計算機概論－AI與科技的共舞 (19版)
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【簡介】
本書特色
本書的撰述對象，主要以理工學院的學生為對象，特別注重「資訊工程」基礎概念的介紹。特色包括：
1.作者具多年任教「計算機概論」課程經驗，並曾撰寫多本電腦暢銷書籍，實戰經驗豐富。
2.每章皆有「章前導讀」，可快速掌握該章重點。
3.深入淺出地介紹硬體及軟體的概念，掌握計算機的發展趨勢，取材詳盡，極具參考價值。
4.資安議題越趨重要，「網路安全」一章對於對稱式及非對稱式公開金鑰、SHA雜湊函數、數位簽章、區塊鏈、比特幣、後量子密碼學等議題精準論述，高於坊間解說的水平。
5.專有名詞皆中英對照，符合雙語趨勢，奠定自學基礎。
6.「IT專家」從生平事蹟與趣味小故事，認識重要的資訊科技專家。
7.「資訊專欄」以輕鬆的筆調對於各種資訊趨勢提出見解，補充資訊新知，讓學習變得更加有趣。
內容簡介
本書是針對理工學院和管理學院的大專生以及有志自修資訊工程或資訊管理相關領域的讀者而撰寫。特別著重介紹「資訊工程」的基礎概念，希望讓讀者對計算機各領域的進展有概括性的理解。為了提高可讀性，會加入一些有趣的題材，如國際資訊界名人軼事和資訊概念背後的故事。
本書共分十六章，從計算機發展的沿革談起，然後討論計算機如何表示數位化的資料，以及當代計算機的基本組織。接著介紹作業系統，讓讀者對電腦的作業流程有更進一步的認識。其後帶領讀者認識網際網路，並理解其運作原理與網路安全。為了建立讀者的計算機軟體設計與分析能力，以專章介紹程式語言、資料結構、演算法、軟體工程及資料庫，希望讀者能掌握軟體設計的要訣。最後討論日益蓬勃的人工智慧、電子商務及其他資訊應用課題，使讀者對整個資訊工程領域有通盤性的認識。
透過本書各章節的介紹，讀者能夠對資訊工程領域有更廣泛深入的認識，並了解計算機在現代社會的重要性和應用。本書的內容和範例讓讀者不僅有抽象性的概念，同時也能有實作的體會，從而提高對計算機科學的理解和應用能力。
【目錄】
CHAPTER 1 計算機簡介
1-1 計算機科學大事記
1-2 當代計算機的通用架構
CHAPTER 2 數位資料表示法
2-1 資料型態
2-2 二進位表示法
2-3 各種進位表示法的轉換
2-4 整數表示法
2-5 浮點數表示法
2-6 ASCII及Unicode
CHAPTER 3 計算機組織
3-1 中央處理器
3-2 主記憶體
3-3 執行程式
3-4 匯流排及介面
3-5 輸出入周邊設備
3-6 儲存裝置
CHAPTER 4 作業系統
4-1 作業系統簡介
4-2 各類作業系統
4-3 CPU排班
4-4 記憶體管理
4-5 檔案系統
4-6 熱門作業系統介紹
4-7 行動裝置作業系統
CHAPTER 5 電腦網路
5-1 電腦網路的用途
5-2 電腦網路的架構
5-3 傳輸媒介
5-4 OSI與TCP/IP模型
5-5 常見的網路設備
5-6 電信網路
5-7 無線網路
CHAPTER 6 網際網路
6-1 網際網路
6-2 資料連結層
6-3 網路層
6-4 傳輸層
6-5 應用層
6-6 網際網路的基本設定和除錯方式
6-7 網路模擬
CHAPTER 7 網路應用
7-1 電子郵件
7-2 電子佈告欄
7-3 全球資訊網運作原理
7-4 WWW相關運用
7-5 網頁製作
CHAPTER 8 網路安全
8-1 資訊安全的基本原則
8-2 資料機密性
8-3 資料完整性
8-4 系統可用性
8-5 網路攻擊
8-6 網路防護
8-7 區塊鏈
8-8 後量子密碼學
8-9 資訊倫理
CHAPTER 9 程式語言
9-1 程式語言發展史
9-2 資料型態
9-3 程式指令
9-4 程序定義和使用
CHAPTER 10 資料結構
10-1 陣列
10-2 鏈結串列
10-3 堆疊和佇列
10-4 樹狀結構
CHAPTER 11 演算法
11-1 最大數及最小數找法
11-2 排序
11-3 二元搜尋法
11-4 動態規劃技巧
11-5 計算難題
CHAPTER 12 軟體工程
12-1 寫程式
12-2 軟體開發生命週期
12-3 軟體品質認證
12-4 UML
CHAPTER 13 資料庫
13-1 資料庫管理系統簡介
13-2 關聯式資料模式和查詢語言
13-3 實體關係模式和正規化
13-4 資料庫與大數據
13-5 資料探勘
13-6 XML簡介
CHAPTER14 人工智慧
14-1 人工智慧的沿革
14-2 機器學習和深度學習
14-3 電腦視覺及圖像識別
14-4 感測網路、物聯網及智慧聯網
CHAPTER15 電子商務
15-1 電子商務的特性
15-2 電子商務的種類
15-3 電子商務交易安全
15-4 電子商務交易付費機制
15-5 電子商務的省思與展望
CHAPTER16 進階資訊理論及應用課題
16-1 雲端運算
16-2 生物資訊
16-3 多媒體
16-4 資料壓縮
16-5 計算理論
CHA 常見電腦專有名詞縮寫及中英對照一覽表
CHB 數位邏輯設計相關網站
CHC 索引表
學後評量
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本書特色
作者從事寬頻研究、教學，累積多年的實務經驗，提供從事資訊網路人員對TCP/IP清晰正確的觀念，透徹了解電腦網路的各種基本原理，並能動手實證，厚植網路基本實力。
◆內容最豐富：從電腦網路概念的介紹到實際架設實作，讓新手變高手。
◆實驗最精彩：作者以實際操作的數據，介紹驗證各種協定的網路架設，以最科學的實證引領讀者動手架構所需的網路。
內容簡介
本書介紹當今電腦網路的基本原理及發展現況，為了符合學習需求，內容力求簡單、清晰、容易理解，更新資訊，如：5G網路、WiFi 6 (802.11ax)、物聯網、雲端計算、網路作業系統、網路程式、SDN網路、數位傳輸與類比傳輸、網路的分層架構、乙太網路、MPLS封包交換等議題。
這一版對於範例與章末習題大幅度更新，特別著重電腦網路應用實務以及搭配Wireshark封包的解析，希望能讓讀者對電腦網路的技術不會過於抽象，對電腦網路基礎建立清晰的概念與紮實的實力，讓學習者在未來更進一步了解到整個電腦網路的技術，更容易上手。
作者曾在中華電信從事寬頻網路研究及教學，累積多年的實務經驗，其所累積的實力具體呈現於本書，可帶給資訊網路人員對TCP/IP網路有一清晰的觀念。以Wireshark軟體實作各種封包分析，讓初進此資訊領域的人員能更清楚其操作原理，是讀者不可或缺的網路參考書籍。
目錄
【本書第17章、第18章之內容，請於線上下載】
Chapter 01 網路基本概念
1-1 網際網路發展的演進
1-2 何謂網際網路
1-3 網路類型
1-4 網路拓樸
1-5 網路應用程式架構
1-6 網路程式如何進行
1-7 雲端運算(Cloud Computing)
1-8 為何要SDN網路
Chapter 02 資料通訊基礎
2-1 資料通訊系統的組成
2-2 類比資料與數位資料
2-3 類比訊號
2-4 數位訊號
2-5 數位傳輸與類比傳輸
2-6 傳輸模式
2-7 多工技術
2-8 基頻傳輸與寬頻傳輸
2-9 數位傳輸通道
2-10 錯誤偵測
Chapter 03 OSI模型
3-1 網路的分層架構
3-2 開放系統互連(OSI)參考模型
3-3 網際網路協定堆疊
Chapter 04 網路傳輸媒介與設備
4-1 有線傳輸的媒介
4-2 網路傳輸設備
Chapter 05 最主流的區域網路乙太網路
5-1 區域網路簡介
5-2 區域網路相關標準
5-3 10Mbps乙太網路(IEEE 802.3)
5-4 CSMA/CD原理
5-5 100Mbps乙太網路(IEEE 802.3u)
5-6 1000Mbps乙太網路
