGPT 與網路行銷 12-6 ChatGPT 與網頁設計 12-7 ChatGPT 與搜尋引擎最佳化（SEO） 12-8 ChatGPT 與 PowerBI 大數據 12-9 ChatGPT 與 VBA

主宰未來的生成式AI大革命：全方位剖析生成式人工智慧所帶來的社會環境、企業發展、個人前途等全面的影響與如何因應 (1版)

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【簡介】 　　正確認識革命意義的人，就有未來！歡迎擾亂秩序的改變！ 　　資訊經濟理論大師預見了社會的重大變化。 　　生成式人工智慧將創造出什麼樣的世界？ 　　本書將從多個面向闡述生成式人工智慧的影響力！ 　　◆「沒有生成式人工智慧的世界」將會終結。「生成式人工智慧的世界」即將展開。今後的時代，人類的智力活動將變得完全不同。 　　◆革命已經在進行中。如此快速普及的新技術前所未有。而且，生成式人工智慧是一種可用於多種用途的「通用技術」。社會結構將會發生重大變化。 　　◆生成式人工智慧將帶給勞動生產力顛覆性的變化。那些不接受此變革的企業，將可能會面臨毀滅性的成本增加和陷入不利創新的劣勢。企業應該立即開始作準備。重組商業模式、為了將人工智慧納入工作流程而轉變工作方式，在在顯示現在正是企業領導者該開始內部創新的時刻了。 　　◆最危險的是低估或背棄這項技術。如果因為畏懼變革而不引進新技術，肯定會在世界進步的潮流中遠遠落後。 本書特色 　　◆仔細閱讀本書後，將發現生成式人工智慧和人工智慧是有區分的，但基本上本書是以生成式人工智慧為重點。此外，關於人工智慧的運作機制，可能會讓人感覺到過於詳細，似乎並不必要，但讀完一遍後，對人工智慧的應用上會有清楚的概念和助益。在此作者展現了自身理科背景的優勢。 　　由於在生成式人工智慧相關領域有很多年輕寫手輩出，因此寫出的內容變得易於趨附潮流。本書因在截然不同、差異甚大的時代寫成的，對於考察和經驗法則的論述方式也有所不同，可幫助讀者從多方面的角度理解生成式人工智慧。 　　◆生成式人工智慧帶來的生產力提升，是革命性的。然而，之後可能會是失業和貧富差距的反烏托邦。這將是無法逃避的現實。儘管如此，作者仍然秉持其一貫風格，結合政策論與經濟理論，大聲疾呼：在人工智慧生成後「可以實現烏托邦」世界。 　　此外，也有預測「一半的白領將失業」。財富僅僅積累在少數企業中，經濟並不會擴張。結果，白領失業氾濫，貧富差距和社會不安在這個反烏托邦中肆虐。在這樣的時候，所需要的就是「政策」。作者以獨特的觀點，從政策面、企業界乃至個人用戶，全方位且具體剖析生成式人生工智慧帶給人類的影響。 　　◆生成式人工智慧是「人類歷史上的分水嶺」。如果能擴展到教育和醫療，將能豐富人們的生活，成為人們的談話夥伴，並克服語言的障礙。然而，一旦出錯，就可能變成反烏托邦。然而，作者表示「政策可以改變」。對於成長遲緩且老化的日本來說並不容易，但如果能夠以低成本使用生成式人工智慧，並且能夠建立可重新配置的勞動市場，就能創造富裕和平等的社會。作者明確點出這需要政治過程。 　　要享受生成式人工智慧帶來的富裕，創造將生產力提升與經濟成長相連結的需求是不可或缺的。現在最需要的是政治決策和政策。作者一如既往地尖銳而深刻的言論，在本書中展現無遺。 　　◆從ChatGPT到人工智慧的引進將會帶來什麼樣的變化，都在本書加以詳細介紹。本書不僅是官方機構、教育和企業的變化，還能讓讀者一目了然地把握對整個社會的巨大影響。 　　除此之外，人工智慧能做的事情、不能做的事情、未來可能性，以及身為經濟學者想提出什麼樣的問題點，皆鉅細靡遺地總結在這一本書中。  【目錄】 前言 第一章 人們如何使用ChatGPT？ 第一節 透過問卷調查了解ChatGPT的使用方式 如何使用生成式人工智慧？／預期的結果和出乎意料的結果／翻譯和摘要國外文獻的能力受到高度評價／運用在撰寫文章上比校正文章上多／運用在提出創意想法上相當多／「標題」和「問題解決方案」是提出創意想法的具體內容 第二節 我如何使用ChatGPT？ 