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【簡介】
Introduction to Computers in the AI Era
經典暢銷教科書,導入AI,全新改版!
提供用書教師相關的教學資源
資訊科技的不斷創新,人工智慧的大放異彩,ChatGPT的橫空出世,以及雲端運算、大數據、區塊鏈、5G與物聯網的應用呈現爆炸性的成長,這股趨勢不僅改變了人們的生活習慣,也改變了人們的學習模式與工作型態。
針對這些變革,本書除了涵蓋資訊科學的核心知識與實務應用,更將下列熱門的主題融入適當的章節,無論您是剛進入大學的新生、準備參加碩士班考試或國家考試的人士,本書都可以為您的學習與職涯奠定扎實的學理基礎,並掌握最新的資訊發展趨勢:
■ 人工智慧、AI PC、AI伺服器、CPU vs. GPU vs. NPU、機器學習、深度學習、神經元、神經網路、前饋神經網路 (FNN)、卷積神經網路 (CNN)、循環神經網路 (RNN)、生成式AI、生成對抗網路 (GAN)、擴散模型、Transformer模型、大型語言模型 (LLM)、ChatGPT、Copilot、Midjourney、自然語言處理、電腦視覺、自駕車、機器人、仿生機器人。
■ 量子電腦。
■ 虛擬實境 (VR)、擴增實境 (AR)、混合實境 (MR)、延展實境 (XR)。
■ 物聯網 (IoT)、智慧物聯網 (AIoT)、工業物聯網 (IIoT)、智慧城市、智慧交通、智慧家庭。
■ 區塊鏈、加密貨幣、冷熱錢包。
■ 網路霸凌、灌爆臉書、人肉搜索、網路公審、公布監視器畫面、散布假新聞、使用深偽 (deepfake) 技術製造假影片等行為的法律責任,歐盟人工智慧法案、AI訓練模型是否侵權,以及AI創作是否受著作權法保護。
本書特色
豐富圖表:透過拍攝精緻的產品照片及豐富圖表,提升學生的理解程度。
資訊部落:透過資訊部落,對其它專業的技術或議題做進一步的討論。
隨堂練習:透過隨堂練習,讓學生即刻驗證在課堂上學習的知識。
本章回顧:各章末提供簡短摘要,幫助學生快速回顧內容。
學習評量:各章末提供學習評量,檢測學生的學習成效或做為課後作業之用。
【目錄】
第1章 導論
1-1 電腦的發展過程
1-2 電腦系統的組成
1-3 電腦的類型
1-4 資訊科技所衍生的社會與道德議題
第2章 人工智慧與其它新發展
2-1 人工智慧
2-2 機器學習
2-3 深度學習
2-4 生成式AI
2-5 機器人
2-6 VR、AR、MR 與 XR
2-7 自駕車
2-8 區塊鏈
2-9 量子電腦
第3章 數字系統與資料表示法
3-1 電腦的資料基本單位
3-2 數字系統
3-3 數字系統轉換
3-4 整數表示法
3-5 浮點數表示法
3-6 文字表示法
3-7 圖形表示法
3-8 聲音表示法
3-9 視訊表示法
第4章 電腦硬體
4-1 處理單元
4-2 記憶單元
4-3 輸入單元
4-4 輸出單元
4-5 電腦元件的使用與故障排除
第5章 電腦軟體與作業系統
5-1 軟體的類型
5-2 開放原始碼軟體與 App
5-3 程式語言
5-4 作業系統簡介
5-5 作業系統的功能
5-6 作業系統的技術
5-7 知名的作業系統
第6章 電腦網路
6-1 網路的用途
6-2 網路的類型
6-3 網路的運作方式
6-4 OSI 參考模型
6-5 網路拓樸
6-6 網路傳輸媒介
6-7 網路相關設備
6-8 區域網路標準
第7章 無線網路與行動通訊
7-1 無線網路簡介
7-2 無線個人網路 (WPAN)
7-3 無線區域網路 (WLAN)
7-4 無線都會網路 (WMAN)
7-5 行動通訊
7-6 衛星網路
第8章 網際網路
