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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

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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

PAS - AI應用規劃師中級應鑑指南(人工智慧技術應用與規劃、大數據處理分析與應用)含AIE國際認證：BDAE大數據應用工程師(Expert Level) (1版)

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【簡介】 【本書內容】   ☆★☆★☆ 讓 AI 揭開你的健康真相 ☆★☆★☆ ☆★☆★☆ 每日生活變成你的長壽武器 ☆★☆★☆ ☆★☆★☆ AI 秒做菜單、秒排運動 ☆★☆★☆ ☆★☆★☆ 睡不好？AI 給你最強助眠組合 ☆★☆★☆ ☆★☆★☆ 用 AI 逆轉老化，活得更久更好 ☆★☆★☆   【導讀語】 在這個人人手中都有智慧裝置、生活周遭充滿感測器的時代，我們第一次能用「日常生活的資料」重新理解自己的健康樣貌。而人工智慧的出現，更讓這些資料不再只是被動記錄，而能轉化為可採取行動的建議、洞察與提醒。 本書的核心精神十分簡單：「讓 AI 成為你的健康夥伴，陪你一同打造更長壽、更自在、更有節律的生活」。 全書從「AI 與健康的新時代」開場，帶讀者理解 AI 如何逐步成為個人的健康助理。從 Apple 健康 App 的資料整合，到 ChatGPT（Gemini）的分析與陪伴能力，使健康管理真正回到生活現場，而非健檢後的匆匆一瞥。接著，本書帶領讀者踏上完整的健康自我管理旅程： ◎用表單記錄自身狀態：睡眠、飲食、步數、情緒、喝水量，這些最生活化的資料，是 AI 為你量身打造建議的起點。 ◎讓 AI 成為你的營養師與運動教練：透過一日菜單、七天飲食計畫、外食分析、運動流程設計，AI 協助你建立可落地、可持續的健康行動。 ◎照顧心情與睡眠：從 AI 情緒日記，到冥想語音、助眠故事、Suno 睡眠音樂，本書示範如何用科技輔助放鬆與心靈平衡。 ◎建立長壽習慣與生活模式：深入藍區文化、月度健康回顧、長壽顧問 Prompt，讓 AI 幫助你找出適合自己的生活節律。 ◎理解健檢、做出行動：AI 不是醫療診斷工具，但能把複雜報告翻譯成白話、提醒追蹤時間、協助你建立「健康筆記」。 ◎展望未來長壽科學：數位分身、生理年齡估算、基因 × 生活資料 × AI 的新世代長壽模型，都在本書中得到清晰的介紹。 從第一章到第十章，本書以循序漸進的方式，幫助你完成一場「AI 與健康的整合之旅」。這不是艱澀的醫療教材，也不是抽象的養生哲學，而是一本讓人可以每天實作、每天改善、每天更懂自己的健康行為指南。當 AI 能夠理解你的生活軌跡，你也將從 AI 的分析中，看見一個更清楚、更可調整的自己。 願這本書成為你邁向長壽生活的起點，也成為未來陪你一起前行的健康夥伴。   《AI 健康養生長壽書》值得閱讀的十大亮點 1. 你的 AI 健康團隊正式上線！ 飲食、睡眠、運動、情緒，一次整合，一本就夠。 2. 你從未真正了解過自己，直到 AI 看見你的健康模式。 日常資料被重新解鎖，健康第一次變得「可讀懂」。 3. 比營養師更懂你，比健身教練更貼身。 AI 將你的需求秒變菜單、秒變訓練計畫，超越人類的即時回應。 4. 外食族也能瘦！也能更健康！ 一句話讓 AI 分析熱量、營養比例，立刻知道「該吃什麼更好」。 5. 每天 15 分鐘，AI 幫你打造最輕鬆的健身習慣。 