生成式AI實務教材:提示工程師認證核心能力養成|含CCS Generative AI Foundations生成式AI人工智慧核心能力國際認證

    依CCS Generative AI Foundations生成式AI核心能力國際認證考綱撰寫的應考指南,整理精華重點與模擬試題,涵蓋從文字到影像的核心知識與倫理應用,零程式經驗也能快速上手,適合作為AI通識入門教材。

    收集中
    US$13.87

    內容簡介


    ★掌握AI工具。取得AI證照。培養關鍵核心知識★

    本書以「CCS Generative AI Foundations 生成式AI人工智慧核心能力國際認證」考試大綱所撰寫之應考指南。

    「CCS Generative AI Foundations 生成式AI人工智慧核心能力國際認證」強調生成式AI的基礎技能與倫理應用,涵蓋從文字到影像的核心知識,並具備跨平台操作能力,無論使用哪種工具皆能靈活應對,廣泛適用於各行各業與職場角色。

    本書特色:
    ■ 依認證考綱撰寫精華重點及模擬試題,掌握應考方向。
    ■ 為初學者設計,零程式經驗,快速掌握生成式AI應用。
    ■ 適用於AI學習的通識課程與入門教材。
    ■ 熟練生成式AI,成為職場核心戰力!

    目錄


    概念篇

    第 1 章 AI 基礎與生成式 AI 核心概念
    1.1 什麼是 AI?定義、特性與提問的重要性
    1.2 AI 的基礎技術與運作機制
    1.3 主流模型、比較與輸出類型
    1.4 2024 年至 2025 年AI 技術進展
    1.5 AI 的限制、能力邊界與負責任使用
    1.6 本章考題整理

    第 2 章 生成式 AI 的實際應用
    2.1 商業應用場景與辦公自動化:生成式 AI 驅動的企業轉型
    2.2 創意產業應用與內容創作:從神隊友到共同創作者
    2.3 教育、語言學習與學術研究:AI 賦能學習新時代
    2.4 技術與程式開發輔助
    2.5 知識管理與資料整理 NotebookLM 實戰:告別資訊爆炸的焦慮
    2.6 本章考題整理

    第 3 章 生成式 AI 的限制與風險
    3.1 技術限制與能力邊界:認識 AI 的「極限」與「盲區」
    3.2 模型幻覺 Hallucination 問題與資訊驗證:避免 AI 瞎掰的陷阱
    3.3 深度偽造 AI 偏見與倫理風險:科技的雙面刃與防範
    3.4 企業使用風險與負責任使用原則
    3.5 本章考題整理

    第 4 章 提示詞工程(Prompt Engineering)
    4.1 提示詞基礎
    4.2 提示詞設計黃金法則
    4.3 進階提示詞技巧
    4.4 溫度與參數控制
    4.5 提示詞安全與防禦
    4.6 多語言提示策略
    4.7 本章考題整理

    第 5 章 圖表判讀與資料視覺化
    5.1 資料視覺化基礎:AI 讓數據「說話」的藝術
    5.2 常見圖表類型與應用
    5.3 AI 生成圖表的方法:從程式碼到對話式分析
    5.4 圖表誤導與識別
    5.5 圖表設計最佳實踐:準確、清晰、一致的黃金準則
    5.6 本章考題整理

    第 6 章 AI 偏見與倫理
    6.1 AI 偏見的來源與社會影響:數據裡的隱形歧視
    6.2 常見 AI 偏見類型:社會刻板印象的數位複製
    6.3 偏見識別與評估:建立 AI 公平性的制度防線
    6.4 偏見緩解策略:從源頭到應用建立公平性防線
    6.5 生成式 AI 倫理原則:科技發展的道德指南
    6.6 倫理邊界與禁區
    6.7 本章考題整理

    第 7 章 隱私、法律與合規
    7.1 資料隱私保護:AI 時代的個資防護與法律責任
    7.2 主要隱私法規:跨國界 AI 應用的法律底線
    7.3 智慧財產權:AI 創作的版權爭議與法律界線
    7.4 版權風險與侵權:AI 創作背後的法律地雷
    7.5 法律責任與歸屬:AI 決策下的最終承擔者
    7.6 特殊領域合規
    7.7 本章考題整理

