社群媒體行銷 2版
作(編/譯)者 :曾祥景 編著出版年份 :2023ISBN :9789579548717書號 :1019623幾色 :1規格 :16K發行公司 :普林斯頓版權日期 :2023/01/01版次 :二版發行頁數 :408分別 :普林斯頓
本書重視架構、實用性與易讀性。以社群媒體行銷的策略性流程為核心，再分章介紹每個環節，並佐以實際的國外或本土案例。
除系統性架構外，本書較為特別的地方在於實用導向，在章節中分享一些社群媒體行銷工具的操作教學，讓讀者除了吸收概念架構、理論知識以及案例外，亦能動手去實作，從做中學習。有別於一般生硬、只教概念或案例的教科書，讀者可以創造出屬於自己的作品。
每章以章首案例為始，透過生動有趣的方式介紹國內外知名社群媒體行銷案例，並於後面接續本文的部分，根據每章主題進行系統性的安排，以淺顯易懂的方式介紹相關概念並佐以案例說明。部分章節亦有實作教學，培養讀者的實作能力，章末的重點整理及習題，可幫助讀者迅速掌握重點及檢視自身學習成效。
本書適用於大學與碩士課程，包含理論與貼近實務的案例，教師可依授課對象調整教學進度、作業與報告的內容。
目錄
1 數位行銷中的社群媒體行銷
2 數位消費者行為與行銷研究
3 社群媒體行銷理論
4 社群媒體環境分析
5 目標設定與社群媒體行銷策略
6 內容行銷與社群媒體文案
7 社會網絡行銷
8 影音型社群媒體之行銷
9 圖片分享媒體Instagram行銷
10 其他社群媒體行銷
11 B2B社群媒體行銷
12 行動APP行銷
13 監控社群媒體行銷成效
中英文索引
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Information Technology Specialist（ITS）是由Pearson VUE／Certiport推出符合產業趨勢的資訊科技認證，涵蓋IT資訊技術、資料庫、軟體研發、新興科技四大領域，透過ITS各項認證指標訓練，可驗證考生是否確實掌握業界所需與具備雇主所需的IT技能，幫助考生為未來職涯做好準備。
本書整理了ITS Python認證考科綱要所涵蓋的資訊技術與電腦技能，考生可透過精進學習本書各章節重點內容，迅速掌握應考方向。
CH01 變數與資料型態
CH02 運算子執行操作
CH03 字串與資料串列
CH04 輸入和輸出操作
CH05 使用判斷式和迴圈流程控制
CH06 自訂函式的使用
CH07 模組的使用
CH08 錯誤處理和單元測試
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【目錄】
CH01 資料基礎 Data Basics
CH02 資料操作 Data Manipulat
CH03 資料分析 Data Analysis
CH04 資料視覺化與溝通 Data Visualization and Communication
CH05 負責任的分析實踐 Responsible Analytics Practices
CH06 模擬試題
CH07 ITS 資訊科技專家國際認證原廠認證應考資訊
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用Python學AI理論與程式實作(涵蓋Certiport ITS AI國際認證模擬試題) (1版)
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【簡介】
📌 涵蓋Certiport ITS AI 人工智慧核心能力國際認證範圍，並收錄相關模擬試題。
．本書適合想要學習人工智慧知識與技能的讀者，章節安排由淺入深，以循序漸進的方式介紹人工智慧的核心概念。
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【目錄】
第一章 人工智慧簡介
1.1 人工智慧簡介
1.2 人工智慧的數學基礎
1.3 建置開發環境
1.4 習題
補充：libiomp5md.dll相關問題
第二章 機器學習的Python基礎
2.1 Python語法練習
2.2 習題
第三章 知識發現
3.1 知識發現
3.2 關聯規則探勘
3.3 序列樣式探勘
3.4 聚類
3.5 習題
第四章 分類問題
4.1 分類問題的形式和目標
4.2 決策樹
4.3 支持向量機
4.4 KNN
4.5 神經網路
4.6 習題
第五章 強化學習
5.1 心理學與強化學習
5.2 Q-Learning與貝爾曼方程式
5.3 運用OpenAI遊戲模組實作Q-Learning 演算法
5.4 習題
補充：AlphaGo Movie
第六章 深度神經網路理論
6.1 全連接神經網路
6.2 模型的量化、修正與優化
6.3 習題
補充：損失函數、梯度優化
第七章 深度神經網路實作
7.1 運用torch.nn類別實作MNIST手寫數字辨識
7.2 運用Dropout函數減緩過擬合問題
7.3 習題
第八章 卷積神經網路理論
8.1 卷積運算
8.2 卷積與影像處理練習
8.3 卷積神經網路
8.4 習題
補充：卷積核與池化核的常用參數
第九章 卷積神經網路實作
9.1 運用CIFAR-10資料集實作CNN
9.2 神經網路的優化實作
9.3 習題
第十章 物件偵測理論
10.1 ResNet
10.2 RCNN
10.3 YOLO
10.4 習題
第十一章 物件偵測實作
11.1 YOLOv7自定義資料集物件偵測
11.2 習題
補充：使用labelImg軟體建構YOLO自定義資料集
第十二章 自然語言處理
12.1 自然語言與機器學習
12.2 斷詞和關鍵字查找
12.3 詞向量
12.4 習題
第十三章 循環神經網路
13.1 RNN
13.2 LSTM
13.3 Transformer與ChatGPT
13.4 習題
第十四章 生成對抗網路
14.1 生成對抗網路
14.2 各類生成對抗網路
14.3 運用DCGAN實現字型風格創作
14.4 習題
附錄A ITS AI國際認證模擬試題
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