8-1 網際網路的起源
8-2 連上網際網路的方式
8-3 網際網路的應用
8-4 TCP/IP 參考模型
8-5 網際網路命名規則
8-6 網頁設計
第9章 雲端運算與物聯網
9-1 雲端運算
9-2 物聯網
9-3 智慧物聯網
第10章 電子商務與網路行銷
10-1 電子商務的意義
10-2 電子商務的經營模式
10-3 電子付款系統
10-4 網路交易的安全機制
10-5 行動商務
10-6 網路行銷
10-7 行動行銷
第11章 資料庫與大數據
11-1 資料的階層架構
11-2 資料庫模式
11-3 資料庫操作實例
11-4 資料倉儲
11-5 大數據
第12章 資訊系統
12-1 企業的組織層級
12-2 資訊系統的架構
12-3 資訊系統的重要性
12-4 資訊系統的類型
第13章 資訊安全
13-1 OSI 安全架構
13-2 資訊安全管理標準
13-3 網路帶來的安全威脅
13-4 惡意程式與防範之道
13-5 常見的安全攻擊手法
13-6 加密的原理與應用
13-7 資訊安全措施
第14章 資訊倫理與法律
14-1 資訊倫理
14-2 電腦犯罪
14-3 資訊隱私權
14-4 智慧財產權
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【簡介】
為推廣教育111理念,本書以AI時代的教育經營為主題,主要收錄人工智慧(AI)應用在教育政策、學校經營與領導、課程與教學等方面議題的理念與實踐。全書合計11篇專題文章,主要內容包含:AI 時代的學校經營:機會、風險與應用、人工智慧與數位科技於教育的助益與挑戰、AI在教育政策及校務經營的意涵與因應策略、AI時代校長教學領導的轉型實踐、臺北市中小學校長增能班實施成效與精進之研究、生成式AI融入多模態教學之探究、析論日本GIGA學校構想與教育DX方案、智慧啟航:AI在幼兒教育之發展與應用、如何利用GenAI協助高中教學:以專題寫作與國際教育為例、AI輔助國小課程教學與學習之理念與實踐、以設計思考進行行政管理的變革:以臺北市仁愛國小為例。本書各篇文稿均經過雙匿名審查,並能依專業審查意見進行修正,可讀性高。各篇論文議題新穎,內容豐富,兼具理念與實務,且能符合AI時代下教育經營的潮流與趨勢,對於實踐教育111的理念亦有正面的助益,對於教育研究人員與實務工作者而言,值得加以參考與研讀。
【目錄】
第01章 AI 時代的學校經營:機會、風險與應用/吳清山、朱晉杰
第02章 人工智慧與數位科技於教育的助益與挑戰/鄭依萍、鄭崇趁
第03章 AI在教育政策及校務經營的意涵與因應策略/曾燦金、張志毓、吳建億、游子賢
第04章 AI時代校長教學領導的轉型實踐/謝念慈、謝金城
第05章 臺北市中小學校長增能班實施成效與精進之研究/劉春榮
第06章 生成式AI融入多模態教學之探究/王怡文、黃旭鈞
第07章 析論日本GIGA學校構想與教育DX方案/林雍智
第08章 智慧啟航:AI在幼兒教育之發展與應用/蘇玲慧、高家斌、鄭如雯
第09章 如何利用GenAI協助高中教學:以專題寫作與國際教育為例/黃世隆
第10章 AI輔助國小課程教學與學習之理念與實踐/章寶仁、王曉梅
第11章 以設計思考進行行政管理的變革:以臺北市仁愛國小為例/楊柳淳、賴柏宗
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AI 時代的管理數學:使用 R 語言實作 (1版)
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【簡介】
如果你主要關注統計分析、數據可視化、線性代數、初等微積分,
並希望較快上手,「R語言」會是較佳的選擇!
