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    6. AI好學圖鑑:全面快速入門
    Simply Quantum AI

    AI好學圖鑑:全面快速入門

    Author DK 出版社編輯群(Dorling Kindersley Limited)
    Translator 張嘉倫
    Publisher 天下文化
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    Released
    2025/08/21
    Language
    Traditional Chinese
    File format
    PDF (87MB), fit in large screen and Pubook EPUB Reflowable (28MB), fit in all devices and Pubook
    Pages
    160
    ID
    608355
    ISBN
    9786264175005
    Provide Adobe DRM
    Does not provide EPUB (Not provided by the publisher)
    Does not provide PDF (Not provided by the publisher)
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    No
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    Details
    Simply Quantum AI

    AI好學圖鑑:全面快速入門

    Author DK 出版社編輯群
    Publisher 天下文化
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    Released
    2025/08/21
    Language
    Traditional Chinese
    Pages
    160
    ID
    608770
    ISBN
    9786264175036
    DRM
    NT$375
    Printed book
    NT$395
    Explanation
    eBook
    Printed book
    Standard NT$500
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    • Intro

    • Chapters

    • Author

     給好學者的好學圖鑑 
    專為時間少的忙碌大人和學子設計,
    大圖加上簡潔易懂的文字,全方位快速理解AI世界。

    ------------------------------------------------------------------------
    不懂 AI,如何迎向與 AI 共存的未來?

    強AI、弱AI,和人類智慧不同在哪裡?
    當紅的大型語言模型LLM、機器學習有什麼奧祕?
    AI帶來的未來將是烏托邦?還是反烏托邦?
    ------------------------------------------------------------------------

    《AI好學圖鑑》這本強大的圖解指南,介紹了100多個關鍵主題,從人工智慧的發展沿革談起,如巴貝奇的機器、圖靈機、摩爾定律、大數據;再到人工智慧如何由傳統走入現代,如專家系統、機器學習、資料探勘、人工神經網路;以及人工智慧在生活中的運用,如網路安全、客製化內容、醫療診斷、臉部辨識等等。現代世界早已充斥AI,關於該如何思考與面對,書中也提供了不同的哲學思考與因應之道,如法規、倫理設計,讓我們在迎向AI世界之際,除了有更廣的認識,也有更強的準備!

    【專業精準推薦】
    林一平|陽明交通大學資訊工程系教授:
    這本書以清晰簡明的方式,帶領讀者從人工智慧的歷史與原理,一路探索到機器學習、深度學習與現實應用,兼顧技術、哲學與倫理議題,是理解AI世界的絕佳入門指南,適合每一位想了解未來科技的人。
    More
    More
    人工智慧沿革
    模仿生命的機械/自動機
    什麼是智慧?/多元智慧
    思考=運算/運算主義
    0與1/二進位碼
    一步接一步/演算法
    演算法的實際運作/運算
    給電腦的指令/程式
    世上第一台機械式電腦/巴貝奇的機器
    理論上的電腦/通用圖靈機
    電子大腦/神經元與運算
    人工神經元/臨界值邏輯單元
    可程式電腦/電子數值積分器和計算機
    理論上的程式/圖錢西洋棋程式
    運算的藍圖/馮紐曼架構
    兩種人工智慧/弱AI與強AI
    人工智慧的運作/智慧代理
    嘗試錯誤/學會學習
    模擬大腦/連結主義
    人工智慧模型/傳統AI與統計式AI
    運算能力/摩爾定律
    原始的資訊/資料類型
    萬事萬物、隨時隨地/大數據

    傳統人工智慧
    資料的表示方式/人工智慧的符號
    照著規則走/電腦邏輯
    何事、何時、為何、如何?/知識的種類
    如何呈現知識?/知識表示
    若此則彼/規則
    最短路線/路徑搜尋
    不完美的解法/啟發式方法
    任務的執行/AI規劃技術
    處理不確定性/機率與AI
    預測變化的模型/馬可夫鏈
    模擬不確定性/隨機模型
    自動的建議/專家系統
    處理「雜亂」的數據/雜亂資料
    簡約派、蕪雜派/AI研究的兩大路線