語音輸入的錯誤轉換校正明顯變簡單了／也能使用在資料收集上／ChatGPT無法做到的事情／進步顯著／注意「幻覺」和能力的極限 第三節 生成式人工智慧比搜尋引擎更容易使用嗎？ 即使不知道搜索詞，用ChatGPT也可以查尋／搜尋引擎有時不會給你想要的答案／引進外掛程式來對抗「幻覺現象」／Bing的快速成長和谷歌的停滯 第四節 企業和地方政府如何使用生成式人工智慧？ 日本使用生成式人工智慧到什麼程度？／地方政府的使用狀況／時事通信社的問卷／與生成式人工智慧整合的應用程式介面／未來展望 第五節 生成式人工智慧的影響已在教育領域顯現。在日本，企業的使用毫無進展 在日本企業中的使用沒有進展／在教育和學習中的使用不斷增加／教育界的使用領先於商業界／對教育和學習體制的影響已經顯現出來／日本能跟上這個重大變化嗎？ 第六節 ChatGPT將帶給企業活動從根本上的大變革 對教育的重大影響／在醫療、保健領域上的各種運用／完善金融方面的客戶服務／在法律事務和科學研究上的運用／完善客戶服務並成為數位轉型平臺 第一章總結 第二章 企業可以使用ChatGPT到什麼程度？ 第一節 透過問卷調查了解ChatGPT的使用方式 ChatGPT有多重要？／現在是開始準備的時候了／已經在做的事情／未來二至五年內有可能成為現實的狀況／需要重新建構商業模式／日本企業經營者能引領改革嗎？ 第二節 生成式人工智慧超過75％的價值來自「客戶服務」和「銷售或行銷」 生成式人工智慧將大大改變銷售／市場行銷上的使用／內部的知識管理系統／客戶服務／零售業／對銀行業的重大影響／研發上的潛力／共識：變革是革命性的 第三節 ChatGPT將徹底改變藥物研發 藥物研發的革命性變化／人工智慧在新冠疫苗中大顯身手／製藥公司與科技公司的共同體制／研究平臺泰拉／武田製藥的人工智慧藥物研發 第四節 日本金融機構如何使用它？ 銀行的使用／證券公司的使用／保險公司的使用／日本金融機構不將它用於客戶業務 第五節 對ChatGPT持積極和消極態度的公司 三井化學的新舉措／日立的舉措／松下等公司的積極使用／許多公司都持負面態度 第六節 ChatGPT的外部服務也在日本有所進展 使用ChatGPT的公司外部服務／聊天機器人與登場的ChatGPT攜手合作／靠應用程式介面串接擴展用途／ChatGPT應用程式介面的具體用途 第七節 憑藉生成式人工智慧和智能合約的全自動化企業 靠區塊鏈自動化／什麼是智能合約？／從比特幣到去中心化金融／到靈活的智慧合約／完全自動化的公司／哪些工作只能由人類完成？ 第二章總結 第三章 能否實現資料驅動型經營？ 第一節 使用生成式人工智慧的最大目標是支援決策 日本考慮的是單純業務的效率化／生成式人工智慧如何支援決策？／以往方法與生成式人工智慧方法的差異／透過大數據處理實現「資料驅動型經營」／銀行應用程式介面的使用也有可能實現 第二節 進行資料驅動型經營的企業 亞馬遜／網飛／愛彼迎／日本超商集點卡的資訊使用 第三節 企圖轉換為能活用生成式人工智慧的企業結構 包括管理層在內的所有員工都必須使用它，這點很重要／有必要建立資料驅動型的組織文化／日本企業的垂直結構是一個問題／到目前為止日本企業尚未活用資料／資訊變得更加孤島化／不改革日式的組織文化，日本將被淘汰 第三章總結 第四章 ChatGPT也走進醫療與法律相關領域 第一節 生成式人工智慧能否實現「不需要律師的社會」？ 未來會產生超越網路的影響／生成式人工智慧可用於製作合約／律師的角色會消失嗎？／能克服幻覺產生的錯誤嗎？ 第二節 ChatGPT進軍醫療保健領域 ChatGPT的自我分類能力高／它也被評為優於人類／如谷歌的Med-PaLM等醫學專業大型語言模型／謹慎的意見也很強烈／與健康相關的使用涉及各種微妙問題 第三節 知識壟斷的瓦解：ChatGPT取代律師和醫生的日子來到了嗎？ ChatGPT進軍法律和醫學領域／專業人才價值下降 第四節 ChatGPT正在奪取文案撰寫人的工作 ChatGPT將奪走文案撰寫人的工作／因人工智慧而裁員實際上已經開始／成本比品質更受重視／「使用ChatGPT是因為它功能強大」的觀點也存在／正職員工與非正職員工之間的問題／「你贏不了不用錢的？」 