Sora開創AI視覺新紀元：影像生成 × 大模型時代 × AI商機，盤點AI世代的商業巨頭發展與未來趨勢 (1版)
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【簡介】
★解析 Sora 模型將為哪些產業帶來重大革命★
★探討大模型發展的挑戰、風險與未來趨勢★
★盤點 OpenAI、Google、Meta 的 AI 產業發展★
技術進化的新紀元已然開啟。從 ChatGPT 到 GPT-4，再到 Sora，人工智慧正跨越機械邏輯的邊界，模擬並延展人類思維維度，從被動回應走向主動理解。
本書以 GPT 為主線，介紹 ChatGPT 的誕生和爆發，以及 ChatGPT 的真正價值，ChatGPT 又開啟了一個怎樣的 AI 新紀元？本書還將對 ChatGPT 發布後，OpenAI 近一年的行動（包括發布 GPT-4、開放 API 和微調功能，上線 GPT 商店等）進行詳細介紹及分析。同時，ChatGPT 推出的最強文字生成影片模型 ── Sora，它使用了什麼樣的 技術、背後的團隊組成、它的誕生將為影視產業帶來哪些衝擊與助力，以及各行各業將能如何擁抱這個 AI 技術，創造出潛在的巨大效益？本書將一一為您解析。
除了 GPT 系列和 Sora，本書也對 OpenAI 的競爭對手進行了介紹和分析，包括老牌科技巨頭 Google、從元宇宙轉向 AI 的 Meta、四年前從 OpenAI 離職後成立的 Anthropic。本書還同時對 ChatGPT 掀起的 AI 模型大戰進行分析，並對大模型的下一步發展進行前瞻性的預測。
你將深入認識一夕爆紅的 ChatGPT 的所有資訊，以及近年來的大模型發展脈絡，並在繁雜的資訊中梳理出人工智慧行業變革以及即將到來的 通用人工智慧時代的線索。
【目錄】
Chapter 1 進入大模型時代
1.1 ChatGPT，人工智慧的里程碑
1.2 ChatGPT 的成功是大模型的勝利
1.3 通用人工智慧之門，已經打開
Chapter 2 進擊的 ChatGPT
2.1 ChatGPT 的進階之路
2.2 GPT-5 呼之欲出
2.3 大模型，智慧時代的基礎設施
2.4 人人都可打造的專屬 GPT
2.5 GPT Store，OpenAI 的野心
Chapter 3 GPT 的無限未來
3.1 賦能百業的 GPT
3.2 為機器人裝上 GPT 大腦
3.3 AI Pin，一場瘋狂的實驗
Chapter 4 Sora 問世，創造現實
4.1 引起全球關注的 Sora
4.2 Sora 技術報告全解讀
4.3 揭祕 Sora 團隊
4.4 多模態的跨越式突破
Chapter 5 Sora 搶了誰的飯碗？
5.1 影視製作，一夜變天
5.2 Sora 暴擊短影片行業
5.3 Sora 如何改變廣告行銷？
5.4 視覺化，Sora 的真正價值
5.5 未來屬於擁抱技術的人
Chapter 6 百模大戰，勝利者誰？
6.1 OpenAI，勝者為王
6.2 失守大模型，Google 的追趕
6.3 放棄元宇宙，Meta 的努力
6.4 Anthropic，OpenAI 的最強競爭對手
6.5 大模型的下一步，路在何方？
Chapter 7 大模型的挑戰與風險
7.1 被困在運算能力裡的大模型
7.2 大模型的能耗之傷
7.3 大模型的「胡言亂語」
7.4 大模型深陷版權爭議
7.5 一場關於真實的博弈
7.6 價值對齊的憂慮
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ChatGPT4人工智慧新時代：超效率AI生活與工作實務應用 (1版)
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內容簡介
學習使用ChatGPT，跟上AI人工智慧的潮流
取得競爭優勢，才不會被使用ChatGPT的人淘汰
本書將一步步引領讀者探索ChatGPT4的各種功能，幫助你迅速上手，體驗與AI的對話樂趣。
｜搶先體驗GPT-4模型新功能，實現AI超效率生活與工作｜
GPT-4模型回答問題的準確性、安全性、創造力、處理能力等功能大幅提升。透過GPT-4插件，能使用ChatGPT總結網頁、PDF、PPT、Word文件，以及搜尋學術論文、提供住宿旅遊建議、訂餐廳、學習知識、視覺化圖形提升理解力、美股資訊全掌握。
