人工智慧：智慧型系統導論 (3版)

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書名：人工智慧：智慧型系統導論(第三版) 作者：李聯旺 出版社：全華 ISBN：9789862800959

機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則 (4版)

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書名：機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則(第四版) 作者：蘇木春、張孝德 出版社：全華 出版日期：2016/05/00 ISBN：9789864632060 內容簡介 ■ 本書優點特色 1.將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。 2.以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能發揮想像力。 3.每一種理論都儘可能配合書中範例及圖表加以說明。 ■ 內容簡介 本書將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。此外，作者以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能發揮想像力。 目錄 第1章 類神經網路之簡介 第2章 感知機 第3章 多層感知機 第4章 非監督式類神經網路 第5章 聯想記憶 第6章 增強式學習 第7章 模糊集合 第8章 模糊關係及推論 第9章 模糊系統 第10章 基因演算法則

AI 2.0時代的新商業思維：透析AI運作原理，賦能AI數位即戰力，打造產業再升級的智慧應用 (1版)

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【簡介】 1大模型 ×  3大要素 ×  3大趨勢， 啟動AI 思維，運用AI技術，融合商業經營， 不分規模大小，任何企業都能做到的數位轉型 　　．企業亟思導入AI進行數位轉型，但究竟該從何處著手？ 　　．想善用數據發展新商模，但資金有限，企業該如何建立數據思維來發展非本業優勢？ 　　．AI生成更加容易，當有圖不等於有真相的時代來臨，AI還值得信任嗎？ 　　．當機器比你更會思考，你的職場下一步在哪裡？   　　未來，AI 應用就像取得App 一樣簡單且隨手可得，消費習慣跟著改變，迫使企業也必須改變，甚至必須走在消費者之前。   　　懂消費者的服務才是智慧化服務，不懂消費者的服務只是自動化服務，如何進行數位轉型，才能真正邁向智慧化服務？   　　張榮貴博士有超過30年以上的軟體開發經驗，近年積極推動產業AI智慧應用發展。他特別將輔導上百家企業產業AI化的過程中，針對非技術背景的產業人士所遇到的難題，在本書中提供解方。從了解AI技術的思維、本質、特性、方法，再到應用於實際場景的作法逐一說明，全面建構AI的思維地圖，協助企業數位轉型，加速應變的腳步，進而創造新的商業模式，成為領先業界數位轉型的先行者！ 　　產業AI推動師張榮貴，從五個面向帶領大家從了解AI思維到實際應用，全盤掌握如何真正做到人機協作，以及AI時代必須提前因應與具備的能力。 　　面向一：理解生成式AI 發展趨勢與數位轉型 　　科技發展與朝向以「人」為中心的方向正在進展，技術進展也促使產業數位轉型，而轉型背後正是AI 技術的推波助瀾。 　　 　　面向二：從人工智慧歷史與思維看到轉型的方向 　　從AI 發展歷史軌跡看到的啟示與人類具有偉大思維力量，正是因為這股思維力量才能造就技術應用發展力道，唯有理解背後的數據思維，才能真正發揮數位轉型。 　　面向三：學習人工智慧技術思維 　　以TAMAM 架構看出AI 技術全貌，是產業人士學習AI 的有利工具。同時透過介紹AI 應用案例解析，運用TAMAM 架構來理解AI 科技的應用方法。 　　面向四：人工智慧管理思維與治理 　　理解如何讓AI 技術落地，以及發展出生根於產業的AI 管理思維，並介紹AI 科技產生負面效果之解決方案的AI 治理觀念。 　　面向五：提早因應人工智慧的影響 　　提出AI 對職能變革的觀察，並建構一個AI 對職能影響的三大效應，讓每一位職場工作者能看清問題本質，並及早因應。 　　閱讀本書不需要具備任何背景與先修知識，只要以日常經驗就可以閱讀與學習AI。 專業推薦 　　數位發展部 　　黃彥男 數位發展部 部長 　　胡貝蒂 數位發展部 主任秘書 　　呂正華 數位發展部 數位產業署 署長 　　林俊秀 數位發展部 數位產業署 副署長 　　經濟部 　　郭智輝 經濟部 部長 　　楊志清 經濟部 產業發展署 署長 　　邱求慧 經濟部 產業技術司 司長　 　　學術界　　 　　許輝煌 淡江大學 學術副校長 　　郭耀煌 成功大學 副校長 　　簡禎富 清華大學 執行副校長 　　廖弘源 中央研究院資訊科學研究所 所長 　　產業協會 　　余孝先 工研院 總營運長 　　邱月香 全球數位產業聯盟協進會 理事長 　　沈柏延 中華資訊軟體協會 理事長 　　卓政宏 資策會 執行長 　　曾國棟 中華經營智慧分享協會 理事長  【目錄】 各界推薦 打造一把開啟智慧新時代的鑰匙 呂正華 將AI技術推展到產業的尖兵 余孝先 推動生成式AI發展的先行者 邱月香 進入對話商務的AI 2.0新時代 許輝煌 善用AI創造新的營運模式 曾國棟 AI崛起讓產業界重新認識軟體價值 廖弘源 七大思維學會做AI、用AI、管AI 簡禎富 產官學研專業推薦 作者序 ChatGPT世代必知的AI思維2.0 導讀 達成理想數位轉型指南 曾新穆 PART1 AI發展大躍進－掀起AI2.0的四波大浪潮 Ch1 ChatGPT 點燃全球AI 新風潮 Ch2 核爆級AI 的發展啟示 Ch3 AI 2.0 世代的機遇與挑戰 Ch4 AI 2.0 世代下的數位轉型思維 PART2 數據思維為主－激活數據改用創造新商模 Ch5 造就AI 2.0 的三大關鍵要素 Ch6 數位轉型從建立「數據思維」開始 Ch7 另類的AI 學習思維 PART3 從TAMAM 模型看懂AI 技術全貌－非專業人士必學溝通語言 Ch8 以TAMAM 模型建立AI 技術思維 Ch9 從TAMAM 模型看懂AI 智慧應用 Ch10 打造完整的AI 專案生命週期 PART4 建立可信任的AI 治理－不被AI 反噬，找到關鍵位置 Ch11 AI 可信任嗎？人類會反受其害嗎？ Ch12 保住工作大作戰，AI 2.0 職能大變革 謝詞 榮貴致謝  

