Working English 1 (1版)

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Working English 1 作者：Jamie Blackler ISBN：9789865522872 版次：1 年份：2022 出版商：Tung Hua Book Co., Ltd. 頁數/規格：144頁/平裝彩色 Working English 2 作者：Jamie Blackler ISBN：9789865522889 版次：1 年份：2023 出版商：東華書局 頁數/規格：144頁/平裝彩色 Working English 3 作者：Joseph Henley ISBN：9789865522896 版次：1 年份：2023 出版商：東華書局 頁數/規格：144頁/平裝彩色 Introduction The Working English series is created to prepare students for a career in international business. It gives them the tools they need to successfully work in an environment in which they are required to communicate with both their colleagues and customers in English. To achieve this goal, the book contains practical lessons specifically chosen to target improvements in students’ listening, reading, writing, and speaking skills while also boosting their vocabulary and understanding of English grammar. Listening Features workplace and casual dialogues between native speakers in the workplace Exercises to test students listening comprehension skills Reading Advertisements, passages, and other documents that give students reading practice and questions to test their reading comprehension skills. Speaking Interactive conversation and pair work activities that encourage students to practice speaking and perfect their pronunciation. Group exercises that encourage students to share their opinions and utilize the information they have learned. Group discussion sessions that prepare students for public speaking. Writing Guided assignments that give students practice writing emails, filling in paperwork, and completing other writing tasks that are required in professional and casual settings. Vocabulary Photo match exercises to increase students’ vocabulary Vocabulary checklists and exercises to familiarize students with keywords that are vital to main topics. Grammar Compact lessons based that help students quickly grasp CEFR grammar points. Working English 2 作者：Jamie Blackler ISBN：9789865522889 版次：1 年份：2023 出版商：東華書局 頁數/規格：144頁/平裝彩色

iPAS-AI應用規劃師初級應鑑指南(人工智慧基礎概論、生成式AI應用與規劃)含AIE國際認證：AIAP人工智慧應用 (1版)

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【簡介】 　　1.建立NN核心概念，領會ML模型技術，掌握機器學習方法與AI應用技術的實作基礎。 　　2.探索AI動能之源：資料(Data)，理解資料整理、模型訓練與效果驗證之法。 　　3.認識AI倫理與資料偏見議題，培養打造人人可信任的AI系統。 　　4.完整對應IPAS－AI應用規劃師能力鑑定的最新命題方向，並結合AIE人工智慧專業能力國際認證：AIAP人工智慧應用規劃師的核心知識架構。 　　想考國際認證嗎？ 　　mosme.net/mosme/book_detail/nSV00121 　　專為現代考生設計的免到考場、免監考的高效認證方式，只要完成章節測驗並通過認證考試，即可下載電子證書，快速取得專業學習認證！  【目錄】 第一篇 人工智慧概念 第1章 AI的定義與分類 第2章 AI治理概念 第二篇 資料處理與分析概念 第1章 資料基本概念與來源 第2章 資料整理與分析流程 第3章 資料隱私與安全 第三篇 機器學習概念 第1章 機器學習基本原理 第2章 常見的機器學習模型 第四篇 鑑別式AI與生成式AI的基本原理 第1章 鑑別式AI與生成式AI的基本原理 第2章 鑑別式AI與生成式AI的整合應用 第五篇 Low code / No code概念 第1章 Low code / No code基本概念 第2章 Low code / No code優勢與限制 第六篇 生成式AI應用領域與工具使用 第1章 生成式AI應用領域與常見工具 第2章 如何善用生成式AI工具 第七篇 生成式AI 導入評估規劃 第1章 生成式AI 導入評估 第2章 生成式AI 導入規劃 第3章 生成式AI 風險評估  

iPAS經濟部產業人才能力鑑定AI應用規劃師（初級、中級適用）講義與仿真試題 (1版)

