人工智慧：智慧型系統導論3/e (3版)

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書名：人工智慧：智慧型系統導論(第三版) 作者：李聯旺 出版社：全華 ISBN：9789862800959

ChatGPT最強實戰工作術：90+提問模組，速升八大職能力，每天只上半天班 (1版)

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【簡介】 AI時代必備新職能，用ChatGPT優化傳統工作流程 3大溝通原則×8大職能應用×20+實際案例×90+提問模組， 升級核心競爭力！   　　★ 掃碼即送！購書限定特典「ChatGPT提示詞大全」 ★ 　　與ChatGPT一起超速學習，讓職涯更進階！ 　　讓AI幫你工作賺錢，擺脫朝九晚五的窮忙族   　　【改革轉捩點，通用AI讓分工專業化】 　　「工作法改革」是所有人的一定會遇到的必修課題，短時、高效又好品質更是所有工作者的終極目標。2022年ChatGPT問世，研究指出「ChatGPT將在八成的業界之中，對10%的業務造成影響，有兩成的業界則有50%的業務會被影響」。 　　當別人都在用，而你不會的時候就會被淘汰。   　　【「日本第一ChatGPT工作術職人」全步驟教學】 　　作者池田朋弘2022年開始，運用自己的創業經驗和最新人工智慧知識，先在自家企業全面導入ChatGPT，接著幫助其他企業導入ChatGPT的實戰應用，例如業務、產品開發、培訓和研討會等方面。同步經營YT頻道，積極推廣新型態AI工作術！   　　【掌握提示工程（Prompt Engineering）三大原則，從此ChatGPT不再跟你雞同鴨講】 　　‧提示 　　1. 收集資訊、提問 　　2. 撰寫與修訂文章 　　3. 擬定企劃、提出創意 　　4. 製作與修訂公式、程式 　　5. 翻譯與修訂其他語言 　　‧條件 　　1. 角色 　　2. 目的、背景 　　3. 要點 　　4. 參考範例、範本 　　5. 輸出範例 　　‧應對 　　1. 透過追加提示，得到更多資訊 　　2. 讓ChatGPT進行修訂 　　3. 讓ChatGPT發問   　　【本書最適合的讀者】 　　（1）有一定工作經驗，但薪水、職位上不去的你 　　（2）想減少文書處理時間的你 　　（3）時常需要創意激發的你 　　（4）想讓ChatGPT幫忙寫程式的你 　　（5）想快點收集到所需資料的你 　　（6）對ChatGPT一知半解的你   　　【實測有用！八大應用層面，九成工作都能解決】 　　（1）文書處理/製作（電郵、新聞稿、內部公告等等） 　　（2）創業、客戶需求相關的研究工作 　　（3）制定新企劃與靈感激發 　　（4）報表分析與企劃優劣評估 　　（5）建構分析系統 　　（6）業務工作（了解客戶需求、創建談話腳本等） 　　（7）行銷工作（提出見解、策劃立案等等） 　　（8）收集外語資訊、情報、翻譯和校對   　　【工作改善狀況】 　　‧書寫效率提升1.6倍，文章品質提升 　　‧回應客戶的速度提高1.3倍，客戶好評率提高1.3倍 　　‧工作流程生產力增加兩倍 　　‧傳統需要五天的工作，現在只需半天即可完成   本書特色 　　（1）範例超實用：從入門理論到進階操作，快速上手並靈活應用。 　　（2）應用最全面：涵蓋提升個人效率、創造力，涵蓋加強溝通能力和個人品牌，職涯發展最全面。 　　（3）最高CP值：90+提問模組直接套用，複製貼上一秒給答案。 【目錄】 前言／ 9 成工作，讓AI 幫你做   序章〈基礎篇1〉ChatGPT簡介 何謂ChatGPT 向ChatGPT提問與請求協助 設定ChatGPT ChatGPT的應用場景 該使用免費版還是付費版？ 智慧型手機也能使用ChatGPT 使用ChatGPT的指南（安全性策略與著作權）   第1章〈基礎篇2〉正確的提問方式 使用ChatGPT之前的「四項心理建設」 提供的技巧：設定提示詞的方法 提示工程的三大元素 三大提示詞的具體範例   第2章〈基礎篇3〉撰寫文章 利用ChatGPT撰寫文章 撰寫文章的常見課題 撰寫文章的流程 ChatGPT在撰寫文章的價值 ChatGPT辦不到的事 應用範例1撰寫郵件 應用範例2撰寫公司內部活動的說明 應用範例3 撰寫新聞稿（新商品／服務的說明） 應用範例4 撰寫部落格或是公司內部週報 應用範例5 撰寫企劃、提案與簡報資料 應用範例6 整理會議記錄   第3章〈基礎篇4〉透過ChatGPT收集資訊研究 收集資訊與研究的常見課題 收集資訊與研究的工作流程 ChatGPT在收集資訊與研究的價值 ChatGPT辦不到的事 微軟的Bing是什麼？ 