公共化AI：思維、協作與法制的基礎設施

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　　AI研發與應用在商業與科技競爭中的資本化趨勢，不僅挑戰現有思維、規範和體制基礎，還可能影響到人類共存的多重公共價值。面對這一挑戰，我們需要各界攜手捍衛公共性，共同投入專業知識和經驗以促成積極變革。本書以當前全球趨勢和地方脈絡為背景，從建立基礎設施的角度，展望跨領域AI發展所需的思考、合作機會以及法制層面的挑戰。 　　本書共有十六章，分為三部分。第一部分旨在準確定位台灣AI思維發展中牽涉的隱微社群、學科領域、立場和需求差異等地方特色，並強調在地脈絡和契機下建立適當的發展基礎。 　　第二部分由本地重要案例，探索AI知識、技術和發展對不同範疇和層次的影響，重新定義各種新型協作的必要性。包括X-Lab、空氣盒子、應用開發專案和跨領域共學等案例，不但挑戰現有知識框架，也鬆動了異質跨域實驗的知識藩籬，致力於構建根植於當地脈絡的AI協作。 　　第三部分謹慎評估AI訓練數據、個人資訊擁有權、研發過程和產出歸屬等方面，以推動公共價值和尊嚴保障的基本原則，以免AI過度資本化對公共性和人性造成損害。 　　這些都適合各領域學子和致力於建立在地AI發展和合作的夥伴參考，以促進技術發展中的公共參與，並重新塑造各界思維和慣性，實現科技民主的跨域協作。 目錄 第一章導言：公共化 AI 的必要性／ 林文源、王道維、杜文苓、李建良 思維 第二章如何用 AI 創造社會共善：AI 公共化的契機／王道維、林昀嫺 第三章打造跨領域 AI 的研究經驗／王道維 第四章人工智慧與人性尊嚴：認識論與規範論的交互思維／李建良 第五章為何應該以人工智能強化倫理衝突的緊急決策？／甘偵蓉 協作 第六章臨床心理學與人工智慧（AI）的相遇：機器學習下的心理疾患診斷與治療／李昆樺 第七章AI 應用於高中生自主學習網路資源推薦系統／區國良、王珮瑜、柯奕訢 第八章機器學習教育的資料應用與教學敘事：對技術中立論的反省／許峰瑞 第九章人文社會科學異質跨域實驗室（X-Lab）：人工智慧公共化的實踐與願景／王震宇 第十章推廣公共化 AI：以「資訊化社會科學夏季研習營」臺灣為例／韓采燕、陳詠君、張宇慧、李其儒、王銘宏 第十一章集眾人之力解眾人之難：深度學習在道路工程公共治理系統探討／蔣子平 第十二章參與式感測中的資料加值與公共對話：以空氣盒子為例／鍾明光、陳伶志 法制 第十三章智慧政府與資料治理：以個資權利保障為核心的資料法制／翁逸泓 第十四章以智慧財產觀點淺談人工智慧之共益／李紀寬 第十五章人工智慧研發與專利保護之探討：由 DABUS 案談起／陳龍昇 第十六章數據世界的權力平衡：機器智能、不動產科技及基本權利保護之互動與融合／劉奕昇

Python運算思維: Google Colab x Gemini AI - 「零基礎」x「高效率」學「程式設計」 (1版)

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【簡介】 Python 運算思維 Google Colab x Gemini AI 零基礎 + 高效率 學「程式設計」   ★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★ ★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★ ★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★   　　本書特色如下： 　　☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。 　　★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。 　　☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。 　　★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。 　　本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識： 　　★ 科技與人工智慧知識融入內容 　　☆ 完整Python語法 　　★ 串列、元組、字典、集合 　　☆ 經緯度計算城市間的距離 　　★ 數學方法計算圓週率 　　☆ 生成式generator 　　★ 函數與類別設計 　　☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組 　　★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 　　☆ 程式除錯與異常處理 　　★ 正則表達式 　　☆ 影像處理 　　★ Numpy 　　☆ CSV文件 　　★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 　　☆ 網路爬蟲 　　★ 人工智慧破冰之旅 　　☆ 迴歸分析 　　★ 機器學習使用scikit-learn入門 　　☆ 使用Gemini API設計「智慧客服中心」 　　 　　讀者最值得閱讀本書的十大理由 　　①從零開始的運算思維訓練 　　第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。 　　