｜使用ChatGPT全面提升個人競爭力｜
使用本書獨創的6W1H速查表寫ChatGPT提示，輕鬆產生各種文字。探索無限的知識，取得建議諮詢，提升多國語言能力，生成中英文履歷自傳、求職信、面試模擬，並達成職業目標，提高工作生產力與效率，以及線上行銷、掌握商機，瞭解ChatGPT背後原理，讓你使用ChatGPT時有更多的優勢。
｜使用ChatGPT Chrome擴充，讓ChatGPT功能更強大｜
使用語音與ChatGPT對話、總結網頁文章與YouTube影片內容、處理日常工作、與朋友分享對話紀錄，AIPRM讓你輕鬆運用數千個提示範本。
【目標讀者】
✪上班族：使用ChatGPT提升工作效率、增加生產力，實現職業目標。
✪求職者：使用ChatGPT工具提升求職競爭力、求職全方位攻略，全能職涯顧問。
✪家長：使用ChatGPT協助家庭教育，讓孩子不會在AI人工智慧時代中輸在起跑點。
✪學生：使用ChatGPT規劃讀書計畫，學習學科知識、解答會考或學測歷屆考題。
✪教師：使用ChatGPT蒐集各種教學知識、產生教學大綱、教學投影片，規劃教學計畫。
✪語言學習者：使用ChatGPT情境式學習會話、文法、單字、測驗，全面提升多國語言能力。
✪行銷人員：使用ChatGPT產生內容行銷、SEO網路行銷、社群行銷、影片行銷，掌握商機。
✪創作者：使用本書獨創的6W1H速查表寫ChatGPT提示，輕鬆創意寫作。
✪企業高階主管：使用ChatGPT擴展知識，提升洞察力、決策力，領導高效率的團隊。
✪記者：使用ChatGPT蒐集各種知識，產生新聞稿，提升寫作效率。
✪金融和投資專業人員：使用ChatGPT取得股市資訊、更深入的市場分析和預測。
✪每個人：使用ChatGPT提供健康諮詢、精神支持、娛樂、學習，提升生活品質。
本書特色
搶先體驗GPT-4模型新功能
剖析最新ChatGPT4工作原理與實務應用
讓你成為運用ChatGPT的專家
✪使用本書獨創的6W1H速查表寫ChatGPT提示，輕鬆創意寫作
✪搶先體驗GPT-4模型與插件新功能，實現AI超效率生活與工作
✪使用ChatGPT Chrome擴充，讓ChatGPT功能更強大
✪使用ChatGPT提升個人能力、知識探尋、多國語言學習
✪使用ChatGPT提升求職競爭力、求職全方位攻略、全能職涯顧問
✪使用ChatGPT提高工作生產力與效率、線上行銷、掌握商機
目錄
【啟動ChatGPT全新體驗】
|CHAPTER 01| 開啟AI新世界：ChatGPT介紹
1.1 ChatGPT簡介
1.2 生成式AI介紹
1.3 結論
|CHAPTER 02| 啟動AI新體驗：輕鬆開始使用ChatGPT
2.1 進入ChatGPT網站
2.2 註冊ChatGPT帳號
2.3 建立新的聊天
2.4 修改聊天提示
2.5 修改聊天標題
2.6 刪除聊天
2.7 刪除全部聊天
2.8 結論
|CHAPTER 03| 掌握與ChatGPT的聊天技巧：讓你的對話更有效率
3.1 建立一個新聊天
3.2 要求ChatGPT停止產生回應
3.3 要求ChatGPT重新產生回應
3.4 指定列出資料項目數
3.5 要求顯示更多欄位資訊
3.6 要求顯示更多筆資訊
3.7 以H1、H2、H3顯示
3.8 以表格顯示
3.9 輸入多行提示
3.10 常見錯誤
3.11 結論
|CHAPTER 04| 功能設定：讓ChatGPT安全又好用
4.1 設定：顯示模式
4.2 設定：聊天歷史與訓練選項
4.3 設定：匯出所有聊天
4.4 登出OpenAI帳號
4.5 登入OpenAI帳號
4.6 結論
【使用ChatGPT創意寫作、提供建議諮詢、知識探詢、多國語言學習】
|CHAPTER 05| ChatGPT創意寫作：使用6W1H速查表輕鬆生成各種文字
5.1 以6W1H速查表寫提示來讓ChatGPT產生各種文字
5.2 ChatGPT寫E-mail（精簡版）
5.3 ChatGPT寫E-mail（詳細版）
5.4 ChatGPT產生故事
5.5 ChatGPT產生企劃書
5.6 結論
|CHAPTER 06| 全方位專家：ChatGPT提供建議與諮詢
6.1 依照分類尋找你需要的專家
6.2 從食衣住行育樂尋找你需要的專家
6.3 ChatGPT擔任健康顧問專家
6.4 請ChatGPT擔任健康顧問專家並提供建議
6.5 請ChatGPT擔任健康顧問專家並詳細解說建議
