Python 運算思維: Google Colab x Gemini AI - 「零基礎」x「高效率」學「程式設計」
洪錦魁 著
相關主題
商品描述
Python 運算思維
Google Colab x Gemini AI
零基礎 + 高效率 學「程式設計」
內容簡介
★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★
★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★
★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★
本書特色如下：
☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。
★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。
☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。
★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。
本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識：
★ 科技與人工智慧知識融入內容
☆ 完整Python語法
★ 串列、元組、字典、集合
☆ 經緯度計算城市間的距離
★ 數學方法計算圓週率
☆ 生成式generator
★ 函數與類別設計
☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組
★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫
☆ 程式除錯與異常處理
★ 正則表達式
☆ 影像處理
★ Numpy
☆ CSV文件
★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製
☆ 網路爬蟲
★ 人工智慧破冰之旅
☆ 迴歸分析
★ 機器學習使用scikit-learn入門
☆ 使用Gemini API設計「智慧客服中心」
讀者最值得閱讀本書的十大理由
①從零開始的運算思維訓練
第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。
②完整且紮實的 Python 語法入門到進階
從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。
③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到
例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。
④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學
幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助：
◎產生程式碼
◎除錯
◎重構程式
◎解釋程式邏輯
本書是傳統 Python 教學 x AI 學習流程的最佳融合。
⑤完整示範 Google Colab 雲端 Python 開發
附錄 C 教你：建立雲端資料夾、編輯區操作、檔案管理、執行 Colab Notebook、下載結果等，完全不用本機安裝。
⑥帶領讀者從資料分析一路邁向 AI 應用
後半部內容從 CSV 處理、Excel 整合、詞雲、圖表、爬蟲、資料可視化，一直到：
◎迴歸分析
◎機器學習（KNN、Decision Tree、Random Forest）
◎資料預測
是一本「從基礎程式 → AI 入門」的完整學習路線。
⑦圖像處理、影像編輯深入易懂
Pillow 影像處理章節（裁切、合成、濾鏡、繪圖、中文字型處理），是 Python 初學者最需要但書籍中最少見的完整範例。
⑧以專案為核心設計，讀完就能做作品
全書 20+ 專題：
◎星座下載爬蟲
◎CIA 情報員訊息替換
◎雞兔同籠
◎動態動畫（sin 波、移動球）
◎幾何資料的物件導向應用
全部都是讀者能直接使用、修改、創作的實務案例。
⑨提供大量附錄與教學資源
附錄 A ~ G 包含：
◎Python 安裝
◎模組安裝
◎20 章練習題（是非與選擇）
◎RGB 色碼表
◎ ASCII 表
◎ 專有名詞索引
讓讀者查詢、複習、考證無縫銜接。
⑩一本書讓你掌握：Python + AI + Colab + 資料分析 + 影像處理 + 機器學習
本書橫跨初學者到進階者需要的所有內容，特別適合：
◎ 程式新手
◎ AI 時代想補強程式能力的讀者
◎ 大專學生
◎ 職場工程師/資料分析師入門
◎ 想用 AI 快速學 Python 的所有人
這不是一本「只有語法」的教科書，而是一套完整的學習系統。
作者簡介
洪錦魁
畢業於明志工專（現今明志科技大學），跳級留學美國University of Mississippi計算機系研究所。
2023年和2024年連續2年獲選博客來10大暢銷華文作家，多年來唯一電腦書籍作者獲選，也是一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家，下列是他在各時期的代表作品。
► DOS時代：「IBM PC組合語言、Basic、C、C++、Pascal、資料結構」。
► Windows時代：「Windows Programming 使用C、Visual Basic」。
► Internet時代：「網頁設計使用HTML」。
► 大數據時代：「R 語言邁向Big Data之路、Python王者歸來」。
► AI時代：「機器學習數學、微積分 + Python實作」、「AI視覺、AI之眼」。
► 通用AI時代：「ChatGPT、Copilot、無料AI、AI職場、AI行銷、AI影片、AI賺錢術」。