②完整且紮實的 Python 語法入門到進階 　　從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。 　　③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到 　　例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。 　　④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學 　　幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助： 　　◎產生程式碼 　　◎除錯 　　◎重構程式 　　◎解釋程式邏輯 　　本書是傳統 Python 教學 x AI 學習流程的最佳融合。 　　⑤完整示範 Google Colab 雲端 Python 開發 　　附錄 C 教你：建立雲端資料夾、編輯區操作、檔案管理、執行 Colab Notebook、下載結果等，完全不用本機安裝。 　　⑥帶領讀者從資料分析一路邁向 AI 應用 　　後半部內容從 CSV 處理、Excel 整合、詞雲、圖表、爬蟲、資料可視化，一直到： 　　◎迴歸分析 　　◎機器學習（KNN、Decision Tree、Random Forest） 　　◎資料預測 　　是一本「從基礎程式 → AI 入門」的完整學習路線。 　　⑦圖像處理、影像編輯深入易懂 　　Pillow 影像處理章節（裁切、合成、濾鏡、繪圖、中文字型處理），是 Python 初學者最需要但書籍中最少見的完整範例。 　　⑧以專案為核心設計，讀完就能做作品 　　全書 20+ 專題： 　　◎星座下載爬蟲 　　◎CIA 情報員訊息替換 　　◎雞兔同籠 　　◎動態動畫（sin 波、移動球） 　　◎幾何資料的物件導向應用 　　全部都是讀者能直接使用、修改、創作的實務案例。 　　⑨提供大量附錄與教學資源 　　附錄 A ~ G 包含： 　　◎Python 安裝 　　◎模組安裝 　　◎20 章練習題（是非與選擇） 　　◎RGB 色碼表 　　◎ ASCII 表 　　◎ 專有名詞索引 　　讓讀者查詢、複習、考證無縫銜接。 　　⑩一本書讓你掌握：Python + AI + Colab + 資料分析 + 影像處理 + 機器學習 　　本書橫跨初學者到進階者需要的所有內容，特別適合： 　　◎ 程式新手 　　◎ AI 時代想補強程式能力的讀者 　　◎ 大專學生 　　◎ 職場工程師/資料分析師入門 　　◎ 想用 AI 快速學 Python 的所有人 　　這不是一本「只有語法」的教科書，而是一套完整的學習系統。 【目錄】 第1 章 基本觀念 1-1 運算思維(Computational Thinking) 1-2 認識Python 1-3 Python 的起源 1-4 Python 語言發展史 1-5 變數 - 靜態語言與動態語言 1-6 系統的安裝與執行 1-7 程式註解(comments) 1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs) 1-9 Gemini AI 輔助程式設計 第2 章 認識變數與基本數學運算 2-1 用Python 做計算 2-2 認識變數(variable) 2-3 認識程式的意義 2-4 認識註解的意義 2-5 變數的命名原則 2-6 基本數學運算 2-7 指派運算子 2-8 Python 的多重指定(Multiple Assignment) . 2-11 2-9 Python 的列連接(Line Continuation) 2-10 專題：複利計算/ 計算圓面積與圓周長 2-11 Gemini AI 輔助程式設計 第3 章 Python 的基本資料型態 3-1 type( ) 函數 3-2 數值資料型態 3-3 布林值資料型態 3-4 字串資料型態 3-5 字串與字元 3-6 專題：地球到月球時間計算/ 計算座標軸2 點之間距離 3-7 Gemini AI 輔助程式設計 第4 章 基本輸入與輸出 4-1 Python 的輔助說明help( ) 4-2 格式化輸出資料使用print( ) 4-3 資料輸入input( ) 4-4 處理字串的數學運算eval( ) 4-5 列出所有內建函數dir( ) 4-6 專題：溫度轉換/ 房貸問題/ 經緯度距離/ 雞兔同籠 4-7 ChatGPT 輔助學習 第5 章 程式的流程控制 5-1 關係運算子 5-2 邏輯運算子 5-3 if 敘述 5-4 if ⋯ else 敘述 5-5 if ⋯ elif ⋯ else 敘述 5-6 Python 的 match-case 流程控制 5-7 專題：BMI/ 火箭升空/ 閏年 5-8 Gemini AI 輔助程式設計 第6 章 串列(List) 6-1 認識串列(list) 6-2 Python 物件導向觀念與方法 6-3 串列元素是字串的常用方法 6-4 增加與刪除串列元素 6-5 串列的排序 6-6 進階串列操作 6-7 串列內含串列 6-8 串列的賦值與切片拷貝 6-9 再談字串 6-10 in 和not in 運算式 6-11 enumerate 物件 6-12 專題：大型串列/ 認識凱薩密碼 6-13 Gemini AI 輔助程式設計 第7 章 迴圈設計 7-1 基本for 迴圈 7-2 range( ) 函數 7-3 進階的for 迴圈應用 7-4 while 迴圈 7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析 7-6 專題：成績系統/ 圓周率/ 國王的麥粒/ 電影院劃位 7-7 Gemini