5-7 10 Gigabit乙太網路的類型
5-8 架設乙太網路
5-9 虛擬區域網路(VLAN)
Chapter 06 廣域網路
6-1 簡介
6-2 交換型態
6-3 傳統的數位階層架構
6-4 同步數位傳輸
6-5 ATM網路技術簡介
6-6 MPLS 封包交換的特性
Chapter 07 無線網路技術
7-1 無線網路簡介
7-2 紅外線
7-3 雷射
7-4 無線電波
7-5 展頻基本技術
7-6 802.11的網路架構
7-7 802.11 b/g/a
7-8 802.11n/802.11ac/802.11ad /802.11ax
7-9 USB wireless 802.11n適配器的應用實例
7-10 IEEE 802.11訊框
7-11 藍牙(Bluetooth)標準介紹與應用
7-12 ZigBee 概述
7-13 行動通訊系統
7-14 WiMAX與4G和5G
7-15 RFID
7-16 近場通訊(NFC)
7-17 物聯網基本概念
7-18 5G應用概述
Chapter 08 IP協定
8-1 IP簡介
8-2 網路遮罩(Net Mask)
8-3 IP設定規則
8-4 特殊用途之IP位址
8-5 子網路遮罩
8-6 無等級的IP位址
8-7 NAT簡介
8-8 IP封包格式
8-9 IP封包的擷取分析
8-10 IP路由
8-11 IPv6簡介
8-12 IP Spoofing
8-13 IPv6 安全性
Chapter 09 ARP/RARP/ICMP協定
9-1 ARP操作原理
9-2 ARcache(快取)
9-3 RARP操作原理
9-4 ARP/RARP封包格式
9-5 ARP工具程式
9-6 ARP封包的擷取分析
9-7 ICMP簡介
9-8 ICMP訊息格式
9-9 ICMP工具程式測試
9-10 ICMP封包的擷取分析
Chapter 10 TCP/UDP協定
10-1 TCP/UDP簡介
10-2 連接埠編號
10-3 netstat命令用法
10-4 行程通訊
10-5 Socket通訊概念
10-6 多工/解多工簡介
10-7 採用TCP或UD
10-8 UDP標頭格式
10-9 UDP封包的擷取分析
10-10 TCP封包格式
10-11 TCP連線建立
10-12 TCP連線結束
10-13 TCP連線封包的擷取分析
Chapter 11 DNS協定
11-1 DNS簡介
11-2 DNS的架構
11-3 DNS伺服器的種類
11-4 階層且分散式的資料庫
11-5 DNS名稱的查詢
11-6 遞迴查詢與循環查詢
11-7 DNS資源記錄
11-8 DNS客戶端的驗證
11-9 DNS的封包格式
11-10 基礎DNS封包的擷取分析
Chapter 12 DHCP協定
12-1 DHCP簡介
12-2 DHCP工作原理
12-3 DHCP封包格式
12-4 DHCP更新租約
12-5 DHCP提前終止租約
12-6 DHCP封包擷取的分析
Chapter 13 FTP協定
13-1 FTP簡介
13-2 FTP擷取封包的分析
Chapter 14 HTTP協定
14-1 WWW簡介
14-2 HTTP協定
14-3 Web Browser與Web Server之間的溝通
14-4 HTTP訊息架構
14-5 HTTP連線範例
14-6 HTTP客戶端與HTTP伺服器連線實例
14-7 HTTP擷取封包的分析
14-8 Cookie簡介
14-9 Java Applet/ActiveX/ActiveX Scripting
14-10 HTTPS (SSL/TLS)
Chapter 15 SMTP協定與POP3協定
15-1 SMTP協定與POP3協定簡介
15-2 E-mail送收概念
15-3 SMTP操作方式
15-4 電子郵件的架構
15-5 SMTP命令操作
15-6 郵件訊息格式
15-7 POP3命令操作
15-8 IMAP
Chapter 16 網路安全
16-1 資訊網路安全簡介
16-2 資料加密與解密
16-3 數位簽章
16-4 數位信封
16-5 數位憑證
16-6 防火牆
16-7 IPSec簡介
16-8 IPSec AH協定
16-9 ESP協定
Chapter 17 PPP協定【電子書】
17-1 PPP簡介
17-2 PPP連線程序
17-3 PPPoE封包的格式
17-4 PPP的封包格式
17-5 LCP封包
17-6 NCP封包
17-7 CCP封包
17-8 PPP封包擷取的分析
17-9 PAP協定
17-10 CHAP協定
Chapter 18 網路管理【電子書】
18-1 網路管理簡介
18-2 網管架構
18-3 SNMP架構
18-4 SNMP版本
18-5 SNMP命令運作
附錄A ASCII表
附錄B 8B/6T 編碼表
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Python自學聖經(第三版)：從程式素人到開發強者的技術、實戰與AI應用大全(附影音/範例程式) (3版)
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【簡介】
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■晉級專業的進階心法：
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具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及NLP自然語言處理等能力。
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第三版新書是依據最新應用趨勢與市場回饋的寶貴訊息調整內容，
讓本書更全面，並與資訊科技脈動同步。
在基礎入門篇中，將開發環境的安裝與設定更新到目前最新狀態
在網路應用篇中，除了更新重要範例的應用外，因應Selenium的改版而進行了語法的調整。
在網路架站方面，無論是Flask或是Django，這次特別選擇Vercel作為最後的架設平台，
並且連接PostgreSQL資料庫，讓網頁服務有更好的表現。
在人工智慧篇中，特別加入了最新的ChatGPT API開發，讓讀者也能體驗最火熱的AI主題。
在開發加值篇中，更新了PyInstaller執行檔編譯的內容。
在IoT物聯網篇則選擇了最熱門的ESP32進行介紹，
讓實戰更加得心應手。
【目錄】
【基礎入門篇】
01 建置 Python 開發環境
1.1 建置 Anaconda 開發環境
1.2 Spyder 編輯器
1.3 Jupyter Notebook 編輯器
02 變數、運算及判斷式
2.1 變數與資料型別
2.2 運算式
2.3 判斷式
03 迴圈、串列與元組
3.1 迴圈與串列
3.2 進階串列與元組
04 字典與集合的使用
4.1 字典基本操作
4.2 字典進階操作
4.3 集合
4.4 凍結集合
05 函式與模組
5.1 自訂函式
5.2 數值函式
5.3 字串函式
5.4 亂數模組
5.5 時間模組
【進階學習篇】
06 物件導向程式開發
6.1 類別與物件
6.2 類別封裝
6.3 類別繼承
6.4 多型
6.5 多重繼承
6.6 類別應用
6.7 建立 Python 專案
6.8 打造自己的模組
07 例外處理
7.1 例外處理
7.2 try...except 常用例外錯誤表
7.3 捕捉多個例外
7.4 raise 拋出例外
7.5 Traceback 記錄字串
7.6 assert 斷言
08 正規表達式
8.1 使用傳統程式設計方式搜尋
8.2 使用正規表達式