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【簡介】 iPAS AI應用規劃師證照旨在強化全民的人工智慧素養，提升整體社會在AI應用上的競爭力與發展潛力。隨著AI廣泛滲透教育、醫療、製造、金融等產業，各界皆需能理解並善用AI的專業人才。本證照不僅面向技術人員，更強調全民參與，使不同背景的學習者皆能掌握AI基礎知識與實務應用。 透過本書，學習者可循序漸進地建立知識架構，從人工智慧與機器學習核心概念，到AI規劃與應用的實務操作，皆能有效掌握。同時，結合作者設計的ChatGPT小助手，考生在練習題與模擬測驗中可獲得即時引導與答題技巧，提升學習效率與熟練度。 本書亦特別強調AI倫理與風險管理，涵蓋資料隱私、安全性與公平性，確保AI應用符合社會期待與永續發展。透過本書的學習與演練，考生不僅能順利取得證照，更能成為推動全民AI力的重要力量。 【目錄】 目　錄 A. 考試規則與內容說明 A.1 考試時間 A.2 應考科目說明 A.3 考試範圍與內容說明 A.4 考情分析 B. 初級考科一：人工智慧基礎導論 B.1 人工智慧概念 B.2 初級資料處理與分析概念 B.3 機器學習 B.4 鑑別式AI與生成式AI C. 初級考科二：生成式AI應用與規劃 C.1 No-Code/Low-Code概念 C.2 生成式AI應用領域與工具使用 C.3 生成式AI導入評估規劃 D. 中級考科一：人工智慧技術應用與規劃 D.1 AI相關技術應用 D.2 AI導入評估規劃 D.3 AI技術應用與系統部署 E. 中級考科二：大數據處理分析與應用 E.1 機率統計基礎 E.2 大數據處理技術 E.3 大數據分析方法與工具 E.4 大數據在人工智慧之應用 F. 中級考科三：機器學習技術與應用 F.1 機器學習基礎數學 F.2 機器學習與深度學習 F.3 機器學習建模與參數調校 F.4 機器學習治理 F.5 機器學習運作流程 F.6 機器學習運作流程仿真考題 G. 推薦讀書書目 H. 使用ChatGPT5.0複習考題和內容 H.1 AI應用規劃師GPT小幫手 附錄Ⅰ 各家AI工具比較說明 附錄Ⅱ Google機器學習詞彙表 附錄Ⅲ 精選AI 100字

【115年最新版】iPAS 經濟部產業人才 AI應用規劃師(初級) (1版)

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【簡介】 　　★★iPAS 經濟部產業人才AI應用規劃師測驗★★ 參考用書 　　AI技術日新月異，我國以四年內培育20萬AI人才為目標，推動AI技術的普及應用，經濟部於2025年正式啟動「AI應用規劃師」國家級證照考試，分為初級、中級二項專業證照，初級證照以非資工專業人士為目標，著重在「AI工具應用」。以下列三者為學習目標： 　　●掌握AI的基本概念與應用場景。 　　●熟悉資料處理與機器學習的基礎知識。 　　●了解生成式AI的應用，包括導入評估、規劃與風險管理。 　　文、法、商背景的人士均歡迎報考，以壯大AI生態，可以讓更多人了解AI工具的應用，企業能加快導入AI提升創造力與服務品質。 　　東展文化事業禮聘AI專家編寫本書，著重在觀念的建立，尤其對非專業資訊專業人士而言，許多專有名詞頗為艱深，本書以深入淺出的方式，逐一介紹，以主辦單位公布之命題範圍為藍本，希望能做到「不用上課，就能看懂」的理想，協助讀者一方面順利取得證照，另一方面也具備「AI應用」的知識。  【目錄】 第一篇 人工智慧基礎概論 第一章    人工智慧概念 第二章    資料處理與分析概念 第三章    機器學習 第四章    鑑別式AI與生成式AI 第二篇 生成式AI應用與規劃 第一章    No-Code/Low-Code 的概念 第二章    生成式AI應用領域與工具使用 第三章    生成式AI導入評估規劃 全真模擬試題  

iPAS - AI應用規劃師中級應鑑指南(人工智慧技術應用與規劃、機器學習技術與應用)含AIE國際認證：MLAE機器學習應用工程師(Expert Level) (1版)