應用範例1調查不知道的事情 應用範例2比較調查 應用範例3業界與市場的調查 善用思考框架   第4章〈基礎篇5〉研擬企劃 利用ChatGPT研擬企劃 研擬企劃的常見問題 研擬企劃的流程 ChatGPT在研擬企劃的價值 ChatGPT辦不到的事 應用範例1整理市場與顧客的現況找出課題與機會 透過思考框架編排回答內容 找出商機 分析市場與顧客 應用範例2提出企劃的創意 應用範例3製作計畫（事業計畫、待辦事項表、收支表）   第5章〈基礎篇6〉應用IT工具 請ChatGPT協助我們使用IT 工具 應用IT工具的常見問題 應用IT工具的流程 ChatGPT在應用IT工具的價值 ChatGPT辦不到的事 應用範例1 Excel的使用方法  ① 用語與基本操作  ② 具體的操作方式  ③ 需求＋操作方式  ④ 撰寫公式與函數  ⑤ 說明公式與函數  ⑥ 找出產生錯誤的原因 應用範例2撰寫Excel巨集  ① 撰寫巨集  ② 解說巨集  ③ 找出巨集的錯誤原因  ④ 撰寫自訂函數   第6章〈應用篇1〉業務行銷 在業務工作應用ChatGPT 業務工作的常見課題 業務工作的流程 ChatGPT在業務工作的價值 ChatGPT辦不到的事 應用範例1理解顧客的需求 應用範例2撰寫電話預約話術 在行銷工作應用ChatGPT 行銷工作的常見課題 行銷工作的流程 ChatGPT在行銷工作的價值 ChatGPT辦不到的事 應用範例1找出洞見 應用範例2擬定行銷策略 應用範例3 撰寫X貼文 應用範例4 撰寫Google廣告文章   第7章〈應用篇2〉Excel試算表 提升Excel試算表的作業效率 應用OpenAI API的事前準備 在Excel試算表輸入提示詞（提問祕訣） 應用範例1 提升收集資訊的效率 應用範例2 替不同對象撰寫文章 應用範例3 文章資料的批次處理（分類或是貼標籤） 在OpenAI API註冊信用卡與設定上限   第8章〈應用篇3〉英語學習 支援多國語言的ChatGPT 應用範例1請ChatGPT 校閱自己撰寫的外語文章 應用範例2中文→外文的翻譯 應用範例3提升外文資訊收集效率（摘要） 應用範例4以聊天的方式練習外文 應用範例5外文語音練習   結語／ ChatGPT的未來發展與趨勢 看更多

運用GPT-4與ChatGPT開發App: 智慧聊天機器人與內容生成工具開發指南 (1版)

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【簡介】 　　AI正在改變開發世界，準備好加入這場革新了嗎？ 　　本書帶你掌握ChatGPT與LLM的強大功能，從文字生成、智慧問答到提示工程、模型微調。 　　用Python就能讓AI成為你最棒的開發夥伴！ 　　本書提供： 　　從零開始：快速理解 LLM 原理，掌握 ChatGPT 應用開發核心技術 　　實戰導向：使用 OpenAI API，打造各種 AI 功能，包括智能助理與問答系統 　　進階技巧：提示工程、RAG、LangChain、LlamaIndex，優化AI效能 　　完整範例：GitHub 程式碼+逐步指引，動手實作 AI 應用 　　不論你是開發者、數據工程師，還是 AI 愛好者，本書都是你進入AI應用開發領域的最佳幫手！ 　　這本書是Python開發者的理想指南，可為學習如何使用大型語言模型來開發應用程式提供協助。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete詳細介紹了GPT-4和GPT-3.5模型的主要功能與優勢，並深入解釋這些模型的運作原理。此外，書中還提供了使用OpenAI的Python函式庫進行應用程式開發的步驟指南，包括文本生成、問答系統和智慧助裡等應用。 　　本書以清晰易懂的敘述方式撰寫，搭配簡單易學的範例，幫助讀者理解概念並將其應用於實際專案。書中提供的Python程式碼範例皆可在GitHub上取得，並附有關鍵術語的詞彙表。準備好在應用程式中釋放大型語言模型的威力了嗎？這本書是您的必備之選！ 　　您將於本書中學習到： 　　．GPT-4與GPT-3.5模型的基本概念、核心特性與運作方式。 　　．如何將這些模型整合至基於Python的應用程式中，並充分發揮自然語言處理能力，解決LLM相關的挑戰。 　　．在Python中使用OpenAI API進行文本生成、問答、內容摘要、分類等實作應用。 　　．進階的LLM主題，如提示工程、特定任務的模型微調、檢索強化生成（RAG）、插件、LangChain、LlamaIndex、GPTs和智慧助理。 好評推薦 　　來自Amazon讀者的好評 　　「這本書是LLM新手的理想入門書，簡單易懂的 Python範例，幫助我輕鬆學會在應用程式中運用GPT技術。」 　　「書中提供很多實用的OpenAI API使用建議，並包含清晰的範例和經驗分享。讓我節省了大量搜尋和試錯的時間，是學習GPT開發的絕佳資源。」 　　