    第 8 章 ChatGPT 安全使用指南
    8.1 ChatGPT 的運作與記憶機制
    8.2 敏感資訊保護:使用 AI 的安全與倫理界線
    8.3 社群與平台使用規範:AI 互動的倫理與法律底線
    8.4 企業級 ChatGPT 與安全架構:效率、治理與合規並重
    8.5 安全操作建議:讓 AI 成為可靠夥伴的日常守則
    8.6 本章考題整理

    第 9 章 AI 檢測與真偽辨識
    9.1 AI 生成內容的真偽挑戰與幻覺問題:數位時代的信任危機
    9.2 AI 生成內容的特徵與人工檢測方法:人類肉眼的力量
    9.3 AI 檢測工具與技術與資訊驗證:辨識數位偽造的利器
    9.4 AI 檢測的限制與社會責任:提升公民的數位鑑別力
    9.5 本章考題整理

    第 10 章 生成式 AI 的未來與負責任使用
    10.1 生成式 AI 的未來趨勢與技術方向
    10.2 AI 與人類協作:就業的新關係 - 能力放大器的時代
    10.3 負責任 AI 的核心原則與治理:確保科技發展的安全與倫理
    10.4 AI 素養、倫理與終身學習:數位時代的競爭力基石
    10.5 本章考題整理

    應用實戰篇

    第 11 章 用 AI 學英文,提升學習效率
    11.1 AI 如何幫助英文學習
    11.2 AI 生成例句、對話練習
    11.3 英文寫作錯誤修正與改進建議
    11.4 AI 模擬英語老師,提供學習建議
    11.5 AI 輔助聽力與口說訓練
    11.6 英文學習 AI 工具推薦與實戰
    11.7 本章練習題

    第 12 章 用 AI 學程式設計,讓學習更有效率
    12.1 AI 在程式學習上的優勢與限制
    12.2 如何用 AI 解析程式碼與錯誤除錯
    12.3 AI 幫助學習新程式語言(Python、Java、C++ 等)
    12.4 自動生成範例程式與最佳化程式碼
    12.5 AI 輔助資料結構與演算法學習
    12.6 AI + GitHub Copilot:如何有效提升程式開發效率
    12.7 本章練習題

    第 13 章 AI 幫助日常工作,提升效率
    13.1 AI 如何成為你的工作助理
    13.2 AI 幫助寫 Email、報告
    13.3 AI 會議記錄與資訊整理
    13.4 AI 自動化 Excel / Google Sheets 資料分析
    13.5 AI + Notion、Trello 來管理工作流程
    13.6 本章練習題

    第 14 章 AI 內容創作大解密
    14.1 AI 文章寫作的應用與限制
    14.2 如何用 AI 撰寫部落格、行銷文案
    14.3 AI 助力影片腳本、Podcast 文案製作
    14.4 AI 生成圖片與影片(DALL · E、Runway、Midjourney)
    14.5 AI 幫助創意發想與內容改寫
    14.6 本章練習題

    第 15 章 NotebookLM 與 AI 知識管理
    15.1 下一代 AI 增強知識管理與內容吸收工具
    15.2 NotebookLM 操作指南:從文件匯入到知識萃取
    15.3 本章練習題

    第 16 章 模擬試題與解答解析
    16.1 倫理、隱私與法律責任
    16.2 模型與偏見
    16.3 提示詞工程與內容生成
    16.4 視覺與多媒體生成
    16.5 數據分析與視覺化
    16.6 知識驗證與 AI 基礎概念
    16.7 AI 應用與客製化
    16.8 社會影響與教育應用

    附錄 A
    A.1 AI 工具推薦
    A.2 AI 使用十大常見錯誤快速參考表
    A.3 AI 大事紀:從邏輯運算到通用人工智慧(AGI)
    A.4 AI 名詞解釋
    A.5 AI 重要人物
    A.6 AI 重要公司、機構、組織
    A.7 CCS 生成式 AI 人工智慧核心能力國際認證簡介(CCS Generative AI Foundations)

