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    人工智慧思維｜它不是工具，他∕她是夥伴

    產業老手用兩位AI角色帶你走進人工智慧的兔子洞，從機器學習、提示工程到AI倫理，收錄100+組提示詞與AI生成插圖，把生成式AI當成寫作夥伴，讓你真正學會與AI合作。

    Collecting
    US$17.15

    內容簡介


    「在信任與創新之間，開啟企業的AI新篇章。」—— IBM台灣技術長 莊士逸
    「迎向AI共創的未來，技術與信任的完美交會。」—— 研華全球企業發展副總裁 吉永和良

    【 專家學者誠摯推薦 】
    IBM台灣技術長 莊士逸
    研華全球企業發展副總裁 吉永和良
    台大管理學院教授 曹承礎
    前IBM全球技術理事 林育震
    意藍資訊創辦人 楊立偉博士
    聯發科技術經理 蔡憲明博士
    -------------------------------------------------------------

    來自經驗老到的產業專家，透過新鮮有趣的幻想角色，帶你探索人工智慧的兔子洞…
    書裡收錄超過 100 組提示詞與由 AI 生成的有趣圖案、程式、圖表！

    ■ 從基礎到應用，掌握 AI 架構與核心觀念
    本書從最基礎的 AI 原理開始，循序帶出機器學習、提示工程（Prompt Engineering）、資料彙整、AI App 開發、AI 倫理與資安思維等核心架構。雖然內容專業，卻不艱澀。

    ■ 用角色敘事講解 AI，讓閱讀更有趣
    以創新的敘事方式貫穿全書，以兩位角色：Pato，一位具備精緻語言能力的聊天機器人；以及Datos，一位充滿個性與記憶層級結構的資料合集。他們透過對話、模擬情境、討論衝突，讓抽象的技術轉化為具體的「人機共生」畫面。

    ■ 結合 GenAI 實作，100+ 組提示的最佳實踐
    更特別的是，本書本身就把生成式 AI 當成寫作夥伴，不僅用 GenAI 協助產出書中插圖與程式碼，更公開 100+ 組提示與最佳實踐，讓閱讀過程本身即是學習與創作的過程。這種方式，不僅降低了學習門檻，也強調了AI導入過程中最重要的兩項價值：透明與共享。
    如果你想真正理解 AI、與 AI 合作，本書會是你最有陪伴感的一本入門至進階指南。

    作者介紹


    Jerry 是 IBM 軟體事業中最具代表性的關鍵貢獻者之一。他所打造的產品與技術，深刻影響了整個產業在網路上進行商務運作的方式。他申請超過 75 項美國專利，其中最廣為人知的，是他率先發明了即時通訊應用中常見的「正在輸入中…」提示。

    目錄


    前言
    這本書是為誰寫的？
    本書涵蓋哪些內容？
    AI在本書創作中的應用
    認識演員們（為什麼鴨子又出現了？）
    重點摘要
    認識作者
    接下來 | 測驗時間

    Chapter 1 機器可以與我們一起思考嗎？
    讓我們開始吧！
    傑瑞‧人工智慧
    我，機器人
    卡瑞爾機器人
    釋放程式碼，打破框架
    銀翼殺手和索克
    新機器的靈魂
    工程藍調
    自動化的藝術
    思維中的人工智慧
    測驗時間
    接下來

    Chapter 2 人工智慧的演進
    人工智慧的前史
    定義人工智慧
    虛構與現實
    機器學習
    機器學習的分支
    人工智慧的網景時刻
    真實世界中的應用
    人工智慧通往現在的道路
    人工智慧迷思破解
    測驗時間
    接下來

    Chapter 3 真實的人工智慧故事 – 第一幕
    以人工智慧驅動的得來速
    編寫程式碼的人工智慧
    測驗時間
    接下來

    Chapter 4 人工智慧術語
    學習術語
    星期四的人工智慧
    認識珍，資料工程師
    認識米格爾，資料科學家
    認識艾妮絲婷，提示工程師
    AI術語速查表
    測驗時間
    接下來

    Chapter 5 給人工智慧一些提示
    認識帕托（Pato.AI）
    我到底是如何運作的？
    提示工程的精髓
    提示技巧
    小憩一下
    一步一步思考
    在詞元預算下的提示工程
    與提示詞相關的幾個挑戰
    提示工程的未來
    測驗時間
    接下來

    Chapter 6 資料彙整
    認識達托斯（Datos.AI）
    資料彙整的需求
    資料彙整精要
    讓我們來彙整一些資料吧！
    資料彙整與生成式人工智慧
    測驗時間
    接下來

    Chapter 7 機器學習
    轉換器但不是變形金剛
    回顧機器學習
    監督式學習：使用BERT 進行氣候變遷態度分析
    無監督學習：電動車分群
    線性迴歸：描繪電動車未來之路
    探索AI新疆界：強化學習和自監督學習
    測驗時間
    接下來

    Chapter 8 開發人工智慧應用程式
    人工智慧的全景
    重要的應用軟體抽象
    Langchain範例
    測驗時間
    接下來

    Chapter 9 監管倫理與安全
    預防勝於治療
    人工智慧安全的十大要點
    減少幻覺
    管理人工智慧
    回歸永續性
    測驗時間
    接下來

