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商品描述
在 AI 迅猛演化的時代，本書提供一套兼顧理論深度與應用實作的完整教材。全書涵蓋四大部分，橫跨人工智慧的歷史發展、生成式 AI 的應用技巧、倫理與社會影響，以及資料探勘的實作導引。
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由淺入深，涵蓋 AI 三大範式：分別講解知識驅動、模型驅動與資料驅動，建立全貌式理解。
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生成式 AI 全攻略：詳解人臉辨識、文本生成、影音專案整合等應用，培養內容創作與技術實作能力。
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社會責任與倫理反思：針對 AI 衝擊的法律、勞動、教育與永生議題，引導學生批判性思考。
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免寫程式的實作入門：利用 Orange Data Mining 等工具設計直覺操作演練，降低入門門檻。
本書不僅適合資訊相關科系授課使用，亦為教師設計跨領域課程、以及自學者掌握 AI 應用的強力夥伴。從理論基礎到系統安裝，從社會洞察到內容生成，本書是通往 AI 實踐力與批判力的關鍵橋梁。
作者簡介
劉立民
現任：世新大學 資訊傳播學系 / 資訊管理學系 教授
學歷：美國紐澤西理工學院電腦科學博士
美國雪城大學資訊科學碩士
淡江大學電算系學士
經歷：世新大學資訊管理學系教授兼系主任
中原大學應用數學系副教授
紐澤西州立 Kean 大學資訊系助理教授
Sen. Engr., Pumpkin Network, Sunnyvale, CA
Sen. Engr. AT&T, Middletown, NJ
研究：指紋影像處理、分析；機器學習；深度學習；自然語言處理；知識表示與推論等。
目錄大綱
第一部分 導 論
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1 人工智慧的演進與範疇
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2 AI 的應用領域
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3 知識驅動人工智慧
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4 語意網路與本體論
第二部分 模型驅動的人工智慧
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5 人臉辨識與生成應用
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6 物件偵測與擴充應用
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7 圖片生成與應用
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8 文本生成與應用
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9 生成式 AI 整合應用（I）
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10 生成式 AI 整合應用（II）
第三部分 AI 的社會衝擊
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11 全面融合到生活的 AI 浪潮
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12 AI 的倫理法律爭議
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13 邁向一個更美好的未來
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14 虛擬替身與永生的實現
第四部分 資料驅動的資料探勘
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15 啟發式與最佳化分類法
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16 基於統計的分類方法
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17 線性迴歸
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18 集群
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19 自然語言文本處理
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20 物件分類
附錄
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附錄A Colab 簡介
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附錄B Protege 安裝
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附錄C Stable Diffusion 安裝
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附錄D Pinokio 安裝
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附錄E FaceFusion 安裝
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附錄F Orange Data Mining 安裝
