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書名: 人工智慧 (4版)
作者: 張志勇 等
版次: 4
ISBN: 9786264011617
出版社: 全華圖書
出版日期: 2024/10
書籍開數、尺寸: 16開
頁數: 376
#資訊
#AI人工智慧與機器學習
定價: 580
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售價: 522
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【簡介】 本書特色 1.詳盡敘述人工智慧的發展及遇到之瓶頸,並說明近年來為何又開始一波新的熱潮。 2.本書內容貼近產業應用,說明AI如何應用在各大產業、服務以及新商品與革新。 3.透過AI技術的發展與創新,引導讀者瞭解,隨著人工智慧持續發展,AI對人們的未來生活可能帶來衝擊與影響。 4.本書除了詳盡介紹機器學習、深度學習、人工智慧等技術的理論架構外,也講解了人工智慧如何應用在各大領域,如車牌辨識、自然語言處理等。 5.本書巧妙的運用範例、圖例講解人工智慧的理論與技術,使理論架構變得淺顯易懂。 內容簡介 人工智慧相關的議題歷史悠久,本書詳盡敘述人工智慧過往的發展和遇到的瓶頸,並說明近年來為何又開始一波新的熱潮,在這波熱潮中,本書內容貼近產業應用,說明AI如何應用在各大產業、服務以及新商品與革新。此外,本書亦透過AI技術的發展與創新,引導讀者瞭解,隨著人工智慧持續發展,AI對人們的未來生活可能帶來衝擊與影響。 本書巧妙的運用範例、圖例及影片(QR Code)講解人工智慧的理論與技術,使理論架構變得淺顯易懂,不再因為艱澀難懂的數學公式抹滅了學習的興趣及成就,本書藉由邏輯清晰的『訓練資料』來訓練讀者,使其能夠越讀越明白,越學越有成就。 本書適用於科大資工、電機、電子及人工智慧系「人工智慧」課程使用。 【目錄】 CH1 人工智慧起源 1-1 遍地開花的人工智慧 1-2 人工智慧的發展 1-3 人工智慧@臺灣 1-4 AI創造的未來生活 參考資料 CH2 應用篇 2-1 影像處理 2-2 自然語言處理 2-3 邏輯推理 2-4 推薦系統 2-5 疾病預測與醫療 CH3 機器學習篇 3-1 建置Python開發環境 3-2 機器學習簡介(Introduction to Machine Learning) 3-3 機器學習演算法 CH4 深度學習篇 4-1 深度學習簡介(Introduction to Deep Learning) 4-2 卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN) 4-3 類神經網路的學習方式(Artificial Neural Network, ANN) 4-4 遞歸神經網路(Recurrent Neural Network, RNN) 4-5 自編碼網路(Autoencoder Network, AE) 4-6 生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN) CH5 實務篇 5-1 人工智慧實務應用-電腦視覺 5-2 人工智慧實務應用-自然語言處理 CH6 人工智慧的未來與挑戰 6-1 人工智慧未來趨勢 6-2 工智慧省思與挑戰 參考資料 習題

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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、Copilot、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,無論你的專業領域在哪,相信都能深切體會到人工智慧的迷人之處。 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 5 的全新介面、優化、和多樣應用 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 5 全新介面、ChatGPT Plus、Copilot 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 【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 5 與 Copilot 入門的第一步 6-1 什麼是聊天機器人 6-2 ChatGPT 重要模型的特點 6-3 註冊免費 ChatGPT 帳號 6-4 更換新的機器人 6-5 登出 ChatGPT 6-6 ChatGPT 5 各種使用方案與價格 6-7 初探 ChatGPT 5 全新介面 6-8 開啟臨時交談 6-9 啟動語音模式 6-10 ChatGPT 搜尋網頁功能 6-11 初探 GPTs 機器人功能介紹 6-12 認識 Microsoft Copilot 6-13 讓「Think Deeper」處理複雜的推理問題 6-14 使用「Copilot Voice」輕鬆與 Copilot 語音交談 6-15 Copilot 圖像相關功能 6-16 在手機安裝 Copilot APP 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 工具搜尋平台 10-4 DALL-E 3(文字轉圖片) 10-5 第一次使用 Midjourney AI 繪圖就上手 10-6 功能強大的 Playground AI 繪圖網站 10-7 微軟的生圖工具:Copilot 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