    Chapter 10 真實的人工智慧故事 – 第二幕
    AI航海記
    客戶服務機器人
    測驗時間
    接下來

    Chapter 11 再見
    暫別了！
    為你的AI面試做準備
    關鍵收穫
    先是冥王星Pluto，現在是木星Jupyter
    我們在實驗室、LinkedIn或課堂上再見！
    接下來

    Content

    • 1-1
      封面
    • 1-2
      書名頁
    • 1-3
      獻詞
    • 1-4
      目錄
    • 1-5
      前言
    • 1-6
      這本書是為誰寫的？
    • 1-7
      本書涵蓋哪些內容？
    • 1-8
      AI在本書創作中的應用
    • 1-9
      認識演員們（為什麼鴨子又出現了？）
    • 1-10
      重點摘要
    • 1-11
      認識作者
    • 1-12
      接下來 | 測驗時間
    • 1-13
      機器可以與我們一起思考嗎？
    • 1-14
      讓我們開始吧！
    • 1-15
      傑瑞 ·人工智慧
    • 1-16
      我，機器人
    • 1-17
      卡瑞爾機器人
    • 1-18
      釋放程式碼，打破框架
    • 1-19
      銀翼殺手和索克
    • 1-20
      新機器的靈魂
    • 1-21
      工程藍調
    • 1-22
      自動化的藝術
    • 1-23
      思維中的人工智慧
    • 1-24
      測驗時間
    • 1-25
      接下來
    • 1-26
      人工智慧的演進
    • 1-27
      人工智慧的前史
    • 1-28
      定義人工智慧
    • 1-29
      虛構與現實
    • 1-30
      機器學習
    • 1-31
      機器學習的分支
    • 1-32
      人工智慧的網景時刻
    • 1-33
      真實世界中的應用
    • 1-34
      人工智慧通往現在的道路
    • 1-35
      人工智慧迷思破解
    • 1-36
      測驗時間
    • 1-37
      接下來
    • 1-38
      真實的人工智慧故事 – 第一幕
    • 1-39
      以人工智慧驅動的得來速
    • 1-40
      編寫程式碼的人工智慧
    • 1-41
      測驗時間
    • 1-42
      接下來
    • 1-43
      人工智慧術語
    • 1-44
      學習術語
    • 1-45
      星期四的人工智慧
    • 1-46
      認識珍，資料工程師
    • 1-47
      認識米格爾，資料科學家
    • 1-48
      認識艾妮絲婷，提示工程師
    • 1-49
      AI術語速查表
    • 1-50
      測驗時間
    • 1-51
      接下來
    • 1-52
      給人工智慧一些提示
    • 1-53
      認識帕托（Pato.AI）
    • 1-54
      我到底是如何運作的？
    • 1-55
      提示工程的精髓
    • 1-56
      提示技巧
    • 1-57
      小憩一下
    • 1-58
      一步一步思考
    • 1-59
      在詞元預算下的提示工程
    • 1-60
      與提示詞相關的幾個挑戰
    • 1-61
      提示工程的未來
    • 1-62
      測驗時間
    • 1-63
      接下來
    • 1-64
      資料彙整
    • 1-65
      認識達托斯（Datos.AI）
    • 1-66
      資料彙整的需求
    • 1-67
      資料彙整精要
    • 1-68
      讓我們來彙整一些資料吧！
    • 1-69
      資料彙整與生成式人工智慧
    • 1-70
      測驗時間
    • 1-71
      接下來
    • 1-72
      機器學習
    • 1-73
      轉換器但不是變形金剛
    • 1-74
      回顧機器學習
    • 1-75
      監督式學習：使用BERT進行氣候變遷態度分析
    • 1-76
      無監督學習：電動車分群
    • 1-77
      線性迴歸：描繪電動車未來之路
    • 1-78
      探索 AI 新疆界：強化學習和自監督學習
    • 1-79
      測驗時間
    • 1-80
      接下來
    • 1-81
      開發人工智慧應用程式
    • 1-82
      人工智慧的全景
    • 1-83
      重要的應用軟體抽象
    • 1-84
      Langchain 範例
    • 1-85
      測驗時間
    • 1-86
      接下來
    • 1-87
      監管倫理與安全
    • 1-88
      預防勝於治療
    • 1-89
      人工智慧安全的十大要點
    • 1-90
      減少幻覺
    • 1-91
      管理人工智慧
    • 1-92
      回歸永續性
    • 1-93
      測驗時間
    • 1-94
      接下來
    • 1-95
      真實的人工智慧故事 – 第二幕
    • 1-96
      AI航海記
    • 1-97
      客戶服務機器人
    • 1-98
      測驗時間
    • 1-99
      接下來
    • 1-100
      再見
    • 1-101
      暫別了！
    • 1-102
      為你的AI面試做準備
    • 1-103
      關鍵收穫
    • 1-104
      先是冥王星Pluto，現在是木星Jupyter
    • 1-105
      我們在實驗室、LinkedIn或課堂上再見！
    • 1-106
      接下來
    • 1-107
      致謝
    • 1-108
      認識貢獻者群
    • 1-109
      參考資料
    • 1-110
      版權頁
    • 1-111
      封底

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