8.3 使用 re.complie() 建立正規表達式物件
8.4 使用 re 模組建立隱含正規表達式物件
8.5 更豐富的搜尋方式
8.6 使用 re.sub() 取代字串
8.7 實戰：網路爬蟲資料格式檢查
09 檔案系統的使用
9.1 檔案和目錄管理
9.2 檔案的讀寫
9.3 二進位檔案的讀寫
10 圖形使用者介面設計
10.1 Tkinter 模組：圖形使用者介面
10.2 排版方式
10.3 視窗區塊 (Frame)
10.4 實戰：英文單字王視窗版
【資料科學篇】
11 數據資料的爬取
11.1 requests 模組：讀取網站檔案
11.2 BeautifulSoup 模組：網頁解析
11.3 Selenium 模組：瀏覽器自動化操作
12 數據資料的儲存與讀取
12.1 csv 資料的儲存與讀取
12.2 Excel 資料儲存與讀取
12.3 json 資料的讀取與輸出
12.4 XML 資料的儲存與讀取
12.5 SQLite 資料庫的操作
12.6 MySQL 資料庫的操作
12.7 Google 試算表的操作
13 數據資料視覺化
13.1 繪製折線圖：plot
13.2 繪製長條圖：bar
13.3 繪製圓餅圖：pie
13.4 設定圖表區：figure
13.5 在圖表區加入多張圖表：subplot、axes
13.6 實戰：台灣股市股價走勢圖
14 Numpy 與 Pandas
14.1 Numpy 陣列建立
14.2 Numpy 陣列取值
14.3 Numpy 的運算功能
14.4 Pandas Series
14.5 Pandas DataFrame 的建立
14.6 Pandas DataFrame 資料取值
14.7 Pandas DataFrame 資料操作
14.8 Pandas 資料存取
14.9 Pandas 繪圖應用
15 Pandas 資料分析
15.1 資料預處理
15.2 資料合併
15.3 樞紐分析表
15.4 實戰：鐵達尼號生存機率預測
【網路應用篇】
16 Flask 網站開發
16.1 基本 Flask 網站應用程式
16.2 使用模板
16.3 Template 語言
16.4 以 GET 及 POST 傳送資料
17 Flask 建立 Web API 及 Vercel 部署
17.1 建立 PM2.5 資料 Web API
17.2 部署 Web API 到 Vercel
17.3 Web API 應用：PM2.5 查詢系統
18 LINE Bot 申請設定及開發
18.1 LINE 開發者管理控制台
18.2 實戰：「鸚鵡」LINE Bot 開發
19 Django 網站開發
19.1 Django 是什麼？
19.2 建立 Django 專案
19.3 視圖 (view) 與 URL
19.4 視圖、模版與 Template 語言
19.5 以 GET 及 POST 傳送資料
20 Django 資料庫連結與應用
20.1 PostgreSQL 資料庫
20.2 Django 資料庫
20.3 admin 後台管理與 ModelAdmin 類別
20.4 資料庫查詢
20.5 資料庫管理
21 Django 專題實戰及 Vercel 部署
21.1 實戰：Django 新聞公告系統
21.2 部署 Django 專案到 Vercel
【人工智慧篇】
22 機器學習：特徵提取
22.1 認識機器學習
22.2 文字特徵處理
22.3 數值標準縮放
22.4 特徵降維：特徵選擇
23 機器學習：分類及迴歸演算法
23.1 scikit-learn 資料集
23.2 K 近鄰演算法
23.3 樸素貝葉斯演算法
23.4 迴歸演算法
24 深度學習起點：多層感知器 (MLP)
24.1 認識多層感知器 (MLP)
24.2 Mnist 資料集
24.3 訓練 Mnist 手寫數字圖片辨識模型
24.4 模型儲存與預測
25 深度學習重點：CNN 及 RNN
25.1 卷積神經網路 (CNN) 基本結構
25.2 卷積神經網路實戰：Mnist 手寫數字圖片辨識
25.3 循環神經網路 (RNN) 基本結構
25.4 實戰：市場股價預測
26 自然語言處理 (NLP)
26.1 Jieba 模組
26.2 文字雲
27 ChatGPT API 及 Playground
27.1 ChatGPT API
27.2 ChatGPT Playground
【多媒體互動篇】
28 圖片批次處理：pillow
28.1 認識 pillow
28.2 圖片基本操作
28.3 圖片編輯
28.4 圖片切割、複製和合成
28.5 圖片濾鏡
28.6 繪製圖形
28.7 實戰：大量圖片處理
29 電腦遊戲開發：PyGame
29.1 Pygame 入門教學
29.2 Pygame 動畫處理
29.3 實戰：打磚塊遊戲
30 線上影音下載：PyTube
30.1 Pytube：下載 YouTube 影片模組
30.2 播放清單及相關資源下載
【開發加值篇】
31 雲端開發平台：Google Colab
31.1 Google Colab：雲端的開發平台
31.2 Markdown 語法
32 萬用編輯神器：VS Code
32.1 VS Code：最多人使用的程式編輯器
32.2 VS Code 執行 Python 程式
32.3 讓 VS Code 更有效率
33 編譯程式執行檔：PyInstaller
33.1 程式打包前的準備工作
33.2 實戰：打包 exe 執行檔
33.3 實戰：打包含有資源檔的執行檔
33.4 實戰：使用 .spec 打包含有資源檔的執行檔
33.5 資料儲存的考量
【附錄、IOT 物聯網篇】
（本篇為PDF形式電子書，請線上下載）
附錄 A MicroPython 與 ESP32
附錄 B MicroPython 小專題實作
附錄 C 感測器應用：溫溼度與超音波感測器
附錄 D 顯示裝置：LCD 液晶顯示器
附錄 E Wi-Fi 無線網路
附錄 F 物聯網應用
物聯網篇使用材料表
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AI 神助攻！程式設計新境界 - GitHub Copilot 開發 Python 如虎添翼 : 提示工程、問題分解、測試案例、除錯 (1版)
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【簡介】
【程式設計新浪潮 . 開發生態大革命】
你還在研讀程式語法手冊？還在網路上找程式碼來修修改改？還要繼續埋首在手刻程式碼的低效循環中掙扎嗎？就是現在，程式設計生態發生了史無前例的變革！
GitHub Copilot 是由 GitHub 與 OpenAI 大型語言模型（LLMs）合作開發的 AI 程式設計助手，它從巨量程式碼庫中學會所有的程式設計技巧，將人類過往的程式精華融為一體。只要你學會用正確的方法、下達明確的提示詞、妥善地用自然語言與其溝通，就能發揮它的無窮力量，大幅幫助你提高開發軟體的成效。
本書作者：兩位資訊教育學家 Leo Porter 博士與 Daniel Zingaro 博士為了 AI 程式設計時代的到來，在本書規劃出「函式設計循環」流程，整本書的編排圍繞著這個設計循環所需的技能，一遍遍演練、一步步學會進入 AI 程式設計必備的新技能。幫助你以正確的方式掌握 Python 程式設計（當然，其它程式語言也適用），高效快速解決實務上的任務。
【開發程式的重點：從寫程式轉換為寫提示詞】
與傳統的入門程式設計課程相比，使用 GitHub Copilot 協助寫程式需要學習新的技能，特別是問題分解、提示工程、測試與除錯技巧（如果您對這些技能還不太熟悉也無需擔心，本書都會詳細介紹），這些新技能對於現職的程式設計師來說同樣重要。