6.6 請ChatGPT健康顧問專家列出可諮詢的問題
6.7 向ChatGPT健康顧問專家提出問題
6.8 結論
|CHAPTER 07| 無所不知的AI大神：ChatGPT知識的探尋與運用
7.1 列出知識的大綱
7.2 詳細說明大綱的主題和子主題
7.3 更詳細說明某一主題或子主題
7.4 說明某一技術的優缺點
7.5 以表格顯示比較結果
7.6 顯示定量數據
7.7 解釋原理或概念
7.8 概括介紹原理或概念
7.9 給不同對象的教學大綱
7.10 將知識製作成教學投影片
7.11 將知識製作成公司簡報投影片
7.12 提供知識的參考資料連結
7.13 結論
|CHAPTER 08| 多國語言家教：ChatGPT提升你的語言能力
8.1 建議10個練習英語會話的情境
8.2 餐廳點餐與飲料的英語會話
8.3 學習與測驗會話中的英文單字
8.4 學習與測驗餐廳英語會話中的文法
8.5 練習英語會話
8.6 學習與測驗所有的英文文法
8.7 學習與測驗所有的英語時態
8.8 學習單字的同義詞與反義詞
8.9 ChatGPT語言學習的限制
8.10 結論
【使用ChatGPT提升求職競爭力、求職全方位攻略、全能職涯顧問】
|CHAPTER 09| 提升求職競爭力：使用ChatGPT產生中英文履歷自傳
9.1 撰寫履歷表
9.2 履歷表加上量化數據
9.3 依照STAR原則修改履歷表
9.4 依照格式改寫履歷表
9.5 加入更多技能
9.6 針對應徵職務改寫履歷表
9.7 寫自傳
9.8 指示格式段落寫自傳
9.9 產生英文履歷
9.10 產生英文自傳
9.11 結論
|CHAPTER 10| 求職全方位攻略：使用ChatGPT針對特定公司求職
10.1 寫中文求職信
10.2 請ChatGPT找出修改內容後的錯誤
10.3 寫英文求職信
10.4 回覆面試通知信
10.5 模擬練習面試的問題
10.6 輸入面試常見問題：請ChatGPT建議回答方式
10.7 寫面試後的感謝信
10.8 結論
|CHAPTER 11| 全能職涯顧問：讓ChatGPT助你實現職業目標
11.1 ChatGPT擔任職涯顧問專家
11.2 什麼是職涯管理
11.3 請ChatGPT擔任職涯顧問專家，依照工作職務提供建議
11.4 請ChatGPT職涯顧問專家詳細解說建議
11.5 請ChatGPT職涯顧問專家列舉能提供諮詢的問題
11.6 向ChatGPT職涯顧問專家提出問題
11.7 結論
【使用ChatGPT提高工作生產力與效率、線上行銷、掌握商機】
|CHAPTER 12| 全面提升生產力：ChatGPT 解鎖事半功倍的工作模式
12.1 如何使用ChatGPT 提高工作生產力
12.2 ChatGPT 產生專案管理主項目與次項目
12.3 ChatGPT 產生專案管理表格
12.4 ChatGPT 產生專案相關E-mail
12.5 ChatGPT 產生專案各階段會議通知E-mail
12.6 整理並產生中文會議紀錄
12.7 產生英文會議紀錄
12.8 結論
|CHAPTER 13| AI線上行銷大揭祕：ChatGPT助你掌握商機
13.1 以6W1H速查表寫提示來讓ChatGPT產生行銷文字
13.2 請ChatGPT擔任數位行銷的專家
13.3 ChatGPT幫忙想10個網站標題
13.4 ChatGPT幫忙想10個簡體中文的網站標題
13.5 ChatGPT幫忙想網站說明
13.6 ChatGPT幫忙想10個產品標題
13.7 ChatGPT幫忙想產品說明
13.8 ChatGPT產生包含SEO關鍵字的產品說明
13.9 ChatGPT客製化E-mail行銷
13.10 ChatGPT fb社群行銷
13.11 ChatGPT Instagram社群行銷
13.12 ChatGPT節慶行銷
13.13 影片行銷：ChatGPT產生Youtube腳本
13.14 結論
【ChatGPT Chrome擴充：讓ChatGPT功能更強大】
|CHAPTER 14| Talk-to-ChatGPT擴充：與ChatGPT輕鬆語音對話
14.1 安裝Talk-to-ChatGPT擴充
14.2 執行Talk-to-ChatGPT擴充
14.3 設定Talk-to-ChatGPT擴充學習英語
14.4 設定不要自動送出
14.5 結論
|CHAPTER 15| ReaderGPT擴充：總結網頁文章的好幫手