來自業界專家的推薦 　　「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」 ——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者 　　「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」 ——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師  【目錄】 第一章 GPT-4 與 ChatGPT 的基礎知識 LLM（大語言模型）簡介 簡史：從 GPT-1 到 GPT-4 LLM 的使用情境和產品範例 謹防 AI 幻覺：限制和考量 透過進階功能釋放 GPT 潛力 第二章 深入探討 OpenAI API 基本概念 用 OpenAI Playground 來試玩 GPT 模型 入門：OpenAI Python 函式庫 使用聊天補全模型 使用其他文字補全模型 各方面的考量 其他的 OpenAI API 和功能 第三章 可支援 LLM 的應用程式：能力和挑戰 App 開發概要說明 軟體架構設計原則 把 LLM 的各種能力整合到你的專案中 範例專案 成本管理 支援 LLM 的 App 各種可能的漏洞 使用外部 API 第四章 OpenAI 的進階 LLM 整合策略 提示工程 微調 RAG（檢索增強生成） 在不同策略之間進行選擇 從標準的應用程式，到支援 LLM 的解決方案 第五章 利用框架、外掛等方式來提升 LLM 的能力 LangChain 框架 LlamaIndex 框架 GPT-4 外掛 GPT Assistant API 第六章 全部整合起來 重點回顧 全部整合起來：AI 助理的使用情境 所學習到的經驗教訓 關鍵術語詞彙表 附錄A 工具、函式庫與框架 索引

ChatGPT 4.5 萬用手冊：GPT-4.5/4o、o1/o3、Deep Research、DeepSeek、Claude 3.7、Grok 3、Gemini 2.5、NotebookLM、Copilot (1版)

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【簡介】 ＼\ AI 學 習 第 一 品 牌 #1 /／ ／/ 系列書累積銷售 45,000本 \＼ 　　AI 的進化不停歇, 隨著超強的新模型和先進技術接連問世, 以往為人詬病的缺陷, 像是算術很爛、胡言亂語、邏輯有問題的毛病都補起來了, 並且在短時間就超越我們的期待。現在, 用 AI 搜尋比你自己找資料更豐富也更準確, 用 AI 做研究可以幫你閱讀更全面、更深入的文獻, 程式也寫得比絕大多數工程師更好、更穩定。AI 做事真的快狠準, 打不贏就學會好好用它吧！ 　　上述這些厲害的功能散落各處, 得先搞清楚工具怎麼用。整體來說, ChatGPT 還是一枝獨秀, 但其他廠商也追上來了...。DeepSeek 端出極具破壞性的開源模型, 加上中文程度超級好, 讓人難以忽視。馬斯克加持的 Grok 3, 在各種效能測試輾壓眾 AI, 堪稱地表最強模型(之一)。以及程式設計師又愛又恨的 Claude 推出 3.7 版, 寫程式的功力又上了好幾層樓。還有最後在截稿前最新發表的 Google Gemini 2.5, 強大到讓 AI 兵器譜又翻了翻。 　　在這場神仙打架的頂尖對決中, 沒人要你選邊站。讓 ChatGPT 聯手 6 大 AI 工具, 結合自家 GPT 模型、o1/o3 推理模型和 GPT 機器人, 還有 DALL-E 3 和 Sora, 強強聯手的夢幻陣容一次擁有。對了！ 　　ChatGPT 剛剛火燙推出的全新生圖功能, 可以完美在圖上加上中文字, 還可以畫四格科普漫畫和變換風格, 我們也第一時間寫進去了。 　　眼下 AI 應用越來越厲害, 懂得善用的人就像拿到 AI 紅利, 而且先用先贏, 贏得更多時間、省下更多力氣, 讓你工作更加游刃有餘。 本書特色 　　AI 學習第一品牌，更快、更強、更即時的 AI 活用技，都在這裡！ 　　AI 大爆發的時代已經到來, 現在不只有 ChatGPT, 還有其他強大的工具和模型可以選擇！本書完整蒐羅 ChatGPT 功能技巧, 榨出各個模型的應用極限, 搭配主流的 6 大 AI 平台, 跟你一起煉成辦公室、研究室、Lab 實驗室不可或缺的各種 AI 活用技。 　　★ 特別收錄 ★ 　　【刊頭拉頁】：7 大 AI 平台×模型選用引導地圖 　　【書附下載】：上百個實證有效的 Prompt 懶人包 　　【Bonus 電子書】：兩個 GPT 機器人手把手實作教學 　　【Bonus 電子書】：兩個 AI 輔助的探索式分析案例 　　★AI 平台大亂鬥，最強 AI 完全蒐羅 　　◆ 最聰明、EQ 最好的 ChatGPT-4.5 　　◆ 實測效能最快的 Grok 3 　　◆ 中文造詣最好的 AI (沒有之一) - DeepSeek 　　◆ 最會寫程式的 Claude 3.7 　　◆ 多模態又會推理思考的 Gemini 2.5 　　★比自動化還厲害的 AI 代理人來了！ 　　◆ 用 NotebookLM 瞬間讀完整本書, 摘要、心得、問不倒 　　◆ 嫌 AI 文案太樣版！