在以往傳統的程式設計課程中，學生往往需要將精力灌注在語法的細節上，然而在 AI 時代，程式語法已經有 GitHub Copilot 這位大神在身邊，完全不用你操心，你該學的是如何用自然語言，寫出有意義且 AI 工具能正確理解的提示詞，讓它為你寫出符合預期的程式碼。如果你真的很不會寫提示詞，Copilot 除了能夠反向幫助程式產生提示詞，甚至還可以利用提示模式（prompt patterns）翻轉問答對象，讓 Copilot 主動提問以達成你的目標。
本書特色:
● 精心設計為 AI 工具而生的函式設計循環。
● 使用與業界接軌的 Visual Studio Code 開發工具。
● 善用 Copilot Chat、inline Chat 提高生產力好助手。
● 撰寫提示詞：學會用 AI 看得懂的自然語言溝通。
● 看懂程式碼：程式由 AI 寫, 但你需要看得懂。
● 問題分解：用 Top-Down 設計將大問題分解成小任務。
● 測試案例：設計常見案例與邊界案例確認函式正確。
● 除錯技巧：當 AI 使不上力的時候要學會自救。
● 從設計模式轉變為提示模式的初體驗。
【目錄】
目錄:
第 1 章 GitHub Copilot 簡介
1.1 本書用到的技術
1.1.1 GitHub Copilot 就是寫程式的 AI 助手
1.1.2 GitHub Copilot 背後運作方式
1.2 GitHub Copilot 改變寫程式的方式
1.3 GitHub Copilot 能幫我們做什麼其他事情？
1.4 使用 Github Copilot 的風險與挑戰
1.5 技能需求
1.6 AI 程式助手（如 Copilot）帶來的顧慮
第 2 章 GitHub Copilot 入門
2.1 使用 Copilot 必備工具
2.1.1 需要註冊 GitHub 帳號
2.1.2 需要安裝 Python 延伸模組
2.1.3 需要安裝 VS Code
2.2 設定您的開發環境
2.3 在 Visual Studio Code 中使用 Copilot
2.3.1 設定工作資料夾
2.3.2 檢查設置是否能正常運行
2.4 常見的 Copilot 問題
2.5 在 VS Code 中用 Copilot 產生程式碼
2.6 第一個程式任務
2.6.1 Copilot 在資料處理任務中的價值
2.6.2 計算 Aaron Rodgers 在 2019~2022 年的傳球碼數
2.6.3 查出那段期間所有四分衛的表現
2.6.4 將傳球碼數統計資料繪製成圖表
第 3 章 設計函式
3.1 函式（Functions）
3.1.1 函式的組成
3.1.2 使用函式
3.2 函式的好處
3.3 呼叫函式的執行順序與函式的不同角色
3.3.1 瞭解呼叫函式的執行順序
3.3.2 函式的其它角色
3.4 函式的合理任務
3.4.1 好函式的特色
3.4.2 好與不好的葉子函式例子
3.5 使用 Copilot 的函式設計循環
3.6 使用 Copilot 建立函式的例子
3.6.1 計算股票獲利的函式
3.6.2 檢查強密碼的函式
3.6.3 獲取強密碼的函式
3.6.4 拼字遊戲的計分函式
3.6.5 找出分數最高單字的函式
第 4 章 學習閱讀 Python 程式碼 (1)
4.1 為何需要閱讀程式碼
4.2 要求 Copilot 解釋程式碼的意思
4.2.1 用 Copilot Chat 窗格解釋程式碼
4.2.2 從 inline Chat 叫出 GitHub Chat 解釋程式碼
4.2.3 透過格式化文件命令窗解釋程式碼
4.3 Python 語言的 10 大構成要素
4.4 內建函式
4.5 變數（Variables）
4.6 條件語句（Conditionals）
4.6.1 當條件判斷只有兩種可能結果
4.6.2 當條件判斷多於兩種可能結果
4.6.3 每個 if 語句都是獨立的條件判斷
4.7 字串（Strings）
4.7.1 字串的 method 練習
4.7.2 請 Copilot 解釋 method 與使用情境
4.7.3 字串的串接與重複
4.8 串列（Lists）
4.8.1 串列中的元素
4.8.2 串列元素的索引
4.8.3 串列元素切片
4.8.4 用索引更改串列中的值
4.9 Python 前 5 種構成要素整理
第 5 章 學習閱讀 Python 程式碼 (2)
5.1 迴圈（Loops）
5.1.1 for 迴圈 - 讀取字串
5.1.2 for 迴圈 - 讀取串列
5.1.3 for 迴圈 – 搭配索引
5.1.4 while 迴圈
5.2 縮排（Identation）
5.2.1 縮排代表程式區塊
5.2.2 二層縮排
5.2.3 三層縮排
5.2.4 美觀性的縮排
5.2.5 縮排與巢狀迴圈
5.3 字典（Dictionary）
5.3.1 存取字典的內容
5.3.2 用迴圈取得字典的內容
5.4 檔案（Files）
5.4.1 開檔並讀取資料
5.4.2 用迴圈逐列讀取檔案中的資料
5.4.3 用模組簡化處理 CSV 檔案的過程
5.5 模組（Modules）
5.5.1 預設模組可直接載入 – 以 zipfile 模組為例
5.5.2 需要下載並安裝的套件
5.6 Python 後 5 種構成要素整理
第 6 章 測試與提示工程
6.1 程式碼測試的重要性
6.2 黑盒測試與白盒測試
6.2.1 黑盒測試
6.2.2 如何決定測試案例要測什麼？
6.2.3 白盒測試
6.3 如何測試您的程式碼
6.3.1 在 Python 提示符號下進行測試
6.3.2 直接在 Python 檔案中進行測試
6.3.3 用 doctest 模組進行測試
6.4 重新檢視 Copilot 函式設計循環
6.5 測試範例 1 – 安排學生座位
6.5.1 找出一列中最多還可安排幾位新學生
6.5.2 改進提示詞以得到更佳解決方案
6.5.3 測試新的解決方案
6.6 測試範例 2 – 用到外部檔案
6.6.1 準備進行的測試案例
6.6.2 建立函式
6.6.3 對函式進行測試
6.6.4 使用 doctest 容易出現的問題
第 7 章 問題分解
7.1 問題分解的過程
7.2 Top-Down 設計的小例子
7.2.1 用 Top-Down 思考獲取強密碼函式
7.2.2 用 Top-Down 思考找出分數最高單字函式
7.2.3 Top-down 設計可控制複雜性
7.3 作者身份識別任務
7.4 作者身份識別程式的三個階段
7.5 分解處理階段的問題
7.5.1 決定神秘書籍的未知特徵簽名
7.5.2 5 個特徵函式的詳細說明
7.5.3 找出每本已知作者書籍的特徵簽名
7.6 為 Top-Down 設計做個整理
7.7 將規劃的函式用 Copilot 實作出來
7.7.1 clean_word 函式
7.7.2 average_word_length 函式
7.7.3 different_to_total 函式
7.7.4 exactly_once_to_total 函式
7.7.5 split_string 函式
7.7.6 get_sentences 函式
7.7.7 average_sentence_length 函式
7.7.8 get_phrases 函式
7.7.9 average_sentence_complexity 函式
7.7.10 make_signature 函式
7.7.11 get_all_signatures 函式
7.7.12 get_score 函式
7.7.13 lowest_score 函式
7.7.14 process_data 函式
7.7.15 make_guess 函式
7.8 思考重構程式的可能.