    統計式人工智慧
    讓人工智慧學會思考/機器學習
    發掘資料中的訊息/資料探勘
    機器學習的教材/訓練資料
    賦予資料意義/特徵與標籤
    尋找模式/模式辨識
    是或否?/決策樹
    資料的類別/分類
    最佳預測線條/迴歸分析
    讓資料分組/分群
    找出不一樣/異常偵測
    最可能的結果?/預測
    採用有標籤的資料/監督式學習
    採用原始的資料/非監督式學習
    根據回饋進行學習/增強式學習
    集合在一起/集成式學習
    人工智慧大腦/人工神經網路
    神經網路的結構/層狀結構
    賦予重要性/權重
    目標與門檻/偏差
    衡量成效/成本函數
    提升效能/梯度下降
    優化模型/差量規則
    網路單行道/前饋神經網路
    由後往前/倒傳遞
    保有資料順序/遞歸神經網路
    打造人工大腦/深度學習
    神經網路大對決/生成對抗網路
    處理視覺資料/卷積神經網路

    人工智慧運用
    使用人工智慧/AI 應用
    排名機制/資料階層
    推薦機制/客製化內容
    偵測威脅/網路安全
    網路攻擊/網路戰
    偵測詐欺/交易監控
    人工智慧金融應用/演算法交易
    解析蛋白質/醫學研究
    尋找系外行星/天文研究
    數位醫生/AI與醫療診斷
    健康監測/AI與醫療保健
    物聯網/連網裝置
    智慧裝置/嵌入式AI
    監控系統/AI與基礎建設
    「智慧」農業/精準農業
    感知型人工智慧/機器感知
    處理聲音/機器聽覺
    模擬視覺/電腦視覺
    臉部辨識/特徵圖
    理解語言/自然語言處理
    人工智慧翻譯/機器翻譯
    與人工智慧對話/聊天機器人
    人工智慧寫作工具/大型語言模型
    人工智慧助手/虛擬助理
    人工智慧藝術創作/生成式AI
    智慧機器人/具身AI
    人工智慧夥伴/社交機器人
    移動與行動力/實體互動I
    精細操作/實體互動II
    無人駕駛車/自主載具
    人工智慧與戰爭/自主武器

    人工智慧哲學
    像人一樣的人工智慧/通用人工智慧
    無法回頭的臨界點/科技奇異點
    意識何在?/萊布尼茲之問
    潛水艇會游泳嗎?/功能主義
    模仿遊戲/圖靈測試
    智慧指標/智力測驗
    機器與理解/中文房實驗
    哲學殭屍/人類智慧vs機器智慧
    新型態人類/權利與責任
    複製心智/多重可實現性
    透明思維/打開心智之盒

    與人工智慧共存
    神話或現實?/人工智慧的真相
    力量來自於剝削?/隱形勞工
    垃圾進,垃圾出/資料品質
    偏頗的結果/隱藏的偏見
    預測與假設/AI側寫
    透明的處理過程/白箱人工智慧
    人工智慧勞動力/科技性失業
    人工智慧的平衡/AI與平等
    形成同溫層/過濾氣泡
    控制的極限/AI自主性
    是非對錯/AI倫理設計
    內建倫理/艾西莫夫的機器人三定律
    誰該負責?/AI與法律責任
    何可為?何不可為?/AI與法規
    生存威脅/AI反烏托邦
    無限蓬勃/AI烏托邦

    索引
    More
    作者簡介
    DK 出版社編輯群(Dorling Kindersley Limited)
    DK 創立於 1974 年,為全球首屈一指的國際出版社,尤其擅長以精美圖片搭配扎實文字介紹各科知識。作品聲譽卓越,題材眾多,被翻譯成多國語言並廣受喜愛。

    譯者簡介
    張嘉倫
    輔仁大學跨文化研究所翻譯學碩士班畢業。現為自由譯者,譯作包括《我們與機器人的光明未來》、《WEB3 新商機》、《發現你的共感天賦》、《為什麼要戀愛》等等。
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    • Intro

    • Chapters

    • Author

     給好學者的好學圖鑑 
    專為時間少的忙碌大人和學子設計,
    大圖加上簡潔易懂的文字,全方位快速理解AI世界。

    不懂 AI,如何迎向與 AI 共存的未來?
    強AI、弱AI,和人類智慧不同在哪裡?
    當紅的大型語言模型LLM、機器學習有什麼奧祕?
    AI帶來的未來將是烏托邦?還是反烏托邦?