15.1 安裝ReaderGPT擴充
15.2 執行ReaderGPT擴充
15.3 新增ReaderGPT擴充提示
15.4 執行新增ReaderGPT擴充提示
15.5 執行ReaderGPT擴充並選擇你要執行的提示
15.6 ReaderGPT擴充無法總結太長的文章
15.7 管理已安裝的Chrome擴充
15.8 結論
|CHAPTER 16| Merlin擴充：讓ChatGPT成為處理日常工作的助手
16.1 安裝Merlin擴充
16.2 註冊Merlin擴充帳號
16.3 執行Merlin擴充來回覆E-mail或社群的留言
16.4 新增自訂提示
16.5 使用自訂提示
16.6 管理自訂提示
16.7 結論
|CHAPTER 17| YouTube Summary with ChatGPT擴充：總結YouTube影片
17.1 安裝YouTube Summary with ChatGPT擴充
17.2 設定YouTube Summary with ChatGPT擴充
17.3 執行YouTube Summary with ChatGPT擴充
17.4 YouTube Summary with ChatGPT語言學習
17.5 結論
|CHAPTER 18| AIPRM擴充：提示範本分享平台
18.1 安裝AIPRM擴充
18.2 註冊AIPRM擴充帳號
18.3 AIPRM擴充功能介紹
18.4 執行AIPRM公開的提示範本
18.5 查看AIPRM公開的提示範本
18.6 將AIPRM的提示範本加入我的最愛
18.7 建立AIPRM的自訂提示範本
18.8 執行AIPRM自訂提示範本
18.9 結論
|CHAPTER 19| Save ChatGPT擴充：輕鬆保存你的對話紀錄
19.1 安裝Save ChatGPT擴充
19.2 儲存對話紀錄為文字檔
19.3 將對話紀錄複製到剪貼簿
19.4 儲存對話紀錄為PDF檔
19.5 聊天歷史與訓練選項切換為不允許時，儲存對話紀錄為PDF檔
19.6 結論
|CHAPTER 20| ShareGPT擴充：與朋友分享你的ChatGPT聊天
20.1 安裝ShareGPT擴充
20.2 執行ShareGPT擴充
20.3 儲存聊天分享網頁
20.4 評論聊天分享網頁
20.5 結論
|CHAPTER 21| WebChatGPT擴充：讓ChatGPT整合網路最新時事
21.1 ChatGPT的限制
21.2 安裝WebChatGPT擴充
21.3 執行WebChatGPT擴充
21.4 執行WebChatGPT擴充選項說明
21.5 執行WebChatGPT擴充：設定不要讀取網頁資料
21.6 結論
【了解ChatGPT工作原理，增加運用AI的優勢】
|CHAPTER 22| 了解ChatGPT背後的工作原理：增加運用AI的優勢
22.1 為何要了解ChatGPT背後的工作原理？
22.2 生成式語言模型介紹
22.3 為何ChatGPT輸入相同的提示，每次產生的回應都不同呢？
22.4 生成式語言模型的發展歷程
22.5 GPT模型介紹
22.6 ChatGPT模型的訓練
22.7 ChatGPT會了解或思考你的提示，然後產生回應嗎？
22.8 ChatGPT有記憶嗎？
22.9 為何ChatGPT處理中文的速度比較慢？
22.10 ChatGPT記得對話能力有限制嗎？
22.11 如何能增加ChatGPT記憶容量？
22.12 ChatGPT有感情嗎？
22.13 結論
【搶先體驗GPT-4模型新功能，實現AI超效率生活與工作】
|CHAPTER 23| 探索GPT-4：新世代AI語言模型
23.1 比較GPT-3.5 vs GPT-4
23.2 GPT-4測驗成績
23.3 視覺輸入
23.4 回答的真實性
23.5 風險與緩解措施
23.6 結論
|CHAPTER 24| 升級ChatGPT Plus付費方案：提升你的AI體驗
24.1 升級ChatGPT Plus付費方案
24.2 ChatGPT Plus付費方案提供兩種聊天模式
24.3 取消訂閱ChatGPT Plus付費方案
24.4 結論
|CHAPTER 25| GPT-4三種執行方式的多元運用
25.1 以預設模式執行GPT-4
25.2 以網路瀏覽模式執行GPT-4
25.3 以插件的方式執行GPT-4