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【簡介】 1.完整知識架構：涵蓋AI基礎概念、機器學習、深度學習、生成式AI、多模態AI與大數據應用。 2.理論與實務並重：結合理論講解、實務案例與操作流程，培養實際應用能力。 3.掌握AI模型的架構和推理行為：建立優秀的模型建構、訓練與調校的能力。 4.導入規劃導向：包含AI專案評估、POC驗證、模型選擇、資料準備與部署流程；並重視AI治理、風險管理與國際治理規範。 5.大量範例與圖解：透過圖表與情境說明，降低學習門檻、提升理解效率。 6.完整對應IPAS－AI應用規劃師能力鑑定的最新命題方向，並結合AIE人工智慧專業能力國際認證：MLAE機器學習應用工程師的核心知識架構。 【目錄】 第1 篇 人工智慧技術應用與規劃（ iPAS 中級科目1 ） 主題1 AI 相關技術應用 第1 章 自然語言處理（NLP）技術與應用 1-1 認識自然語言（NLP） 1-2 GenAI、LLM 和NLP 三重奏 1-3 GenAI、LLM 和NLP 三合一的魅力 1-4 展現更多商業價值 1-5 RAG 的角色與使用要點 1-6 實務應用 模擬試題   第2 章 電腦視覺技術與應用 2-1 介紹電腦視覺（Computer Vision） 2-2 電腦視覺的發展歷史 2-3 正在崛起的視覺GenAI 2-4 電腦視覺的應用 2-5 電腦視覺技術的未來發展 2-6 實務應用 模擬試題   第3 章 生成式AI 技術與應用 3-1 生成式AI 的內涵 3-2 大型語言模型（LLM） 3-3 LLM 的幻覺問題 3-4 LLM 搭配RAG：降低幻覺 3-5 RAG、微調與提示工程 3-6 GenAI 的常見應用 3-7 GenAI 的未來發展 3-8 實務應用 模擬試題   第4 章 多模態人工智慧應用 4-1 簡介多模態AI 4-2 流行的多模態AI 模型 4-3 多模態AI 應用情境 4-4 多模態AI 提升人機介面（HCI） 4-5 多模態AI 提升人的決策力 4-6 多模態AI 的未來發展 4-7 實務應用 模擬試題   主題2 AI 導入評估規劃 第5 章 AI 導入評估 5-1 什麼是「AI 導入評估」 5-2 AI 導入評估的主要內容 5-3 概念驗證（Proof of Concept, POC）方法 5-4 快速原型（Rapid Prototyping）驗證方法 5-5 實務應用 模擬試題   第6 章 AI 導入規劃 6-1 AI 專案規劃包含哪些內容 6-2 了解問題，訂定專案目標（Goal） 6-3 挑選優先用例（Use Case），進行用例評估 6-4 模型（Model）選擇 6-5 收集高品質的資料（Data） 6-6 組成多元團隊，並制定風險管理計劃 6-7 模型訓練& 部署（Train & Deploy） 6-8 實務應用 模擬試題   第7 章 AI 風險管理 7-1 為什麼AI 導入需要風險管理 7-2 AI 專案風險管理的範圍 7-3 常見AI 風險類型 7-4 風險評估流程 7-5 對應的控管策略 7-6 實務應用 模擬試題   主題3 AI 技術應用與系統部署 第8 章 數據準備與模型選擇――以生成式AI 為例 8-1 數據準備（Data Preparation）的涵意 8-2 數據準備的六項關鍵任務 8-3 數據準備實施中的注意事項 8-4 模型選擇（Model Selection） 8-5 開發原型，快速驗證 8-6 實務應用 模擬試題   第9 章 AI 技術系統集成與部署—以生成式AI 為例 9-1 AI 系統整合（集成）架構 9-2 AI 部署與挑戰 9-3 AI 部署的流程：以GenAI 為例 9-4 實務應用 模擬試題   第2 篇 機器學習技術與應用（ iPAS 中級科目3 ） 主題1 機器學習基礎數學 第1 章 機率/ 統計之機器學習基礎應用 1-1 統計學是現代AI 的起點 1-2 使用sigmoid 函數讓迴歸線輸出機率 1-3 簡單的線性迴歸分析 1-4 從線性迴歸到多類分類 1-5 範例說明 模擬試題   第2 章 線性代數之機器學習基礎應用 2-1 迴歸線的本質就是線性代數 2-2 空間映射：資料穿越空間，成為智慧 2-3 機器學習（ML）的邏輯步驟 2-4 範例說明 模擬試題   第3 章 數值優化技術與方法 3-1 模型優化的重要概念 3-2 優化器的種類 3-3 反向傳播（BP）與優化器的完美協作 3-4 ML 的數值優化流程 3-5 範例說明 模擬試題   主題2 機器學習與深度學習 第4 章 機器學習原理與技術 4-1 機器學習（Machine Learning）的原理 4-2 從資料樣本提取特徵（Feature） 4-3 AI 從特徵中學習其規律 4-4 範例說明 模擬試題   第5 章 常見機器學習演算法 5-1 鑑別式AI 演算法 5-2 生成式AI 演算法 5-3 介紹邏輯迴歸模型 5-4 介紹神經網路模型 5-5 介紹卷積神經網路（CNN）模型 5-6 範例說明 模擬試題   第6 章 深度學習原理與框架 6-1 介紹深度學習 6-2 深度學習框架 6-3 使用PyTorch 框架：分辨「水果」圖片 6-4 範例說明 模擬試題   主題3 機器學習建模與參數調校 第7 章 數據準備與特徵工程 7-1 數據準備與特徵工程之關係 7-2 數據準備與資料預處理 7-3 特徵工程 7-4 認識分類型特徵 7-5 展開特徵工程，並訓練模型 7-6 範例說明 模擬試題   第8 章 模型選擇與架構設計 8-1 模型選擇 8-2 ML 架構設計 8-3 模型選擇與架構設計之迭代過程 8-4 遷移學習：復用ResNet50 模型 8-5 範例說明 模擬試題   第9 章 模型訓練、評估與驗證 9-1 模型訓練與評估 9-2 四項基本評估指標 9-3 模型驗證與測試 9-4 範例說明 模擬試題   第10 章 模型調整與優化 10-1 模型調整的涵義 10-2 模型調整方法 10-3 模型優化技術 10-4 模型微調（Fine-tuning）：以LoRA 為例 10-5 範例說明 模擬試題   主題4 機器學習治理 第11 章 數據隱私、安全與合規 11-1 資料隱私與資料安全之關係 11-2 資料隱私 11-3 數據安全 11-4 數據合規與AI 治理 11-5 範例說明 模擬試題   第12 章 演算法偏見與公平性 12-1 ML 偏見導致不公平性 12-2 ML 演算法的偏見 12-3 ML 演算法的公平性 12-4 細說可解釋性 12-5 範例說明 模擬試題