第 8 章 除錯 – 使用 Copilot Chat 與debugger
8.1 造成 bugs 的原因
8.2 如何找出 bugs
8.2.1 使用 print 語句來瞭解程式碼行為
8.2.2 用 VS Code 的 debugger 觀察程式行為
8.3 利用 GitHub Copilot Chat 修正程式碼
8.4 將除錯融入工作流程
8.5 將除錯技巧應用於新問題
8.5.1 列出可能出現錯誤的假設
8.5.2 對假設進行除錯
8.6 線上除錯工具 PythonTutor
8.7 降低除錯的挫折感.
第 9 章 製作自動化工具
9.1 程式設計師自製工具的原因
9.2 用 Copilot 開發自動化工具
9.3 自動化工具 1：清理電子郵件多餘符號
9.3.1 與 Copilot 交談取得協助
9.3.2 實際撰寫程式
9.4 自動化工具 2：為數百個 PDF 報告加上封面頁
9.4.1 與 Copilot 交談取得協助
9.4.2 實際撰寫程式
9.4.3 更新函式開發循環
9.5 自動化工具 3：合併圖片庫中內容不重複的檔案
9.5.1 與 Copilot 交談取得協助
9.5.2 為函式補上 docstring
第 10 章 遊戲設計
10.1 遊戲程式的兩個主要功能
10.2 為遊戲加入隨機性
10.3 遊戲 1：猜數字遊戲（Bulls and Cows）
10.3.1 遊戲玩法
10.3.2 Top-Down 設計
10.3.3 函式的參數與傳回值資料型別
10.3.4 實現遊戲的函式
10.3.5 為猜數字遊戲加上圖形介面
10.4 遊戲 2：雙人骰子遊戲（Bogart）
10.4.1 遊戲玩法
10.4.2 Top-Down 設計
10.4.3 實現遊戲的函式
第 11 章 未來的方向
11.1 從設計模式到提示模式
11.2 翻轉互動模式 - Flipped interaction pattern
11.3 角色模式 - Persona pattern
11.4 AI 工具的限制和未來方向
11.4.1 Copilot 目前面臨的困難
11.4.2 程式語言會被自然語言取代嗎？
11.4.3 一個令人期盼的未來
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AI時代Math元年：用Python全精通統計及機率 (1版)
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【簡介】
全書分為以下幾個部分：
統計學：機率、高斯、隨機、頻率派開始談起，包括統計描述、古典機率模型、離散隨機變數、離散分佈、連續隨機變數及連續分佈一直到高斯部分，包括了一元、二元、多元、條件高斯分佈，中間也提到最重要的斜方差矩陣。
再來的部分說明了隨機，包括了隨機變數，蒙地卡羅、頻率派統計、機率密度。
接下來說明了貝氏定理部分，包括貝氏分類、進階貝氏分類、貝氏推斷入門及進階以及馬可夫鏈蒙地卡羅。
最後一部分則以橢圓為主，包括了馬氏距離、線性迴歸及主成分分析，搭配本書系其它書籍，相信AI的數學，對你來說只會是開心而不是阻礙。
● 宇宙的語言是數學，數學的精華是機率，機率的表達是統計！
● 機器學習、深度學習、人工智慧，控制系統都覆蓋的機率統計基礎
● 統計描述方法：描述、推斷、圖、差、位、距、值、度、變
● 古典機率、條件機率、全機率理論
● 離散變數、離散分佈、連續隨機變數
● 一元、二元、多元、條件高斯分佈、斜方差矩陣
● 隨機變數函式、蒙地卡羅模擬
● 頻率派統計、機率密度、機率質量
● 貝氏定理、貝氏分類、貝氏推斷、馬可夫鏈
● 馬氏距離、線性迴歸、主成分分析
本書資源可至深智官網下載：deepwisdom.com.tw
【目錄】
第1篇 統計
1 機率統計全景
1.1 必備數學工具：一個線性代數小測驗
1.2 統計描述
1.3 機率
1.4 高斯
1.5 隨機
1.6 頻率派
1.7 貝氏派
1.8 橢圓三部曲
2 統計描述
2.1 統計兩大工具：描述、推斷
2.2 長條圖：單特徵資料分佈
2.3 散點圖：兩特徵資料分佈
2.4 有標籤資料的統計視覺化
2.5 集中度：平均值、質心
2.6 分散度：極差、方差、標準差
2.7 分位：四分位、百分位等
2.8 箱型圖：小提琴圖、分佈散點圖
2.9 中心距：平均值、方差、偏度、峰度
2.10 多元隨機變數關係：協方差矩陣、相關性係數矩陣
第 2 篇 機率
3 古典機率模型
3.1 無處不在的機率
3.2 古典機率：離散均勻機率律
3.3 回顧：巴斯卡三角和機率
3.4 事件之間的關係：集合運算
3.5 條件機率：給定部分資訊做推斷
3.6 貝氏定理：條件機率、邊緣機率、聯合機率關係
3.7 全機率定理：窮舉法
3.8 獨立、互斥、條件獨立
4 離散隨機變數
4.1 隨機：天地不仁，以萬物為芻狗
4.2 期望值：隨機變數的可能設定值加權平均
4.3 方差：隨機變數離期望距離平方的平均值
4.4 累積分佈函數（CDF）：累加
4.5 二元離散隨機變數
4.6 協方差、相關性係數
4.7 邊緣機率：偏求和，相當於降維
4.8 條件機率：引入貝氏定理
4.9 獨立性：條件機率等於邊緣獨立
4.10 以鳶尾花資料為例：不考慮分類標籤
4.11 以鳶尾花資料為例：考慮分類標籤
4.12 再談機率1：展開、折疊
5 離散分佈
5.1 機率分佈：高度理想化的數學模型
5.2 離散均勻分佈：不分厚薄
5.3 伯努利分佈：非黑即白
5.4 二項分佈：巴斯卡三角
5.5 多項分佈：二項分佈推廣
5.6 卜松分佈：建模隨機事件的發生次數
5.7 幾何分佈：滴水穿石
5.8 超幾何分佈：不放回
6 連續隨機變數
6.1 一元連續隨機變數
6.2 期望、方差和標準差
6.3 二元連續隨機變數
6.4 邊緣機率：二元PDF 偏積分
6.5 條件機率：引入貝氏定理
6.6 獨立性：比較條件機率和邊緣機率
6.7 以鳶尾花資料為例：不考慮分類標籤
6.8 以鳶尾花資料為例：考慮分類標籤
7 連續分佈
7.1 連續均勻分佈：離散均勻分佈的連續版
7.2 高斯分佈：最重要的機率分佈，沒有之一
7.3 邏輯分佈：類似高斯分佈
7.4 學生t- 分佈：厚尾分佈
7.5 對數正態分佈：源自正態分佈
7.6 指數分佈：卜松分佈的連續隨機變數版
7.7 卡方分佈：若干IID 標準正態分佈平方和
7.8 F- 分佈：和兩個服從卡方分佈的獨立隨機變數有關
7.9 Beta 分佈：機率的機率
7.10 Dirichlet 分佈：多元Beta 分佈
8 條件機率
8.1 離散隨機變數：條件期望
8.2 離散隨機變數：條件方差
8.3 離散隨機變數的條件期望和條件方差：以鳶尾花為例
8.4 連續隨機變數：條件期望
8.5 連續隨機變數：條件方差
8.6 連續隨機變數：以鳶尾花為例
