獨裁者養成之路：八個暴君領袖的崛起與衰落，迷亂二十世紀的造神運動 (1版)

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【簡介】 個人崇拜，是暴政的核心 二十世紀的獨裁者，如何精心打造受人民景仰的虛偽形象 同樣的招數，是否也正在當今社會上演？ 《經濟學人》2019年度最佳選書 《解放的悲劇》、《文化大革命》作者 揭露當代中國真相的歷史學家 馮客 全新力作 二十世紀八大獨裁者： 義大利――墨索里尼 德國――希特勒 蘇聯――史達林 中國――毛澤東 北韓――金日成 海地――杜瓦利埃 羅馬尼亞――希奧塞古 衣索比亞――門格斯圖 整個二十世紀，無數的人民在為自己的獨裁領袖喝采， 即使他們因此淪落成了奴隸…… 獨裁政權無法光靠恐懼和暴力來統治國家，赤裸裸的權力可以暫時奪過來握在手中，但長遠來看永遠都嫌不夠。有辦法讓人民讚揚自己，才有辦法在位子上待久一點。現代獨裁者的弔詭之處在於，他必須製造出民眾支持的假象。 在《獨裁者養成之路》一書中，馮客回顧了二十世紀八個最有影響力的獨裁元首。從精心編排的遊行到嚴格的審查制度，這些刻意打造而成的神祕面紗，讓獨裁者可以不斷地粉飾自己的形象，並且鼓勵廣大人民來歌頌他們。 馮客以絲絲入扣的敘事，檢視了人格的神化如何生根、茁壯、鞏固，證明個人崇拜就是暴政的核心！ 推薦 尹子軒（香港《The Glocal全球政經評論》副總編輯） 許菁芳（作家） 陳方隅（菜市場政治學共同編輯） 黃哲斌（新聞工作者） 葉浩（政治大學政治系副教授） 管中祥（中正大學傳播系教授╱臺灣公民行動影音紀錄協會理事長） 顏擇雅（出版人，作家） 書評 跳脫既有的成見，延續馮客之前的毛澤東研究，提醒我們，握有權力的意識形態在目前的「自由主義危機」中是如何控制大量人民的心。他嘗試從各種方面去剖析集權主義，從毛澤東到「爸爸醫生」杜瓦利埃，辛辣地簡述了每一個獨裁者的生平。馮客獨具隻眼地指出，反文明的罪行就是反人類的罪行。 ――《紐約客》（New Yorker） 馮客以嚴謹學術態度書寫這本書，他意識到，在政治動盪的時代，這些狂妄自大的傢伙可以一直把人民迷得神魂顛倒。 ――《柯克斯書評》（Kirkus Reviews） 碑文會傾頹、雕像會倒塌，但這本書讓我們看到，「話術統治」為何歷久不衰。 ――美國大眾文化雜誌Paste Magazine 兼具科普和學術的特色，讀者一定可以從本書獲益甚多，又能享受其中的樂趣。馮客這本書的政治意識是反共且反獨裁的，但更重要的是，他從歷史角度詳述獨裁者如何讓整個社會圍繞著他們的自我頌揚和權力打轉。馮客用全新的方式闡述自己的觀點，並仔細地帶出新穎的細節。書中寫到不太有名的獨裁政權，例如門格斯圖統治的衣索比亞，亦秉持一貫的詳實筆觸，絲毫不馬虎。 ――美國文化雜誌Tablet Magazine 【目錄】 推薦序 當獨裁者同在異起 許菁芳 前言 第一章 墨索里尼 第二章 希特勒 第三章 史達林 第四章 毛澤東 第五章 金日成 第六章 杜瓦利埃 第七章 希奧塞古 第八章 門格斯圖 後記 謝詞 注釋

我要畫什麼呢?: 小畫家的藝術養成之路: 品格教育繪本:相信自己 (1版)

