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  • 生成式AI x RAG x Hugging Face 提示工程打造數據採樣神技
  • 點閱:121
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  • 作者: 黃朝健著
  • 出版社:深智數位
  • 出版年:2025
  • ISBN:9786267569924
  • EISBN:9786267757017 PDF
  • 格式:PDF,JPG
  • 頁數:522
租期14天 今日租書可閱讀至2025-07-30

  開啟AI時代,成就數據超能力!
  ── 從生成式AI到數據驅動決策,全面進化你的職場實力。
  當世界被 ChatGPT、Google Gemini、Claude AI、Grok、DeepSeek 等生成式AI顛覆,當數據成為每一個決策、每一次創新的燃料!
  你,準備好用什麼能力迎戰未來?

  本書由科技實務專家編著,結合多年第一線教學經驗與產業觀察,帶領你系統化學習:
  ► 提示工程(Prompt Engineering)──學會設計「能聽懂人話」的AI指令,精準駕馭生成結果。
  ► 數據採樣與清理──運用Python、Pandas、Requests、BeautifulSoup、Selenium等工具,快速掌握乾淨且有價值的資料。
  ► RAG(檢索增強生成)實戰──從理論到實作,建立能自主學習的智慧系統,整合 Hugging Face 資源。
  ► 流程自動化與排程──讓你的數據收集與模型調用不再靠手動,效率翻倍提升。
  ► 多元開發環境──從Google Colab雲端作業到Anaconda本地部署,甚至VSCode高效開發,一網打盡。

  不只是工具操作,更是一次次解構真實場景的訓練:政府開放資料、電商平台趨勢分析、醫療資料探勘…在每個場景中精煉技術、磨練思維。

  這是一本真正實務導向的書。
  適合所有希望在數位轉型時代,掌握未來主導權的你──學生、研究者、工程師、稽核、智財專家,或者,渴望蛻變、再出發的職場人。
  跟著本書,讓你從「使用AI的人」進化成「駕馭AI的人」。

專業推薦

  國立中正大學成人及繼續教育學系教授、教育部樂齡學習總輔導團計劃主持人──魏惠娟
  明安國際集團董事長室內部稽核、資深內部稽核專責人員──張景評
  錸成科技有限公司執行長──凃春愛
  聖橋國際專利商標事務所執行長──楊仁豪
  伽碩企業有限公司執行長──郭明洽
  元大銀行系統開發部專業副理──陳尚瑋

作者簡介

黃朝健

  早年投注於觸控IC和觸控模組的研發,從人因的互動設計開始進入科技業;後來赴笈歐陸留學,指導教授為符號計算大師Burno Buchberger教授,同時也受業於Sepp Hochreiter教授的實驗室,後來在Hagenberg SoftwarePark的RISC公司實習,以醫療影像的研究為主,因疫情返回台灣輾轉返台,遂協助大型製造業進行智慧製造的轉型。