不再靠意志力，用 AI 自動化你的健康行動。 6. 睡不好？心情累？AI 給你最即時的支持。 冥想語音、助眠故事、Suno 放鬆音樂，全為你量身生成。 7. 比醫師更會解釋報告的，是 AI。 健檢不再是一堆難懂數字，而是清楚、可行的行動建議。 8. 最懂東方養生的科技來了！ AI 看體質、識五行、讀舌象，傳統智慧第一次變得可量化。 9. 你的「生理年齡」不是寫在命運裡，而是寫在資料裡。 AI 帶你看見老化速度，並指出可逆轉的方向。 10. 數位分身 × 長壽科學，揭開健康未來的序章。 AI 幫你記住，你忘記的一切——並提醒你往更好的生活走。 【目錄】 ▌第1 章　AI 與健康的新時代 1-1 AI 在醫療與健康管理中的應用趨勢 1-2 Apple 健康 App、ChatGPT、Gemini 的角色 1-2-1 「Apple 健康」 App - 你的「健康資料核心」 1-2-2 ChatGPT - 你的「對話式健康教練」 1-2-3 Gemini - 你的「整合型健康分析師」 1-2-4 三者的整合與協同作用 1-2-5 小結 - AI 讓健康回到「生活現場」 1-3 從「被動養生」到「主動健康管理」的轉變 1-3-1 被動養生的侷限 - 事後反應的健康觀 1-3-2 AI 與智慧裝置導入後的典範轉移 1-3-3 主動健康管理的三大核心概念 1-3-4 AI 如何讓「主動健康」成為可能 1-3-5 實際應用場景 1-3-6 AI 主動健康的挑戰與機會 1-3-7 小結 1-4 你的健康資料如何變成 AI 建議 1-4-1 資料來源 - AI 的「健康燃料」 1-4-2 AI 處理流程 - 從資料到建議的五個步驟 1-4-3 AI 模型背後的核心技術 1-4-4 隱私與安全 - AI 分析的基石 1-4-5 從數據到智慧 - AI 建議的價值所在 1-4-6 小結   ▌第2 章　AI 健康日記 - 用表單記錄你的身心 2-1 建立個人健康表單（睡眠、飲食、步數、情緒、喝水量） 2-1-1 為什麼要用「表單」記錄健康 2-1-2 五大核心欄位設計原則 2-1-3 Excel 表單實例 2-1-4 用 ChatGPT 查詢食物熱量 - 你的 AI 熱量顧問 2-1-5 以色彩標記健康警示 – 睡眠時間 2-1-6 以色彩標記健康警示 - 總熱量 2-1-7 以色彩標記健康警示 - 每日步數 2-1-8 AI 輔助填寫的創意應用 2-1-9 維持記錄的三個小技巧 2-1-10 小結 2-2 用Excel 表單 + 試算表產生「健康儀表板」 2-2-1 兩層式資料流 2-2-2 建立關鍵健康指標KPI 2-2-3 建立健康圖表區 2-3 每週 AI 健康摘要產生技巧 2-3-1 AI 健康摘要的目的 2-3-2 ChatGPT 健康摘要 Prompt 範例 2-3-3 AI 輸出品質提升技巧 2-3-4 小結 2-4 打造「五分鐘健康回顧日」的習慣 2-4-1 什麼是「五分鐘健康回顧日」 2-4-2 為什麼要建立這個習慣 2-4-3 如何進行「五分鐘健康回顧」 2-4-4 AI 如何輔助你的「健康回顧」 2-4-5 建立固定的「回顧時段」 2-4-6 五分鐘健康回顧的實際價值 2-4-7 小結   ▌第3 章　智慧飲食 - AI 幫你設計一週營養計畫 3-1 讓 AI 當你的個人營養師 3-1-1 AI 能做什麼？