此書籍沒有詳細資訊。
還沒有人留下心得，快來搶頭香！
為您推薦
類似書籍推薦給您
This book is a beginner-friendly guide to artificial intelligence (AI), ideal for those with no technical background. It introduces AI, machine learning, and deep learning basics, focusing on no-code methods for easy understanding. The book also covers data science, data mining, and big data processing, maintaining a no-code approach throughout. Practical applications are explored using no-code platforms like Microsoft Azure Machine Learning and AWS SageMaker. Readers are guided through step-by-step instructions and real-data examples to apply learning algorithms without coding. Additionally, it includes the integration of business intelligence tools like Power BI and AWS QuickSight into machine learning projects. This guide bridges the gap between AI theory and practice, making it a valuable resource for beginners in the field.
類似書籍推薦給您
類似書籍推薦給您
【簡介】 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。 用Python和No-Code工具來開發專屬你的LLM應用 新手友善的LLM應用實戰指南，理解本質才能精準操作LLM這個黑盒子 從基礎AI開發開始，奠定AI應用飛躍之路 【專業推薦】 本書不像其他生成式AI書籍，需要很深的數學基礎與AI知識，而是選擇以新手友善、從工程與系統設計的視角，說明LLM的特性、限制與應用方法。書中內容涵蓋Prompt設計、RAG、模型微調、模型安全等議題，透過大量Python與No-Code工具的實際操作，從本質出發，協助讀者建立正確的觀念，而非僅止於零碎技巧的學習。 ─ 郭耀煌，國立成功大學副校長 本書最難得的地方在於，它沒有急著要教你多厲害的東西，也沒有一直強調「你一定要會寫很多程式」，反而是很踏實地把原理講清楚，再搭配實際可以動手做的例子，讓你知道原來這些生成式AI應用不是遙不可及，而是真的可以一步一步做出來的。 ─ 陳明毅（Miles Chen），采鑛數據科技 CTO 在目前生成式AI快速落實的背景下，提供了一條清楚且務實的實作導向學習路徑。作者不以理論推導為主，而是聚焦於大型語言模型在實務場景中的應用方式與限制，並結合Python與No-Code工具，協助讀者將LLM穩定地整合進實際流程與系統架構中，創造可持續的應用價值。 ─ Jerry Tseng，EMILY.RPA Founder & CEO 本書不使用艱難的數學公式，而是從實務出發，循序漸進帶領讀者掌握打造大型語言模型應用的核心知識。書中以遊戲化設計來提升學習動力，像是「小海狸心法」點出思考關鍵、「訓練場」提供題型演練、「戰利品」清楚標示可獲得的技能與成就、「冒險者素質」提醒必備技能，最後再加上「祕技加成」進一步強化實作，更讓整個學習過程變得充滿趣味且有效率。本書相當適合AI初學者，以及希望快速上手、一步步「打怪升級」的你。 ─ 陳培殷，國立成功大學資訊系 特聘教授 兼 成大醫院資訊室主任 本書最珍貴之處在於大幅降低技術門檻，以淺顯易懂的語言，讓非工程背景的讀者也能深受啟發，無論你是AI初學者還是資深架構師，若想在這波浪潮中快速實踐創意，這本書將是最好的起點，誠摯推薦給每一位準備動手實作的朋友。 ─ 劉秋良，采鑛數據科技股份有限公司 總經理 【內容簡介】 ♚學習AI開發：建立正確觀念，奠定紮實基本功 ♚理論實作並行：由淺入深學習，搭配程式碼實作 ♚套件全面剖析：理解套件背後的設計思路與取捨 ♚搭配No-Code工具：完整解析繁體中文Dify實戰 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。 