8.7 再談如何分割「1」
第 3 篇 高斯
9 一元高斯分佈
9.1 一元高斯分佈：期望值決定位置，標準差決定形狀
9.2 累積機率密度：對應機率值
9.3 標準高斯分佈：期望為0，標準差為1
9.4 68-95-99.7 法則
9.5 用一元高斯分佈估計機率密度
9.6 經驗累積分佈函數
9.7 QQ 圖：分位- 分點陣圖
9.8 從距離到一元高斯分佈
10 二元高斯分佈
10.1 二元高斯分佈：看見橢圓
10.2 邊緣分佈：一元高斯分佈
10.3 累積分佈函數：機率值
10.4 用橢圓解剖二元高斯分佈
10.5 聊聊線性相關性係數
10.6 以鳶尾花資料為例：不考慮分類標籤
10.7 以鳶尾花資料為例：考慮分類標籤
11 多元高斯分佈
11.1 矩陣角度：一元、二元、三元到多元
11.2 高斯分佈：橢圓、橢球、超橢球
11.3 解剖多元高斯分佈PDF
11.4 平移→旋轉
11.5 平移→旋轉→縮放
12 條件高斯分佈
12.1 聯合機率和條件機率關係
12.2 給定X 條件下，Y 的條件機率：以二元高斯分佈為例
12.3 給定Y 條件下，X 的條件機率：以二元高斯分佈為例
12.4 多元常態條件分佈：引入矩陣運算
13 協方差矩陣
13.1 計算協方差矩陣：描述資料分佈
13.2 相關性係數矩陣：描述Z 分數分佈
13.3 特徵值分解：找到旋轉、縮放
13.4 SVD 分解：分解資料矩陣
13.5 Cholesky 分解：列向量座標
13.6 距離：歐氏距離vs 馬氏距離
13.7 幾何角度：超橢球、橢球、橢圓
13.8 合併協方差矩陣
第 4 篇 隨機
14 隨機變數的函數
14.1 隨機變數的函數：以鳶尾花為例
14.2 線性變換：投影角度
14.3 單方向投影：以鳶尾花兩特徵為例
14.4 正交系投影：以鳶尾花兩特徵為例
14.5 以橢圓投影為角度看線性變換
14.6 主成分分析：換個角度看資料
15 蒙地卡羅模擬
15.1 蒙地卡羅模擬：基於虛擬亂數發生器
15.2 估算平方根
15.3 估算積分
15.4 估算體積
15.5 估算圓周率
15.6 布豐投針估算圓周率
15.7 接受- 拒絕抽樣法
15.8 二項分佈隨機漫步
15.9 兩個服從高斯分佈的隨機變數相加
15.10 產生滿足特定相關性的隨機數
第 5 篇 頻率派
16 頻率派統計推斷
16.1 統計推斷：兩大學派
16.2 頻率學派的工具
16.3 中心極限定理：漸近於正態分佈
16.4 最大似然：雞兔比例
16.5 最大似然：以估算平均值、方差為例
16.6 區間估計：整體方差已知，平均值估計
16.7 區間估計：整體方差未知，平均值估計
16.8 區間估計：整體平均值未知，方差估計
17 機率密度估計
17.1 機率密度估計：從長條圖說起
17.2 核心密度估計：若干核心函數加權疊合
17.3 頻寬：決定核心函數的高矮胖瘦
17.4 核心函數：八種常見核心函數
17.5 二元KDE：機率密度曲面
第 6 篇 貝氏派
18 貝氏分類
18.1 貝氏定理：分類鳶尾花
18.2 似然機率：給定分類條件下的機率密度
18.3 先驗機率：鳶尾花分類佔比
18.4 聯合機率：可以作為分類標準
18.5 證據因數：和分類無關
18.6 後驗機率：也是分類的依據
18.7 單一特徵分類：基於KDE
18.8 單一特徵分類：基於高斯
19 貝氏分類進階
19.1 似然機率：給定分類條件下的機率密度
19.2 聯合機率：可以作為分類標準
19.3 證據因數：和分類無關
19.4 後驗機率：也是分類的依據
19.5 獨立：不代表條件獨立
19.6 條件獨立：不代表獨立
20 貝氏推斷入門
20.1 貝氏推斷：更貼合人腦思維
20.2 從一元貝氏公式說起
20.3 走地雞兔：比例完全不確定
20.4 走地雞兔：很可能一半一半
20.5 走地雞兔：更一般的情況
21 貝氏推斷進階
21.1 除了雞兔，農場發現了豬
21.2 走地雞兔豬：比例完全不確定
21.3 走地雞兔豬：很可能各1/3
21.4 走地雞兔豬：更一般的情況
22 馬可夫鏈蒙地卡羅
22.1 歸一化因數沒有閉式解？
22.2 雞兔比例：使用PyMC3
22.3 雞兔豬比例：使用PyMC3
第 7 篇 橢圓
23 馬氏距離
23.1 馬氏距離：考慮資料分佈的距離度量
23.2 歐氏距離：最基本的距離
23.3 標準化歐氏距離：兩個角度
23.4 馬氏距離：兩個角度
23.5 馬氏距離和卡方分佈
24 線性迴歸
24.1 再聊線性迴歸
24.2 最小平方法
24.3 最佳化問題
24.4 投影角度
24.5 線性方程組：代數角度
24.6 條件機率
24.7 最大似然估計（MLE）
25 主成分分析
25.1 再聊主成分分析
25.2 原始資料
25.3 特徵值分解協方差矩陣
25.4 投影
25.5 幾何角度看PCA
25.6 奇異值分解
25.7 最佳化問題
25.8 資料還原和誤差
原價:
1200
售價:
1080
現省:
120元
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缺乏精密，你我的生活將截然不同「精密度」（precision）是現代社會的重要組成部分，但我們卻很少靜下心來思考它。精密度的概念源於18世紀末，約在美國獨立戰爭和法國大革命的時期，由五個原本互不相識的英格蘭人所創想。當時湯瑪斯‧傑佛遜認為精密度有其絕對必要性，在他的鼓動之下，這個想法越過大西洋，輸出到剛成立的美國，傳到康乃迪克州和維吉尼亞州的磨坊和兵工廠，使美國逐步成為製造大國，接著再傳遍世界各地的工廠和實驗室。在工業革命初期，人們建立了測量標準，進而打造出工具機，亦即製造機器的機器。爾後，精密工具和方法被用來生產槍枝、玻璃、鏡子、鏡頭和照相機，但最終讓位給更先進的技術，包括基因剪接（gene splicing）、微晶片（microchip）和強子對撞機（Hadron Collider）。
「精密度」的思考是歷史上一個偉大的轉捩點，如果不留意精密度，製造業便不會崛起。在其助長之下，現代生活標準近乎奇蹟似地遍及整個世界。它造就量產、電子學、電腦晶片、太空旅行、現代機械、戰爭的革命性發展，對人類產生重大影響。
賽門‧溫契斯特將帶領讀者回到工業時代初期，從北威爾斯的鑄造廠和曼徹斯特的工廠，到迪爾伯恩的生產線，以及美國太空總署的實驗室，穿越近二百五十年的歷史，足跡遍及整個世界。接著，順著時光逐步推移，論及目前全球各地（從美洲到西歐和亞洲）的尖端科技發展，以及成就現代生活的所有機械、工業、工程和電子產品的複雜標準。
《精確的力量》探討的核心問題是：精密度為何重要？我們使用哪些不同的工具來測量精密度？誰催生並提高了精密度？我們在許多層面追求「超精密度」，是否因此蒙蔽了雙眼而無視其他具備同等價值的美好，好比古老工藝、藝術和高雅文化？我們是否忽略了真實反映世界、而非體現我們理想世界的事物？精密物件能與自然和諧共存嗎？本書精彩呈現近代精密工業發展史，作者不僅對過往表達敬意，也對未來提出警告，值得深思。