從聊天到營養顧問 3-1-2 讓 AI 認識你 - 輸入的關鍵資料 3-1-3 AI 的飲食建議怎麼來 3-1-4 AI 營養師生成一日菜單 3-1-5 用 ChatGPT（或 Gemini）打造你的 AI 營養師 3-1-6 AI 營養師的優點與限制 3-1-7 讓 AI 成為真正的健康夥伴 3-1-8 小結 3-2 輸入需求（減脂、控糖、增肌、均衡）生成七天菜單 3-2-1 AI 七天菜單的邏輯與原理 3-2-2 選擇你的健康目標，讓 AI 開始規劃 3-2-3 系列實例 -「 輸入條件 → 生成菜單」 3-2-4 AI 自動化應用 –「 菜單 + 採買清單」 3-2-5 AI 七天菜單的優點 3-2-6 小結 3-3 AI 分析外食選擇、熱量與營養比例 3-3-1 AI 如何幫你看懂外食 3-3-2 AI 外食分析的三大功能 3-3-3 AI 的外食分析實例 3-3-4 AI 幫你比較「更好的選擇」 3-3-5 延伸應用 - AI + 外食紀錄 3-3-6 AI 外食分析的優勢與限制 3-3-7 小結 3-4 一句話生成食譜與採買清單 3-4-1 AI 如何從一句話生成完整食譜 3-4-2 一句話就能生成食譜實例 3-4-3 AI 智慧廚房 - 食譜 + 採買整合的運作邏輯 3-4-4 AI 一句話食譜的應用技巧 3-4-5 AI 生成食譜的優點 3-4-6 小結   ▌第4 章　AI 運動教練 - 為你設計個人化活動方案 4-1 用 AI 規劃每日運動任務（15 ~ 30 分鐘內完成） 4-1-1 AI 的角色 - 你的數據化運動規劃師 4-1-2 結合 AI 模型的自動化建議 4-1-3 AI 健康日記與運動追蹤整合 4-1-4 由「數據」轉化為「習慣」 4-2 使用鏡頭辨識姿勢（可連接手機App 或影片分析） 4-2-1 AI 鏡頭辨識的生活化應用 4-2-2 市面上可立即使用的 AI 姿勢辨識 App 4-2-3 即時姿勢辨識的實際使用流程 4-2-4 AI 教練互動範例 4-2-5 小結 4-3 ChatGPT 生成居家健身流程 4-3-1 ChatGPT 的角色 - 你的文字版私人教練 4-3-2 AI 生成的居家健身流程範例 4-3-3 如何與 ChatGPT 對話 - 產生最適合的健身流程 4-3-4 搭配AI 鏡頭與App 的延伸應用 4-3-5 AI 健身流程的三大優點 4-3-6 小結 4-4 AI 鼓勵機制 - 從每日 1 步開始 4-4-1 AI 鼓勵的心理學基礎 4-4-2 從「每日 1 步」開始的行動策略 4-4-3 AI 如何表達鼓勵 - 人性化語言的設計 4-4-4 結合App 的實際鼓勵機制 4-4-5 AI 鼓勵帶來的正向循環 4-4-6 小結   ▌第5 章　壓力管理與心理健康 - AI 情緒教練 5-1 AI 情緒日記 - 讓AI 分析你的文字內容 5-1-1 AI 情緒日記的概念 5-1-2 認識「AI 情緒日記」Excel 表單 5-1-3 表單欄位與填寫方式 5-1-4 AI 文字分析的運作邏輯 5-1-5 AI 互動與記錄範例 5-1-6 觀察長期趨勢 5-1-7 AI 情緒日記的健康意義 5-2 用 AI 生成冥想語音 - ElevenLabs 5-2-1 ElevenLabs 的角色與特色 5-2-2 操作步驟 - 從文字到語音 5-2-3 AI 冥想語音範例 5-2-4 語音標籤的運用 5-2-5 整合《AI 情緒日記》的使用方式 5-2-6 編輯與延伸應用 5-2-7 小結 5-3 用 AI 生成舒壓音樂 - Suno 5-3-1 Suno 是什麼 5-3-2 從文字到音樂的創作環境 5-3-3 依據《AI 情緒日記》生成音樂 5-3-4 整合《AI 情緒日記》的使用方式 5-3-5 提示與注意事項 5-3-6 小結 5-4 每日 Prompt - 3 分鐘心理整理練習 5-4-1 AI 心理整理的原理 5-4-2 每日 3 分鐘心理整理步驟 5-4-3 每日 Prompt 實例 5-4-4 將練習結果記錄到《AI 情緒日記》 5-4-5 三個進階應用 