圖解生成式 AI｜一次搞懂 AI 如何繪圖、寫作與協作 (Visualizing Generative AI: How AI Paints, Writes, and Assists)
Priyanka Vergadia, Valliappa Lakshmanan 賴屹民 譯
- 出版商: 歐萊禮
- 出版日期: 2026-07-31
- 定價: $880
- 售價: 7.9 折 $695
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 320
- ISBN: 6264253324
- ISBN-13: 9786264253321
-
相關分類:
GAN 生成對抗網絡
- 此書翻譯自: Visualizing Generative AI: How AI Paints, Writes, and Assists (Paperback)
尚未上市，歡迎預購
買這商品的人也買了...
-
透視 C語言指標－深度探索記憶體管理核心技術 (Understanding and Using C Pointers)$480$379 -
$327NoSQL 數據庫技術實戰 -
$504深入解析 Android 虛擬機 -
Android 源碼設計模式解析與實戰, 2/e (Android source design patterns analysis & practice)$594$564 -
$354HTTP 抓包實戰 -
$351FFmpeg 從入門到精通 -
$351Wireshark 與 Metasploit 實戰指南 -
圖形演算法｜Apache Spark 與 Neo4j 實務範例 (Graph Algorithms)$580$458 -
TypeScript 程式設計 (Programming TypeScript)$580$458 -
全員敏捷｜創造快速、彈性與客戶優先的組織 (Agile for Everybody)$400$316 -
$354勇敢的芯伴你玩轉 Altera FPGA -
Linux 環境下 C程序設計$359$341 -
$453虛擬化工程師運維實戰：VMware 服務器虛擬化 + Citrix 桌面 / 應用虛擬化 + Veeam 備份 + Zabbix 監控 -
$453GIS 數學方法 (原書第2版) -
鏈接器和加載器$474$450 -
快速學會 Python 架站技術：活用 Django 4 建構動態網站的 16堂課$780$608 -
電子硬件工程師入職圖解手冊 -- 硬件知識篇$479$455 -
Learn LLVM 17 : A beginner's guide to learning LLVM compiler tools and core libraries with C++, 2/e (Paperback)$1,900$1,805 -
$504深入淺出儲存引擎 -
$402地理信息系統（GIS）底層開發 -
無瑕的程式碼 軟體工匠篇：程式設計師必須做到的紀律、標準與倫理 (Clean Craftsmanship: Disciplines, Standards, and Ethics)$720$561 -
程式設計原來不只有寫 CODE！銜接學校與職場的五堂軟體開發實習課 = Beyond Just Coding: Five Essential Lessons from Classroom to Career in Software Development$700$525 -
軟體設計耦合的平衡之道：建構模組化軟體系統的通用設計原則 (Balancing Coupling in Software Design: Successful Software Architecture in General and Distributed Systems)$650$507 -
生成式 AI x RAG x Hugging Face 提示工程打造數據採樣神技$980$774 -
JavaScript 重修就好$760$600
商品描述
✦ 來自業界專家的推薦 ✦
「當你與同事及客戶合作時，熟悉生成式AI是核心職能之一。本書透過簡明的圖表來解釋生成式AI的基本概念、用法，以及實際影響力，是專為初次接觸AI的領導者與高階主管而設計的快速入門指南。」
—— Eliot Danner，Google常務董事
生成式AI（GenAI）具備改革商業流程的潛力，但許多工作者還在探索如何建構、優化、撰寫提示詞以善用GenAI工具來滿足需求。此外，在使用GenAI時也有一些陷阱必須避免，例如安全風險與幻覺。你必須看穿這項技術的能力與侷限，才能做好工作。這本平易近人的指南，將透過一場饒富趣味的旅程，協助各種程度的讀者掌握GenAI。
本書提供大量吸引人的圖表與插圖，無論你是好奇的IT專業人士、渴望掌握最新技術的商業領導者、正在探索雲端運算與AI職涯的學生，還是期待接觸GenAI的任何人，這本書都是完美的起點。你將遍訪生成式AI的全貌，探索這項技術如何運作，以及各企業與組織成功運用它的各種秘訣。
• 瞭解生成式AI的演進歷程，並聚焦於重大的突破
• 熟悉可用來執行GenAI任務的各種工具與平台
• 檢視實務應用場景，例如聊天機器人與工作流程自動化
• 學習可在後續GenAI旅程中持續延伸的基礎知識
作者簡介
Priyanka Vergadia是Microsoft的資深總監，曾任Google Cloud的開發者倡議負責人，在雲端與AI技術領域有超過15年的領導經驗。她是暢銷書《Visualizing Google Cloud》的作者，以視覺化敘事法聞名，這種寫作風格已讓全球數百萬名讀者輕鬆瞭解複雜的雲端與AI技術。
Valliappa（Lak）Lakshmanan是Obin AI的共同創辦人兼CTO，Obin AI是一家以代理式 AI為核心的新創公司。他曾擔任Google的AI解決方案總監，以及NOAA的ML研究人員，著有多本 O’Reilly書籍，並因為運用機器學習來預測劇烈天氣而榮獲美國氣象學會會士。
目錄大綱
Chapter 1 生成式AI在一瞬間隨處可見
何謂生成式AI？
AI讓機器具備真人的能力
生成式AI是怎麼運作的？
在六年之間，從Transformers演變到ChatGPT
生成式AI的挑戰
本書其餘章節的安排
Chapter 2 使用生成式AI
出色的初稿
提示GenAI模型
建構具備GenAI能力的產品
設計GenAI應用程式架構
Chapter 3 生成式AI的應用場景
客戶支援
程式碼審查與生成
知識管理與搜尋
資料分析與洞察
行銷與廣告
Chapter 4 建構代理式系統
為什麼需要代理式系統？
實作代理
在LangGraph中的代理式工作流程
在AutoGen與LangGraph之間做出選擇
RAG代理
讓代理使用結構化的資料
代理式架構
代理整合模式
Chapter 5 設計GenAI應用程式架構
選擇基礎模型
在創造力與風險之間找到平衡點
低風險情境的架構
中風險情境的架構
高風險情境的架構
微調模型
Chapter 6 建立負責任的GenAI應用程式
為何負責任的GenAI不一樣？
價值對齊與安全性
人類與 AI 互動的倫理
社會層面的影響
LLMOps
摘要與總結