AI 輔助程式設計 7-8 Gemini 輔助程式除錯(Debug) 7-9 Gemini 重構程式 第8 章 元組(Tuple) 8-1 元組的定義 8-2 讀取元組元素 8-3 遍歷所有元組元素 8-4 元組切片(tuple slices) 8-5 方法與函數 8-6 串列與元組資料互換 8-7 其它常用的元組方法 8-8 enumerate 物件使用在元組 8-9 使用zip( ) 打包多個物件 8-10 製作大型的串列– 元素是元組 8-11 元組的功能 8-12 專題：認識元組/ 基礎統計應用 8-13 Gemini AI 輔助程式設計 第9 章 字典(Dict) 9-1 字典基本操作 9-2 遍歷字典 9-3 match-case 與字典的結合 9-4 字典內鍵的值是串列或字典 9-5 字典常用的函數和方法 9-6 製作大型的字典資料 9-7 專題：單字出現次數/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼 9-8 Gemini AI 輔助程式設計 第10 章 集合(Set) 10-1 建立集合 10-2 集合的操作 10-3 適用集合的方法 10-4 適用集合的基本函數操作 10-5 專題：夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式/ 雞尾酒實例 10-6 Gemini AI 輔助程式設計 第11 章 函數設計 11-1 Python 函數基本觀念 11-2 函數的參數設計 11-3 函數傳回值 11-4 呼叫函數時參數是串列 11-5 傳遞任意數量的參數 11-6 遞迴式函數設計recursive 11-7 區域變數與全域變數 11-8 匿名函數lambda 11-9 pass 與函數 11-10 專題：單字次數/ 質數/Fibonacci/ 歐幾里德演算法 11-11 Gemini AI 輔助程式設計 第12 章 類別– 物件導向的程式設計 12-1 類別的定義與使用 12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation) 12-3 類別的繼承 12-4 多型(polymorphism) 12-5 多重繼承 12-6 專題：幾何資料的應用 12-7 Gemini AI 輔助程式設計 第13 章 設計與應用模組 13-1 將自建的函數儲存在模組中 13-2 應用自己建立的函數模組 13-3 將自建的類別儲存在模組內 13-4 應用自己建立的類別模組 13-5 隨機數random 模組 13-6 時間time 模組 13-7 系統sys 模組 13-8 keyword 模組 13-9 日期calendar 模組 13-10 專題：文件加密 13-11 Gemini AI 輔助程式設計 第14 章 檔案讀取與寫入 14-1 開啟檔案open( ) 14-2 讀取檔案 14-3 寫入檔案 14-4 讀取和寫入二進位檔案 14-5 認識編碼格式encoding 14-6 Gemini AI 輔助程式設計 第15 章 程式除錯與異常處理 15-1 程式異常 15-2 設計多組異常處理程序 15-3 丟出異常 - raise 15-4 程式除錯的典故 15-5 Gemini AI 輔助程式設計 第16 章 正則表達式Regular Expression 16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字 16-2 正則表達式的基礎 16-3 更多搜尋比對模式 16-4 正則表達式的特殊字元 16-5 專題：搶救CIA 情報員 - sub( ) 方法 16-6 Gemini AI 輔助程式設計 第17 章 用Python 處理影像檔案 17-1 認識Pillow 模組的RGBA 17-2 Pillow 模組的盒子元組(Box tuple) 17-3 影像的基本操作 17-4 影像的編輯 17-5 裁切、複製與影像合成 17-6 影像濾鏡 17-7 在影像內繪製圖案 17-8 在影像內填寫文字 17-9 Gemini AI 輔助程式設計 第18 章 詞雲設計 18-1 Python Shell 環境 - 安裝wordcloud 18-2 我的第一個詞雲程式 18-3 建立含中文字詞雲結果失敗 18-4 建立含中文字的詞雲 18-5 進一步認識jieba 模組的分詞 18-6 建立含圖片背景的詞雲 18-7 Gemini AI 輔助程式設計 第19 章 使用Python 處理CSV 文件 19-1 建立一個CSV 文件 19-2 用記事本開啟CSV 檔案 19-3 csv 模組 19-4 讀取CSV 檔案 19-5 寫入CSV 檔案 19-6 Python 與Microsoft Excel 19-7 Gemini AI 輔助程式設計 第20 章 數據圖表的設計 20-1 認識matplotlib.ipynbplot 模組的主要函數 20-2 20-2 繪製簡單的折線圖plot( ) 20-3 繪製散點圖scatter( ) 20-4 Numpy 模組基礎知識 20-5 色彩映射color mapping 20-6 繪製多個圖表 20-7 建立畫布與子圖表物件 20-8 長條圖的製作bar( ) 20-9 圓餅圖的製作pie( ) 20-10 設計2D 動畫 20-11 專題：數學表達式/ 輸出文字/ 圖表註解 20-12 Gemini AI 輔助程式設計 第21 章 網路爬蟲自動化資料蒐集與整合 21-1 下載網頁資訊使用requests 模組 21-2 檢視網頁原始檔 21-3 解析網頁使用BeautifulSoup 模組 21-4 網路爬蟲實戰 – 12 星座圖片下載 第22 章 人工智慧破冰之旅 22-1 將畢氏定理應用在性向測試 22-2 電影分類 第23 章 迴歸分析基礎觀念 23-1 相關係數(Correlation