5-4-6 小結   ▌第6 章　AI 睡眠顧問 - 打造深層休息的夜晚 6-1 手環與AI 連動 - 解讀睡眠長短與深眠比例 6-1-1 補充解釋快速動眼期 6-1-2 智慧手環的角色 6-1-3 AI 如何解析睡眠數據 6-1-4 從「數據」走向「行動」 6-1-5 重點回顧 6-1-6 小結 6-2 用 AI 生成「睡眠趨勢圖」與「改善建議」 6-2-1 從「手環資料」到「AI 報告」 6-2-2 建立「AI 睡眠分析.xlsx」表單 6-2-3 建立「睡眠時數」與「深層睡眠比例」的組合圖表 6-2-4 用「資料橫條」呈現睡眠時數與深層睡眠比例 6-2-5 夜間醒來次數 - 睡眠穩定度的隱形指標 6-2-6 AI 燈號 6-2-7 AI 分析結果 - 看懂數據背後的訊號 6-3 ChatGPT 助眠故事 - 用語言引導大腦進入放鬆模式 6-3-1 為什麼助眠故事有效？睡眠科學給出的答案 6-3-2 ChatGPT 助眠故事的三大特色 6-3-3 給 ChatGPT 的助眠提示詞實例 6-3-4 睡前 10 分鐘的「切換儀式」 6-3-5 小結 6-4 Suno 助眠音樂 - 用聲音為大腦鋪一條入睡的路 6-4-1 為什麼用 Suno 來做「助眠音樂」 6-4-2 助眠音樂的設計原則 6-4-3 Suno 助眠音樂的提示詞實例 6-4-4 如何把 Suno 助眠音樂融入你的睡前流程 6-4-5 與 AI 燈號系統的結合 6-5 建立「睡前 30 分鐘無螢幕計畫」 - 讓大腦正式進入夜間模式 6-5-1 為什麼一定要「睡前 30 分鐘無螢幕」 6-5-2 「睡前 30 分鐘無螢幕計畫」的三階段流程 6-5-3 無螢幕 30 分鐘的 AI 實作工具 6-5-4 「無螢幕計畫」與 AI 燈號的關聯 6-5-5 這 30 分鐘，是你給自己的「靜夜禮物」   ▌第7 章　 AI 長壽生活學 - 從數據看見健康模式 7-1 AI 解析「藍區」長壽文化（飲食、社交、運動） 7-1-1 藍區的飲食文化 - 少即是多，天然為先 7-1-2 藍區的社交文化 - 長壽不是一個人完成的 7-1-3 藍區的運動文化 - 不運動，但一直在動 7-1-4 讓藍區變成你的生活，而不是遙遠的傳說 7-2 建立「AI 長壽習慣追蹤表」 7-2-1 為什麼需要「長壽習慣追蹤表」 7-2-2 長壽習慣追蹤表的設計理念 - 三大核心領域 7-2-3 追蹤表欄位設計 7-2-4 AI 如何分析這些資料 7-2-5 AI 版「每日小結」 - 讓數據變成建議 7-2-6 把長壽變成『可追蹤、可量化、可改善』的習慣 7-3 每月 AI 生成「健康目標回顧」 7-3-1 什麼是「AI 健康目標回顧」 7-3-2 AI 每月回顧的運作方式 7-3-3 AI 健康月回顧 7-3-4 讓 AI 成為你每月的健康教練 7-4 用 Prompt 讓 AI 成為你的長壽顧問 7-4-1 為什麼需要讓 AI 成為長壽顧問 7-4-2 AI 長壽顧問的三大任務 7-4-3 讓 AI 成為顧問的 Prompt 設計原則 7-4-4 三大長壽領域的 Prompt 實例 7-4-5 問對問題，你就能找到自己的長壽路徑   ▌第8 章　AI 醫療 - 輔助你的健康諮詢夥伴 8-1 如何用 AI 解讀健康檢查報告 8-1-1 AI 能幫助你的地方 8-1-2 如何用 AI 解讀你的健檢報告 8-1-3 AI 的協助重點 - 理解而非診斷 8-1-4 AI 讓健檢報告變成你可以採取行動的資訊 8-2 ChatGPT 的「健康翻譯」應用 - 讓醫學報告變成白話文 8-2-1 什麼是「健康翻譯」 8-2-2 AI 能把複雜的醫學報告轉成什麼 8-2-3 如何用 AI 做健康翻譯 8-2-4 