    《AI好學圖鑑》這本強大的圖解指南,介紹了100多個關鍵主題,從人工智慧的發展沿革談起,如巴貝奇的機器、圖靈機、摩爾定律、大數據;再到人工智慧如何由傳統走入現代,如專家系統、機器學習、資料探勘、人工神經網路;以及人工智慧在生活中的運用,如網路安全、客製化內容、醫療診斷、臉部辨識等等。現代世界早已充斥AI,關於該如何思考與面對,書中也提供了不同的哲學思考與因應之道,如法規、倫理設計,讓我們在迎向AI世界之際,除了有更廣的認識,也有更強的準備!

    【專業精準推薦】
    林一平|陽明交通大學資訊工程系教授:
    這本書以清晰簡明的方式,帶領讀者從人工智慧的歷史與原理,一路探索到機器學習、深度學習與現實應用,兼顧技術、哲學與倫理議題,是理解AI世界的絕佳入門指南,適合每一位想了解未來科技的人。
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    人工智慧沿革
    模仿生命的機械/自動機
    什麼是智慧?/多元智慧
    思考=運算/運算主義
    0與1/二進位碼
    一步接一步/演算法
    演算法的實際運作/運算
    給電腦的指令/程式
    世上第一台機械式電腦/巴貝奇的機器
    理論上的電腦/通用圖靈機
    電子大腦/神經元與運算
    人工神經元/臨界值邏輯單元
    可程式電腦/電子數值積分器和計算機
    理論上的程式/圖錢西洋棋程式
    運算的藍圖/馮紐曼架構
    兩種人工智慧/弱AI與強AI
    人工智慧的運作/智慧代理
    嘗試錯誤/學會學習
    模擬大腦/連結主義
    人工智慧模型/傳統AI與統計式AI
    運算能力/摩爾定律
    原始的資訊/資料類型
    萬事萬物、隨時隨地/大數據

    傳統人工智慧
    資料的表示方式/人工智慧的符號
    照著規則走/電腦邏輯
    何事、何時、為何、如何?/知識的種類
    如何呈現知識?/知識表示
    若此則彼/規則
    最短路線/路徑搜尋
    不完美的解法/啟發式方法
    任務的執行/AI規劃技術
    處理不確定性/機率與AI
    預測變化的模型/馬可夫鏈
    模擬不確定性/隨機模型
    自動的建議/專家系統
    處理「雜亂」的數據/雜亂資料
    簡約派、蕪雜派/AI研究的兩大路線

    統計式人工智慧
    讓人工智慧學會思考/機器學習
    發掘資料中的訊息/資料探勘
    機器學習的教材/訓練資料
    賦予資料意義/特徵與標籤
    尋找模式/模式辨識
    是或否?/決策樹
    資料的類別/分類
    最佳預測線條/迴歸分析
    讓資料分組/分群
    找出不一樣/異常偵測
    最可能的結果?/預測
    採用有標籤的資料/監督式學習
    採用原始的資料/非監督式學習
    根據回饋進行學習/增強式學習
    集合在一起/集成式學習
    人工智慧大腦/人工神經網路
    神經網路的結構/層狀結構
    賦予重要性/權重
    目標與門檻/偏差
    衡量成效/成本函數
    提升效能/梯度下降
    優化模型/差量規則
    網路單行道/前饋神經網路
    由後往前/倒傳遞
    保有資料順序/遞歸神經網路
    打造人工大腦/深度學習
    神經網路大對決/生成對抗網路
    處理視覺資料/卷積神經網路

    人工智慧運用
    使用人工智慧/AI 應用
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    偵測威脅/網路安全
    網路攻擊/網路戰
    偵測詐欺/交易監控
    人工智慧金融應用/演算法交易
    解析蛋白質/醫學研究
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    數位醫生/AI與醫療診斷
    健康監測/AI與醫療保健
    物聯網/連網裝置
    智慧裝置/嵌入式AI
    監控系統/AI與基礎建設
    「智慧」農業/精準農業
    感知型人工智慧/機器感知
    處理聲音/機器聽覺
    模擬視覺/電腦視覺
    臉部辨識/特徵圖
    理解語言/自然語言處理
    人工智慧翻譯/機器翻譯
    與人工智慧對話/聊天機器人
    人工智慧寫作工具/大型語言模型
    人工智慧助手/虛擬助理
    人工智慧藝術創作/生成式AI
    智慧機器人/具身AI
    人工智慧夥伴/社交機器人
    移動與行動力/實體互動I
    精細操作/實體互動II
    無人駕駛車/自主載具
    人工智慧與戰爭/自主武器