改用深入研究模式會更有深度 　　◆ AI 搜尋時代！不只找資料還能自動過濾和寫報告 　　◆ 讓 AI 定時執行任務, 蒐集各類網路情報 　　◆ 一句話讓 AI 寫出整個俄羅斯方塊遊戲 　　★必看！殺手級 AI 應用超展開 　　◆ GPT 全新生圖功能, 完美加上中文字、轉換風格、還能生科普漫畫 　　◆ 超擬真的 AI 進階語音/視訊對談, 抑揚頓挫好療癒～ 　　◆ 最強文案生成器！太長？太短？ Canvas 模式一鍵改到好 　　◆ Artifacts 程式碼生完直接跑, 網頁遊戲立馬玩 　　◆ 強迫 AI 動動腦，會思考、查證的最強推理模型 　　◆ 超好用的專案功能, 對話不混淆還可以共用檔案和命令 　　◆ 中文 OK！掛上 ChatGPT 讓 Siri 更聰明 　　【跟 AI 溝通必學的提示工程，接地氣範本即學即用】 　　◆ 階段式、多輪問法、發散再聚焦、零樣本、少量樣本 　　◆ 13 大應用情境, 現學現用立馬派上用場 　　◆ 入職神攻略！幫你寫履歷和客製化面試預演 　　◆ 草擬日常合約條文、存證信函內容和法律諮詢 　　◆ 對話管理、備份、分享全紀錄 　　◆ 讓 ChatGPT 隨時記住你的特定指示和個人需求 　　【上班族必學 AI 工作術, 讓職涯全面進化】 　　◆ 自動彙整簡報內容, 還能生成圖文簡報檔 　　◆ 直接摘要影片精華, 比 1.5 倍速更有效率 　　◆ 論文、資料讀不完, 讓 ChatGPT 幫你畫重點 　　◆ 用大白話自己設計專屬的法律助理 GPT 　　◆ 使命必達的 SEO 文案達人 　　【AI 神繪師不只會畫圖, 還帶聲光影】 　　◆ 最美 Sora 影片生成搶先玩 　　◆ 功力大增又看得懂中文的 DALL-E 3 　　◆ 生圖零門檻的 Copilot Designer 　　【小天使幫寫 Code！你也是 AI 工程師】 　　◆ 讓 ChatGPT 幫你寫程式, 用 Python 處理大小事 　　◆ 程式看不懂？有 Bug？要說明文件？一次全搞定！ 　　◆ 用說的就能做資料分析, 補缺值、視覺化還能幫建模 　　◆ 資料分析不求人, AI 幫你做得快又好 　　◆ 實戰見真章！大量 QRCode 和股市資料爬蟲應用   【目錄】 刊頭拉頁 1 ChatGPT 模型選用引導地圖 刊頭拉頁 2 AI 平台功能引導地圖 ▋第 1 章 ChatGPT 起手式 1-1 ChatGPT 大哉問 1-2 ChatGPT 的對話與註冊 1-3 問一波！來跟 ChatGPT 互動吧 1-4 該不該付費升級 ChatGPT Plus 帳號？ 1-5 多管齊下跟 GPT-4.5 溝通互動 - 切換 ChatGPT 使用的模型 - 語音朗讀回覆內容 - 使用圖片、附件進行互動 - 讓 ChatGPT 上網查詢資訊 - 使用無痕對話模式 1-6 使用 ChatGPT 時可能遇到的狀況 ▋第 2 章 讓 ChatGPT 化身手機、電腦小助手 2-1 ChatGPT 就是你的隨身助理！ 2-2 仿真人語音對話, 隨時都能 talk！ - 語音即時翻譯 - 英語口說家教 - 影像互動功能 2-3 Apple Intelligence, 替 Siri 掛 Power！ 2-4 ChatGPT APP, Mac / Win 都適用 - 截圖功能 - 在 ChatGPT 執行第三方應用程式 - 請 ChatGPT 幫你看程式碼 - 直接請 ChatGPT 在 IDE 上修改程式碼 ▋第 3 章 跟 ChatGPT 好好說話的各種技巧 3-1 ChatGPT 的對話與記憶 - 聊天紀錄的管理 - 分享對話內容 - 封存用不到的對話紀錄 - 備份所有聊天紀錄 - 自訂 ChatGPT, 讓它更懂你 - 記憶功能：跨對話串記得你說過的話 3-2 幫你做摘要 3-3 幫你讀圖片 3-4 利用 Canvas 功能撰寫長篇文案 3-5 讓 ChatGPT 先思考再回答的 o1/o3 模型 3-6 專為 J 人設計：專案 Project 功能 - 應用一：整理原本雜亂四散的對話紀錄 - 應用二：上傳文件檔案, 為這個專案建立專屬資料庫 - 應用三：自訂指令, 讓回應符合指令的設定回答 3-7 個人專屬提醒助手：任務排程 Task 功能 3-8 AI 研究助理：深入研究 Deep Research 功能 - 應用一：請 Deep Research 當流言終結者 - 應用二：請 Deep Research 來比價 ▋第 4 章 超實用 ChatGPT 對話情境與範例 4-1 多國翻譯機 - 1 文字翻譯 - 2 圖片翻譯 - 3 寫封英文信 - 4 校正與潤稿 4-2 英文小老師 - 5 寫作家教 - 6 英文會話 4-3 文書小幫手 - 7 摘要文案 - 8 短篇寫作 - 9 當個編劇 - 10 各種文書疑難雜症 4-4 行銷好夥伴 - 11 下標題達人 - 12 下 Slogan 達人 - 13 找出 SEO 關鍵字 - 14 