  學經歷:
  ■ 奧地利林茲大學 資訊系碩士畢業
  ■ 中華民國內部稽核協會 講師
  ■ 經濟部產業發展署AI授課 講師
  ■ 天地人文創講堂 講師
  ■ 教育部部定 講師
  ■ 聯成電腦 講師
  ■ 勞動部雲嘉南分署大數據 講師
  ■ 台南失業者訓練班 講師
  ■ 勞動部產業人才投資方案課程Python、電商行銷、數據科學 講師
  ■ 高雄市勞動局產業新尖兵 講師
  ■ 台南市伽碩職訓中心講師
  ■ AI GO講師生成對抗網路(數發部產業發展署)
  ■ AIGO 講師Kaggle 數據平台實戰 (數發部產業發展署)
  ■ 台灣產業發展協會ESG 種子師資
  ■ 國立政治大學電算中心技術師
  ■ 義隆電子研發工程師
  ■ 113 年國道智慧交通管理創意競賽優選作品
  • 第 1 章 生成式 AI 工具介紹(第1-1頁)
    • 1.1 ChatGPT4.0、Claude AI sonnet3.5 說明與應用(第1-2頁)
    • 1.2 Google Gemini(第1-26頁)
    • 1.3 Perplexity 操作與應用(第1-32頁)
    • 1.4 NotebookLM 介紹(第1-35頁)
    • 1.5 DeepSeek 說明與操作(第1-42頁)
    • 1.6 ChatPDF(第1-48頁)
    • 1.7 AI 助手整合(第1-52頁)
  • 第 2 章 Pandas 的基本應用(第2-1頁)
    • 2.1 文件操作讀寫觀念說明(第2-2頁)
    • 2.2 多欄位取值、多列位取值(第2-4頁)
    • 2.3 合併、字串提取、字串合併(第2-6頁)
    • 2.4 資料框匯總(第2-9頁)
    • 2.5 快速數據分析(第2-12頁)
    • 2.6 資料框總表整理(第2-15頁)
  • 第 3 章 基礎 IDE 環境設定(第3-1頁)
    • 3.1 Google Colabatory(第3-2頁)
    • 3.2 Anaconda 安裝: 以 Jupyter Notebook 和 Spyder 為例(第3-12頁)
    • 3.3 Pycram 社群版設定(第3-21頁)
    • 3.4 VScode 擴增套件設定(第3-28頁)
    • 3.5 Python 開發環境比較(第3-34頁)
  • 第 4 章 Python 中爬蟲模組介紹(第4-1頁)
    • 4.1 Beautifulsoup4 ( 美麗湯) 模組說明(第4-2頁)
    • 4.2. requests 模組說明(第4-15頁)
    • 4.3 Requests 模組介紹:以政府資料開放平台為例( ESG 公開資料集)(第4-29頁)
    • 4.4 上櫃季報實作與視覺化 I(第4-43頁)
    • 4.5 興櫃季報實作與視覺化 II(第4-52頁)
    • 4.6 金管會 RSS 爬蟲資料抓取(第4-58頁)
  • 第 5 章 Google Sheet API(第5-1頁)
    • 5.1 Google Sheet token 申請(第5-2頁)
    • 5.2 Google sheet 建立與設定(第5-12頁)
    • 5.3 抓取資料與同步更新應用(第5-14頁)
    • 5.4 Simple ML 分析(第5-26頁)
  • 第 6 章 生成式語意推論介紹(第6-1頁)
    • 6.1 生成式語意結構推測理論(第6-2頁)
    • 6.2 生成式 AI 互動收斂理論(第6-5頁)
    • 6.3 網頁結構推論與交互生成收斂理論(第6-8頁)
    • 6.4 生成式工具生成品質評估(第6-10頁)
    • 6.5 什麼是 Vibe Coding?(第6-12頁)
    • 6.6 Vibe Coding 的意義與協作(第6-15頁)
  • 第 7 章 提示語設計(第7-1頁)
    • 7.1 提示語設計 I 說明(第7-2頁)
    • 7.2 提示語設計 I 應用:以爬取奇摩新聞、WIKI、鉅亨網、104 人力銀行為例(第7-5頁)
    • 7.3 提示語設計 II 說明(第7-19頁)
    • 7.4 提示語設計 II 應用:農業部最新法令、酷澎、生活市集商品價格為例(第7-21頁)
    • 7.5 提示語設計 II 應用:公開資訊觀測站、資通法令為例(第7-39頁)
    • 7.6 提示語設計 III 說明(第7-46頁)
    • 7.7 提示語設計 III 應用:成大、奇美、台南市立醫院病床數為例(第7-48頁)
    • 7.8 連續的提示語設計規律:立法院公報爬取(第7-65頁)
    • 7.9 爬取圖片的提示語設計:酷澎線上商城圖片爬取(第7-71頁)
    • 7.10 通用爬蟲流程設計:以家樂福為例(第7-73頁)
  • 第 8 章 防爬套件與排程自動化(第8-1頁)
    • 8.1 fake-useragent 和 undected-chromedriver 介紹與實戰(第8-2頁)
    • 8.2 APScheduler 和 Schedule 排程介紹(第8-6頁)
    • 8.3 selenium 照相辨識模組實作應用 I:台南市政府行事曆擷取辨識為例(第8-8頁)
    • 8.4 selenium 照相辨識模組實作應用 II:電子書翻頁擷取自動化(第8-14頁)
    • 8.5 selenium 網頁自動化按鈕點擊應用 III:以 Costco 大賣場購買為例(第8-23頁)
  • 第 9 章 Hugging Face 平台介紹(第9-1頁)
    • 9.1 Hugging Face 平台介紹與註冊(第9-2頁)
    • 9.2 Hugging Face 平台部署方法(第9-5頁)
    • 9.3 Gradio 介面和 APP 開發實戰(第9-7頁)
    • 9.4 Gemini API 申請與對話機器人實作應用(第9-31頁)
    • 9.5 GroqAPI 申請與對話機器人實作應用(第9-38頁)
    • 9.6 Groq 與 Elon Musk 的 Grok AI 模型介紹(第9-45頁)
    • 9.7 Hugging Face Agent 課程(第9-49頁)
  • 第 10 章 RAG 檢索增強生成說明與應用(第10-1頁)
    • 10.1 RAG 介紹與企業落地應用(第10-2頁)
    • 10.2 LangChain API 介紹(第10-8頁)
    • 10.3 Nvidia Mistral NeMo Minitron 8B 模型介紹(第10-14頁)
    • 10.4 多模態打造 RAG 知識檢索系統(第10-19頁)
    • 10.5 LM studio 應用(第10-22頁)
    • 10.6 AnythingLLM 應用(第10-28頁)
  • 第 11 章 打造企業內部聊天室與自動化(第11-1頁)
    • 11.1 內部聊天室設計(第11-2頁)
    • 11.2 自動化設計(第11-12頁)
    • 11.3 加入時間的自動化操作(第11-19頁)
    • 11.4 打造本機端的 AI 助手(第11-24頁)
  • 第 12 章 TQC 網頁資料擷取與分析證照解題說明(第12-1頁)
    • 12.1 解題說明(第12-2頁)
    • 12.2 第一大題五個題組解題分析(第12-4頁)
    • 12.3 第二大題五個題組解題分析(第12-10頁)
    • 12.4 第三大題五個題組解題分析(第12-19頁)
    • 12.5 第四大題五個題組解題分析(第12-26頁)
    • 12.6 解題總表(第12-39頁)
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