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【簡介】 1.強調「藝術沒有對錯」：繪畫在幼兒的成長階段，佔據相當重要的學習領域！尤其繪畫是孩子的第二語言，孩子時常將心中的意念想法藉由手中的畫筆表達在畫紙上，不過大人時常以自己的主觀意識批判孩子的繪畫作品，這會讓孩子想要放手創作的想法受到約束限制，因而卻步，害怕畫錯、害怕被嘲笑、害怕被批評，導致孩子無法盡情的揮灑想像力與創造力，建議家長能夠理解「藝術沒有對錯！」只要能發揮創意、得到啟發，就是最棒的了！唯有接納與鼓勵孩子的創作，孩子的繪畫能量才會源源不絕！ 2.要學會相信自己：作者在書中強調要相信自己、保持自信與自由發揮的重要性。如同畫家梵谷的名言繪畫，「如果你的內心有個聲音跟你說：『你不會畫畫』」 那麼請你務必要繼續畫下去，因為這個聲音會因此而消失。」 3.延伸學習—尋找靈感的方法：書中提供給讀者在生活中很方便且容易達成的八種小方法，讓尋找繪畫的靈感不再是難事。 4.全書以水彩帶入漸層的視覺感受：幼兒在繪畫的啟蒙階段，需要先以視覺感受顏色由淺至深的多層變化，每種顏色並非只有單一飽和的顏色，讓幼兒感受豐富多彩的顏色，讓視覺感受顏色的多變生命力，會更吸引幼兒進入繪畫的世界。 【目錄】

ChatGPT X Keras X PyTorch全方位應用實踐指南：從零開始的AI程式設計養成之路 (1版)