探查市場趨勢 - 15 行銷企劃方案 4-5 數據分析師 - 16 將資料整理成表格 - 17 Excel 函數製造機 - 18 VBA 製造機 4-6 教學小助理 - 19 教案設計 - 20 出題高手 4-7 入職神攻略 - 21 寫履歷好簡單 - 22 面試預演 4-8 法律知識王 - 23 合約擬定 - 24 存證信函 - 25 法律諮詢 4-9 生活大小事 - 26 旅遊規劃師 - 27 客製化食譜 - 28 民俗專家來取名 - 29 解夢大師 4-10 提升正能量 - 30 每天陪伴你的心理諮商師 - 31 心誠則靈的請求引領 ▋第 5 章 跟 AI 溝通必修的提示工程 5-1 有些可以靠 AI, 但有些還是得靠自己！ 5-2 做事要用對工具！GPT 模型、 - 1 模型選用 - 2 介面對話形式 - 3 輸入格式 5-3 問對問題很重要！撰寫 Prompt 的基本原則與技巧 - 1 提問形式 - 2 提問的段落格式 - 3 提供角色定位 - 4 提供背景與細節資訊 - 5 提供具體案例 - 6 指定輸出格式與條件 - 7 提高輸出的易讀性 - 8 記憶內容 - 9 驗證結果 ▋第 6 章 活用 GPT 機器人, 提升辦公室生產力 6-1 官方 GPT 機器人初體驗 6-2 Excel AI：幫忙處理複雜的表格資料 6-3 Slide Maker：一鍵生成完整簡報檔 6-4 VoxScript：不用再花大把時間看影片 - 影片沒有提供字幕的解決方法 6-5 SEO 行銷機器人： - 一秒完成行銷新聞稿網頁體檢 - 利用 AI 優化既有網頁內容 - Search Intent Optimization Tools 6-6 AI Voice Generator：文字轉語音 6-7 AI PDF Drive：請 AI 讀繁雜的 PDF 文件 6-8 Consensus：論文搜尋神器 6-9 其他好用的 GPT 機器人 ▋第 7 章 ChatGPT 和它的影片生成小夥伴 7-1 最好溝通的 AI 繪圖工具–DALL-E 7-2 ChatGPT 圖片生成再進化 7-3 超擬真的影片生成工具–Sora ▋第 8 章 Copilot & 擴充工具大全 8-1 微軟 Copilot 介紹 8-2 Copilot 應用 8-3 Copilot 影像建立工具 ▋第 9 章 截長補短：善用不同的 AI 模型 9-1 長篇論述的佼佼者–Claude 9-2 中文造詣最好的模型–DeepSeek 9-3 地表最聰明的 AI 模型–Grok 9-4 多才多藝的潛在王者–Gemini 9-5 AI 加持的最強筆記工具–NotebookLM 9-6 AI 對話平台大亂鬥 ▋第 10 章 Canvas 幫寫 Code, 用 Python 處理大小事 10-1 生成 Python 程式 - 在 Canvas 模式生成和執行程式碼 - 詢問或修改特定程式碼 - 在 Colab 上驗證程式碼 10-2 重構程式 - 增加可讀性、可重用性 - 重構程式、增加效能 - 簡化邏輯、減少重複 - 使用「程式碼評論」功能 - 控制台執行與錯誤修復 - 生成網頁遊戲 10-3 註解 - 程式註解 - 使用 docstrings 註解 10-4 程式除錯 - 修正語法錯誤 - 修正邏輯錯誤 10-5 轉換語言與生成說明文件 10-6 用 GPT 機器人生成中文流程圖 10-7 實戰 1：自動生成大量 QR code 10-8 實戰 2：股市爬蟲程式 10-9 實戰 3：分析資料與建立圖表 BONUS 電子書 A 用自然語言打造專屬 GPT 機器人 BONUS 電子書 B 利用 ChatGPT 做探索式資料分析   看更多

LLM核心攻略制霸生成式AI：ChatGPT、嵌入技術、微調與多模態AI最佳實踐 (1版)

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【簡介】 🏆 Amazone 讀者5星好評 ⭐⭐⭐⭐⭐ 🏆 微軟前總經理Shelia Gulati、Hugging Face首席倫理長 Giada Pistilli等業界領袖一致推薦！ 「本書平衡了開源模型和閉源模型的潛力，鉅細靡遺地帶你瞭解和使用LLM，縮短理論概念和實際應用之間的距離。」—— Giada Pistilli ，Hugging Face 首席倫理長 「Ozdemir 的這本書為讀者破除重重迷霧，說明LLM 革命的起源，以及未來的發展方向。他將複雜主題拆解為實用的說明，和容易理解的範例程式。」 --Shelia Gulati, 微軟前總經理，Tola Capital現任常務董事 「本書是令人耳目一新並引發靈感的學習資源，充滿了實用的指導和清楚的講解，幫助你更瞭解這個奇妙的新領域。」 —PETE HUANG, author of The Neuron 🎯 想深入掌握LLM核心技術 🎯 想成為生成式AI應用的開發者 🎯 想在真實場景運用LLM解決問題 那你絕對不能錯過本書！ 