► Vibe Coding 時代：「寫程式的 AI 戰友 – VS Code x GitHub Copilot」。
► 第 1 本「多模態 AI - ChatGPT 5」、「Nano Banana 藝術宇宙」作者。
作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文，英文，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行。
他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類，不同時期暢銷排行榜第1 名，他的著作特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做說明，不賣弄學問，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。
目錄大綱
第1 章 基本觀念
1-1 運算思維(Computational Thinking)
1-2 認識Python
1-3 Python 的起源
1-4 Python 語言發展史
1-5 變數 - 靜態語言與動態語言
1-6 系統的安裝與執行
1-7 程式註解(comments)
1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs)
1-9 Gemini AI 輔助程式設計
第2 章 認識變數與基本數學運算
2-1 用Python 做計算
2-2 認識變數(variable)
2-3 認識程式的意義
2-4 認識註解的意義
2-5 變數的命名原則
2-6 基本數學運算
2-7 指派運算子
2-8 Python 的多重指定(Multiple Assignment) . 2-11
2-9 Python 的列連接(Line Continuation)
2-10 專題：複利計算/ 計算圓面積與圓周長
2-11 Gemini AI 輔助程式設計
第3 章 Python 的基本資料型態
3-1 type( ) 函數
3-2 數值資料型態
3-3 布林值資料型態
3-4 字串資料型態
3-5 字串與字元
3-6 專題：地球到月球時間計算/ 計算座標軸2 點之間距離
3-7 Gemini AI 輔助程式設計
第4 章 基本輸入與輸出
4-1 Python 的輔助說明help( )
4-2 格式化輸出資料使用print( )
4-3 資料輸入input( )
4-4 處理字串的數學運算eval( )
4-5 列出所有內建函數dir( )
4-6 專題：溫度轉換/ 房貸問題/ 經緯度距離/ 雞兔同籠
4-7 ChatGPT 輔助學習
第5 章 程式的流程控制
5-1 關係運算子
5-2 邏輯運算子
5-3 if 敘述
5-4 if ⋯ else 敘述
5-5 if ⋯ elif ⋯ else 敘述
5-6 Python 的 match-case 流程控制
5-7 專題：BMI/ 火箭升空/ 閏年
5-8 Gemini AI 輔助程式設計
第6 章 串列(List)
6-1 認識串列(list)
6-2 Python 物件導向觀念與方法
6-3 串列元素是字串的常用方法
6-4 增加與刪除串列元素
6-5 串列的排序
6-6 進階串列操作
6-7 串列內含串列
6-8 串列的賦值與切片拷貝
6-9 再談字串
6-10 in 和not in 運算式
6-11 enumerate 物件
6-12 專題：大型串列/ 認識凱薩密碼
6-13 Gemini AI 輔助程式設計
第7 章 迴圈設計
7-1 基本for 迴圈
7-2 range( ) 函數
7-3 進階的for 迴圈應用
7-4 while 迴圈
7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析
7-6 專題：成績系統/ 圓周率/ 國王的麥粒/ 電影院劃位
7-7 Gemini AI 輔助程式設計
7-8 Gemini 輔助程式除錯(Debug)
7-9 Gemini 重構程式
第8 章 元組(Tuple)
8-1 元組的定義
8-2 讀取元組元素
8-3 遍歷所有元組元素
8-4 元組切片(tuple slices)
8-5 方法與函數
8-6 串列與元組資料互換
8-7 其它常用的元組方法
8-8 enumerate 物件使用在元組
8-9 使用zip( ) 打包多個物件
8-10 製作大型的串列– 元素是元組
8-11 元組的功能
8-12 專題：認識元組/ 基礎統計應用
8-13 Gemini AI 輔助程式設計
第9 章 字典(Dict)
9-1 字典基本操作
9-2 遍歷字典
9-3 match-case 與字典的結合
9-4 字典內鍵的值是串列或字典
9-5 字典常用的函數和方法
9-6 製作大型的字典資料
9-7 專題：單字出現次數/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼
9-8 Gemini AI 輔助程式設計
第10 章 集合(Set)
10-1 建立集合
10-2 集合的操作
10-3 適用集合的方法
10-4 適用集合的基本函數操作
10-5 專題：夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式/ 雞尾酒實例
10-6 Gemini AI 輔助程式設計
第11 章 函數設計
11-1 Python 函數基本觀念
11-2 函數的參數設計
11-3 函數傳回值
11-4 呼叫函數時參數是串列
11-5 傳遞任意數量的參數
11-6 遞迴式函數設計recursive
11-7 區域變數與全域變數
11-8 匿名函數lambda
11-9 pass 與函數
11-10 專題：單字次數/ 質數/Fibonacci/ 歐幾里德演算法
11-11 Gemini AI 輔助程式設計