第四章總結 第五章 知識傳播與教育機構根基的巨大變化 第一節 ChatGPT將動搖教育的根基 比起對學徒或學生的管束規定，教育工作者如何改變才是問題／雖然有積極使用的描述…… ／教育與學習用的應用程式大量出現／目前的能力有限／家教老師的角色比老師更適合／學習到底有必要嗎？／是否需要專業知識？有必要為專業教育而進大學？ 第二節 ChatGPT是否在《紐約時報》訴訟中陷入困境？ 根據判決結果，ChatGPT將不成立／預訓練的價值是學習用文本的價值，還是模型的價值？／ChatGPT不能免費使用嗎？／生成式人工智慧會摧毀傳統媒體嗎？／我的實驗：用生成式人工智慧可以閱讀網路上的報導文章嗎？ 第五章總結 第六章 大型語言模型的運作原理 第一節 要想使用得更好，就必須知道它的結構原理 解說報導沒有寫出重要的事／說明難懂的原因：沒有說明基本要點／一般用語「參數」用作特殊含義／「受教的方法」很重要／詢問ChatGPT就能了解想知道的事 第二節 人工智慧透過深度學習不斷進化 機器學習／類神經網路／深度學習讓人工智慧的能力顯著提升了 第三節 深度學習的各種方法 深度學習的方法：監督式、非監督式等／阿爾法圍棋使用了「監督式學習」和「強化式學習」／智慧型手機的大型語言模型是「監督學習」／GPT之類的是「自監督學習模型」和「監督式學習」 第四節 大型語言模型 深度學習的各種用途／大型語言模型和生成式人工智慧的定位／迄今為止已開發的大型語言模型／巨額的成本該如何籌措？ 第五節 編碼器讀取並理解文章 為什麼ChatGPT能理解自然語言？／變換器模型與注意力機制／通常給的說明都太粗糙了／編碼器的目的在於理解文章的含義／單詞作成向量來呈現／用「嵌入向量」表示單詞／查詢、鍵、值的計算很重要／不同的文章對單詞的解釋也會有所不同 第六節 解碼器生成輸出確實是非常奇妙的機制 解碼器的角色／解碼器生成答案的過程／解碼器用機率判斷來決定輸出是自然的事／讓ChatGPT順其自然。它並非全盤考量後才回答的／ChatGPT不重新審視答案嗎？／ChatGPT考量文章脈絡／同一問題的不同答案／對提示指令寫法的影響／ChatGPT只使用解碼器 ChatGPT讀了多少書？ ChatGPT博學是因為進行了大量的預訓練／讀了人類五千倍的書籍量／與日本國會圖書館的資訊量幾乎相同／如果問ChatGPT的能力極限／真正會創造性工作的是人類／人工智慧沒有情感 第六章總結 第七章 大失業、大轉行時代 第一節 ChatGPT可以自動化哪些工作？ 人工智慧造成失業已經成為現實／受影響的是電話推銷員和大學教師／大約八成勞動力在一成工作中受到影響／進入門檻高、薪資高的職業將受到影響／使用資料進行實證分析和研討對策也是必要的 第二節 如果生成式人工智慧在日本全面實施，失業率有可能達到25％ 三分之二的勞工面臨生成式人工智慧引發的自動化，25～50％的業務被人工智慧所取代／在行政暨管理職和法務工作上大約45％的業務可以自動化／白領階級會有一半失業嗎？／實際上失業的勞工比例不是25％，而是控制在7％左右／最必要的經濟政策是確保勞動力的流動性 第三節 知識工作者是最大受害者 把占用員工時間60～70％的作業活動自動化／將高學歷者的工作自動化／經濟擴張規模比英國國內生產毛額還大／一半的高度腦力工作可自動化／也出現「例行性工作上失業、高技能工作上新增僱用」的分析 第四節 ChatGPT是勞工的朋友，還是敵人？ 生成式人工智慧對低技能勞工有利嗎？／問題是總需求量是否會增加／行政工作人手過剩，人手不足的建築和護理行業受到生成式人工智慧的影響小／員工在職別之間和行業之間流動是必要的／我親眼目睹到20世紀60年代的大規模自動化 第五節 因應生成式人工智慧改變工作方式的人會活下來 第三次工業革命將是腦力工作受到影響，而非體力工作／工作是否會被生成式人工智慧取代取決於提示指令有多重要／專業性職業的工作內容發生變化／教師的工作內容將會改變 第六節 生成式人工智慧迫使人們重新審視技能再培訓的內容 大規模失業最終也將成為日本的問題／就職冰河期世代面臨退休年紀／大換跑道時代？