第一部：解釋

第1章 本書使用指南

1.1?? ?ChatGPT 來襲！介紹生成式AI的基本概念及其對未來的影響。

1.2?? ?本書存在的目的

1.3?? ?本書的設計

1.4?? ?作者



第2章 運算思維篇 Computer Thinking

2.1?? ?運算思維 computational thinking

2.2?? ?本書如何讓你練成運算思維



第3章 詠唱工程篇 Prompt Enginering

3.1?? ?Generative AI & LLMs

3.2?? ?Prompt

3.3?? ?知名 prompt 策略介紹

3.4?? ?Wolke 流 Prompt

3.5?? ?必學的 markdown 語法

3.6?? ?OpenAI 開發者帳號申請

3.7?? ?使用 ChatGPT Playground



第二部：學習與練習

第二之一部：程式基礎學習與練習

第4章 IDE 基礎篇

4.1?? ?學習目標�演練成果

4.2?? ?IDE 是什麼？

4.3?? ?JavaScript IDE

4.4?? ?Python IDE

4.5?? ?ChatGPT 和我一起 debug 除錯



第5章 程式學習篇：基本語法練習

5.1?? ?學習目標

5.2?? ?開發環境建置

5.3?? ?程式碼是什麼？

5.4?? ?敘述句 Statement

5.5?? ?註解

5.6?? ?關鍵字/ 保留字

5.7?? ?變數

5.8?? ?變數命名規則

5.9?? ?資料型別 Data Type

5.10?? ?陣列 Array 與 列表 LIST

5.11?? ?運算式＆運算子



第6章 程式學習篇：函式方法與物件

6.1?? ?開發環境

6.2?? ?學習目標�演練成果

6.3?? ?函式

6.4?? ?變數作用範圍 / 變數作用域 scope

6.5?? ?物件

6.6?? ?物件與類別

6.7?? ?物件在實務上的使用

6.8?? ?全域 / 內建



第7章 程式學習篇：決策與迴圈

7.1?? ?學習目標�演練成果

7.2?? ?條件判斷式

7.3?? ?直值與假值

7.4?? ?迴圈

7.5?? ?程式流程圖



第二之二部：網路應用相關技術基礎學習

第8章 IDE 入門篇 Codesandbox & Node.js , Jupyter Notebook

8.1?? ?學習目標�演練成果

8.2?? ?Jupyter Notebook

8.3?? ?Codesandbox

8.4?? ?node.js



第9章 程式學習篇：非同步語法 與 API 呼叫

9.1?? ?學習目標�演練成果

9.2?? ?同步sync vs 非同步 async

9.3?? ?非同步語法的實現

9.4?? ?Promise 物件與 async & await 語法

9.5?? ?API 簡介

9.6?? ?申請中央氣象局資料開放平台

9.7?? ?呼叫 weather API



第10章 程式學習篇：web 應用程式

10.1?? ?學習目標�演練成果

10.2?? ?用 express 簡介

10.3?? ?用 express 實作 建置 web 應用程式



第11章?? ?後端解決方案篇：GCP

11.1?? ?學習目標�演練成果

11.2?? ?後端解決方案

11.3?? ?Google 憑證

11.4?? ?Serverless 部屬 : 使用 Google Cloud Function



第二之三部：資料應用相關技術基礎學習

第12章?? ?資料庫

12.1?? ?學習目標�演練成果

12.2?? ?資料庫簡介

12.3?? ?google sheets 簡介

12.4?? ?colab Jupiter 使用 google sheets

12.5?? ?google sheets API 實做



第13章?? ?資料預測

13.1?? ?學習目標�演練成果

13.2?? ?線性回歸實做



第二之四部：DevOps 技術相關基礎學習

第14章?? ?程式學習篇：模組化

14.1?? ?學習目標�演練成果

14.2?? ?模組化簡介

14.3?? ?模組化實作

14.4?? ?套件管理工具



第三部分：演練

第15章?? ?協作開發廣篇

15.1?? ?學習目標�演練成果

15.2?? ?指令詢問 – terminal

15.3?? ?正規表達式詢問 - 正規表達式

15.4?? ?Excel - Excel 函數



第16章?? ?協作開發深篇

16.1?? ?學習目標�演練成果

16.2?? ?目標：開發一個具有NLU能力且能查詢天氣的 LINE Bot



第17章 總結

17.1?? ?關於詠唱

序



　　相信我，這篇前言的用意，就跟電子計算機剛發明時一樣的狀況：總有人不會先管電子計算機好不好用，而是先擔心電子計算機會不會爆炸，電子計算機會不會咬人，電子計算機以後會不會取代我的工作？



　　就像是 100 年前，發電機剛到台灣，路上點起了的第一盞電燈時，當時的人經過路燈，還會打傘，怕被電到。



　　所以這篇前言的用意，只是先解釋這個工具的原理，但再過幾年，大家只會問怎麼用？怎麼可以更好用？



　　就跟所有的工具電子計算機、汽車、智慧型手機 … 的發明一樣，會用後，誰還會管背後的原理。



　　本書的設計



　　本書主要是圍繞在三個重點所設計：運算思維、詠唱工程、程式學習。



　　■ 運算思維：也就是電腦怎麼想



　　■ 詠唱工程：如何和 Ai 對話



　　■ 程式學習：運算思維並不需要靠程式學習才能學得，但是依照程式學習去學習運算思維卻是最快的方式。 為什麼呢？ 因為運算思維就是電腦怎麼想的啊！



　　而為了習成運算思維、詠唱工程、程式學習，需仰賴：



　　● 程式碼的練習，目的是習得程式語感。



　　● 專案的練習，目的是程式語感略懂後，試著利用程式設計去拆解問題練就運算思維。



　　● 詠唱的練習，目的是藉由和 ChatGPT 的互動中，去找出答案，並且隨著設計語感及運算思維越來越好，你越能問出更好的問題！



　　現在正是 AI人機協作的轉折點，古人說過：「業精於勤，荒於嬉」，意味著只有勤奮才能精通工作，而荒廢則會失去所學。然而，在未來，不論你再怎麼勤奮，都很難超越人工智慧的表現。因此，必須改變工作思維，以應對未來的挑戰。以後很有可能大部分的工作流程都會變成：



　　1. 專注於「問題/需求」的確認。

　　2. 利用「運算思維」拆解問題及需求。

　　3. 藉由「詠唱」和 AI 人機協作。



　　之於上述， AI人機協作在各種專業之下普及應用後，一定會有行業或工作消失是肯定的。 但筆者相信會有更多的，新的商業模式及工作問世，也會是真的。而如何懂得 AI 會用 AI ，才是我們該關注的重點。要會用 AI ，就一定要懂得運算思維，懂得運算思維，才能詠唱清楚，釋放生產力。