第12 章 類別– 物件導向的程式設計
12-1 類別的定義與使用
12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation)
12-3 類別的繼承
12-4 多型(polymorphism)
12-5 多重繼承
12-6 專題：幾何資料的應用
12-7 Gemini AI 輔助程式設計
第13 章 設計與應用模組
13-1 將自建的函數儲存在模組中
13-2 應用自己建立的函數模組
13-3 將自建的類別儲存在模組內
13-4 應用自己建立的類別模組
13-5 隨機數random 模組
13-6 時間time 模組
13-7 系統sys 模組
13-8 keyword 模組
13-9 日期calendar 模組
13-10 專題：文件加密
13-11 Gemini AI 輔助程式設計
第14 章 檔案讀取與寫入
14-1 開啟檔案open( )
14-2 讀取檔案
14-3 寫入檔案
14-4 讀取和寫入二進位檔案
14-5 認識編碼格式encoding
14-6 Gemini AI 輔助程式設計
第15 章 程式除錯與異常處理
15-1 程式異常
15-2 設計多組異常處理程序
15-3 丟出異常 - raise
15-4 程式除錯的典故
15-5 Gemini AI 輔助程式設計
第16 章 正則表達式Regular Expression
16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字
16-2 正則表達式的基礎
16-3 更多搜尋比對模式
16-4 正則表達式的特殊字元
16-5 專題：搶救CIA 情報員 - sub( ) 方法
16-6 Gemini AI 輔助程式設計
第17 章 用Python 處理影像檔案
17-1 認識Pillow 模組的RGBA
17-2 Pillow 模組的盒子元組(Box tuple)
17-3 影像的基本操作
17-4 影像的編輯
17-5 裁切、複製與影像合成
17-6 影像濾鏡
17-7 在影像內繪製圖案
17-8 在影像內填寫文字
17-9 Gemini AI 輔助程式設計
第18 章 詞雲設計
18-1 Python Shell 環境 - 安裝wordcloud
18-2 我的第一個詞雲程式
18-3 建立含中文字詞雲結果失敗
18-4 建立含中文字的詞雲
18-5 進一步認識jieba 模組的分詞
18-6 建立含圖片背景的詞雲
18-7 Gemini AI 輔助程式設計
第19 章 使用Python 處理CSV 文件
19-1 建立一個CSV 文件
19-2 用記事本開啟CSV 檔案
19-3 csv 模組
19-4 讀取CSV 檔案
19-5 寫入CSV 檔案
19-6 Python 與Microsoft Excel
19-7 Gemini AI 輔助程式設計
第20 章 數據圖表的設計
20-1 認識matplotlib.ipynbplot 模組的主要函數 20-2
20-2 繪製簡單的折線圖plot( )
20-3 繪製散點圖scatter( )
20-4 Numpy 模組基礎知識
20-5 色彩映射color mapping
20-6 繪製多個圖表
20-7 建立畫布與子圖表物件
20-8 長條圖的製作bar( )
20-9 圓餅圖的製作pie( )
20-10 設計2D 動畫
20-11 專題：數學表達式/ 輸出文字/ 圖表註解
20-12 Gemini AI 輔助程式設計
第21 章 網路爬蟲自動化資料蒐集與整合
21-1 下載網頁資訊使用requests 模組
21-2 檢視網頁原始檔
21-3 解析網頁使用BeautifulSoup 模組
21-4 網路爬蟲實戰 – 12 星座圖片下載
第22 章 人工智慧破冰之旅
22-1 將畢氏定理應用在性向測試
22-2 電影分類
第23 章 迴歸分析基礎觀念
23-1 相關係數(Correlation Coefficient)
23-2 建立線性迴歸模型與數據預測
23-3 二次函數的迴歸模型
23-4 Gemini AI 輔助程式設計
第24 章 機器學習使用scikit-learn 入門
24-1 網路購物數據調查
24-2 使用scikit-learn 模組計算判定係數
24-3 預測未來值
24-4 人工智慧、機器學習、深度學習
24-5 認識scikit-learn 數據模組datasets
24-6 監督學習 – 線性迴歸
24-7 scikit-learn 產生數據
24-8 常見的監督學習分類器
24-9 無監督學習 – 群集分析
24-10 Gemini AI 輔助程式設計
第25 章 設計 Gemini 版的智慧客服系統
25-1 系統概念與設計架構
25-2 取得 Gemini API Key
25-3 我的第1 個Gemini 金鑰程式
25-4 Gemini 智慧問答小幫手
25-5 設計智慧客服系統
25-6 Gemini AI 模型比較
附錄C 使用Google Colab 雲端開發環境
C-1 進入Google 雲端
C-2 建立雲端資料夾
C-3 進入Google Colab 環境
C-4 編寫程式
C-5 掌握Google Colab 檔案操作
C-6 檔案/ 下載
C-7 認識「.ipynb」的本質
C-8 認識編輯區
C-9 筆記本內有多個儲存格
C-10 Gemini AI 輔助Python 程式設計
附錄D 指令、函數、方法與專有名詞索引
附錄A： 安裝與執行Python( 電子書)：5 頁
附錄B： 安裝第三方模組( 電子書)：4 頁
附錄C： 使用Google Colab 雲端開發環境
附錄D： 指令、函數與專有名詞索引
附錄E： RGB 色彩表( 電子書)：5 頁
附錄F： Python 運算思維前20 章是非題與選擇題檔案第5 版( 電子書)：36 頁
附錄G： ASCII 碼值表( 電子書)：1 頁