Coefficient) 23-2 建立線性迴歸模型與數據預測 23-3 二次函數的迴歸模型 23-4 Gemini AI 輔助程式設計 第24 章 機器學習使用scikit-learn 入門 24-1 網路購物數據調查 24-2 使用scikit-learn 模組計算判定係數 24-3 預測未來值 24-4 人工智慧、機器學習、深度學習 24-5 認識scikit-learn 數據模組datasets 24-6 監督學習 – 線性迴歸 24-7 scikit-learn 產生數據 24-8 常見的監督學習分類器 24-9 無監督學習 – 群集分析 24-10 Gemini AI 輔助程式設計 第25 章 設計 Gemini 版的智慧客服系統 25-1 系統概念與設計架構 25-2 取得 Gemini API Key 25-3 我的第1 個Gemini 金鑰程式 25-4 Gemini 智慧問答小幫手 25-5 設計智慧客服系統 25-6 Gemini AI 模型比較 附錄C 使用Google Colab 雲端開發環境 C-1 進入Google 雲端 C-2 建立雲端資料夾 C-3 進入Google Colab 環境 C-4 編寫程式 C-5 掌握Google Colab 檔案操作  C-6 檔案/ 下載 C-7 認識「.ipynb」的本質 C-8 認識編輯區 C-9 筆記本內有多個儲存格 C-10 Gemini AI 輔助Python 程式設計 附錄D 指令、函數、方法與專有名詞索引 附錄A： 安裝與執行Python( 電子書)：5 頁 附錄B： 安裝第三方模組( 電子書)：4 頁 附錄C： 使用Google Colab 雲端開發環境 附錄D： 指令、函數與專有名詞索引 附錄E： RGB 色彩表( 電子書)：5 頁 附錄F： Python 運算思維前20 章是非題與選擇題檔案第5 版( 電子書)：36 頁 附錄G： ASCII 碼值表( 電子書)：1 頁

AI 時代的 Side Project 全攻略：產品思維 × 專案管理 × 變現路徑（iThome 鐵人賽系列書） (1版)

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【簡介】 從原型到產品，從作品到變現 學習、履歷與收入，用 AI 讓你面面俱到 AI 正在加速改寫整個產業價值鏈：從資料處理、產品迭代，到市場驗證、客戶成功，這個速度前所未見。雖然會寫程式很重要，但在人人都能用 AI 快速產出應用程式的今天，光靠寫程式已撐不起職涯的高度。 本書主張：職涯高度不僅在於「能做」，更在於把功能打磨為被市場選擇、並以數據驗證的產品與成果。 真正拉開差距的關鍵在於：把「做得出來」變成「有人願意用、願意付費、還會推薦」的價值。這就是產品經營的核心，也是本書想帶你跨過的那道鴻溝。 Side Project 在 AI 時代，已經不只是「技術練功房」，更像一台「職涯加速器」。AI 讓你原型做得快，但接下來才是重點：你要服務的對象、核心痛點、明確的價值主張、最低成本的驗證方法，以及每次釋出如何讓產品更靠近「被選擇」（如轉換率、留存、推薦率）。這些不只講技術，還牽涉產品、商業和溝通。 你會在書中走過一條可複製的路徑：從想法出發，用 AI 做出「能用」的原型；靠數據與回饋修正方向；把功能變成體驗，把體驗說成清楚的價值主張；想定價與定位，設計取得客戶的途徑；最後把成果整理成能展示、能講述、能交付的職涯資產（可被展示、量化與轉移的成果組合）。這不是只為了「做完一個專案」，而是要把你鍛造成「會做產品的人」。 程式是功能運作的基礎，AI 能幫你更快解題、分工更精準、決策更有效。但會寫程式之後，差距來自於產品視角：為什麼使用者需要你？他現在用什麼替代方案？你的不一樣在哪？你怎麼把價值講清楚、量得出來、建立信任、累積口碑？技術讓你起步，產品讓你被看見，商業讓你被記住，職涯讓你被需要。 這本書不只講「怎麼做」，也會說「為什麼做」和「做到什麼程度才算好」。我們不追求堆疊技術，而是把一件小事打磨成會被反覆選擇的解法。從概念與原型、到任務拆解與驗證、再到產品化、商業化與個人品牌，我們一步步走，讓 Side Project 作品成為你被世界看見的機會。將專案淬鍊成可延展的產品線，把「我會寫程式技能」轉化為「我能帶來商業成果的職涯資產」。 如果你正考慮轉職、轉換專業跑道或走自己的路，就從今天開始：把目標寫成使用者聽得懂的語言，讓每一份努力對齊商業與職涯的座標。用 AI 加速，以產品思維、數據與敘事提高說服力。當技術、產品、商業與職涯取得交集，你不只是在做一個 Side Project，而是在打造能持續複利的職涯引擎。 願這本書，成為你在 AI 時代從「能做」走到「能成」的槓桿，助你透過 Side Project 打造職涯的無限可能。 本書內容改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽 Modern Web 組的優選系列文章《與 AI 一起開發 Side Project 吧！》。 四大面向 ♦ 接案變現指南：掌握報價原則的有保障接案範例 ♦ 完整交付流程：從開發到上線 AI，通通幫你搞定 ♦ 副業經營案例：沒經驗到賺點外快，教你替自己加薪 ♦ 職涯策略布局：AI 時代轉職攻略，培養完整產品思維 目標讀者 ♦ 工程師與開發者：想打造作品集、學習新技術、建立個人品牌 ♦ 設計師與產品經理：想跨域學習技術、將設計思維轉為可運作產品 ♦ 學生與新鮮人：缺乏工作經驗，需透過 Side Project 證明能力與熱情 ♦ 自由工作者：想系統化接案流程、提高報價與交付品質  【目錄】 第 1 章 做 Side Project 有什麼好處？ 1-1 前言 1-2 什麼是 Side Project？ 1-3 為什麼 Side Project 更重要了？ 1-4 有哪些成功案例？ 1-5 重不重要，端看目標 1-6 總結 第 2 章 大家 Side Project 都做什麼？