本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。 看完本書的你，就相當於擁有精準操作LLM這個「黑盒子」的基本能力，任何天馬行空的想法都能實現，而這也將會是你進入AI領域最開心的前奏。 【目標讀者】 ✪Python新手、想做點什麼的人。 ✪對AI有興趣、不知道怎麼開始的人。 ✪對開發LLM應用有興趣的人。 ✪不怕被說是套模仔的人。 【目錄】 【Part 01 AI入門】 |Chapter 01| AI基本介紹 1.1 AI與GAI是什麼？ 1.2 機器學習與深度學習 1.3 分類模型 vs 預測模型 vs 生成模型 1.4 深度學習與類神經網路 1.5 小結 |Chapter 02| LLM的基礎知識 2.1 文字接龍 2.2 文字變數字 2.3 推理模型 2.4 小結 |Chapter 03| LLM API的基本用法 3.1 什麼是API？ 3.2 OpenAI API 3.3 其他酷酷的API 3.4 環境設定 3.5 正式說你好 3.6 小結 |Chapter 04| 追蹤開放原始碼 4.1 Git與GitHub 4.2 openai-python專案 4.3 小結 【Part 02 用聰明的方式使用LLM】 |Chapter 05| Prompt Engineering介紹 5.1 模型實際看到的東西 5.2 Prompt和Prompt Engineering是什麼？ 5.3 Prompt Engineering策略 5.4 小結 |Chapter 06| 幫你的聊天機器人加入記憶功能 6.1 實作簡單記憶的系統 6.2 上下文限制 6.3 更聰明的記憶系統 6.4 小結 |Chapter 07| 讓你的LLM使用工具 7.1 連這個都不會 7.2 如何讓模型使用工具 7.3 小結 |Chapter 08| 用檢索增強生成來減少模型幻覺 8.1 語言模型的幻覺 8.2 檢索增強生成 8.3 手刻一個簡單的RAG系統 8.4 為網站做一個基於RAG的問答系統 8.5 一些特別的RAG策略 8.6 小結 |Chapter 09| 多模態模型 9.1 多模態 9.2 利用STT & TTS模型，讓你的APP會說話 9.3 小結 |Chapter 10| 模型微調 10.1 什麼是學習？為什麼需要訓練？ 10.2 語言模型學習三階段 10.3 LoRA / QLoRA微調 10.4 來微調模型吧！讓你的模型變可愛 10.5 用Ollama部署模型，並用openai套件來使用模型 10.6 小結 |Chapter 11| 安全防護與進階控制 11.1 被攻擊的模型 11.2 基本防範 11.3 其他參數 11.4 小結 【Part 03 Agent和工作流】 |Chapter 12| Agent基本概念與案例 12.1 Agent 是代理人而不是智能體 12.2 LLM-based Agent 12.3 問題太複雜？團結力量大！ 12.4 代理化工作流 12.5 Agent框架比較 12.6 小結 |Chapter 13| Dify的介紹與安裝 13.1 簡化開發複雜度 13.2 架設開源版的Dify 13.3 小結 |Chapter 14| Dify的工具 14.1 讓Dify的Agent使用工具 14.2 自訂工具 14.3 小結 |Chapter 15| Dify的知識庫 15.1 知識庫 15.2 做一個串接Notoon外部資料來源的小幫手 15.3 小結 |Chapter 16| Dify的工作流 16.1 Dify的「流」基本介紹 16.2 不會亂回的宿舍問答機器人 16.3 升級版水果查詢機器人 16.4 狗狗品種猜測圖片查詢機器人 16.5 小結 【Part 04 爬蟲與使用者介面】 |Chapter 17| LLM時代下的爬蟲 17.1 當個有禮貌的爬蟲 17.2 爬給LLM看 17.3 把文件轉換成LLM看得懂的樣子 17.4 小結 |Chapter 18| 好看的使用者介面 18.1 LLM應用的門面 18.2 好看的終端機介面 18.3 小結 |Chapter 19| 小海狸心法 19.1 Dify可能會遇到的問題 19.2 分享想法
類似書籍推薦給您