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內容簡介 文理組都能成功自學 AI 程式 理論與實作並用，打造穩固的深度學習基礎 　　本書內容改編自第 14 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組的佳作系列文章《新手也能懂得 AI - 深入淺出的 AI 課程》。本書將以 AI 人工智慧的圖像與文字兩大領域應用為主軸，並對目前熱門的技術進行深度解析，內容範圍廣闊，涵蓋了辨識、生成和預測等技術。在閱讀本書的過程中，讀者不但會學習到基礎理論，同時也會進行程式撰寫訓練，並從實作練習加深對理論的理解與記憶。 　　本書提供了一條 6 階段的人工智慧學習之路，從基本 Python 程式、爬蟲技術打好基礎，接著正式引領你進入 AI 人工智慧，了解深度學習模型的運作原理，並且跟著實作範例從無到有寫出 AI 程式，最後還能學會將 ChatGPT 串接到 LINE Bot，打造智慧個人小幫手。 　　在這本書中，你將認識到各種常見的深度學習模型，包括 DNN、RNN、CNN，搭配適合初學者的 Keras、PyTorch、NumPy 等強大函式庫，讓你可以輕鬆打造阿拉伯數字辨識模型、股票趨勢預測圖，建立文章摘要，以及使用預訓練模型來強化模型的辨識能力。 　　四大重點 　　＊內容由簡入深 　　從簡易入門，逐步理解人工智慧 　　＊打通 AI 技能 　　學習不同 AI 專案，將程式應用於生活 　　＊全方面教學 　　不需要程式基礎，從零開始寫程式 　　＊理論結合實作 　　理論與程式並重，會寫也會玩 AI 　　目標讀者 　　● 對於人工智慧懷抱熱情，但是毫無程式經驗的新手 　　● 希望能夠快速習得並累積人工智慧程式專案經驗的工程師 　　● 剛踏入人工智慧領域的學生和研究者 　　● 需要結合人工智慧，用於特定應用領域的專業人士 專業推薦 　　「如果您正在尋找一本全面且深入的人工智慧學習資源，這本書絕對值得一讀。它提供了結構良好的學習路徑，使您能夠從基礎到高階的技術水平不斷進步。此外它以自學為導向，使您能夠更好地理解和應用所學知識，這對於成功應用人工智慧技術至關重要。無論您的學習目標如何，這本書都是一個出色的起點。」──── 李俊宏 │ 國立高雄科技大學 電機工程系 資通組教授 目錄 第 1 章 Python 入門 1.1 Python 發展歷史 1.2 安裝 Python 與函式庫 安裝 Python 安裝函式庫 開啟教材 1.3 資料型態 數值型態（Numeric Type） 字串型態（String Type） 容器型態（Container Type） 1.4 變數與運算 指派變數 全域變數與區域變數 垃圾回收機制 1.5 運算式、運算子及運算元 算術運算子 邏輯運算子 比較運算子 1.6 判斷式與迴圈 if⋯elif⋯else for 迴圈 while 迴圈 1.7 函數與類別 函數（Function） 類別（Class） 第 2 章 網路爬蟲 2.1 Selenium 介紹與安裝 安裝方式 2.2 定位網站的元素 使用瀏覽器定位 HTML 元素 2.3 Selenium 實作 第 3 章 理解何謂人工智慧 3.1 何謂人工智慧？ 3.2 人工智慧的發展歷史 3.3 人工智慧、機器學習、深度學習的差別 人工智慧 機器學習 深度學習 3.4 機器學習中不同的學習方式 監督式學習 非監督式學習 強化式學習 遷移式學習 第 4 章 DNN 原理介紹與 Keras 實作 4.1 何謂深度神經網路（DNN）？ 輸入層（Input Layer） 隱藏層（Hidden Layer） 輸出層（Output Layer） 4.2 前向傳播與反向傳播 前向傳播（Forward Propagation） 反向傳播（Back Propagation） 4.3 學習率、梯度與優化器是什麼？ 4.4 程式碼實作與解析：MNIST 手寫辨識 第 5 章 LSTM 原理介紹與 Keras 實作 5.1 循環神經網路（RNN） 5.2 LSTM（Long Short-Term Memory） 遺忘門層（Forget Gate Layer） 狀態保存層（Cell State） 輸出層（Output Layer） 5.3 程式碼實作與解析：繪製股票趨勢預測圖 第 6 章 CNN 原理介紹與 PyTorch 實作 6.1 卷積神經網路（CNN） 卷積層（Convolution Layer） 池化層（Pooling Layer） 全連接層（Fully Connected Layer） 6.2 PyTorch 介紹與安裝 安裝方式 6.3 程式碼實作與解析：CIFAR10 影像辨識 第 7 章 DCGAN 原理介紹與 PyTorch 實作 7.1 深度卷積生成式對抗網路（Deep Convolutional GAN） 7.2 鑑別器與生成器 生成器 7.3 程式碼實作與解析：生成假的 MNIST 手寫辨識 第 8 章 VGG16 原理介紹與 PyTorch 實作 8.1 預訓練模型 VGG16（Visual Geometry Group 16） 8.2 預訓練模型與遷移式學習 8.3 程式碼實作與解析：真假 MNIST 手寫辨識 第 9 章 LSTM 自然語言處理與 PyTorch 實作 9.1 電腦該如何讀懂文字？ 9.2 Encoder、Decoder、Attention 9.3 TorchText 安裝與介紹 安裝方式 9.4 程式碼實作與解析：IMDB 影評情緒分析 第 10 章 BERT 原理介紹與 PyTorch 實作 10.1 萬物皆可 Transformer 10.2 BERT 10.3 認識 Hugging Face 安裝方式 10.4 程式碼實作與解析：真假新聞辨識 第 11 章 T5 原理介紹與 PyTorch 實作 11.1 T5 介紹 模型架構選擇 11.2 T5 的文本遮蔽方式 自監督預訓練策略（High-Level Approaches） 替換方式（Corruption Strategies） 替換率（Corruption Rate） 替換長度（Corruption Span Length） 11.3 程式碼實作與解析：生成新聞摘要 第 12 章 ChatGPT Prompt 設計與應用 12.1 GPT GPT-2 GPT-3 ChatGPT 12.2 ChatGPT 能做什麼？ 解釋程式碼 撰寫程式碼 修正程式碼 12.3 指令的設計方式 12.4 ChatGPT 的 API 申請方式 OpenAI API 申請方式 Azure API 申請方式 12.5 程式碼實作與解析：建立個人智慧 ChatGPT 小幫手