25.4 Plugins Store插件商店介紹
25.5 結論
|CHAPTER 26| WebPilot插件：ChatGPT網路資訊導航員
26.1 安裝WebPilot插件
26.2 執行WebPilot Plugins介紹
26.3 執行WebPilot Plugins來查詢最新資訊
26.4 WebPilot Plugins摘要與查詢網頁
26.5 結論
|CHAPTER 27| Link Reader 插件：讓你輕鬆讀取網頁、PDF、PPT、Word文件
27.1 安裝Link Reader插件
27.2 執行Link Reader Plugins 介紹
27.3 執行Link Reader Plugins介紹PDF檔內容
27.4 使用Link Reader Plugins總結PDF內容
27.5 使用Link Reader Plugins對PDF檔提出問題
27.6 使用Link Reader Plugins產生新聞稿
27.7 使用Link Reader Plugins製作投影片
27.8 使用Link Reader Plugins讀取Word檔案
27.9 使用Link Reader Plugins讀取PowerPoint檔案
27.10 使用Link Reader Plugins讀取網頁
27.11 使用Link Reader Plugins讀取國中教育會考PDF檔
27.12 結論
|CHAPTER 28| ScholarAI插件：學術研究得力助手
28.1 安裝ScholarAI 插件
28.2 執行ScholarAI Plugins介紹
28.3 執行ScholarAI Plugins不能使用中文搜尋論文
28.4 執行ScholarAI Plugins以英文關鍵字搜尋論文
28.5 執行ScholarAI Plugins先翻譯再搜尋論文
28.6 執行ScholarAI Plugins查詢引用次數最高的5篇論文
28.7 執行ScholarAI Plugins查詢同行評審的論文
28.8 執行ScholarAI查詢全文與總結論文
28.9 結論
|CHAPTER 29| OwlJourney插件：智慧旅行顧問
29.1 安裝OwlJourney 插件
29.2 執行OwlJourney Plugins介紹
29.3 執行OwlJourney Plugins找住宿
29.4 執行WebPilot Plugins來查詢最新推薦活動
29.5 其他旅遊預訂網站插件
29.6 結論
|CHAPTER 30| OpenTable插件：訂餐廳的AI小幫手
30.1 安裝OpenTable插件
30.2 執行OpenTable Plugins介紹
30.3 執行OpenTable Plugins找法國餐廳
30.4 結論
|CHAPTER 31| VoxScript插件：網路資訊全方位掌握
31.1 安裝VoxScript插件
31.2 執行VoxScript Plugins介紹
31.3 執行VoxScript Plugins即時網路搜尋
31.4 執行VoxScript Plugins查詢股票和加密貨幣資訊
31.5 執行VoxScript Plugins讀取網站內容
31.6 執行VoxScript Plugins讀取Youtube視頻資訊
31.7 結論
|CHAPTER 32| Wolfram插件：學習知識新夥伴
32.1 安裝Wolfram 插件
32.2 執行Wolfram Plugins介紹
32.3 執行Wolfram Plugins進行複雜的數學計算
32.4 執行Wolfram Plugins提供科學數據
32.5 執行Wolfram Plugins進行數據分析和視覺化
32.6 執行Wolfram Plugins解答物理問題
32.7 執行Wolfram Plugins進行單位轉換和時間計算
32.8 結論
|CHAPTER 33| ShowMe插件：視覺化圖形提升理解力
33.1 安裝ShowMe插件
33.2 執行ShowMe Plugins介紹
33.3 ShowMe Plugins能產生哪些圖表？
33.4 執行ShowMe Plugins產生狀態圖
33.5 執行ShowMe Plugins產生比例圖
33.6 執行ShowMe Plugins產生甘特圖
33.7 執行ShowMe Plugins產生流程圖