——靈感與方向 2-1 前言 2-2 常見 Side Project 主題 2-3 靈感來源 2-4 如何選擇適合的 Side Project？ 2-5 結語 第 3 章 深度剖析 Cursor IDE——AI 時代的開發利器 3-1 什麼是 Cursor IDE？ 3-2 Cursor IDE 的核心特色與優勢 3-3 Cursor IDE 的三大核心應用場景 3-4 Cursor IDE 的挑戰與限制 3-5 總結——AI 時代的程式設計革命 第 4 章 極速原型打造——用 AI 生成你的第一個原型 4-1 什麼是原型？從構想到可見的第一步 4-2 為什麼需要原型？驗證想法的科學方法 4-3 如何使用 AI 生成原型？快速打造初體驗 4-4 打造一個簡單的工具，解決小問題 4-5 有了雛形，下一步呢？從原型到產品的演進路徑 第 5 章 極速原型打造——從需求到實現，想好自己要做什麼 5-1 有了原型，進一步釐清需求 5-2 用 AI 極速規劃 Side Project 的需求 5-3 總結 第 6 章 跬步千里——今天先當 PM，用 AI 輔助專案管理 6-1 前言 6-2 估時到執行：三點估計與 GTD 的實戰整合 6-3 GTD 時間管理法實戰，用 Notion 來管理 Side Project 的任務 6-4 自身經驗談——從理論到實踐 第 7 章 跬步千里——需求驗證，你的 Side Project 目的是什麼？ 7-1 前言：為什麼需求驗證如此重要？ 7-2 需求驗證的基本概念 7-3 快速驗證方法 7-4 釐清 Side Project 的目的 7-5 結語：需求驗證的實際應用 第 8 章 初試啼聲——先能用，再來討論好用 8-1 前言 8-2 用 AI 打造 Side Project 的功能與使用者體驗 8-3 按部就班，一步一步來 8-4 總結 第 9 章 產品思維養成——從功能到體驗的轉換 9-1 前言 9-2 產品現狀分析：我們的子彈筆記現在是什麼狀態？ 9-3 從分析到行動：制定產品優化策略 9-4 敏捷開發實踐：用戶回饋驅動的迭代優化 9-5 總結 第 10 章 產品迭代與優化——持續改進的藝術 10-1 前言 10-2 產品迭代與優化——下一步該做什麼？ 10-3 開發者也要懂分析——Google 分析工具 10-4 總結 第 11 章 商業模式探索——讓 Side Project 有商業價值 11-1 前言：為什麼要現在思考商業模式？ 11-2 定義核心價值與目標受眾 11-3 常見商業模式與何時適用 11-4 用 AI 快速做市場與可行性評估 11-5 成長飛輪與推廣 第 12 章 產品發布與推廣——讓世界看見你的作品 12-1 前言：從開發到發布的最後一哩路 12-2 選擇部署策略：讓產品上線的第一步 12-3 打造吸睛的 Landing Page 12-4 SEO 優化：讓產品被找到 12-5 行銷「駭客」技巧：低成本高效益的推廣策略 12-6 避雷：發布前必須注意的資安問題 12-7 總結 第 13 章 技術學習策略——AI 時代如何高效掌握新技術 13-1 前言：AI 時代的技術學習新思維 13-2 刻意練習：科學的技術學習方法論 13-3 專案導向學習：從理論到實踐的橋樑 13-4 AI 時代的輸出學習法：知識內化的個人化策略 第 14 章 前端技術專案——從靜態到動態的進化 14-1 前言：前端技術的演進與學習新思維 14-2 前端技術棧的選擇與學習順序 14-3 用 AI 輔助學習 React、Vue 等框架 14-4 建立前端專案作品集 14-5 前端工程師的面試準備重點 14-6 實戰案例：從靜態頁面到動態應用的進化 14-7 前端學習的常見陷阱與避坑守則 14-8 總結：前端技術學習的未來展望 第 15 章 後端技術專案——打造穩固的技術基礎 15-1 前言：AI 時代的後端學習新思維 15-2 後端選擇與學習路徑：從語言選擇到架構設計 15-3 AI 輔助學習 Java、C# 15-4 建立後端專案：從簡單 API 到系統服務 15-5 建立後端作品集：展現專業實力的舞台 15-6 總結：後端學習長遠規劃 第 16 章 社群參與與技術分享——打造個人技術影響力 16-1 前言：在 AI 時代建立技術影響力的新思維 16-2 技術寫作：思考與經驗的結晶化過程 16-3 開源參與：貢獻與成長的雙向交流 16-4 社群經營與技術分享：建立影響力的核心策略 16-5 建立技術品牌的全面策略 16-6 職涯發展與技術影響力的連結 16-7 Side Project 實戰案例：技術部落格的完整建立過程 16-8 總結：在 AI 時代建立持久的技術影響力 第 17 章 接案入門——從 Side Project 到副業的第一步 17-1 前言：AI 時代接案市場的新面貌 17-2 接案市場現況分析：機會與挑戰並存的新時代 17-3 從 Side Project 到接案：技能轉換的核心策略 17-4 接案前的具體準備工作：建立專業形象與競爭優勢 17-5 接案平台選擇與策略：找到適合自己的戰場 17-6 專案評估與風險管理：確保接案成功的關鍵策略 17-7 AI 輔助接案實戰案例：從需求分析到專案交付的完整流程 17-8 總結：從 Side Project 到接案副業的成功轉換 第 18 章 接案技巧與談判——如何談出好價錢 18-1 前言：從技術實力到商業價值的轉換換 18-2 接案溝通的關鍵技巧：從技術思維到商業思維的轉換 18-3 價格談判的策略與技巧：為你的價值爭取應有的回報 18-4 建立長期客戶關係：從交易思維到夥伴思維 18-5 合約商談與撰寫經驗：保護雙方權益的藝術 18-6 總結：在 AI 時代建立可持續的接案事業 第 19 章 官網接案製作案例——從需求到交付的 Vibe Coding 完整流程 19-1 前言：AI 輔助下的接案完整旅程 19-2 AI 輔助接案的專案管理技巧與工具 