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踏上生成式AI自學之路:從底層技術、程式實作到企業應用

踏上生成式AI自學之路:從底層技術、程式實作到企業應用

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9786264231688
曾瀚平
五南
2025年4月25日
173.00  元
HK$ 164.35  






ISBN:9786264231688
  • 規格:平裝 / 240頁 / 17 x 23 x 1.1 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習

















      「人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 」 一詞,最早可追溯至20世紀中英國數學家艾倫.圖靈發表的論文Computing Machinery and Intelligence。隨著時間推移,硬體與軟體技術的迅速進步讓電腦運算速度大幅提升、成本顯著下降,並且配合演算法領域的卓越研究成果,人工智慧領域不再是遙不可及的夢想。21世紀初,AlphaGo達到可以對決頂尖圍棋高手的程度,到了2022年,OpenAI正式推出ChatGPT,更讓人工智慧真正普及到大眾生活。

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      生成式AI在各行各業專業領域中帶來重大變革,本書能幫助您突破生成式AI的工具性操作,深入了解其背後的技術、應用與影響力。全書共有七個章節,內容涵蓋生成式AI的底層邏輯、實務操作、企業管理策略等三個面向。

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      第一到三章聚焦於生成式AI的底層邏輯,會依序介紹AI先備知識、經典模型以及生成式AI 核心架構:Transformer,即便您沒有資訊背景也能夠讀懂。第四到六章聚焦於生成式AI的實務操作,介紹提示工程(Prompt Engineering),教您如何讓生成式AI產出高品質的回應,並手把手地帶您使用ChatGPT API 實作兩個小專案:檢索增強生成(RAG)以及網站智能客服。第七章聚焦於生成式AI的企業管理策略,針對企業最迫切關注的議題:如何導入生成式AI,提出淺見與看法。



     





    序言



    1從AI 到生成式AI

    1-1 生成式AI 的演進

    1-2 生成式AI 的應用

    1-3 生成式AI 的挑戰



    2生成式AI 先備知識

    2-1 機器學習

    2-2 深度學習

    2-3 自然語言處理與理解

    2-4 文字轉向量

    2-5 大型語言模型

    2-6 RNN 遞迴神經網路

    2-7 LSTM 長短期記憶模型

    2-8 GAN 生成對抗網路



    3 Transformer 深入淺出

    3-1 Transformer 簡介

    3-2 Transformer 輸入

    3-3 Transformer 編碼器

    3-4 Transformer 解碼器

    3-5 Transformer 輸出

    3-6 Google Titans 模型

    3-7 DeepSeek R1 模型



    4提示工程

    4-1 提示工程簡介

    4-2 指令微調(Prompt-Tuning)

    4-3 上下文學習(In-Context Learning)

    4-4 大模型微調(Fine-Tuning)

    4-5 思維鏈(Chain of Thought)

    4-6 客製化指令



    5實作檢索增強生成

    5-1 前置作業

    5-2 準備目標檔案

    5-3 切割目標檔案

    5-4 建立向量資料庫

    5-5 檢索合適的回答

    5-6 問答

    5-7 聊天



    6實作網站智能客服

    6-1 工具準備

    6-2 建立主機空間

    6-3 建立網站

    6-4 編輯網頁

    6-5 網站上網

    6-6 建立系統後端

    6-7 建立系統前端



    7企業導入生成式AI

    7-1 人工智慧原則

    7-2 企業面臨的挑戰

    7-3 生成式AI 的導入流程

    7-4 未來趨勢—AI 代理



    結語










    其 他 著 作
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