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【簡介】 本書全面剖析AI如何重塑資訊涵養、管理系統、智慧製造與數位治理,從個人資訊素養到企業轉型策略,提供系統化知識與實務應用並重的觀點。內容涵蓋AI與MIS整合、智慧通信、網路採購、大數據分析、ERP與CRM優化、資安防護、供應鏈韌性、智慧工業與永續製造等議題,並融入最新國際趨勢與台灣實例。書中強調AI不僅是工具,更是人機協作與永續發展的關鍵夥伴,協助讀者掌握AI時代的核心能力與決策視野,是適用於高等教育與企業培訓的跨域AI應用實戰指南。 適合對象: 本書特別適合大專院校資訊管理、企業管理、工業工程、行銷、供應鏈管理、教育科技等相關科系的學生作為課程教科書,亦適用於研究所課程中關於AI應用與數位轉型的主題延伸討論。此外,書中深入探討AI與ERP、CRM、SCM、資安、智慧製造與知識經濟等系統的整合實務,也非常適合企業中高階經理人、資訊主管(CIO、CTO)、數位轉型推動者、內部講師與資深顧問作為學習與培訓參考。對政策制定者、教育工作者與數位轉型公部門計畫的規劃者而言,本書提供了國際策略比較、治理思維與ESG導向分析,有助於從宏觀視角理解AI在當代社會與產業中的深層影響。書中理論與實務並重、語言清晰易讀,並輔以大量案例與趨勢解析,能幫助各類讀者建立AI應用的整體架構與實作概念,是跨學科教學與實務應用之間的重要橋梁。 【目錄】 目 錄 第一章AI時代的資訊涵養 1-1 AI時代的來臨 1-2 資訊系統之背景知識 1-3 無所不在網路(Ubiquitous Networks) 1-4 無所不在運算(Ubiquitous Computing)環境 1-5 數位經濟的浪潮 1-6 元宇宙(Metaverse)的興起 第二章管理資訊系統概論與AI應用 2-1 管理資訊系統概論 2-2 資訊系統之架構 2-3 資訊系統之職場生涯 2-4 AI與商業資訊系統應用 2-5 人力資源與AI 2-6 AI在行銷與市場研究 2-7 AI在工程與智慧製造 2-8 AI在製造業與存貨管理 2-9 AI在會計與財務管理 2-10 AI在財務與投資分析 第三章資訊通信科技與AI應用 3-1 AI與電傳(Telecommunication) 3-2 AI與網路(Network) 3-3 AI在不同領域的網路應用 3-4 網際網路通訊、AI傳輸技術及軟硬體 第四章網路採購與AI應用 4-1 網路採購(e-Procurement) 4-2 電子資料交換(Electronic Data Interchange,EDI) 4-3 電子交易市集(e-Marketplace) 4-4 國內外著名之電子交易市集 4-5 電子交易市集面臨之挑戰與全球發展趨勢 第五章AI驅動的大數據與知識經濟 5-1 知識經濟(Knowledge Economy)時代的來臨 5-2 資料倉儲、資料庫與AI 5-3 AI賦能的資料倉儲建構 5-4 資料倉儲的系統分析與AI 5-5 資料探索(Data Mining)與AI 5-6 知識管理(Knowledge Management,KM)與AI 5-7 知識管理的成功案例 5-8 AI驅動的商業智慧(Business Intelligence,BI) 5-9 大數據(Big Data)與AI 第六章企業資源規劃與AI整合應用 6-1 AI與企業資源規劃(AI-ERP) 6-2 AI促進ERP系統的導入 6-3 領導型ERP供應商與AI的整合 6-4 AI促成ERP的成功應用案例 6-5 AI與企業資訊入口網站(EIP) 6-6 AI與協同商務(Collaborative AI-Driven Commerce) 6-7 AI-ERP的未來發展趨勢 第七章供應鏈管理與AI整合應用 7-1 供應鏈管理概論 7-2 供應鏈管理的目標與策略 7-3 企業導入供應鏈管理(SCM)之策略 7-4 代表廠商與科技平台 7-5 SCM導入成功案例 7-6 AI在供應鏈管理中的應用與趨勢 7-7 RFID與AI驅動的智慧供應鏈技術 第八章客戶關係管理與AI整合應用 8-1 AI驅動的客戶關係管理(AI-Driven CRM) 8-2 企業導入AI驅動CRM系統的動機與挑戰 8-3 導入AI-CRM系統的挑戰與瓶頸 8-4 AI驅動CRM系統導入的關鍵成功因素 8-5 AI-CRM導入的成功關鍵因素 8-6 領先的AI-CRM供應商與平台 8-7 台灣本土CRM業者與AI整合趨勢簡述 8-8 AI驅動CRM的未來趨勢與發展展望 第九章AI時代下的資訊安全 9-1 資訊安全在AI世代的挑戰與機會 9-2 資訊安全漏洞與AI的自動化風險評估 9-3 資料備份與AI驅動的災難復原管理 9-4 AI與資訊安全素養 9-5 網路安全交易機制與AI風險控制 9-6 第三方支付安全與AI風控模型 9-7 網路釣魚攻擊與AI防護技術 9-8 未來展望—從資安防禦到智慧自我修復系統 9-9 個案分析:TSMC資安事件 第十章AI神助攻讓工業4.0到工業5.0 10-1 智慧工業的願景演進(從自動化到人機共創) 10-2 智慧製造的核心(AI重構決策、設計與生產) 10-3 全球策略比較(日本、德國與美國的AI導向發展路徑) 10-4 AI導向的6C與6M整合 10-5 iGDP與資料驅動經濟(AI成為價值鏈再設計的關鍵) 10-6 創新2.0與開放式製造(AI促進跨域共創與設計民主化) 10-7 邁向工業5.0(AI聚焦人本導向與永續製造) 10-8 人機協同時代的挑戰與機會(AI治理、數位韌性與未來職場)

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