大型語言模型正以驚人的速度改變我們的工作與生活。無論是開發者、企業領袖，還是對AI有興趣的學習者，本書將引領你踏入這個革命性的領域。 🚩 完整拆解LLM核心技術— 從預訓練到微調，帶你輕鬆掌握關鍵概念原理。 🚩 實例操作直擊應用— 透過真實案例場景，運用最新工具和技術，快速上手專案開發。 🚩 開源與商用模型全解析— 精選LLM工具與資源，選擇最適切的解決方案。 這本實用的指南將逐步指導你在專案和產品中大規模地使用LLM。 Llama 3、Claude 3與GPT等大型語言模型（LLM）已展示驚人的實力，但它們的規模和複雜度，卻讓很多從業者望而卻步。創新的資料科學家暨AI企業家Sinan Ozdemir在本書第二版為你排除這些障礙，教你如何使用、整合和部署LLM來解決實際的問題。 Ozdemir把入門所需的知識整合起來，即使是沒有直接用過LLM的讀者也能輕鬆上手，本書內容包括逐步引導、最佳做法、真實案例研究、動手練習…等。在過程中，他也會分享關於LLM內部動作的見解，以協助你優化模型的選擇、資料格式、提示工程、微調效能…等。本書的網站提供許多資源，包括範例資料集，以及使用各種開源和閉源LLM的最新程式碼，那些LLM來自OpenAI（GPT-4與GPT-3.5）、Google（BERT、T5與Gemini）、X（Grok）、Anthropic（Claude家族）、Cohere（Command 家族），以及Meta（BART與LLaMA家族）。 SINAN OZDEMIR目前是LoopGenius的創辦人與CTO，同時擔任幾家AI公司的顧問。他曾在約翰·霍普金斯大學教導資料科學，並寫了多本關於資料科學和機器學習的教科書。 此外，他也創辦了最近被收購的Kylie.ai，這是一個具備RPA能力的企業級對話AI平台。他擁有約翰·霍普金斯大學的純數學碩士學位，現居於加州舊金山。 •學習關鍵的概念：預先訓練、遷移學習、微調、注意力機制、embedding、詞元化…等等。 •使用API和Python來微調及打造LLM，以滿足需求。 •建構完整的神經/語義資訊檢索系統，並附加至對話型LLM，以進行檢索增強生成（retrieval-augmented generation，RAG）機器人及AI Agents。 •掌握進階的提示工程技術，例如輸出結構化、思維鏈提示，及少量語義範例提示。 •使用自訂的LLM embedding，從零開始建立完整的推薦引擎，並透過用戶資料來讓效能超越 OpenAI的現成embedding。 •使用開源的LLM和大型視覺資料集，從零開始建構並微調多模態Transformer架構。 •使用Reinforcement Learning from Human and AI Feedback（RLHF/RLAIF）來調校LLM，並基於Llama 3和FLAN-T5等開源模型來建立對話agent。 •將提示詞和微調過的自訂LLM部署至雲端，同時預先考慮擴展和演進流水線。 •透過量化、探測、效能評測與評估框架，來診斷與優化LLM的速度、記憶體用量及整體效能。 【目錄】 序 前言 致謝 關於作者 PART I 大型語言模型簡介 1 大型語言模型概述 大型語言模型是什麼？ 流行的現代LLM LLM的應用 結論 2 使用LLM來進行語意搜尋 前言 任務 解決方案概要 組件 整合一切 使用閉源組件的成本 結論 3 踏出提示工程的第一步 前言 提示工程 在不同模型之間使用提示 結論 4 AI生態系統：整合所有組件 前言 閉源AI的效能不斷變動 AI推理vs.思考 案例研究1：檢索增強生成 案例研究2：自動AIagent 結論 PART II 榨出LLM的所有潛力 5 使用自訂的微調來優化LLM 前言 遷移學習和微調：入門指南 OpenAI微調API概要 使用OpenAICLI來準備自訂範例 設定OpenAICLI 我們微調的第一個LLM 結論 6 進階提示工程 前言 提示注入攻擊 輸入/輸出驗證 批次提示 提示鏈 案例研究：AI的數學能力有多強？ 結論 7 自訂embedding與模型架構 前言 案例研究：建立推薦系統 結論 8 AI對齊：第一原則 前言 對齊的對象是誰？為了什麼目的？ 對齊可以降低偏見的嚴重性 對齊的支柱 憲法AI：邁向自我對齊的一步 結論 PART III LLM進階用法 9 超越基礎模型 前言 案例研究：視覺問答 案例研究：透過回饋來進行強化學習 結論 10 微調進階的開源LLM 前言 範例：使用BERT來做動畫類型多標籤分類 範例：使用GPT2來生成LaTeX Sinan’sAttemptatWiseYetEngagingResponses:SAWYER 結論 11 將LLM投入生產 前言 將閉源LLM部署至生產環境 將開源LLM部署至生產環境 結論 12 評估LLM 前言 評估生成任務 評估理解任務 結論 繼續前進！ PART IV 附錄 A LLM FAQ B LLM詞彙表 C LLM應用程式原型 索引