    章节目录

    1-1封面
    1-2書名頁
    1-3序
    1-4目錄
    1-5概念篇
    1-601 AI基礎與生成式 AI核心概念
    1-7 1.1 什麼是 AI?定義、特性與提問的重要性
    1-8 1.2 AI 的基礎技術與運作機制
    1-9 1.3 主流模型、比較與輸出類型
    1-10 1.4 2024 年至 2025 年AI技術進展
    1-11 1.5 AI 的限制、能力邊界與負責任使用
    1-12 1.6 本章考題整理
    1-1302 生成式AI的實際應用
    1-14 2.1 商業應用場景與辦公自動化:生成式 AI 驅動的企業轉型
    1-15 2.2 創意產業應用與內容創作:從神隊友到共同創作者
    1-16 2.3 教育、語言學習與學術研究:AI 賦能學習新時代
    1-17 2.4 技術與程式開發輔助
    1-18 2.5 知識管理與資料整理 NotebookLM 實戰:告別資訊爆炸的焦慮
    1-19 2.6 本章考題整理
    1-2003 生成式AI的限制與風險
    1-21 3.1 技術限制與能力邊界:認識 AI 的「極限」與「盲區」
    1-22 3.2 模型幻覺 Hallucination 問題與資訊驗證:避免 AI 瞎掰的陷阱
    1-23 3.3 深度偽造 AI 偏見與倫理風險:科技的雙面刃與防範
    1-24 3.4 企業使用風險與負責任使用原則
    1-25 3.5 本章考題整理
    1-2604 提示詞工程(Prompt Engineering)
    1-27 4.1 提示詞基礎
    1-28 4.2 提示詞設計黃金法則
    1-29 4.3 進階提示詞技巧
    1-30 4.4 溫度與參數控制
    1-31 4.5 提示詞安全與防禦
    1-32 4.6 多語言提示策略
    1-33 4.7 本章考題整理
    1-3405 圖表判讀與資料視覺化
    1-35 5.1 資料視覺化基礎:AI 讓數據「說話」的藝術
    1-36 5.2 常見圖表類型與應用
    1-37 5.3 AI 生成圖表的方法:從程式碼到對話式分析
    1-38 5.4 圖表誤導與識別
    1-39 5.5 圖表設計最佳實踐:準確、清晰、一致的黃金準則
    1-40 5.6 本章考題整理
    1-4106 AI偏見與倫理
    1-42 6.1 AI 偏見的來源與社會影響:數據裡的隱形歧視
    1-43 6.2 常見 AI 偏見類型:社會刻板印象的數位複製
    1-44 6.3 偏見識別與評估:建立 AI 公平性的制度防線
    1-45 6.4 偏見緩解策略:從源頭到應用建立公平性防線
    1-46 6.5 生成式 AI 倫理原則:科技發展的道德指南
    1-47 6.6 倫理邊界與禁區
    1-48 6.7 本章考題整理
    1-4907 隱私、法律與合規
    1-50 7.1 資料隱私保護:AI 時代的個資防護與法律責任
    1-51 7.2 主要隱私法規:跨國界 AI 應用的法律底線
    1-52 7.3 智慧財產權:AI 創作的版權爭議與法律界線
    1-53 7.4 版權風險與侵權:AI 創作背後的法律地雷
    1-54 7.5 法律責任與歸屬:AI 決策下的最終承擔者
    1-55 7.6 特殊領域合規
    1-56 7.7 本章考題整理
    1-5708 ChatGPT安全使用指南
    1-58 8.1 ChatGPT 的運作與記憶機制
    1-59 8.2 敏感資訊保護:使用 AI 的安全與倫理界線
    1-60 8.3 社群與平台使用規範:AI 互動的倫理與法律底線
    1-61 8.4 企業級 ChatGPT 與安全架構:效率、治理與合規並重
    1-62 8.5 安全操作建議:讓 AI 成為可靠夥伴的日常守則
    1-63 8.6 本章考題整理
    1-6409 AI檢測與真偽辨識
    1-65 9.1 AI 生成內容的真偽挑戰與幻覺問題:數位時代的信任危機
    1-66 9.2 AI 生成內容的特徵與人工檢測方法:人類肉眼的力量
    1-67 9.3 AI 檢測工具與技術與資訊驗證:辨識數位偽造的利器