33.8 執行ShowMe Plugins產生思維導圖（心智圖）
33.9 執行ShowMe Plugins產生其他的圖形
33.10 結論
|CHAPTER 34| AITickerChat插件：美股資訊全掌握
34.1 安裝AITickerChat插件
34.2 執行AITickerChat Plugins介紹
34.3 執行AITickerChat Plugins搜尋美股SEC文件
34.4 執行AITickerChat Plugins查找財報電話會議紀錄
34.5 執行AITickerChat Plugins回答股票市場相關問題
34.6 執行AITickerChat Plugins提供財務數據
34.7 結論
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奧特曼傳：OpenAI執行長開啟生成式AI變革時代 (1版)
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【簡介】
ChatGPT之父全球首部獨家採訪傳記故事中彙集的詳盡資料讓我印象深刻……等我退休以後，我很願意參與這部傳記的後半部分。
——山姆‧奧特曼（Sam Altman）第一手資訊揭密奧特曼的AI科技巨頭、權力之路和未來宏圖2022年底，OpenAI推出ChatGPT，2個月就突破1億用戶，成為史上用戶成長速度最快的應用程式，開啟AI競爭的戰國時代。OpenAI創辦人山姆‧奧特曼也成為繼賈伯斯與馬斯克後，最受矚目的科技領袖。就在奧特曼站上事業頂峰之際，OpenAI董事會卻發動政變，強行撤銷他的職務。但四天後，劇情急轉直下，經過員工的集體抗議，加上微軟執行長納德拉與矽谷科技圈的支持下，奧特曼凱旋回歸，很快又拿回執行長的職位。每個人都想知道，這位橫空出世的OpenAI創辦人山姆‧奧特曼是怎麼崛起的？他如何培養矽谷圈的人脈？又為何會成為某些人的眼中釘？本書作者周恒星是知名矽谷記者，與奧特曼結識將近十年，他以親身經歷與第一手資訊，詳細講述OpenAI創立至今的關鍵事件與人物，帶領讀者親歷AI跌宕起伏的大事，讓讀者認識真實的奧特曼。 他是創業家：打造OpenAI從0到1的AI帝國
他是思想家：提出萬物摩爾定律，致力打造豐富的知識與能源
他是夢想家：積極倡議全民基本收入與世界幣，讓每個人都過上中產階級的生活各界讚譽
我被《奧特曼傳》的深度和廣度所震撼。它不僅僅是一本傳記，更是一場對AI未來的深入思考。我們正迎來一場由人工智慧大模型帶來的新工業革命。了解奧特曼這樣的人物，了解OpenAI這樣的公司，是非常重要的。
——周鴻禕，360集團創辦人 《奧特曼傳》是一部令人振奮的傳記。它提供一個難得的視角，讓我們得以一窺那些在背後推動世界前進的力量。
——馮侖，禦風集團董事長、萬通集團創辦人
【目錄】
推薦序 新矽谷王山姆．奧特曼／周鴻禕
前言 注定要走進歷史的人第1 部 從孵化OpenAI到打造ChatGPT
第1 章 悄悄來臨的AI革命
第2 章 OpenAI的成立
第3 章 從0到1
第4 章 臨危受命
第5 章 戰時執行長第2 部 權力的遊戲
第6 章 矽谷的「宗教戰爭」
第7 章 董事會的陰謀
第8 章 峰迴路轉
第9 章 有限與無限遊戲第3部 矽谷金童
第 10 章 年少時期：從聖路易到矽谷
第 11 章 創業階段：總能促成交易的矽谷金童
第 12 章 掌舵Y Combinator：走向矽谷中心，結交最有權勢的朋友
第 13 章 改造Y Combinator：放眼未來
第 14 章 奧特曼的世界藍圖 後記 下一個曼哈頓計畫
致謝
參考文獻
奧特曼大事記
OpenAI大事記
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AI時代Math元年：用Python全精通程式設計 (1版)
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1152
現省:
128元
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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
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