【目錄】
推薦序 差不多先生的完美惡夢／涂豐恩前言
第一章 星星、分秒、汽缸與蒸汽──航海鐘與蒸汽機
第二章 極為平整且甚為縝密──扣鎖、滑輪與測量儀
第三章 家家有槍枝，戶戶有鐘錶──槍械與時鐘
第四章 接近更加完美的世界──爭奇鬥異的萬國工業博覽會
第五章 不可抗拒的高速公路誘惑──勞斯萊斯與福特汽車
第六章 六哩高處，危險重重，孜孜不倦，追求精密──飛機噴射引擎
第七章 透過精密鏡片，看清萬千世界──相機鏡頭與太空望遠鏡
第八章 我身處何地？目前為何時？──GPS全球定位系統
第九章 擠壓緊逼，超越極限──超精密電晶體
第十章 維持平衡，尋求均勢──精緻的日本傳統工藝後記 測量一切
致謝
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ChatGPT光速英語學習法: 下達精確指令,提升學習效率 (1版)
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【簡介】
本書特色
【特色一】超過190個精準指令範例大公開，任你自由修改及應用
收錄經過多次測試、內容豐富的英文指令庫，讓你能直接應用，幾秒內得到答案。教你輸入提示語的技巧，並詳細解析運用語言學及教育專業術語的指令語句架構，讓你可依據個人需求隨意修改，寫出能得到ChatGPT高品質回答的精準指令。
【特色二】一次建構口說、聽力、閱讀、寫作、詞彙、文法等必備英語技能
本書統整如何善用ChatGPT設計符合個人程度學習內容的方法。包含單字詞彙表製作、文法題型演練、閱讀文本翻譯、文章編寫及審校、考題設計等多樣化教材，
ChatGPT都能快速生成，助你達到最高學習成就！
【特色三】針對商用、考試、教學、旅遊、生活會話等不同需求提供資訊
● 針對上班族：提供多元商務情境，如會議、報告、談判、行銷等英語表達及溝通技巧，同時提升電子郵件及履歷等商用文件的撰寫能力。
● 針對應試考生：依據自身英文程度及能力，運用ChatGPT擴充詞彙量、加強文法觀念，甚至幫你校閱及修改作文。輸入指令馬上取得大量客製化的檢定考題，讓你透過持續不斷的練習增加手感。
● 針對英語教學者：迅速生成各種聽說讀寫課程所須的文章範本及練習題，擬定教案、製作考題及學習單，讓教材變得豐富多元。
● 針對海外旅遊及生活會話者：提供不同情境的會話範本，透過和ChatGPT對談來練習發音、語調、語速，讓你克服不敢開口的恐懼，累積口說實力及自信。
【特色四】運用能和ChatGPT搭配使用的擴充功能，提升學習效率
本書介紹多種擴充功能，包含能和ChatGPT展開對話練習的語音功能、調整朗讀文本的口音及語調、擷取長影片要點主旨和逐字稿、進行更精確的文章翻譯、自製單字卡等多樣化功能，打破ChatGPT只能用文字溝通的侷限性。
【目錄】
前言＿掌握一本書，輕鬆與隨身英語家教ChatGPT對談
本書特色
使用ChatGPT的注意事項
第一章 用ChatGPT學習旅遊英語會話及聽力
如何打開ChatGPT的耳朵和嘴巴：安裝對話式擴充功能
如何和ChatGPT流暢地進行英語對話：Talk-To-ChatGPT設定
用英語和ChatGPT對話
用ChatGPT練習英語發音
取得旅遊英語情境會話範文
學習旅遊英語會話
在海外與外國人搭話
用ChatGPT練習旅遊英語聽力
如果ChatGPT的語調太單調乏味：ElevenLabs／NaturalReader
用YouTube英語影片學習聽力：YouTube Summary with ChatGPT
PROMPT BOX 42個旅遊英語口說及聽力提示語
［公式］取得英語會話範文以進行練習
［公式］開始與ChatGPT進行英語對話
［飛機上］
001尋找機內座位
002點飛機餐
003點飲料
004填寫表格
005機上免稅商品
006身體不舒服時
007和鄰座乘客聊天
［機場］
008登機手續
009機場安檢
010免稅店
011轉機
012詢問內部設施位置
013入境審查
014過海關
015找行李
［交通方式］
016諮詢交通問題
017購買車票
018和Uber司機對話
019租車取車
［住宿］
020和 Airbnb 房東交談
021諮詢能否住宿
022入住／退房
023要轉接頭
024抱怨客房狀態
025要求提供所需物品
［觀光］
026向飯店禮賓員諮詢旅遊情報
027拜託別人拍照
028拒絕推銷
029護照遺失
［購物］
030尋找想買的商品
031試用產品
032詢問價格
033議價
034結帳
035要求包裝
036要求退貨
［餐廳］
037電話預約
038詢問座位
039點餐
040食物過敏
041對食物的抱怨
042包含小費的結帳
第二章 用ChatGPT學習商務英語會話及寒暄
取得各種商務情境的重要表達
取得商務情境會話範文
和ChatGPT進行商務情境對話
取得高水準商務答覆的提示技巧！
用ChatGPT取得寒暄題材
PROMPT BOX 27個商務英語會話及寒暄提示語
001商務情境基本表達
002商務情境重要表達
003商務情境開場表達
004商務情境對話文
005商務電話對話文
006部門談話
007會議談話
008安排會議
009研討會相關對話
010拜訪客戶公司
011產品宣傳
012諮詢合作公司
013出差相關對話
014面談
015客戶來訪
016合約相關對話
017公司內部對話
018報告
019求職面試對話
020取得高水準商務答覆的提示語
021取得寒暄話題
022根據寒暄話題提供對話範例
023寒暄用的英式英語表達
024篩選粗俗表達的提示語
025文化圈、年齡層、性別及應避免的寒暄話題
026確認是否為應避開的話題
027要求提供更詳細的資訊
第三章 用ChatGPT讓閱讀變得豐富有趣
取得閱讀測驗用的英語文章
調整提示語1：在英語閱讀文章中添加例子
調整提示語2：變更英語閱讀文章的體裁
取得符合閱讀水準的英語閱讀文章
根據閱讀目的取得英語閱讀文章
如何用ChatGPT讓閱讀變得更有趣
用英語食譜享受閱讀
如何用YouTube影片學習英文閱讀
製作閃卡閱讀題目
PROMPT BOX 29個讓閱讀變得豐富有趣的提示語
001要求撰寫英語閱讀文章
002在英語閱讀文章中添加例子
003在英語閱讀文章中加入引用資料
004在英語閱讀文章中加入統計資料
005撰寫包含參考文獻的英語閱讀文章
006撰寫閱讀文章時限制字數
007變更英語閱讀文章的體裁
008改寫成演講稿
009將英語文章修改成美國小學三年級的水準
010將英語文章修改成美國小學一年級的水準
011要求撰寫英語報導
012要求列出英語演講清單