    1-68 9.4 AI 檢測的限制與社會責任:提升公民的數位鑑別力
    1-69 9.5 本章考題整理
    1-7010 生成式AI的未來與負責任使用
    1-71 10.1 生成式 AI 的未來趨勢與技術方向
    1-72 10.2 AI 與人類協作:就業的新關係-能力放大器的時代
    1-73 10.3 負責任 AI 的核心原則與治理:確保科技發展的安全與倫理
    1-74 10.4 AI 素養、倫理與終身學習:數位時代的競爭力基石
    1-75 10.5 本章考題整理
    1-76應用實戰篇
    1-7711 用AI學英文,提升學習效率
    1-78 11.1 AI 如何幫助英文學習
    1-79 11.2 AI 生成例句、對話練習
    1-80 11.3 英文寫作錯誤修正與改進建議
    1-81 11.4 AI 模擬英語老師,提供學習建議
    1-82 11.5 AI 輔助聽力與口說訓練
    1-83 11.6 英文學習 AI 工具推薦與實戰
    1-84 11.7 本章練習題
    1-8512 用AI學程式設計,讓學習更有效率
    1-86 12.1 AI 在程式學習上的優勢與限制
    1-87 12.2 如何用 AI 解析程式碼與錯誤除錯
    1-88 12.3 AI 幫助學習新程式語言(Python、Java、C++ 等)
    1-89 12.4 自動生成範例程式與最佳化程式碼
    1-90 12.5 AI 輔助資料結構與演算法學習
    1-91 12.6 AI + GitHub Copilot:如何有效提升程式開發效率
    1-92 12.7 本章練習題
    1-9313 AI幫助日常工作,提升效率
    1-94 13.1 AI 如何成為你的工作助理
    1-95 13.2 AI 幫助寫 Email、報告
    1-96 13.3 AI 會議記錄與資訊整理
    1-97 13.4 AI 自動化 Excel / Google Sheets 資料分析
    1-98 13.5 AI + Notion、Trello 來管理工作流程
    1-99 13.6 本章練習題
    1-10014 AI內容創作大解密
    1-101 14.1 AI 文章寫作的應用與限制
    1-102 14.2 如何用 AI 撰寫部落格、行銷文案
    1-103 14.3 AI 助力影片腳本、Podcast 文案製作
    1-104 14.4 AI 生成圖片與影片(DALL·E、Runway、Midjourney)
    1-105 14.5 AI 幫助創意發想與內容改寫
    1-106 14.6 本章練習題
    1-10715 NotebookLM與AI知識管理
    1-108 15.1 下一代 AI 增強知識管理與內容吸收工具
    1-109 15.2 NotebookLM 操作指南:從文件匯入到知識萃取
    1-110 15.3 本章練習題
    1-11116 模擬試題與解答解析
    1-112 16.1 倫理、隱私與法律責任
    1-113 16.2 模型與偏見
    1-114 16.3 提示詞工程與內容生成
    1-115 16.4 視覺與多媒體生成
    1-116 16.5 數據分析與視覺化
    1-117 16.6 知識驗證與 AI 基礎概念
    1-118 16.7 AI 應用與客製化
    1-119 16.8 社會影響與教育應用
    1-120A 附錄
    1-121 A.1 AI 工具推薦
    1-122 A.2 AI 使用十大常見錯誤快速參考表
    1-123 A.3 AI 大事紀:從邏輯運算到通用人工智慧(AGI)
    1-124 A.4 AI 名詞解釋
    1-125 A.5 AI 重要人物
    1-126 A.6 AI 重要公司、機構、組織
    1-127 A.7 CCS生成式 AI 人工智慧核心能力國際認證簡介(CCS Generative AI Foundations)
    1-128版權頁
    1-129封底

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