    人工智慧哲學
    像人一樣的人工智慧/通用人工智慧
    無法回頭的臨界點/科技奇異點
    意識何在?/萊布尼茲之問
    潛水艇會游泳嗎?/功能主義
    模仿遊戲/圖靈測試
    智慧指標/智力測驗
    機器與理解/中文房實驗
    哲學殭屍/人類智慧vs機器智慧
    新型態人類/權利與責任
    複製心智/多重可實現性
    透明思維/打開心智之盒

    與人工智慧共存
    神話或現實?/人工智慧的真相
    力量來自於剝削?/隱形勞工
    垃圾進,垃圾出/資料品質
    偏頗的結果/隱藏的偏見
    預測與假設/AI側寫
    透明的處理過程/白箱人工智慧
    人工智慧勞動力/科技性失業
    人工智慧的平衡/AI與平等
    形成同溫層/過濾氣泡
    控制的極限/AI自主性
    是非對錯/AI倫理設計
    內建倫理/艾西莫夫的機器人三定律
    誰該負責?/AI與法律責任
    何可為?何不可為?/AI與法規
    生存威脅/AI反烏托邦
    無限蓬勃/AI烏托邦

    索引asnd 人工智慧沿革
    模仿生命的機械/自動機
    什麼是智慧?/多元智慧
    思考=運算/運算主義
    0與1/二進位碼
    一步接一步/演算法
    演算法的實際運作/運算
    給電腦的指令/程式
    世上第一台機械式電腦/巴貝奇的機器
    理論上的電腦/通用圖靈機
    電子大腦/神經元與運算
    人工神經元/臨界值邏輯單元
    可程式電腦/電子數值積分器和計算機
    理論上的程式/圖錢西洋棋程式
    運算的藍圖/馮紐曼架構
    兩種人工智慧/弱AI與強AI
    人工智慧的運作/智慧代理
    嘗試錯誤/學會學習
    模擬大腦/連結主義
    人工智慧模型/傳統AI與統計式AI
    運算能力/摩爾定律
    原始的資訊/資料類型
    萬事萬物、隨時隨地/大數據

    傳統人工智慧
    資料的表示方式/人工智慧的符號
    照著規則走/電腦邏輯
    何事、何時、為何、如何?/知識的種類
    如何呈現知識?/知識表示
    若此則彼/規則
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    不完美的解法/啟發式方法
    任務的執行/AI規劃技術
    處理不確定性/機率與AI
    預測變化的模型/馬可夫鏈
    模擬不確定性/隨機模型
    自動的建議/專家系統
    處理「雜亂」的數據/雜亂資料
    簡約派、蕪雜派/AI研究的兩大路線

    統計式人工智慧
    讓人工智慧學會思考/機器學習
    發掘資料中的訊息/資料探勘
    機器學習的教材/訓練資料
    賦予資料意義/特徵與標籤
    尋找模式/模式辨識
    是或否?/決策樹
    資料的類別/分類
    最佳預測線條/迴歸分析
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    採用有標籤的資料/監督式學習
    採用原始的資料/非監督式學習
    根據回饋進行學習/增強式學習
    集合在一起/集成式學習
    人工智慧大腦/人工神經網路
    神經網路的結構/層狀結構
    賦予重要性/權重
    目標與門檻/偏差
    衡量成效/成本函數
    提升效能/梯度下降
    優化模型/差量規則
    網路單行道/前饋神經網路
    由後往前/倒傳遞
    保有資料順序/遞歸神經網路
    打造人工大腦/深度學習
    神經網路大對決/生成對抗網路
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    DK 創立於 1974 年,為全球首屈一指的國際出版社,尤其擅長以精美圖片搭配扎實文字介紹各科知識。作品聲譽卓越,題材眾多,被翻譯成多國語言並廣受喜愛。
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    Details

    Released
    2025/08/21
    Language
    Traditional Chinese
    File format
    PDF: Fit in large screen/EPUB: Fit in all devices
    ID
    608355
    ISBN
    9786264175005
    Provide Adobe DRM
    Does not provide EPUB (Not provided by the publisher)
    Does not provide PDF (Not provided by the publisher)
    Offer DRM free license
    No
    Text-to-Speech
    Text-to-Speech is available for EPUB / Text-to-Speech is available for PDF
    Released
    2025/08/21
    Language
    Traditional Chinese
    Pages
    160
    ID
    608770
    ISBN
    9786264175036

    人工智慧

    機器學習

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