19-3 實戰案例：從零到一的官網專案開發與管理 19-4 示範如何處理客戶需求變更與溝通 19-5 AI 輔助專案交付、部署、上線與後續維護 19-6 總結：Vibe Coding 在接案中的實踐精髓 第 20 章 副業經營策略——將技術變現的商業思維 20-1 前言：從技術能力到商業價值的多元路徑 20-2 技術變現模式總覽：選擇適合你的發展路徑 20-3 平衡正職與副業：時間管理的藝術 20-4 AI 輔助副業經營與客戶服務 20-5 總結：在 AI 時代建立可持續的技術副業 第 21 章 職涯發展策略——從技術到商業的轉換 21-1 前言：技術職涯的多元可能性 21-2 技術職涯的多元發展路徑 21-3 培養商業敏銳度與產品思維 第 22 章 未來展望——AI 時代持續成長的 Side Project 人生 22-1 前言：從 Side Project 到人生的無限可能 22-2 Side Project 對職涯發展的真實價值 22-3 AI 時代下工程師的必備技能 22-4 建立持續學習與成長的習慣 22-5 展望 Side Project 的未來可能性與機會 22-6 結語：開始你的 Side Project 旅程  

軟體品質全面思維：從產品設計、開發到交付，跨越DevOps、安全與AI的實踐指南 (1版)

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【簡介】 　　本書為《軟體測試實務：業界成功案例與高效實踐》之延伸著作，主題從「軟體測試」拓展至更廣泛的「軟體品質」領域。各章作者皆為來自國內軟體團隊中不同角色的業界實務專家，涵蓋設計師、PM、QA、主管、RD、DevOps、SRE、資安與AI工程師等多元職能。延續前作精神，本書旨在協助讀者「參考業界成功經驗，快速建立軟體品質思維與實務做法」，無論您在軟體團隊中扮演何種角色，皆能從本書中獲益。   　　【本書可以幫助您了解】 　　✔ 產品設計/用戶體驗 　　✔ QA小小兵 　　✔ 甲乙方視角/委外專案品質 　　✔ 全局觀軟體品質/測試團隊管理 　　✔ DevOps/軟體品質 　　✔ DevSecOps/資安、RD、維運衝突卡點與協作平衡 　　✔ 資安人才/學習路徑與職涯地圖 　　✔ 可靠的WebService 　　✔ AI增強測試效率 　　✔ LLM攻擊和防禦 　 　　本書更多精彩內容，請至sites.google.com/view/swquality網站閱讀！   本書特色   　　✪ 業界專家介紹最需要與最可行的實踐經驗。 　　✪ 介紹引導入門的思緒脈絡、竅門要領、起手式作法。 　　✪ 每個主題精煉於一個專章，充實且精華，易於理解吸收。 【目錄】 主編序 李信杰 教授 Chapter 01 ▷ 全球數位產品的開發與設計 ── 廖元鈺 1.1 從零到一創新產品的誕生 1.1.1 點子發想  1.1.2 從點子到數位產品：將構想轉化為具體產品的關鍵步驟 1.1.3 支付系統的革新──從現金到掌紋支付 1.1.4 未經過足夠驗證與測試而失敗的案例──Make Renovation 1.2 從一到二 產品成長與優化 1.2.1 產品擴展與功能優化的策略 1.2.2 如何在競爭中保持領先優勢 1.3 A/B 測試 實驗精神驅動的產品進化 1.3.1 A/B 測試原理與實踐 1.4 跨國界的使用者研究與驗證 1.4.1 全球市場中使用者行為的多樣性分析 1.4.2 如何進行有效的跨文化用戶研究與驗證 1.4.3 有限的資源去做使用者研究 1.4.4 全球化產品設計的挑戰與機會 1.4.5 以開發埃及鈔票付費系統為案例 1.4.6 以了解韓國音樂流行文化為案例 1.4.7 總結 1.5 持續創新與成長 成熟產品的競爭優勢策略 1.5.1 發掘新市場需求，主動尋找成長機會 1.5.2 保持敏捷，透過持續迭代強化競爭力 1.5.3 建立實驗文化，讓「失敗」成為學習動力 1.5.4 促進跨部門協作，提升創新效率 1.5.5 培養成長型心態，讓創新成為團隊文化 1.5.6 結論：創新不只是一種策略，而是一種持續進化的能力 Chapter 02 ▷ 零基礎也能掌握的QA核心與實務技巧 ── 鄒翔如 引言：測試的核心是理解與探索 2.1 朋友的求救電話：從一次測試任務說起 2.2 測試人員與實際使用者的差異 2.2.1 視角不同 2.2.2 角色對比 2.2.3 兩者都很重要，缺一不可 2.3 測試的核心精神 2.3.1 那麼，測試的核心精神究竟是什麼？ 2.4 測試實踐中的常見誤區避坑指南 2.4.1 新手測試人員的常見誤區 2.4.2 進階測試技巧：提升測試品質的方法 2.5 跨產業經驗如何在測試領域靈活運用 2.5.1 製造業 vs. 電商：從供應鏈到庫存管理的測試連結 2.5.2 財務 vs. SaaS 企業系統：從會計報表到 SaaS 訂閱模式 2.5.3 HR 系統 vs. 企業內部管理系統：從員工薪資到績效評估 2.5.4 結論：跨領域測試經驗，讓測試人員更具價值 2.6 測試是一種洞察力與經驗的累積 Chapter 03 ▷ 有效管理軟體開發專案和品質 ── 凃里俐 蘇瑞亨 吳龍紅 蔡育珊 劉建萍 張馨方 詹淳涵 涂富祥《叡揚資訊》 ── 陳泉錫《前財稅資訊中心主任》 前言：透過專案管理及品管 賦予資訊系統生命力 3.1 軟體專案的關鍵成功因素 3.1.1 明確的目標及嚴謹的規劃，確保專案成功 3.1.2 促成不同領域的專家團隊合作 3.1.3 安排足夠人力與資源支持專案 3.1.4 勇敢面對風險並設法減緩 3.1.5 監控專案及提供清楚報告 3.2 委託方視角的委外專案成功策略 3.2.1 專案委外前的重要考量 3.2.2 需求管理機制 3.2.3 完整RFP應有框架 3.3 成功關鍵的專案管理方法 3.3.1 專案規劃與管理 3.3.2 軟體開發生命週期作法 3.3.3 專案控制及審查 3.3.4 PMO協助監督專案及推動管理機制 3.4 專案品質的驅動關鍵在於專案管理能力 3.4.1 品質目標的設定來自承諾 3.4.2 行動後學習AAR（After Action Review） 3.5 混合式專案管理（瀑布式+敏捷式） 3.5.1 敏捷開發方法用在雲服務與產品 3.5.2 合約約束的專案採用混合式 3.6 專案的挑戰與風險 3.6.1 緊迫的時程是最大的挑戰 3.6.2 挑戰來自於全新的技術和領域 3.6.3 關鍵成員異動帶來的挑戰  3.7 案例分享與學習 3.7.1 案例一：新舊系統轉換的典型挑戰 3.7.2 案例二：甲乙雙方關係不和諧且乙方人員異動 3.7.3 案例三：當流程再造與數位轉型碰上疫情 3.7.4 案例四：問題專案解決的心得與心法 3.8 結語 Chapter 04 ▷ 品質真的能被管理嗎？ ── 江仁豪《OnedaySoftware軟體品質社群創辦人》 4.1 測試團隊的建設 4.1.1 在測試團隊建立之前 4.1.2 測試團隊的建設策略 4.1.3 TCoE 在敏捷團隊中的應用與挑戰 4.1.4 TCoE 的優勢與適應性調整 4.1.5 整合敏捷與TCoE 的理想模式 4.2 測試團隊的定位 4.2.1 測試團隊的戰略角色 4.3 品質管理系統 4.3.1 QMS 與最佳實踐 4.3.2 衡量和管理軟體品質的工具 4.4 品質指標與品質度量 4.4.1 品質指標 4.4.2 品質度量 4.4.3 品質指標與品質度量在軟體開發生命週期的應用 4.5 綜合應用：從指標到數據，從數據到決策 4.5.1 將品質指標與品質度量轉化為實際行動 4.5.2 結合品質管理系統與數據驅動決策 4.6 小結 Chapter 05 ▷ 品質與價值不可兼得？讓DevOps助你兩全其美！ ── 陳正瑋《DevOps Taiwan Community & DevOpsDays Taipei Co-organizer》 前言 5.1 軟體品質不只是關乎於程式碼 5.1.1 我們交付的「軟體」包含什麼？ 5.1.2 使用者認為的軟體品質問題？ 5.1.3 任何的「變更」都會影響品質 5.2 DevOps與軟體品質 5.2.1 DevOps的全貌與現況 5.2.2 常見的DevOps實踐框架 5.2.3 常見的DevOps工程實踐 5.2.4 DevOps強化企業競爭力 5.3 DevOps案例分享 5.3.1 案例一 5.3.2 案例二 5.4 小結 Chapter 06 ▷ 被Sec攔腰折斷的DevSecOps？ ── 盧建成《靖本行策 CPHT》 前言：從合作到衝突？ 6.1 做安全vs.要安全 6.2 左移的困惑 6.2.1 什麼是左移？ 6.2.2 一開始不就都有告知安全需求了嗎？ 6.2.3 左移的挑戰 6.3 軟體生命週期內的安全活動 6.3.1 需求與設計 6.3.2 程式編寫 6.3.3 測試與交付 6.3.4 運行與維護 6.4 從現狀開始擁抱DevSecOps 6.4.1 評估現狀 6.4.2 工具和技術的選擇 6.4.3 規劃過渡時期 6.4.4 標準化與持續改善 6.5 結語和回顧 Chapter 07 ▷ 資安人才養成地圖與基礎實戰技能 ── 郭榮智 王凱慶《中華資安國際股份有限公司》 前言：踏上資安的旅途 7.1 資安人才培育 7.1.1 各國資安計畫與框架 7.1.2 台灣資安人才職能地圖 7.1.3 資安職能分析與證照 7.1.4 資安證照地圖 7.1.5 業界職缺 7.2 建立實戰技能與基礎知識 7.2.1 如何開始學習資安技能  7.2.2 什麼是 CTF（Capture The Flag） 7.2.3 如何透過 CTF 進行學習 7.3 透過 CTF 進行學習的實際範例 7.3.1 平台介紹 7.3.2 以 PsucheLion 為例 7.3.3 透過變形題目進行驗證 7.4 學習資源與社群 7.4.1 Hack The Box（HTB） 7.4.2 TryHackMe 7.5 結語 Chapter 08 ▷ 從測試探索Web Services可靠性設計 ── 黃冠元《技術部落格Complete Think》 前言 8.1 定義可靠性 8.1.1 對象 8.1.2 定義範圍 8.1.3 系統分層 8.1.4 小結 8.2 測試可靠性系統：案例分析 8.2.1 產品規格與目標 8.2.2 應用程式輪廓 8.2.3 初次的量測 8.2.4 效能調教與再次量測 8.2.5 重新思考：RPS=1 8.2.6 探索極限：FileSize=1GiB 8.2.7 重新思考：系統可靠性與產品規格 8.2.8 修正後產品規格與設計 8.2.9 小結  8.3 總結 Chapter 09 ▷ 生成式AI改變傳統的測試流程 ── 郁家豪《Appier沛星互動科技股份有限公司》 前言：生成式AI為QA帶來的新機遇 9.1 探索人工智慧創造力：生成式AI工具概述 9.1.1 生成式AI的發展歷程 9.2 生成式AI在QA領域的應用 9.2.1 生成式AI在QA領域中的主要應用 9.2.2 生成式AI提升QA效率的方式 9.3 在本地端運行生成式AI：Edge AI 9.3.1 在本地端運行Edge AI 9.3.2 LM Studio 9.3.3 Open WebUI + Ollama 9.4 在本地端運行Edge AI：自動補齊程式碼 9.4.1 Edge AI：自動補齊程式碼 9.5 總結 Chapter 10 ▷ 大語言模型應用程式安全實務：提示注入攻擊和防禦手法 ── 蔡凱翔 徐亨《趨勢科技》 前言 10.1 大型語言模型演進與技術革新 10.1.1 大型語言模型應用程式發展生命週期（LLMOps） 10.1.2 大型語言模型安全威脅概述 10.2 提示注入攻擊：潛藏在大語言模型中的致命漏洞 10.2.1 何謂提示注入 10.2.2 有哪些類型的提示注入 10.2.3 真實案例 10.2.4 如何防範提示注入 10.3 結論 10.3.1 確保大型語言模型安全的關鍵實務 10.3.2 對企業的重要性與未來的戰略佈局