【簡介】 AI Agent是能自主判斷規劃行動並執行任務的代理系統, 不用告訴AI怎麼做, 只要告訴AI要做什麼, AI Agent就會根據內容自己判斷應該使用哪些工具並實際執行完成任務！ ● 國際新聞好難懂？交給AI Agent幫你翻譯與摘要 ● 行程安排好麻煩？交給AI Agent幫你到行事曆安排行程 ● 電腦桌面好雜亂？交給AI Agent幫你整理電腦桌面 透過不用寫程式的 No code 工具 make.com, 建立自己專屬的 AI Agent, 人人都能讓 AI 代替你做事。 本書會帶大家實作可以『同時』做到這些事的 AI Agent： ● 只要在 LINE 中就能要求 AI Agent 完成工作 ● 透過網址閱讀網頁, 可以摘要、翻譯網頁內容, 也可以根據網頁內容回答問題 ● 化身為 OneDrive 小助手, 你不用再親自到 OneDrive 上傳與刪除檔案 ● 能夠使用 Google 搜尋取得最新資訊來回答你提出的問題 ● 擁有 RAG 的能力, 能夠更準確的根據文件內容提供解答 ● 作為你的『Google日曆管理人』,可以幫你查看行程, 也能新增、修改與刪除行程 ● 透過 MCP 管理你的電腦桌面, 說出你想怎麼整理桌面檔案, AI Agent 就能替你完成 ● 在 LINE 中就能查看 AI Agent 的工作成果, 還能彙整檔案內容向你報告 除此之外，還有更多的自動化流程： ● Facebook粉絲專頁貼文即時通知 ● 通知含有人臉的IG貼文 ● 批次辨識圖片文字 ● IG貼文自動備分到Notion ● LINE即時口譯機器人 ● 網頁備份機器人 ● 網頁爬蟲彙整電影票房排行榜資料 ● 履歷郵件自動篩選 本書特色 不用寫程式，也能讓 AI Agent 幫你完成樣樣事 □ 使用 No code 工具 make.com 建立各種不同功能的自動化流程 □ 自動篩選 Gmail 信件，客製化需求找到你想聚焦的內容 □ 建立自己專屬的 AI Agent，在 LINE 上就能協助你完成工作 □ 建立 Google 搜尋的工具, 讓 AI Agent 的時時都有最新的資料來源 □ 讓 AI Agent 作為你的『Google日曆管理人』，不必親自到 Google 日曆安排行程 □ 連接 MCP 伺服器管理電腦桌面，讓 AI Agent 直接讀取你桌面的檔案 【目錄】 Ch01 - AI 自動化流程與 Make.com 簡介 1-1 什麼是 AI 自動化流程 1-2 什麼是 No-Code 無程式碼的開發方式 1-3 make.com 的基本概念 1-4 設計第一個自動化流程 1-5 定時執行腳本 Ch02 - 使用 make.com 設計 LINE 聊天機器人 2-1 建立 LINE 聊天機器人 2-2 使用 LINE 主動推送訊息 2-3 使用 LINE 推送 Facebook 粉絲專頁新貼文通 Ch03 - 使用自動化流程監看 Instagram 新貼文 3-1 即時通知小編貼文 3-2 篩選資料變化流程 3-3 make.com 的進階操作 3-4 make.com 的計費機制 Ch04 - 用 ChatGPT 的頭腦幫自動化流程長智慧 4-1 付費註冊 OpenAI API 4-2 匯入藍圖快速建立腳本 4-3 讓 AI 幫我們篩選圖片內容 4-4 圖片分析的綜合應用 Ch05 - 與 AI 對談的 LINE 聊天機器人 5-1 讓聊天機器人變聰明 5-2 設計網頁摘要機器人 Ch06 - 可重複使用同一段流程的工具 - 子腳本 (Sub Scenario) 6-1 子腳本 (Sub Scenario) 6-2 在不同腳本使用相同的子腳本 - 網頁翻譯備份機器人 Ch07 - 讓 AI 自主規劃流程 - Agent (代理) 7-1 設計一個 AI Agent (代理) 7-2 讓 AI Agent 能夠使用 OneDrive 存取檔案 7-3 擁有記憶的 AI Agent 大腦 7-4 使用 AI Agent 的 RAG 功能 Ch08 - 帶領自動化流程進入聲音與繪圖的世界 8-1 設計自動口譯機 8-2 讓 AI 幫我們生圖 8-3 綜合演練 -- 自動從網頁清單摘要配圖 Ch09 - 使用外部 API 擴增功能 9-1 使用 make.com 中缺乏的模組 9-2 使用 make.com 中尚未支援的應用 9-3 需要額外步驟才能使用的 API 9-4 需要額外步驟才能使用的應用 Ch10 - 讓 AI Agent 幫你在 Google 日曆安排行程 10-1 讓 AI Agent 能在 Google 日曆上安排行程 10-2 建立完整的 Google 日曆的工具箱 10-3 讓 AI Agent 能夠與 AI Agent 互相合作完成工作 Ch11 - AI 自動化流程進階應用 11-1 使用 AI 設計網路爬蟲 11-2 分段處理文件的技巧 Ch12 - AI Agent 與外部世界連接的橋樑 – MCP 12-1 AI Agent 的強力夥伴 - MCP 12-2 讓 Claude Desktop 透過 MCP 伺服器管理電腦桌面的檔案 12-3 讓 Claude 使用 make.com 的工具 12-4 讓 Make AI Agent 能夠存取電腦上的檔案 12-5 AI Agent 的日常應用範例