／再培訓的目的是提高基礎能力／日本政府對問題意識依然過時 第七章總結 第八章 這是反烏托邦嗎？ 第一節 「奇點」已經到來了嗎？ 影響比火和電更深遠／預測在2045年／顯然通過了圖靈測試／富者越富／所有人都需要可以免費使用的環境／制定生成式人工智慧的規則 第二節 反烏托邦與「安娜．卡列尼娜法則」 關於生成式人工智慧的「安娜．卡列尼娜法則」／失業的發生／只有富人才能進一步提升能力的反烏托邦／人們迷失生存的意義／老大哥的世界／那麼要怎麼做呢？ 第三節 「基本收入」是解決人工智慧造成失業問題的正確答案嗎？ 人工智慧造成的失業成為現實問題／重新檢討現行制度才是必要的／不工作也能生活的社會是否健全？／自由工作者失業／制度改革的必要性刻不容緩 第四節 人啊，不要自満：若仗著「共鳴」就會失業 大失業時代的腳步聲／雖然「人工智慧不是萬能」的看法很強烈……／有時人工智慧的訊息也會讓人感動／有時會與人工智慧產生共鳴 第五節 中國問題 百度3月發表文小言（文心一言）／8月向公眾發布文小言機器人／2017年BabyQ引起的軒然大波／「聰明」的文小言／人才短缺／對中國以外的地區也產生影響的可能性 第八章總結 第九章 我們能否實現烏托邦？ 第一節 實現富裕的社會 人類的夢想成真／生產力提高因而可以實現富裕的社會 第二節 人類應專注於只有人類才能完成的工作 具有挑戰性的創意工作／關懷和同理心很重要 第三節 基本服務惠及所有人 所有人都能只接受自己期望的教育／能準確掌握自己的健康狀況／也能提供法律諮詢和稅務處理的服務／成為老年人的諮詢對象／資訊存取變簡單 第四節 登上馬斯洛的階梯 工作成為活著的意義／人類需求的五個階段／生成式人工智慧實現了馬斯洛的哪個階段？／在創造平等社會上／社會的形態高度取決於政策 第九章總結 結語 第一節 歡迎破壞秩序的大變化 「什麼都沒有」是不可能的／平靜的生活被打亂／是反烏托邦，還是烏托邦？／透過破壞秩序的新技術才能創造新社會 第二節 秘密研究Q*將為人類帶來什麼？ 奧特曼被解僱引發騷動的原因是因為威脅人類的研究嗎？／ChatGPT的數學能力差／無法進行符號接地是人工智慧數學能力差的原因嗎？／在Q*中是否出現了突破？／符號接地並不一定是好的／真正擴大人類可能性的創意想法是什麼？ 參考文獻

全面掌握DeepSeek－LLM微調、生成式AI、企業級應用開發 (1版)

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【簡介】 　　本書基於 DeepSeek-V3，並涵蓋最新版 DeepSeek-R1 解析與應用。 　　結合最新研究與實戰經驗，深入解析生成式 AI 技術，內容實用、操作簡單， 　　讓你立即掌握 DeepSeek 真實戰力！ 　　DeepSeek 是一種基於 Transformer 的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了 MoE 架構、混合精度訓練、分散式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理以及任務客製化能力。 　　本書系統性地介紹了開源大模型 DeepSeek-V3 的核心技術及其在實際開發中的深度應用，並收錄最新版 DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解，帶您緊跟技術發展的脈動。 　　• 核心技術拆解：從混合專家模型（MoE）、FP8 混合精度訓練，到上下文管理與 API 整合，掌握大模型關鍵技術。 　　• 應用實例豐富：涵蓋 NLP、程式生成、數學推理、多模態輸出等，案例詳實步驟清楚，學完即可實作。 　　• 進階提示技巧：教您運用對話前綴、FIM 生成、JSON 輸出等技巧，引導模型高效生成精準內容。 　　透過深入講解與實用案例，幫助讀者理解 DeepSeek 模型從原理到開發的完整流程， 　　無論你是剛踏入大語言模型世界的 AI 新手，還是正著手將生成式 AI 落地專案的技術開發者， 　　本書都能成為你實戰導入、快速上手的最佳攻略。