013要求提供英語演講全文
014要求提供英語歌詞
015要求撰寫動畫角色故事
016撰寫英語閱讀用的故事
017撰寫英語閱讀用的報告
018要求列出英語短篇小說清單
019要求提供英語短篇小說全文
020要求提供摘要
021變更英語原文的視角和體裁
022變更英語原文的視角
023以特定角色的風格改寫英語原文
024雞湯食譜
025歐姆蛋食譜
026 YouTube英語影片摘要
027摘錄YouTube影片重要段落
028網頁英語文章摘要
029製作閃卡閱讀題目
第四章 ChatGPT與有趣的英語詞彙學習
ChatGPT非常適合用於詞彙學習
用ChatGPT拓展英語詞彙廣度
用ChatGPT加強英語詞彙深度
製作英語文章的關鍵字清單
製作讀後活動用的關鍵字填字遊戲
為討厭背單字的人製作英語單字學習影片
PROMPT BOX 27個加強英語詞彙知識深度的提示語
001最常用的2000英語詞彙表
002提供近義詞
003提供英語單字例句
004選出詞義與語感相同的單字
005包含特定單字的英語例句
006依常用頻率排列英語句子
007提供反義詞
008提供派生詞
009製作派生詞詞表
010最常用的動詞片語清單
011特定動詞最常見的動詞片語用法
012常用的搭配詞
013英語單字的字根、字首和字尾
014列出字根（或字首、字尾）相同的單字
015字首相同的單字
016字尾相同的單字
017同義詞的語感差異
018兩個意思相近的易混淆字區別
019取得英語公開演講全文
020製作英語文章的關鍵字詞彙表
021單獨列出英語單字條目
022要求提供單字定義
023製作詞彙填空題
024製作完成句子的詞彙問題
025要求列出派生詞清單
026符合上下文的單字選擇題
027用10個英語單字創作一篇故事
第五章 用ChatGPT提升英語寫作實力
讓ChatGPT校對英語
用ChatGPT撰寫不同體裁的英語作文
在寫作課程中使用ChatGPT
如何用ChatGPT培養英語論文寫作能力
用ChatGPT進行英語論文寫作教學
用ChatGPT製作讀後問題
用ChatGPT輕鬆回覆英語電子郵件！
用ChatGPT輕鬆撰寫英語履歷和求職信
PROMPT BOX 27個提升英語寫作實力的提示語
001英語文本校對
002英語文章改述
003要求英語寫作時指定字數
004撰寫商務電子郵件
005撰寫新聞報導
006撰寫包含優缺點及案例的新聞報導
007撰寫Instagram貼文及主題標籤
008作文開頭
009大學生期刊寫作提示
010利用寫作提示撰寫文章
011｛寫作計劃階段｝腦力激盪的心智圖
012｛初稿階段｝英語初稿編輯
013｛初稿階段｝請ChatGPT製作修訂清單
014｛二稿階段｝英語二稿編輯
015生成簡短主題句
016由下而上思考的名詞片語
017撰寫前言
018撰寫正文、結論
019撰寫結論段落的提示語
020生成Wh-問句
021要求提供簡答和依據
022Yes/No問題
023是非問題
024句子完成型問題
025英語履歷內容
026撰寫英語履歷
027撰寫求職信（自我介紹信）
第六章 用ChatGPT練習文法和應試英語
ChatGPT與英語文法
用ChatGPT準備英語測驗
PROMPT BOX 17個練習英語文法及應試英語的提示語
001非母語人士最常見的文法錯誤
002主詞動詞一致問題
003動詞時態問題
004介系詞問題
005冠詞問題
006代名詞問題
007提供文法問題的答案和解釋
008生成文法問題並用中文解釋
009複數變化問題
010現在完成式時態的文法舉例
011條件句和假設語氣舉例
012條件句和假設語氣問題
013找出文法錯誤並修改的文法問題
014多益第五大題模擬問題
015多益第七大題模擬問題
016多益第一大題模擬問題
017多益模擬考試
結語＿當浪潮湧來時，就乘浪而上吧！
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NEW TOPIK II 新韓檢中高級試題全面剖析：全國唯一3~6級分級解析，可針對想考級數精確準備各級韓檢的備考書（雙書裝、附QR碼線上音檔）
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以級數區分章節，TOPIK 3~6 級一本搞定！
讓你想考哪一級，就學哪個章節！
對新制韓檢考古題進行斷層掃描
顛覆你對韓檢備考書籍的刻板印象
★全方位拆解中高級考古題試卷！想考哪一級，就學哪一塊！
本書有別於以往市售韓檢備考書籍，除了將考題依照各種類型分類並加以分析之外，還將整份試卷進行深度解析，把一份試卷哪些題目屬於3級、4級、5級、6級的範圍全部依程度區分之後編寫成冊，考生可自行挑選想考的級數進行學習，不僅節省時間，也更加有效率。
★各類型考題完整剖析搭配模擬試題，讓你備考零死角，輕鬆上考場
本書所有考題解析，一律以新制韓檢考古題為範本。除了告訴你該考題屬於什麼類型、目的在檢測考生的何種語文能力、是以什麼為出題基準、屬於哪個級數之外，還會告訴你解題技巧，並將該類考題可能會出的內容範圍、字彙表現及文法依出題頻率列舉出來。除此之外，一個考題可能會有哪幾種類型的考法，作者也都將之一一深入解析。最後再搭配模擬試題加以練習，達到完善的學習效果。
★最詳盡的模擬試題詳解，解開你所有的疑問，與主書分開的雙書裝，方便對照學習
一般考題詳解最多只告訴你正確答案，並大致講解為何要選那個答案。可是本書的詳解不同於以往的備考書籍，在別冊的詳細解答裡，除了告訴你正確答案是哪一個之外，還將其他選項為何不能選的原因、到底錯在哪裡也一一解釋清楚。此外除了主書整理過的字彙表現語文法之外，作者另外整理了一份 3~6 級的字彙與表現，與主書模擬試題詳解收錄於解析本中。考生在學習時，可將兩本書搭配使用。
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本書音檔以QR 碼方式提供，可隨書中內容掃描聆聽，免按上下鍵搜尋，快速地讓音檔與內容互相搭配。亦可掃描全書 MP3 下載 QR 碼，不需註冊會員，或額外安裝自己不熟悉的播放 APP 才能聽，更省去每次聽音檔都要掃描的麻煩！（註：由於iOS系統對檔案下載的限制，iPhone用戶需升級至iOS 13以上，方可使用全書完整打包下載連結。）
本書特色
◆將題型分門別類，聽力測驗的部分以對話情境細分；閱讀測驗的部分將問題以類型細分
◆將細分化過的內容進行分析，把可能出現的項目整理排序後提呈現出來
◆將依照排序呈現的內容編寫成模擬試題供讀者備考
◆以總分為基準劃分對照各等級之分數，將TOPIKⅡ全部題型按級別區分
◆透過一眼分析TOPIK II的領域關係圖學習確認自身實力
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