本書獨特之處在於以直觀且實用的方式,清楚介紹人工智慧及機器學習領域中常用的管理數學工具。透過R語言的實作,讀者得以深入理解並實際應用於不同實務情境。
書中的實例不侷限於理論探討,更著重實際應用,貼近日常生活,喚起讀者對數學的共鳴與學習熱情。舉例而言,透過應用貝氏定理,探討運動員實際服用興奮劑的真相,以及判斷過濾垃圾郵件的情境。同時,透過極佳化方法的應用,協助航空公司訂定最適價格和最大利潤路線圖等案例,使得理論更具實用性。
除此之外,本書擴大管理數學的範疇:從管理數學傳統上僅處理統計、線性代數的刻板印象,將此核心概念延伸至線性轉換、特徵值與特徵向量等進階議題,並且更進一步涵蓋一般書籍較少觸及的「極佳化方法」,包括微分、極值、偏微分以及拉氏乘數等內容,於實用範例中為機器學習(Machine learning)的數學應用奠定基礎。
線性規劃的討論更是引領讀者回溯至二戰時期,線性規劃應用於確定空中力量和雷達(radar)的最佳使用,具有時代非凡之意義。同時探討在各種混和限制條件下,欲達目標極大、極小化,使用線性代數中構築人工基底手法,自標準的極大化問題做為起點,經二階段法、對偶問題法、對偶單形法,深入解說 R 軟體 lpSolveAPI 套件背後的數學脈絡或故事。
本書精彩內容 ——
線性代數|線性函數|線性方程組|矩陣|向量空間|線性轉換|
極佳化方法|拉氏函數|機率與統計|單利.複利|線性規劃|馬可夫鏈|預測|
本書特色
☑ 以 R 軟體的程式語言與過程,深入解說並印證數學定義、定理
☑ 透過 R 軟體的印證,經驗的移轉,形塑跨電腦語言的整體處理思維
☑ 促成 R 軟體成為數學符號以外的第二語言,加速數學學習效率
☑ 將人工智慧及機器學習常用之數學思維,應用於資料分析及解決管理問題
【目錄】
CHAPTER 01 截彎取直:線性函數與線性方程組
1-1 直線的交點(Intersection of Straight Line)
1-2 最小平方法(The Method of Least Squares)
CHAPTER 02 資料呈現的語言:矩陣
2-1 矩陣定義與基本運算
2-2 矩陣應用於密碼學(Cryptography)
2-3 矩陣應用於經濟學:Leontief模式
2-4 矩陣應用於最小平方法
CHAPTER 03 Google 搜尋是如何運作:向量空間與線性轉換
3-1 向量與向量空間
3-2 線性獨立與基底
3-3 線性轉換(Linear transformation)
3-4 特徵值與特徵向量(Eigenvalues and eigenvectors)
CHAPTER 04 資源有限條件的極值問題:極佳化方法
4-1 微分及其應用
4-2 微分及全微分
4-3 函數的極值
4-4 拉氏乘數(Lagrange multiplier)
4-5 極佳化方法的應用
CHAPTER 05 COVID-19 陽性、偽陽性議題:機率與統計
5-1 敘述性統計
5-2 機率
5-3 隨機變數、常態分配及抽樣分配
CHAPTER 06 時間的價值:單利、複利的年金;分期償還及償債基金
6-1 單利、複利
6-2 單利、複利的進階應用
6-3 年金(Annuity)
CHAPTER 07 最少的資源與滿足最佳效益:線性規劃
7-1 極大化問題(maximization problem)
7-2 極小化問題(minimization problem)
CHAPTER 08 AI 中的隨機與穩態過程:馬可夫鏈
CHAPTER 09 AI 的前沿應用:預測
9-1 定性的預測方法
9-2 時間序列預測方法
9-3 關聯性預測 - 簡單迴歸模式
9-4 關聯性預測 - 複迴歸模式
9-5 判定係數與相關係數
9-6 顯著性檢定
9-7 預測準確性
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