人工智慧的現在與未來： 它將如何改變全世界 (1版)

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【簡介】 內容介紹 國際著名的人工智慧、影像處理和模式識別專家：施永強 教授 親授四十多年來在人工智慧領域的教學及研究經驗 【各界推薦】 ◆吳誠文 | 國家科學及技術委員會 主任委員 ◆沈孟儒 | 國立成功大學 校長 ◆涂醒哲 | 財團法人生物技術開發中心 董事長 ◆陳良基 | 前國家科學及技術部 部長 ◆傅楸善 | 國立臺灣大學資訊工程系 教授 ◆黃光彩 | 前國立臺灣師範大學 校長 (以上依姓氏筆畫排序) 本書深入探討人工智慧的當前創新及未來的發展趨勢，並描述 AI 將如何重塑我們的世界。書中詳盡介紹自然語言處理、電腦視覺、機器學習與深度學習、生成對抗網路、智慧城市、自動化與機器人以及 AI 醫療等多個領域，並提供 17 個研究案例，供讀者進一步學習和實踐。施教授是一位在科技與教育領域具有豐富經驗的專家，以精闢的見解和豐富的案例分析，向讀者展示 AI 在不同領域的應用與潛力。 施教授結合他四十多年來在人工智慧領域的教學和研究經驗，以通俗易懂的方式，為初學者、社會大眾、大學生以及碩、博士研究生提供了全面的人工智慧知識及研究方向的指導。希望透過此書，能幫助更多人掌握人工智慧的核心知識，並預見其在全球的潛在影響力。 【內容主題】 電腦視覺／數學形態學／影像分割／機器學習／深度學習／浮水印／隱寫術／自然語言處理／生成對抗網路／智慧城市／自動化與機器人／AI 醫療 【研究案例】 用於數學形態學的卷積自動編碼器／基於深度神經網路的全自動影像浮水印系統／用梯度提升樹進行行業分類／斷層掃描視網膜影像的深度學習分類／透過深度學習對生態數據分類／肺炎分割和分類的聯合學習／創新的胸部 X 光影像分類技術／用於土地覆蓋影像分割的頻率引導定位注意力網路／基於決策樹的高效能摩托車多車牌偵測辨識系統／透過機器學習預測藥物毒性／深度混合神經網路及其在息肉偵測的應用、……等 本書特色 ■ 由國際人工智慧專家執筆，一本就能掌握最完整的 AI 原理與應用 ■ 深入剖析人工智慧當下的創新技術及未來的發展趨勢 ■ 豐富的研究案例，並詳列各項訓練數據，讓讀者了解 AI 在不同領域的應用與潛力 【目錄】 第一篇 人工智慧的基礎 　Ch01　前言 　Ch02　人工智慧的歷史演變 　Ch03　電腦視覺的基本原理 　Ch04　影像處理 　Ch05　機器學習 　Ch06　深度學習 第二篇 人工智慧的應用 　Ch07　影像分析 　Ch08　浮水印 (Watermarking) 　Ch09　隱寫術 (Steganography) 　Ch10　自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 　Ch11　自動化與機器人 (Automation and Robotics) 　Ch12　智慧城市 　Ch13　使用人工智慧的健康醫療(Healthcare) 第三篇 人工智慧的研究實例 　Ch14　數學形態學的深度學習框架 　Ch15　深度形態神經網路 　Ch16　基於深度神經網路的全自動影像浮水印系統 　Ch17　根據公司基本資料訓練的梯度提升樹進行行業分類 　Ch18　光學相干斷層掃描視網膜影像的深度學習分類 　Ch19　透過深度學習對生態數據進行分類 　Ch20　人工智慧在醫學影像進行肺炎分割和分類的聯合學習 　Ch21　創新的胸部 X 光影像分類技術：自適應形態神經網路的應用 　Ch22　基於單類二進位遮罩的土地覆蓋影像分割 　Ch23　 FPA-Net：用於土地覆蓋影像分割的頻率引導定位注意力網路 　Ch24　基於隨機對抗式攻擊防禦的醫學影像退化標記激勵網路 　Ch25　用於防禦的自適應影像重建對抗式攻擊 　Ch26　基於決策樹的高效能摩托車多車牌偵測辨識系統 　Ch27　透過機器學習方法預測藥物毒性 　Ch28　統計小型車輛和人群的新型多資料增強和多深度學習框架 　Ch29　深度混合神經網路及其在息肉偵測的應用 　Ch30　利用全局限制對比度自適應直方圖均衡化增強醫學 X 光影像

解構美國：世界霸權的過去、現在與未來 (1版)

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【簡介】 過去影響現在，現在影響未來， 想全面了解一個國家，不能只停留在某個時點。 本書不僅解構美國的各個面向， 更分析其從過去到現今在各項議題政策上的流變。 號稱民主的美國，其實正在經歷民主倒退？！ 被紅藍兩色劃分的美國，為何在政治上會越來越走向兩極化？ 保守派與自由派在意識形態上的分歧，對美國及他國的貿易及交流產生什麼影響？ 在孤立主義與國際主義中來回擺盪的外交，未來會有怎樣的變化與延續？ 中國崛起致力在軍事現代化，美國作為全球軍事大國的地位還能維持多久？ 美國，幅員遼闊，地理、種族、宗教、經濟情況皆極其複雜，很難「全面」掌握其現況，且因其種族多元而在各項議題上的利益衝突，如何在保守與開放間取得平衡，著實不易。 本書作者們就事論事，呈現了原汁原味的美國，讓讀者能夠理性冷靜地看待今日美國的全貌，從而研判我們國家及個人的因應之道。 【目錄】 第一部分　美國政治 第一章　被制衡的權力：美國總統／黎建彬 第二章　顧大我還是顧小我？美國國會／翁履中 第三章　司法的標竿：聯邦最高法院／李念祖 第四章　繁中有序的法治：美國司法制度／陳純一 第五章　關鍵時刻：美國政黨政治的極化與民主危機／王德育 第六章　團結小我影響大我：美國的利益團體／高朗 第七章　民之所欲，唯票是問：美國選舉／王業立、王宏恩 第八章　偏左？偏右？還是都不偏？美國媒體與政治／劉嘉薇 第九章　人民的名義：美國的民粹主義／吳崇涵 第十章　種族大熔爐？美國的種族議題與移民政治／吳重禮 第二部分　美國經濟 第十一章　自由貿易vs.保護主義／劉大年 第十二章　從「反建制」到「互補」：美國貿易政策／顏慧欣 第十三章　國際金融的重中之重：美國聯邦準備體系／任中原 第十四章　山姆大叔萬萬稅：美 國的稅制／馬瑞辰 第十五章　占據制高點：美國的高科技發展／冷則剛 第十六章　是先驅還是後進：美國環境政策與制度／李河清 第三部分　美國外交與國防 第十七章　強權之行也：美國外交政策／李大中 第十八章　兵者，國之大事：美國的國防政策／楊念祖 第十九章　Si vis pacem, para bellum：美國軍隊的現況／丁樹範 第二十章　「攻」欲善其事，必先利其器：美國軍工產業／陳永康、袁念熹 第二十一章　三軍之事，莫密於間：美國情報體系／李克成 第二十二章　注定一戰？美中關係／林坤達

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