現在就翻開本書，讓 DeepSeek 成為你的 AI 強力助手！ 【目錄】 【Part I 生成式 AI 的理論基礎與技術架構】 Chapter 1 Transformer 與注意力機制的核心原理 1.1 Transformer 的基本結構 1.2 注意力機制的核心原理 1.3 Transformer 的擴充與最佳化 1.4 上下文視窗 1.5 訓練成本與運算效能的平衡 1.6 本章小結 Chapter 2 DeepSeek-V3 核心架構及其訓練技術詳解 2.1 MoE 架構及其核心概念 2.2 FP8 混合精度訓練的優勢 2.3 DualPipe 演算法與通訊最佳化 2.4 大模型的分散式訓練 2.5 快取機制與Token 管理 2.6 DeepSeek 系列模型 2.7 本章小結 Chapter 3 基於 DeepSeek-V3 模型的開發導論 3.1 大模型應用場景 3.2 DeepSeek-V3 的優勢與應用方向 3.3 Scaling Laws 研究與實踐 3.4 模型部署與整合 3.5 開發中的常見問題與解決方案 3.6 本章小結 【Part II 生成式AI 的專業應用與 Prompt 設計】 Chapter 4 DeepSeek-V3 大模型初體驗 4.1 對話生成與語意理解能力 4.2 數學推理能力 4.3 輔助程式設計能力 4.4 本章小結 Chapter 5 DeepSeek 開放平台與 API 開發詳解 5.1 DeepSeek 開放平台簡介 5.2 DeepSeek API 的基礎操作與 API 介面詳解 5.3 API 效能最佳化與安全策略 5.4 本章小結 Chapter 6 對話生成、程式碼補全與客製化模型開發 6.1 對話生成的基本原理與實作 6.2 程式碼補全的實作邏輯與最佳化 6.3 基於 DeepSeek 的客製化模型開發 6.4 本章小結 Chapter 7 對話前綴續寫、FIM 與 JSON 輸出開發詳解 7.1 對話前綴續寫的技術原理與應用 7.2 FIM 生成模式解析 7.3 JSON 格式輸出的設計與生成邏輯 7.4 本章小結 Chapter 8 函式回呼與上下文硬碟快取 8.1 函式回呼機制與應用場景 8.2 上下文硬碟快取的基本原理 8.3 函式回呼與快取機制的結合應用 8.4 本章小結 Chapter 9 DeepSeek 提示庫：探索 Prompt 的更多可能 9.1 程式碼相關應用 9.2 內容生成與分類 9.3 內角色扮演 9.4 文學創作 9.5 文案與宣傳 9.6 模型提示詞與翻譯專家 9.7 本章小結 【Part III 實戰與進階整合應用】 Chapter 10 整合實戰 1：基於 LLM 的 Chat 類客戶端開發 10.1 Chat 類客戶端概述及其功能特點 10.2 DeepSeek API 的配置與整合 10.3 多模型支援與切換 10.4 本章小結 Chapter 11 整合實戰 2：AI 助理開發 11.1 AI 助理：AI 時代的啟動器 11.2 DeepSeek API 在 AI 助理中的配置與應用 11.3 智慧助手功能的實作與最佳化 11.4 本章小結 Chapter 12 整合實戰 3：以 VSCode 為基礎的輔助程式設計外掛開發 12.1 輔助程式設計外掛概述及其核心功能 12.2 在 VS Code 中整合 DeepSeekAP 12.3 程式碼自動補全與智慧建議的實作 12.4 使用輔助程式設計外掛提升開發效率 12.5 本章小結 Appendix A DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解 A.1 DeepSeek-R1 整體架構解析 A.2 DeepSeek-R1 推論機制與高效運算 A.3 DeepSeek-R1 API 初步開發指南 A.4 DeepSeek-R1 在推論任務中的應用 A.5 DeepSeek-R1 的局限性與未來最佳化方向 A.6 本章小結