圖解資料結構 × 演算法：運用 Python 結合 ChatGPT 輔助驗證及寫程式(暢銷回饋版) (2版)

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【簡介】 資料結構必備好書，暢銷回饋中！ AI 再進化！ 使用 ChatGPT 高效率生成 Python 程式碼 資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程，對於從事資訊相關工作的專業人員而言，它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中，對資料結構的深入理解都至關重要。然而，對初學者而言，理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來困難和挫折感。 本書的獨特之處在於使用豐富的圖例解釋相對複雜的理論，並以簡潔明瞭的方式詮釋資料結構理論。從基礎的概念開始，逐步使用 Python 語言解釋陣列、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋等重要主題。附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並提供了重要演算法的介紹和實作範例。 本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句表達，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。 ◇特別提供◇ —————————————————— ChatGPT 生成程式碼 —————————————————— 可與人工編寫程式碼相互比較作為參考！ ｜本書範例程式碼檔案，請至博碩官網下載｜ 本書特色 ☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯，豐富的圖例解說提高可讀性 ☑ 使用 Python 語言實作資料結構理論，並透過範例程式碼深入解析 ☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果 ☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象 ☑ 增加「ChatGPT 解決觀點」欄位，幫助理解提高學習效率 資料結構必備好書，暢銷回饋中！ 本書以簡潔有力、邏輯清晰、圖例豐富的方式詮釋資料結構理論，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。 【目錄】 Chapter 0　ChatGPT 與 Python 程式設計黃金 入門課 0-1 認識聊天機器人 0-1-1 聊天機器人的種類 0-2 ChatGPT 初體驗 0-2-1 註冊免費 ChatGPT 帳號 0-2-2 更換新的機器人 0-2-3 登出 ChatGPT 0-3 使用 ChatGPT 寫 Python 程式 0-3-1 利用 ChatGPT AI 撰寫 Python 程式 0-3-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼 0-3-3 ChatGPT AI 程式與人工撰寫程式的比較 0-4 ChatGPT AI Python 程式範例集 0-4-1 使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案 0-4-2 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 0-4-3 建立四個主功能表的視窗應用程式 0-4-4 演算法的應用：寫一支迷宮問題的解決方案 0-4-5 海龜繪圖法繪製兩款精美的圖形 0-5 課堂上學不到的 ChatGPT 使用秘訣 0-5-1 能記錄對話內容 0-5-2 專業問題可事先安排人物設定腳本 0-5-3 目前只回答 2021 年前 0-5-4 善用英文及 Google 翻譯工具 0-5-5 熟悉重要指令 0-5-6 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源 0-6 利用 ChatGPT 輕鬆開發 AI 小遊戲 0-6-1 請 ChatGPT 自我推薦以 Python 實作的小遊戲 0-6-2 猜數字遊戲 0-6-3 OX 井字遊戲 0-6-4 猜拳遊戲 0-6-5 牌面比大小遊戲 Chapter 1　資料結構與演算法入門 1-1 資料結構的定義 1-1-1 資料與資訊 1-1-2 資料的特性 1-1-3 資料結構的應用 1-2 演算法 1-2-1 演算法的條件 1-2-2 演算法的表現方式 1-3 常見演算法簡介 1-3-1 分治法 