AI 是你的「報告說明書」 8-3 AI 提醒系統 - 什麼時候該回診、該檢查 8-3-1 AI 提醒系統做什麼 8-3-2 如何用 AI 建立「個人健康提醒」 8-3-3 AI 提醒系統的價值 - 幫忙養成長期健康習慣 8-3-4 AI 幫你記住健康，你只需要負責生活 8-4 建立「我的 AI 健康筆記」 - 把健康變成可追蹤、能改善的資訊 8-4-1 AI 健康筆記要記什麼 8-4-2 如何建立「健檢專用」的「AI 健康筆記」 8-4-3 AI 健康筆記的三大好處（針對健檢） 8-4-4 AI 健康筆記是健檢的延伸，而不是健康日記的複製   ▌第9 章　AI 與東方養生智慧 - 科技遇見傳統 9-1 體質辨識 x AI 對話問診 9-1-1 AI 的「體質推論」如何運作 9-1-2 AI 對話問診 - 日常化的「辨證」流程 9-1-3 AI 體質建議與日常行為連結 9-1-4 AI 體質辨識的優勢 9-1-5 小結 9-2 AI 生成個人調理建議（飲食、睡眠、運動） 9-2-1 AI 如何整合資料，生成個人調理策略 9-2-2 飲食調理 - AI 生成的專屬飲食方針 9-2-3 睡眠調理 - AI 讀懂你的夜間模式 9-2-4 運動調理 - 依體質選擇運動強度 9-2-5 AI 調理建議的最大價值 - 動態調整 9-2-6 小結 9-3 臉色、聲音、舌象與 AI 辨識初探 9-3-1 臉色辨識 - AI 從光影中讀出能量狀態 9-3-2 AI 聲音分析的發展方向 - 以聲紋推估壓力、疲勞與呼吸模式 9-3-3 舌象辨識 - AI 影像分析的前沿應用 9-3-4 AI 的角色 - 輔助觀察，不等同於傳統醫診 9-3-5 小結 9-4 科技養生 - 從五行平衡到數據回饋 9-4-1 五行 x 現代數據 - 對應生活的五大面向 9-4-2 AI 如何發現你的「五行失衡」 9-4-3 五行調理 x AI 建議 - 轉成可立即執行的行動 9-4-4 五行 x AI 從抽象概念到可量化的生活指標 9-4-5 小結   ▌第10 章　未來的長壽科學 - AI 分身與數位靈魂 10-1 「數位分身」如何記錄你的健康歷程 10-1-1 數位分身的原始資料從哪裡來 10-1-2 AI 如何將生活資料轉成你的「健康地圖」 10-1-3 數位分身的強大之處 - 能代替你記住你忘記的事 10-1-4 數位分身如何提醒你？ - 你的生活管家 10-1-5 為什麼數位分身是未來長壽科學的核心 10-1-6 小結 10-2 AI 預測衰老速度與生理年齡 10-2-1 日常資料，就是你生理年齡的線索來源 10-2-2 AI 如何推算「生理年齡」 10-2-3 生活化實例 - AI 如何推論你的「真實年齡」 10-2-4 AI 能做的不是「診斷」，而是「調整方向」 10-2-5 小結 10-3 長壽基因、營養與 AI 預測模型的未來 10-3-1 長壽基因不是命運，而是「開關」 - AI 讀得出基因特徵 10-3-2 AI 如何把「基因 x 營養 x 生活習慣」轉成長壽模型 10-3-3 生活化實例 - AI 如何推論你「老得快還是慢」 10-3-4 AI 能做到什麼？不能做到什麼 10-3-5 長壽科學的未來 - 基因 x AI 飲食 x 即時調整 10-3-6 小結 10-4 AI 時代的人類長壽哲學 - 如何活得更有意義 10-4-1 長壽不再只是「活得久」，而是「活得像自己」 10-4-2 AI 提供「方向」，但人生的選擇仍由你掌握 10-4-3 當 AI 了解你，能否也讓你更了解世界 10-4-4 未來的長壽，不是孤獨的延長，而是彼此的連結 10-4-5 AI 時代的長壽核心 - 活得有節律，也活得有熱度 10-4-6 小結