【115年最新版】iPAS經濟部產業人才AI應用規劃師(中級) (1版)

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【簡介】 　　★★iPAS經濟部產業人才AI應用規劃師(中級)★★ 參考用書 　　AI技術日新月異，我國以四年內培育20萬AI人才為目標，推動AI技術的普及應用，經濟部於2025年正式啟動「AI應用規劃師」國家級證照考試，分為初級、中級二項專業證照，中級證照以具資通相關技術能力或具備AI相關技術開發經驗或參與與企業AI應用專案的導入與實施人員為對象，若參加初級測驗合格具備AI相關基礎知識者，亦可挑戰中級測驗。 　　中級證照測驗科目有三： 　　●人工智慧技術應用與規劃。 　　●大數據處理分析與應用。 　　●機器學習技術與應用。 　　文、法、商背景的人士均歡迎報考，以壯大AI生態，可以讓更多人了解AI工具的應用，企業能加快導入AI提升創造力與服務品質。 　　東展文化事業禮聘AI專家向宏博士依主辦單位公布之範圍為藍本，以深入淺出方式編輯本書，希望能做到「不用上課，就能看懂」的理想，協助讀者一方面順利取得證照，另一方面也具備「AI應用」的知識。  【目錄】 L21人工智慧技術應用與規劃 ◆L211 AI相關技術應用 ◆L212 AI導入評估規劃 ◆L213 AI技術應用與系統部屬 L22大數據處理分析與應用 ◆L221機率統計基礎 ◆L222大數據處理技術 ◆L223大數據分析方法與工具 ◆L224 大數據在人工智慧之應用 L23 機器學習技術與應用 ◆L231 機器學習基礎數學 ◆L232 機器學習與深度學習 ◆L233 機器學習建模與參數調校 ◆L234 機器學習治理 精選綜合模擬試題