1-3-2 貪心法 1-3-3 枚舉法 1-3-4 巴斯卡三角形演算法 1-3-5 質數求解演算法 1-4 演算法效能分析 1-4-1 Big-oh 1-4-2 Ω(omega) 1-4-3 θ(theta) Chapter 2　陣列結構 2-1 線性串列簡介 2-1-1 儲存結構簡介 2-2 認識陣列 2-2-1 二維陣列 2-2-2 三維陣列 2-2-3 n維陣列 2-3 矩陣 2-3-1 矩陣相加 2-3-2 矩陣相乘 2-3-3 轉置矩陣 2-3-4 稀疏矩陣 2-3-5 上三角形矩陣 2-3-6 下三角形矩陣 2-3-7 帶狀矩陣 2-4 陣列與多項式 2-4-1 認識多項式 Chapter 3　串列結構 3-1 單向串列 3-1-1 建立單向串列 3-1-2 走訪單向串列 3-1-3 單向串列插入新節點 3-1-4 單向串列刪除節點 3-1-5 單向串列的反轉 3-1-6 單向串列的連結功能 3-1-7 多項式串列表示法 3-2 環狀串列 3-2-1 環狀串列的建立與走訪 3-2-2 環狀串列插入新節點 3-2-3 環狀串列刪除節點 3-2-4 環狀串列的連結 3-2-5 環狀串列與稀疏矩陣表示法 3-3 雙向串列 3-3-1 雙向串列建立與走訪 3-3-2 雙向串列加入新節點 3-3-3 雙向串列刪除節點 Chapter 4　堆疊 4-1 堆疊簡介 4-1-1 陣列實作堆疊 4-1-2 串列實作堆疊 4-2 堆疊的應用 4-2-1 遞迴演算法 4-2-2 動態規劃演算法 4-2-3 河內塔問題 4-2-4 回溯法-老鼠走迷宮 4-2-5 八皇后問題 4-3 算術運算式的表示法 4-3-1 中序轉為前序與後序 4-3-2 前序與後序轉為中序 4-3-3 中序表示法求值 4-3-4 前序法的求值運算 4-3-5 後序法的求值運算 Chapter 5　佇列 5-1 認識佇列 5-1-1 佇列的工作運算 5-1-2 佇列的應用 5-1-3 陣列實作佇列 5-1-4 串列實作佇列 5-2 環狀佇列、雙向佇列與優先佇列 5-2-1 環狀佇列 5-2-2 雙向佇列 5-2-3 優先佇列 Chapter 6　樹狀結構 6-1 樹的基本觀念 6-1-1 樹專有名詞簡介 6-2 二元樹簡介 6-2-1 二元樹的定義 6-2-2 特殊二元樹簡介 6-3 二元樹的儲存方式 6-3-1 一維陣列表示法 6-3-2 串列表示法 6-4 二元樹走訪 6-4-1 中序走訪 6-4-2 後序走訪 6-4-3 前序走訪 6-4-4 二元樹節點的插入與刪除 6-4-5 二元運算樹 6-5 引線二元樹 6-5-1 二元樹轉為引線二元樹 6-6 樹的二元樹表示法 6-6-1 樹化為二元樹 6-6-2 二元樹轉換成樹 6-6-3 樹林化為二元樹 6-6-4 二元樹轉換成樹林 6-6-5 樹與樹林的走訪 6-6-6 決定唯一二元樹 6-7 最佳化二元搜尋樹 6-7-1 延伸二元樹 6-7-2 霍夫曼樹 6-8 平衡樹 6-8-1 平衡樹的定義 6-9 進階樹狀結構的應用 6-9-1 決策樹 6-9-2 B樹 6-9-3 二元空間分割樹（BSP） 6-9-4 四元樹 / 八元樹 Chapter 7　圖形結構 7-1 圖形簡介 7-1-1 尤拉環與尤拉鏈 7-1-2 圖形的定義 7-1-3 無向圖形 7-1-4 有向圖形 7-2 圖形的資料表示法 7-2-1 相鄰矩陣法 7-2-2 相鄰串列法 7-2-3 相鄰複合串列法 7-2-4 索引表格法 7-3 圖形的走訪 7-3-1 先深後廣法 7-3-2 先廣後深搜尋法 7-4 擴張樹 7-4-1 DFS擴張樹及BFS擴張樹 7-4-2 最小花費擴張樹 7-4-3 Kruskal演算法 7-4-4 Prim演算法 7-5 圖形最短路徑 7-5-1 單點對全部頂點 7-5-2 兩兩頂點間的最短路徑 7-5-3 A* 演算法 7-6 AOV網路與拓樸排序 7-6-1 拓樸序列簡介 7-7 AOE網路 7-7-1 臨界路徑 Chapter 8　排序演算法 8-1 認識排序 8-1-1 排序的分類 8-1-2 排序演算法分析 8-2 內部排序法 8-2-1 氣泡排序法 8-2-2 雞尾酒排序法 8-2-3 選擇排序法 8-2-4 插入排序法 8-2-5 謝耳排序法 8-2-6 合併排序法 8-2-7 快速排序法 8-2-8 堆積排序法 8-2-9 基數排序法 Chapter 9　搜尋演算法與雜湊函數 9-1 常見搜尋演算法 9-1-1 循序搜尋法 9-1-2 二分搜尋法 9-1-3 內插搜尋法 9-1-4 費氏搜尋法 9-2 雜湊搜尋法 9-2-1 雜湊法簡介 9-3 常用的雜湊函數 9-3-1 除法 9-3-2 中間平方法 9-3-3 折疊法 9-3-4 數位分析法 9-4 碰撞與溢位問題的處理 9-4-1 線性探測法 9-4-2 平方探測法 9-4-3 再雜湊法 9-4-4 鏈結串列法 附錄A　資料結構專有名詞索引