人人必學GEN AI人工智慧生成內容：線上AI工具整合與創新應用含AIA國際認證 - 人工智慧生成內容(Specialist Level)-最新版-附贈MOSME行動學習一點通：評量．詳解 (1版)

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【簡介】 　　• 系統性學習路徑：從 AI 基礎到實戰應用，適合初學者循序漸進學習。 　　•  實用案例剖析：涵蓋文本生成、圖像設計、影音製作、數據分析等高效應用場景。 　　•  考試與應用兼備：內附「AIA國際認證-人工智慧生成內容」模擬題與詳解，讓學習成果更有保障。 　　•  跨平台資源整合：詳細介紹 ChatGPT、Heygen、Gamma、DALL-E 等主流工具的最佳實踐。 　　•  即學即用：提供從繪本創作到影片剪輯的完整範例，幫助讀者快速上手，實現成果轉化。 【目錄】 Chapter 1 AI 與 AIGC 基礎理論與發展 1-1 認識人工智慧 1-2 機器學習與神經網路 1-3 AIGC 簡介 1-4 AI 素養與倫理   Chapter 2 AIGC 圖文生成工具與應用 2-1 文字生成工具介紹 2-2 圖像生成工具介紹 2-3 圖文生成 AIGC 在產業中的應用   Chapter 3 AIGC 影音生成工具與應用 3-1 音訊生成工具介紹 3-2 影片生成工具介紹 3-3 影音生成 AIGC 在產業上的應用 3-4 AI 素養與倫理   Chapter 4 AIGC 程式與數據分析工具 4-1 輔助程式生成應用 4-2 輔助數據分析應用 4-3 各行業的應用 4-4 AIGC 整合應用概述   Chapter 5 AIGC 幫你講故事 5-1 認識 HTML 與網頁結構 5-2 建立第一個自己的網頁 5-3 用 AIGC 生成故事與插圖 5-4 製作線上閱讀有聲書   Chapter 6 AIGC 幫你做報告 6-1 線上課程寫紀錄 6-2 整理筆記畫圖表 6-3 十分鐘內做簡報   Chapter 7 AIGC 幫你拍短片 7-1 故事規劃與分鏡腳本設計 7-2 影音生成與剪輯 7-3 Youtube 上架與優化   Chapter 8 AIGC 幫你當主播 8-1 打造專屬數位分身主播 8-2 腳本批次剪影片   附錄        A.AIGC 平台付費方案推薦 B.ChatGPT IO 與Agent 剖析 C.課後習題簡答

突破品質水準－實驗設計與田口方法之實務應用(附範例檔案QRCODE)(第二版)  (2版)

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【簡介】 企業要特出於同業的競爭優勢，有效率的品質管理是重要關鍵。本書能讓讀者從實務中理解如何透過設計有效的實驗方法，從實驗結果中分析、了解品質特性，以達到控制品質，進而提升品質的目標。本版新增「田口方法」篇章，此方法將實驗設計屬於統計理論的部份省略，就算是不懂統計的初學者也能透過此書理解應用。無論是實驗設計或田口方法，皆能有效地協助企業提昇產品的品質水準。  【目錄】 Ch1 實驗設計概論 1-1　實驗設計的目的 1-2　利用實驗設計提升品質水準的15個步驟 1-3　實驗設計在Six Sigma(DMAIC 及 DFSS)中的運用 1-4　實驗設計中統計分析的利器-Minitab Ch2 簡單的統計 2-1　常態分布 2-2　t 分布 2-3　F 分布 2-4　二平均數差的比較：t 檢定 2-5　二變異數的比較：F 檢定 Ch3 一因子實驗設計 3-1　變異數分析的時機和目的 3-2　一因子變異數分析 3-3　Fisher的兩水準相比較 3-4　殘差分析 Ch4 2k因子設計 4-1　不同的實驗設計組合 4-2　因子設計的解析 4-3　2k因子設計的解析 4-4　加入中心點的設計 4-5　數據轉換 Ch5 2k-p部分因子設計 5-1　2k-p部分因子設計簡介 5-2　2k-1部分因子設計 5-3　2k-p部分因子設計 5-4　解析度*(建議初學實驗設計者可以省略此章節) 5-5　Plackett-Burman 設計 5-6　離散型反應值的實驗設計 Ch6 反應曲面法 6-1　反應曲面法介紹 6-2　反應曲面法的分析-中央合成設計 6-3　反應曲面法的分析-Box-Behnken設計 6-4　最陡上升法 6-5　最佳化設計 6-6　多反應值的最佳化 Ch7 田口方法 7-1　田口方法概述 7-2　直交表的原理及選用 7-3　損失函數 7-4　SN比分析－靜態參數設計 7-5　SN比分析－動態參數設計 參考案例 參考資料